Steunpunt Gelijkekansenbeleid consortium UA en UHasselt 2010

Steunpunt Gelijkekansenbeleid – consortium UA en UHasselt – 2010

ISBN 978-90-77271-54-4

Wettelijk Depot: D/2010/3680/04

NUR 747

Niets uit deze uitgave mag worden verveelvoudigd en/of openbaar gemaakt door middel van druk, fotokopie, microfilm, geluidsband of op welke andere wijze ook, zonder voorafgaande schriftelijke toestemming van de uitgever.

Druk- en bindwerk: Drukkerij Wilda

De arbeidsmarktpositie van (hoog)geschoolde immigranten: Een vergelijkende kwantitatieve studie van autochtonen en immigranten op basis van de enquête naar de arbeidskrachten met bijzondere aandacht voor ‘overkwalificatie’ Johan Geets Steunpunt Gelijkekansenbeleid (S GKB) Promotoren Prof. dr. Christiane Timmerman Prof. dr. Dimitri Mortelmans

Steunpunt Gelijkekansenbeleid - Consortium Universiteit Antwerpen en Universiteit Hasselt

Inhoudstafel 1. De Enquête naar de Arbeidskrachten?.................................................... 17 1.1. Structuur van het onderzoeksrapport ............................................... 17 1.2. Kwaliteit van de EAK-gegevens ....................................................... 17 1.3. Relevantie.................................................................................... 18 1.4. Accuraatheid ................................................................................ 19 2. De arbeidsmarktpositie van immigranten ............................................... 21 2.1. Het concept ‘arbeidsmarktpositie’ en beschikbare variabelen ............... 21 2.2. Immigranten volgens geslacht, nationaliteit(sgroep), opleidingsniveau & verblijfstijd ......................................................................................... 23 2.2.1. Inleiding ................................................................................... 23 2.2.2. Opleidingsniveau van immigranten in internationaal perspectief ........ 26 2.2.3. Opleidingsniveau ........................................................................ 29 2.3. Werkenden, inactieven en werklozen................................................ 31 2.3.1. Activiteits-, werkzaamheids & werkloosheidsgraad .......................... 38 2.3.2. Activiteits-, werkzaamheids- & werkloosheidsgraad volgens scholing.. 42 2.4. Werkloosheidsduur ........................................................................ 45 2.5. Arbeidsregime .............................................................................. 48 2.6. Contracttype ................................................................................ 52 2.7. Beroepsstatuut ............................................................................. 54 2.8. Tewerkstellingssector..................................................................... 62 2.9. Hoofd- versus handenarbeid ........................................................... 69 2.10. Supervisie .................................................................................. 72 2.11. Beroepsniveau ............................................................................ 74 2.12. Multivariate analyses: arbeidsmarktpositie ...................................... 81 2.12.1. Totale beroepsbevolking ............................................................ 83 2.12.2. Hooggeschoolden ..................................................................... 88 2.13. Besluit ‘arbeidsmarktpositie’........................................................ 107 2.13.1. Inleiding................................................................................ 107 v

2.13.2. Bivariate analyses................................................................... 107 2.13.3. Multivariate analyses............................................................... 111 3. Job(mis)match volgens verblijfstijd & nationaliteit ................................. 115 3.1. Het maatschappelijk- & individueel belang van job(mis)match ........... 115 3.2. Soorten (mis)match .................................................................... 116 3.3. Gevolgen van ‘mismatch’ op basis van empirie ................................ 118 3.3.1. Tijdelijk of permanent?.............................................................. 118 3.3.2. Kwetsbare groepen ................................................................... 123 3.3.2.1. Schoolverlaters ..................................................................... 123 3.3.2.2. Vrouwen............................................................................... 124 3.3.2.3. Hooggeschoolden .................................................................. 125 3.3.2.4. Etnische minderheden ............................................................ 126 3.3.3. Job mismatch & etnische minderheden ........................................ 126 3.3.3.1. Immigranten......................................................................... 126 3.3.3.2. Hooggeschoolde immigranten .................................................. 129 3.3.3.3. ‘Studie’ versus ‘skill mismatch’? ............................................... 131 3.4. Concept ‘overkwalificatie’ ‘adequaat geschoolden ’ en ‘onderkwalificatie’ .. ....................................................................................... 133 3.4.1. Hoe meten? ............................................................................. 133 3.4.1.1. Objectieve methode ............................................................... 133 3.4.1.2. Statistische methode.............................................................. 135 3.4.1.3. Subjectieve methode.............................................................. 136 3.4.1.4. Combinatie objectieve & subjectieve indicatoren ........................ 136 3.4.2. Meetmethodes empirisch vergeleken ........................................... 138 3.5. Internationaal............................................................................. 138 3.6. Drie ‘objectieve’ metingen van ‘overkwalificatie’ toegepast ................ 142 3.6.1. Het OESO-model ...................................................................... 142 3.6.2. Een verfijning van het OESO-model............................................. 144 3.6.3. Een vereenvoudigd model: hoofd- versus handenarbeid ................. 147

vi

3.6.4. Een vereenvoudigd model : bediende versus arbeider .................... 149 3.6.5. Welk model te kiezen? .............................................................. 152 3.7. Onderzoekvragen & hypotheses .................................................... 153 3.7.1. Achtergrondvariabelen .............................................................. 153 3.7.2. Onderwijssfeer......................................................................... 155 3.7.3. Arbeidssfeer ............................................................................ 156 3.8. Risicogroepen hooggeschoolden, vrouwen & immigranten: cijfers op basis van de EAK 2007 & 2008 .................................................................... 159 3.8.1. Bivariate analyses .................................................................... 159 3.8.1.1. Huishoudpositie & leeftijd jongste kind...................................... 161 3.8.1.2. Studiedomein ....................................................................... 163 3.8.1.3. Opleiding.............................................................................. 166 3.8.1.4. Leeftijd & anciënniteit............................................................. 168 3.8.1.5. Beroepsstatuut ..................................................................... 169 3.8.1.6. Beroepsniveau ...................................................................... 170 3.8.1.7. Sector ................................................................................. 172 3.8.1.8. Aantal werknemers ................................................................ 173 3.8.1.9. Contracttype ......................................................................... 174 3.8.1.10. Arbeidsregime ..................................................................... 175 3.8.2. Multivariate analyses ................................................................ 176 3.8.2.1. 1e model: totale beroepsbevolking ........................................... 179 3.8.2.2. 2e model: hooggeschoolde beroepsbevolking............................. 189 3.8.2.3. 3e model: hooggeschoolde geïmmigreerde beroepsbevolking ....... 196 4. Cijfers op basis van de speciale EAK-module 2008: ‘arbeidsmarktsituatie van migranten en hun directe nakomelingen’ ................................................. 203 4.1. Integratie- & arbeidsmarktsituatie: de invloed hiervan op ‘overkwalificatie’ ....................................................................................... 203 4.1.1. Bivariate analyses .................................................................... 203 4.1.1.1. Verblijfsduur & geslacht & nationaliteit(sgroep) .......................... 204 4.1.1.2. Voornaamste migratiereden .................................................... 207 vii

4.1.1.3. Geldigheidsduur van de verblijfsvergunning ............................... 211 4.1.1.4. Diploma laten erkennen.......................................................... 213 4.1.1.5. Gebruik gemaakt van diensten voor arbeidsmarktintegratie in de twee jaar ná de laatste vestiging ................................................................. 217 4.1.1.6. Hulp om huidge baan te vinden ............................................... 219 4.1.1.7. Cursussen gevolgd om één van de gastlandtalen te leren ............ 222 4.1.1.8. Kennis van (één van) de talen van het gastland moeten verbeteren om een geschikte baan te vinden ......................................................... 223 4.1.2. Multivariate analyses ................................................................ 226 4.2. Besluit ‘overkwalificatie’ ............................................................... 234 4.2.1. Inleiding ................................................................................. 234 4.2.2. Bivariate analyses .................................................................... 238 4.2.2.1. Multivariate analyses.............................................................. 244 4.3. Integratie- & arbeidsmarktsituatie op basis van de ‘EAK-migrantenmodule 2008’

....................................................................................... 246

4.3.1. Bivariate analyses .................................................................... 247 4.3.2. Multivariate analyses ................................................................ 249 4.4. Epliloog ..................................................................................... 251 5. Bijlage I: Arbeidsmarktpositie............................................................. 253 6. Bijlage II: Overkwalificatie ................................................................. 267 7. Bijlage III: Beknopte bibliografie......................................................... 285

viii

Tabellen Tabel 1: Verblijfstijd van de totale beroepsbevolking naar nationaliteit(sgroep), gemiddelde voor 2007 & 2008, België ....................................................... 25 Tabel 2: opleidingsniveau van de beroepsbevolking (15 – 64 jaar) naar nationaliteit(sgroep), gemiddelde voor 2007 & 2008, België ........................ 29 Tabel 3: opleidingsniveau van de beroepsbevolking (15 – 64 jaar) naar nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd, gemiddelde voor 2007 & 2008, België..... 31 Tabel 4: Werkenden, inactieven en werklozen van de beroepsbevolking (15 – 64 jaar) naar nationaliteit(sgroep), gemiddelde voor 2007 & 2008, België........... 34 Tabel 5: Werkenden, inactieven en werklozen van de beroepsbevolking (15 – 64 jaar) naar nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd, gemiddelde voor 2007 & 2008, België ................................................................................................... 36 Tabel

6:

Werkenden,

inactieven

en

werklozen

van

de

hooggeschoolde

beroepsbevolking (15 – 64 jaar) naar nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd, gemiddelde 2007 & 2008, België .............................................................. 37 Tabel 7 ................................................................................................. 38 Tabel 8: Activiteitsgraad naar nationaliteit(sgroep) van 2001 tem 2008, België (Bron: EAK / Steunpunt WSE) .................................................................. 39 Tabel 9: Werkzaamheidsgraad naar nationaliteit(sgroep) van 2001 tem 2008, België (Bron: EAK / Steunpunt WSE)......................................................... 40 Tabel 10: Werkloosheidsgraad naar nationaliteit(sgroep) van 2001 tem 2008, België (Bron: EAK / Steunpunt WSE)......................................................... 40 Tabel

11a:

Activiteits-,

werkzaamheids-

en

werkloosheidsgraad

naar

nationaliteit(sgroep) en geslacht, gemiddelde voor 2007 & 2008, België......... 41 Tabel 11b: Werkzaamheids- en werkloosheidsgraad volgens verblijfsduur en geslacht voor de beroepsbevolking, eerste en tweede kwartaal 2008, België ... 42 Tabel 11c: Werkzaamheids- en werkloosheidsgraad volgens verblijfsduur voor de hooggeschoolde beroepsbevolking, eerste en tweede kwartaal 2008, België ........................................................................................................... 42

ix

Tabel 12: Tewerkstellings- en werkloosheidsgraad volgens scholing, 2003-2004 (Bron: OECD, 2007) ............................................................................... 43 Tabel 13: Werkzaamheids- en werkloosheidsgraad volgens scholing, gemiddelde voor 2007 & 2008, België ........................................................................ 43 Tabel

14:

Werkloosheidsduur

van

de

beroepsbevolking

naar

nationaliteit(sgroep), gemiddelde voor 2007 & 2008, België ......................... 46 Tabel

15:

Werkloosheidsduur

van

de

beroepsbevolking

naar

nationaliteit(sgroep) en verblijfsduur, gemiddelde voor 2007 & 2008, België ... 47 Tabel 16: Werkloosheidsduur van de hooggeschoolde beroepsbevolking naar nationaliteit(sgroep) en verblijfsduur, gemiddelde voor 2007 & 2008, België ... 48 Tabel 17: Arbeidsregime van de beroepsbevolking naar nationaliteit(sgroep), gemiddelde voor 2007 & 2008, België ....................................................... 49 Tabel 18: Arbeidsregime van de beroepsbevolking naar nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd, gemiddelde voor 2007 & 2008, België ...................................... 50 Tabel

19:

Arbeidsregime

van

de

hooggeschoolde

beroepsbevolking

naar

nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd, gemiddelde voor 2007 & 2008, België..... 51 Tabel 20: Contracttype van de beroepsbevolking naar nationaliteit(sgroep), gemiddelde voor 2007 & 2008, België ....................................................... 52 Tabel 21: Contracttype van de beroepsbevolking naar nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd, gemiddelde voor 2007 & 2008, België ...................................... 53 Tabel

22:

Contracttype

van

de

hooggeschoolde

beroepsbevolking

naar

nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd, gemiddelde voor 2007 & 2008, België..... 54 Tabel 23: Beroepsstatuut van de beroepsbevolking naar nationaliteit(sgroep), gemiddelde voor 2007 & 2008, België ....................................................... 55 Tabel 24: Beroepsstatuut van de beroepsbevolking naar nationaliteit(sgroep) en verblijfsduur, gemiddelde voor 2007 & 2008, België .................................... 56 Tabel 25: Beroepsstatuut van de hooggeschoolde beroepsbevolking naar nationaliteit(sgroep) en verblijfsduur, gemiddelde voor 2007 & 2008, België ... 57 Tabel

26:

Beroepsstatuut

en

sector

van

de

beroepsbevolking

naar


27:

Beroepsstatuut

en

sector

van

de

beroepsbevolking

naar

nationaliteit(sgroep) en verblijfsduur, gemiddelde voor 2007 & 2008, België ... 60 x

Tabel 28: Beroepsstatuut

en sector van de hooggeschoolde beroepsbevolking

naar nationaliteit(sgroep) en verblijfsduur, gemiddelde voor 2007 & 2008, België ........................................................................................................... 61 Tabel

29:

Tewerkstellingssector

van

de

beroepsbevolking

naar


30:

Tewerkstellingssector

van

de

beroepsbevolking

naar

nationaliteit(sgroep) en verblijfsduur, gemiddelde voor 2007 & 2008, België ... 65 Tabel 31: Tewerkstellingssector van de hooggeschoolde beroepsbevolking naar nationaliteit(sgroep) en verblijfsduur, gemiddelde voor 2007 & 2008, België ... 67 Tabel 32: Hoofd- & handenarbeid naar nationaliteit(sgroep), gemiddelde voor 2007 & 2008, België ............................................................................... 69 Tabel 33: Hoofd- & handenarbeid naar nationaliteit(sgroep), gemiddelde voor 2007 & 2008, België ............................................................................... 70 Tabel 34: Hoofd- & handenarbeid van de hooggeschoolde beroepsbevolking naar nationaliteit(sgroep), gemiddelde voor 2007 & 2008, België ......................... 71 Tabel

35:

Supervisie

of

leiding

uitoefenen

over

ander

personeel

naar


36:

Supervisie

of

leiding

uitoefenen

over

ander

personeel

naar

nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd, gemiddelde voor 2007 & 2008, België..... 73 Tabel 37: Supervisie of leiding uitoefenen over ander personeel voor de hooggeschoolde beroepsbevolking naar nationaliteit(sgroep), gemiddelde voor 2007 & 2008, België ............................................................................... 74 Tabel 38: ISCO-88 conversie van 9 naar 3 categorieën ................................ 75 Tabel 39: Beroepsniveau van de beroepsbevolking naar nationaliteit(sgroep), gemiddelde voor 2007 & 2008, België ....................................................... 75 Tabel 40: Beroepsniveau van de beroepsbevolking naar nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd, gemiddelde voor 2007 & 2008, België ...................................... 77 Tabel 41: Beroepsniveau van de beroepsbevolking naar nationaliteit(sgroep) en scholingsgraad, gemiddelde voor 2007 & 2008, België ................................. 78 Tabel 42: Beroepsniveau van de hooggeschoolde beroepsbevolking naar nationaliteit(sgroep), gemiddelde voor 2007 & 2008, België ......................... 79

xi

Tabel 43: Beroepsniveau van de hooggeschoolde beroepsbevolking naar nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd, gemiddelde voor 2007 & 2008, België..... 80 Tabel 44: Logistische regressie van herkomst, verblijfstijd, onderwijsen tewerkstellingskenmerken op de kans op niet-werken of tijdelijk werk voor de (hooggeschoolde) beroepsbevolking, EAK 2007 & 2008................................ 90 Tabel 45: Logistische regressie van herkomst, verblijfstijd, onderwijsen tewerkstellingskenmerken op de kans op tijdelijk werk of laag beroepsniveau voor de (hooggeschoolde) beroepsbevolking, EAK 2007 & 2008 ................... 96 Tabel 46: Logistische regressie van herkomst, verblijfstijd, onderwijsen tewerkstellingskenmerken

op de kans op geen

supervisie of langdurige

werkloosheid voor de (hooggeschoolde) beroepsbevolking, EAK 2007 & 2008 101 Tabel 47: Vormen van scholingsdiscrepanties (De Grip, 1987) .................... 117 Tabel 48: Wisselwerking verticale – horizontale mismatch (Bron: Humblet, 2007) ................................................................................................. 117 Tabel 49: Mate van verticale mismatch (Bron: fourth National Survey of Ethnic Minorities, 1993/94 in Battu & Sloane, 2003) ........................................... 127 Tabel 50: ‘Genuine’ en ‘apparent’ over-education (Bron: Chevalier, 2000) ... 137 Tabel 51: Jobmatch van de totale werkende beroepsbevolking volgens geslacht & scholingsgraad, gemiddelde voor 2007 & 2008, België ............................ 143 Tabel

52:

Jobmatch

van

de

totale

werkende

beroepsbevolking

volgens

nationaliteit & scholingsgraad, gemiddelde van 2007 & 2008, België ............ 144 Tabel 53: Jobmatch op basis van beroepsniveau (ISCO) & scholingsniveau (ISCED) .............................................................................................. 145 Tabel 54: Jobmatch van de totale werkende beroepsbevolking volgens geslacht & scholingsgraad, gemiddelde voor 2007 & 2008, België ............................ 145 Tabel 55: Jobmatch van de totale werkende beroepsbevolking volgens geslacht, nationaliteit(sgroep) en scholingsgraad, gemiddelde voor 2007 & 2008, België ......................................................................................................... 146 Tabel

56:

Jobmatch

(hoofd-/handenarbeid)

van

de

totale

werkende

beroepsbevolking volgens geslacht & scholingsgraad, gemiddelde voor 2007 & 2008, België ........................................................................................ 148

xii

Tabel

57:

Jobmatch

(hoofd-/handenarbeid)

van

de

totale

werkende

beroepsbevolking volgens nationaliteit (sgroep) & scholingsgraad, gemiddelde voor 2007 en 2008, België..................................................................... 149 Tabel

58:

Jobmatch

(bediende/arbeider)

van

de

totale

werkende

beroepsbevolking volgens geslacht & scholingsgraad, gemiddelde voor 2007 en 2008, België ........................................................................................ 151 Tabel

59:

Jobmatch

(bediende/arbeider)

van

de

totale

werkende

beroepsbevolking volgens nationaliteit(sgroep) & scholingsgraad, gemiddelde voor 2007 en 2008, België..................................................................... 152 Tabel 60: Jobmatch van de totale beroepsbevolking naar nationaliteits(groep) en verblijfstijd, gemiddelde voor 2007 & 2008, België .................................... 160 Tabel

61:

Jobmatch

van

de

hooggeschoolde

beroepsbevolking

naar

nationaliteits(groep) en verblijfstijd, gemiddelde voor 2007 & 2008, België... 161 Tabel 62: Pseudo R² (Nagelkerke) per onderzoekspopulatie........................ 179 Tabel 63: Logistische regressie van herkomst, verblijfstijd, onderwijsen tewerkstellingskenmerken op overkwalificatie van de

beroepsbevolking, EAK

2007 & 2008, N= 69245........................................................................ 184 Tabel 64: Logistische regressie van herkomst, verblijfstijd, onderwijsen tewerkstellingskenmerken

op

overkwalificatie

van

de

hooggeschoolde

beroepsbevolking, EAK 2007 & 2008, N= 27630 ....................................... 191 Tabel 65: Logistische regressie van herkomst, verblijfstijd, onderwijsen tewerkstellingskenmerken

op

overkwalificatie

van

de

hooggeschoolde

geïmmigreerde beroepsbevolking, EAK 2007 & 2008, N= 3444 ................... 197 Tabel 66: Jobmatch volgens nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd voor de beroepsbevolking, eerste en tweede kwartaal 2008, België......................... 204 Tabel 67: Jobmatch volgens nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd voor de hooggeschoolde beroepsbevolking, eerste en tweede kwartaal 2008, België.. 205 Tabel 68: Jobmatch naargelang verblijfsduur volgens nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd voor de beroepsbevolking, eerste en tweede kwartaal 2008, België ......................................................................................................... 206

xiii

Tabel

69:

Jobmatch

naargelang

voornaamste

migratiereden

volgens

nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd voor de beroepsbevolking, eerste en tweede kwartaal 2008, België ........................................................................... 209 Tabel 70: Jobmatch naargelang beperking van de geldigheidsduur van de verblijfsvergunning

volgens

nationaliteit(sgroep)

en

verblijfstijd

voor

de

beroepsbevolking, eerste en tweede kwartaal 2008, België......................... 212 Tabel 71: Jobmatch naargelang al dan niet het diploma laten erkennen volgens nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd voor de beroepsbevolking, eerste en tweede kwartaal 2008, België ........................................................................... 215 Tabel 72: Jobmatch naargelang al dan niet gebruik gemaakt van diensten voor arbeidsmarktintegratie in de twee jaar ná de laatste vestiging volgens geslacht en verblijfstijd voor de beroepsbevolking, eerste en tweede kwartaal 2008, België ................................................................................................. 218 Tabel 73: Belangrijkste hulp om huidige baan te vinden of eigen onderneming te beginnen naar nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd voor de beroepsbevolking, eerste en tweede kwartaal 2008, België................................................... 220 Tabel 74: Jobmatch naargelang al dan niet cursussen gevolgd te hebben om één van de gastlandtalen te leren in de twee jaar ná de laatste vestiging volgens nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd voor de beroepsbevolking, eerste en tweede kwartaal 2008, België ........................................................................... 223 Tabel 75: Jobmatch naargelang al dan kennis van (één van) de talen van het gastland moeten verbeteren om een geschikte baan te vinden volgens nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd voor de beroepsbevolking, eerste en tweede kwartaal 2008, België ........................................................................... 225 Tabel 76: Logistische regressie van herkomst, verblijfstijd, onderwijsen tewerkstellingskenmerken

op

overkwalificatie

van

de

geïmmigreerde

beroepsbevolking, EAK-module 2008 (eerste en tweede kwartaal), N= 1039. 229 Tabel 77: Jobmatch op basis van beroepsniveau (ISCO) & scholingsniveau (ISCED) .............................................................................................. 235 Tabel 78: Werkzaamheids- en werkloosheidsgraad volgens studiedomein, nationaliteit(sgroep) & verblijfstijd, gemiddelde voor 2007 & 2008, België .... 253 Tabel 79: Beroepsniveau van de beroepsbevolking naar nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd, gemiddelde voor 2007 & 2008, België .................................... 258 xiv

Tabel 80: Beroepsniveau van de hooggeschoolde beroepsbevolking naar nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd, gemiddelde voor 2007 & 2008, België... 262 Tabel 81: Conversion of ISCO-88

9 categories to 3 categories (Bron: OECD,

2007) ................................................................................................. 267 Tabel 82: Conversion from ISCED 7 categories to 3 categories (Bron: OECD, 2007) ................................................................................................. 267 Tabel

83:

Correspondence

between

ISCED

education

level

and

ISCO

employment level (Bron: OECD, 2007) .................................................... 268 Tabel 84: Jobmatch van de totale beroepsbevolking naar studiedomein, nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd, gemiddelde voor 2007 & 2008, België... 270 Tabel

85:

Jobmatch

van

de

totale

beroepsbevolking

naar

sector,

nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd, gemiddelde voor 2007 & 2008, België... 275 Tabel 86: Jobmatch van de hooggeschoolde beroepsbevolking naar sector, nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd, gemiddelde voor 2007 & 2008, België... 277 Tabel 87: Jobmatch van de totale beroepsbevolking naar beroepsstatuut, nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd, gemiddelde voor 2007 & 2008, België... 280 Tabel

88:

Jobmatch

van

de

hooggeschoolde

beroepsbevolking

naar

beroepsstatuut, nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd, gemiddelde voor 2007 & 2008, België ........................................................................................ 282

xv

xvi

1. De Enquête naar de Arbeidskrachten?

1

1.1. Structuur van het onderzoeksrapport De opbouw van het rapport ziet er als volgt uit. In het eerste hoofdstuk wordt de Enquête van de Arbeidskrachten kort toegelicht. Het tweede hoofdstuk geeft,

in

vergelijkend

perspectief,

zicht

op

de

arbeidsmarktpositie

van

autochtonen, genaturaliseerde Belgen en vreemdelingen volgens verblijfstijd (nieuw- en oudkomers) en scholingsgraad. In het derde hoofdstuk zoemen we in op de thematiek van overkwalificatie zoals deze terug te vinden is in de International Migration Outlook van de OESO (2007). We bekijken via bivariate en multivariate analyses welke variabelen de overkwalificatiekans beïnvloeden van de (hooggeschoolde) (geïmmigreerde) beroepsbevolking. De beschikbare variabelen zijn achtergrondkenmerken, onderwijsen tewerkstellingskenmerken en integratiekenmerken; deze laatste voornamelijk op basis van de EAK-module 2008. Deze speciale ‘migrantenmodule’ die aan de enquête werd aangehecht tijdens het tweede kwartaal van 2008, bezorgt ons nog wat extra interessante gegevens over migratie-achtergrond en integratiestappen die men ondernam. De bespreking hiervan bevindt zich in het vierde hoofdstuk. De belangrijkste onderzoeksresultaten

zijn

steeds

terugtevinden

in

de

besluiten

over

‘arbeidsmarktpositie’ en ‘overkwalificatie’ waarvan de synthese terug te vinden is op het einde van het rapport.

1.2. Kwaliteit van de EAK-gegevens Nagenoeg alle hier vermelde cijfergegevens rond werkgelegenheid, werkloosheid en arbeidsmarkt zijn afkomstig uit de enquête naar de arbeidskrachten (EAK) die uitgevoerd wordt door de Algemene Directie Statistiek en Economische Informatie (FOD Economie). Aan deze enquête nemen jaarlijks ongeveer 90.000 personen van 15 jaar en ouder deel. Deze enquête heeft enerzijds tot doel het opmaken van vergelijkbare statistieken op Europees niveau over de omvang, de structuur en de evolutie van de werkgelegenheid en de werkloosheid. De informatie wordt verzameld via face-to-face interviews. Gezinnen die uitsluitend bestaan uit inactieve personen ouder dan 64 jaar mogen ook telefonisch worden bevraagd. De totale steekproef omvat 43.378 huishoudens (hetzij 86.483 personen op de actieve leeftijd van 15 jaar en ouder hebben

1

Met dank voor de ondersteuning van mevrouw Yvette Charlier van de Algemene Directie Statistiek en Economische Informatie (FOD Economie). 17

effectief deelgenomen aan de enquête), hetgeen neerkomt op een gemiddelde steekproeffractie van ongeveer 1/90.

De steekproef is gebaseerd op het

Rijksregister van natuurlijke personen dat is afgeleid van de bevolkingsregisters van de gemeenten. De respons bedraagt + 80%. Minder dan 3% van de nonrespons betreft weigeringen om deel te nemen aan de enquête.

1.3. Relevantie De Belgische Enquete naar de arbeidskrachten bij de huishoudens wordt ingericht in het kader van de communautaire steekproefenquetes, gecoordineerd door het Bureau voor de Statistiek van de Europese Gemeenschappen (Eurostat), in samenwerking met de nationale instituten voor de statistiek. Enerzijds is het mogelijk om vergelijkbare statistieken op te stellen op het niveau van de EU of op wereldvlak, over de omvang, de structuur en de evolutie van de werkgelegenheid en de werkloosheid. Het is de bedoeling om werkgelegenheid, werkloosheid en inactiviteit te kunnen klasseren volgens de categorieen van het IAB, die ook gebruikt wordt door Eurostat, en aldus een zekere

vergelijkbaarheid

te

verzekeren.

(Bron:

http://aps.vlaanderen.be/sgml/largereeksen/2290.htm; 05/02/2010) Administratieve bestanden (voor Belgie die van de RSZ, RSVZ, de RVA,...) die steunen op bijzondere nationale regelgevingen vormen geen geschikte bron, ook al bevatten ze gegevens over de werkgelegenheid en de werkloosheid. Deze informatie is niet bruikbaar op internationaal niveau. Het doel van de enquete van de EAK is net om werkgelegenheid, werkloosheid en inactiviteit te kunnen klasseren volgens de categorieen van het IAB, die ook gebruikt worden door Eurostat,

en

aldus

een

zekere

vergelijkbaarheid

te

verzekeren.

Het

internationale begrip 'IAB-werkloosheid', bijvoorbeeld, houdt geen verband met een eventuele vergoeding (in Belgie door de RVA). Anderzijds brengt de enquete een groot aantal originele inlichtingen die elders niet beschikbaar zijn. De EAK biedt bijvoorbeeld een betere kennis van: deeltijdse arbeid, arbeidsduur bij loontrekkenden, vormen van tijdelijke arbeid, ontmoedigde werklozen, het opleidingsniveau van de bevolking, de deelname aan opleidingen en de geografische mobiliteit. Voor de EAK steunt men op de Resolutie over de statistieken van de actieve bevolking, de werkgelegenheid, de werkloosheid en het tekort van de werkgelegenheid, goedgekeurd door de 13de Internationale

Conferentie

van

Arbeidsstatistici.

http://aps.vlaanderen.be/sgml/largereeksen/2290.htm; 05/02/2010)

18

(Bron:

1.4. Accuraatheid De steekproeftrekking van huishoudens gaat de eigenlijke enquete vooraf. De enquete zelf wordt gevolgd door de extrapolatie naar de gehele bevolking van de

antwoorden

van

de

steekproef.

De

doorlopende

enquete

naar

de

arbeidskrachten is gebaseerd op een tweetrapssteekproef met stratificatie. De totale steekproef omvat 47.840 huishoudens. De steekproef is gebaseerd op het Rijksregister van natuurlijke personen dat is afgeleid van de bevolkingsregisters van de gemeenten. De extrapolatie naar de totale bevolking en de correctie voor non-respons vinden plaats op basis van personen. De populatie en de steekproef worden onderworpen aan een poststratificatie naar provincie, geslacht en leeftijd. Het aantal individuen van 15 jaar en ouder kan niet behept worden door een steekproeffout, hooguit door de evolutie van het Rijksregister in de loop van het jaar 2000. De enquete omvat de gehele bevolking in privé-huishoudens, die op het nationale grondgebied wonen, met uitzondering van collectieve huishoudens zoals bejaardetehuizen, kloosters,... . In wezen gaat het om een face-to-face-interview, gebaseerd op een individuele vragenlijst die vooral bestaat uit gesloten vragen en een beperkt aantal open vragen. Elke steekproefenquete brengt bepaalde soorten fouten met zich mee op het gebied van de resultaten of de schattingen. Eventuele fouten kunnen zijn: steekproeffouten te wijten aan het toevallige karakter van de trekking, nonresponsfouten, en observatiefouten. Er kan gesteld worden dat de resultaten vrij juiste schattingen geven voor de voornaamste deelpopulaties. Naarmate men een gedetailleerdere classificatie van de resultaten nastreeft, wordt de relatieve kans

op

toevalsfouten

groter.

(Bron:

http://aps.vlaanderen.be/sgml/largereeksen/2290.htm; 05/02/2010)

19

Resultaten met (geëxtrapoleerd) minder dan 5000 individuen moeten dan ook zeer voorzichtig worden geïnterpreteerd. Om dergelijke vertekeningen te vermijden zijn de tabellen en figuren in deze Statistische Studie opgesteld op basis van het gemiddelde van de resultaten van 2007 en 2008. De kans is normaal gesproken klein dat er zich tussen twee opeenvolgende jaren structurele wijzigingen voordoen. Het loont dan ook de moeite om de analyses te doen voor 2 samengevoegde steekproeven en zo de steekproefbasis te vergroten. (NIS, 2004 in Okkerse & Termote, 2004) 2008 is evenwel het jaar van het begin van financiële crisis. We kunnen wellicht beargumenteren dat de impact van deze crisis op de arbeidsmarkt zich pas in de loop van 2009 (en 2010) ten volle laat voelen.

20

2. De arbeidsmarktpositie van immigranten 2.1. Het concept ‘arbeidsmarktpositie’ en beschikbare variabelen De

belangrijkste

constituerende

elementen

van

de

arbeidsmarktpostie

bestaan uit objectieve en subjectieve indicatoren. We vatten deze samen in onderstaand

schema.

Dit

zijn

met

name: kwaliteit

intredekenmerken,

marktsegmentkenmerken,

functiekenmerken,

maatschappelijke positie,

arbeidsoriëntatie en -ethos van werkenden en

van

de

arbeid,

werklozen en de afstemming tussen studie en werk (job match). 2

2

Voor de uitwerking van de concepten verwijzen we u naar het rapport ‘De arbeidsmarktpositie van (hoog)geschoolde immigranten: een literatuurstudie van theorie & empirie’ (Geets, J., 2009) 21

Schema 1: De kenmerken van de arbeidsmarktpositie (van immigranten) Achtergrondkenmerken Jaargang Persoon(cohort) kenmerken

-bevragingsjaar -aankomstjaar

- leeftijd - geslacht - (ex) nationaliteit - gezinssituatie - verblijfstatuut - sociaal kapitaal

Arbeidsmarktpositie MarktFunctiesegmentkenmerken kenmerken - sector - loon - profit/ - beroepsnon-profit niveau - bedrijfs- arbeidsomvang regime (voltijds/ deeltijds) - vaste aanstelling - leidinggevend

Kwalificatiekenmerken (van herkomst- en bestemmings -land) - studiedomein - studieduur - beroepsopleiding - werkervaring & bestuurservaring

Arbeidsoriëntatie & -ethos

Intredekenmerken

- intrinsiek/ extrinsiek

zoeken wervingskanalen -startdatum van het zoeken naar werk duur intrede – werkloosheid -frequentie werkloosheid - startdatum van huidige baan

Maatschappelijke positie

Kwaliteit werk

Afstemming studie-werk

- beroepsstatus

- arbeidstevredenheid - arbeidsomstandigheden: werkstress, leermogelijkheden, balans werk/privé, promotiemogelijkheden

- aansluiting studieniveau en werk - aansluiting studierichting en werk

De Enquête van de Arbeidskrachten is zowel beperkt met betrekking tot de achtergrondkenmerken,

als

met

betrekking

tot

de

indicatoren

van

de

arbeidsmarktpositie. We overlopen even kort de (voor ons) beschikbare variabelen: •

Persoonskenmerken: leeftijd; geslacht; woonplaats (provincie en gewest);

nationaliteit

(gegroepeerd);

geboorteland

(gegroepeerd);

gezinstype; leeftijd jongste kind (gegroepeerd); burgerlijke staat; verblijfstijd (gegroepeerd); onderwijsniveau; studiedomein; jaar waarop het hoogste diploma werd behaald; de laatste 12 maanden opleiding, onderwijs of vorming gevolgd.

22

•

In-

en

uittredekenmerken:

werkloosheidsduur;

zoekkanalen;

startdatum eerste baan, startdatum huidige baan; einde laatste baan. •

Marksegmentkenmerken: sector en bedrijfsomvang (gegroepeerd).

•

Functiekenmerken: leiddinggeven,

beroepsstatuut,

a-typische

arbeid

arbeidsregime,

(nachtarbeid

of

contracttype, avondwerk

of

zaterdagwerk of zondagwerk of ploegenarbeidof of niet zelfgekozen flexibele werktijden). •

Migratiekenmerken: reden migratie; beperkingen met betrekking tot de geldigheidsduur van de

het huidige verblijfsvergunning, visum of

woonplaatsverklaring •

Integratiekenmerken: De speciale ‘migrantenmodule’ die aan de enquête werd aangehecht tijdens het tweede kwartaal van 2008, bezorgt ons nog wat extra interessante gegevens over migratieachtergrond en integratiestappen die men ondernam 3: gebruik gemaakt van diensten voor arbeidsmarktintegratie in de twee jaar ná de laatste vestiging; cursussen gevolgd om één van de gastlandtalen te leren, gevolgd in de twee jaar ná de laatste vestiging (zonder beroep op diensten voor arbeidsmarktintegratie); hoe Belg geworden en het aantal jaren dat men reeds Belg is; laten bepalen welke kwalificatie (diploma) in België overeenkomt met het hoogst afgesloten diploma; legale toegang tot de arbeidsmarkt op dit moment; kennis van (één van) de talen van het gastland moeten verbeteren om een geschikte baan te vinden; al dan niet hulp gekregen bij het vinden van werk.

2.2. Immigranten volgens geslacht, nationaliteit(sgroep), opleidingsniveau & verblijfstijd 2.2.1. Inleiding In wat volgt maken we gebruik van de Enquête naar de Arbeidskrachten (EAK) afgenomen bij de Begische beroepsbevolking (tussen 15 en 64 jaar). Aangezien het een enquête betreft, moeten resultaten met (geëxtrapoleerd) minder dan 5000 individuen voorzichtig worden geïnterpreteerd. (NIS, 2004) De relatief kleine omvang van het aantal vreemdelingen in de steekproef brengt met zich

3

Alleen jammer van het gering aantal respondenten. Men begon met 19.829 respondenten maar afhankelijk van de vraag bleven er hier nog een 1200-tal van over (Afhankelijk of ze de Belgische nationaliteit hebben en/of in België geboren zijn). 23

mee dat een zeer gedetailleerde opsplitsing onbetrouwbare gegevens oplevert. 4 Om het aantal steekproefelementen te verhogen zijn de onderstaande gegevens van 2007 en 2008 samengenomen. De cijfers uit de tabellen zijn opgesteld op basis van het gewogen gemiddelde van deze twee bevragingsjaren. De afkorting ‘B Aut’ staat voor autochtonen met de Belgische nationaliteit. Dit zijn onderdanen die als Belg geboren zijn. Hier vallen met andere woorden ook bijvoorbeeld de 3e generatie Marokkanen en Turken in onder. De afkorting ‘B All’ staat voor allochtonen met de Belgische nationaliteit wat in dit geval genaturaliseerde Belgen betekent (ongeacht de geboorteplaats). Naast ‘native en genaturaliseerde Belgen’, ‘Turken’ of

‘Marokkanen’ bestaan de vier

onderscheidde nationaliteitsgroepen uit: ‘EU-15 onderdanen’ (die zogenaamde oude lidstaten van de Europese unie omvatten); ‘EU+12 onderdanen’ (de zogenaamde ‘nieuwe’ EU-lidstaten sinds de twee verruimingsoperaties in 2004 en 2007) en ‘Andere-OESO’ en ‘Andere niet-OESO onderdanen’. We

bespreken

steeds

eerst

de

resultaten

volgens

nationaliteit(sgroep),

vervolgens bespreken we de meest opvallende bivariate cijfers naar gewest, geslacht

en

leeftijd.

Verder

besteden

we

bijzondere

aandacht

aan

de

arbeidsmarktsituatie van de hooggeschoolde immigranten.

4

In onderstaande tabellen maken we gebruik van het asterix-symbool (*) om dit weer te geven: * = ≤ 1000 geëxtrapoleerde observaties; ** ≥ 1000 – ≤ 3000 geëxtrapoleerde observaties. 24

Tabel 1: Verblijfstijd van de totale beroepsbevolking naar nationaliteit(sgroep), gemiddelde voor 2007 & 2008, België

B Aut B All EU-15 (excl. B) EU + 12 Turk Marokk Andere OESO Andere nietOESO Totaal

<= 10 jaar % # 0% 0 35,8% 154003 41,5% 157512

> 10 jaar % 0% 64,2% 34,6%

# 0 276513 131558

Altijd % 100% ,0% 23,9%

# 5952190 0 90921

Totaal # 5952190 430516 379991

88,8% 65,1% 69,6% 74,2%

33651 18251 36522 7384

10,6% 26,8% 21,9% 18,9%

4003 7527 11493 1879

0,7% 8,1% 8,5% 6,9%

252*** 2259** 4452* 685***

37906 28037 52467 9948

85,6%

93817

12,9%

14159

1,4%

1567***

109543

7,2%

501141

6,4%

447131

86,5%

6052326

7000598

nb = niet betrouwbaar wegens te gering aantal geëxtrapoleerde respondenten. *** < 1000 / ** >= 1000 - < 3000 / * > = 3000 - < 5000

87% van de beroepsbevolking is geen immigrant. De resterende 13% van de beroepsbevolking

die

wel

in

een

ander

land

dan

België

geboren

is,

vertegenwoordigen samen een kleine 950000 personen en bestaan voor iets meer dan 7% uit zogenaamde ‘nieuwkomers’ en voor de resterende 6% uit zogenaamde ‘oudkomers’. Dit zijn, althans in onze benadering, immigranten die maximum 10 jaar op het Belgische grondgebied verblijven. De andere immigranten omschrijven we als ‘oudkomers’. Zij verblijven langer dan 10 jaar op het grondgebied. Als we gaan kijken naar de verblijfstijd binnen de verschillende onderscheidde nationaliteiten of nationaliteitsgroepen we

vast

dat

uitgesproken

alle

‘vreemde’

nationaliteiten

nieuwkomersprofiel

hebben.

Zo

en is

5

dan stellen

nationaliteitsgroepen 89%

van

de

een

‘EU+12

onderdanen’ nieuwkomer en 86% van de ‘andere niet-OESO onderdanen’. De ‘EU-15 onderdanen’ hebben, samen met de genaturaliseerden, relatief het kleinste aandeel nieuwkomers in hun rangen (respectievelijk 42% en 36%). Als we een opsplitsing maken volgens de gewesten, dan valt vooral het groot aandeel nieuw- en oudkomers in het Brussels Hoofdstedelijk Gewest op. Samen maken zij 44% van de totale beroepsbevolking uit (bestaande uit respectievelijk 5

Naast ‘native en genaturaliseerde Belgen’, ‘Turken’ of ‘Marokkanen’ bestaan de vier nationaliteitsgroepen uit: ‘EU-15’ onderdanen (die zogenaamde oude lidstaten van de Europese unie omvatten); ‘EU+12’ onderdanen (de zogenaamde ‘nieuwe’ EU-lidstaten sinds de twee verruimingsoperaties in 2004 en 2007) en ‘Andere-OESO’ en ‘Andere nietOESO’ onderdanen. Dit zijn de OESO landen die niet tot de EU-27 of Turkije behoren: Canada, Noorwegen, Verenigde Staten, Ijsland, Zwitserland, Australië, Japan, Mexico, Nieuw-Zeeland, Zuid-Korea. Chili trad pas in 2009 toe tot de groep van OESO-landen en behoort voor deze cijfers tot de ‘Andere niet-OESO landen’. 25

23% nieuw- en 21% oudkomers). In het algemeen is de verhouding tussen het aandeel nieuw- en oudkomers voor mannen en vrouwen nagenoeg gelijk. De immigranten, bestaande uit nieuw- en oudkomers 6, zijn een zeer heterogene

groep

naar

herkomst,

scholing,

verblijfsaspiraties

en

verblijfsperspectief. We vertrekken van de vaststelling en dat een stijgende differentiatie in herkomstregio’s (Deschamps, 2004; Eggerickx, Bahri, Perrin, 2006), mede door een stijgende scholingsgraad van de jonge bevolking in de herkomstregio’s en de selectiviteit van de migratiestromen 7, wellicht aanleiding geeft tot een stijgende scholingsgraad van de immigranten. 8 Deze heterogeniteit blijft wellicht niet zonder gevolgen wanneer men de onderwijs-, opleidings- of arbeidsmarkt wenst te betreden. Op basis van bestaande literatuur vermoeden we dat er bij in- en doorstroom op de arbeidsmarkt van hooggeschoolde nieuwkomers problemen bestaan met overkwalificatie of een verlies aan ‘menselijk kapitaal’.

2.2.2. Opleidingsniveau van immigranten in internationaal perspectief Het kennisprofiel (‘skill’) van de West-Europese migratiebevolking (gedefinieerd als ‘foreign-born’) is verschillend van de totale EU-27 bevolking. Personen met een hoog scholingsniveau (tertiair onderwijs beëindigd) zijn volgens de Labour Force Survey van 2005 oververtegenwoordigd (immigranten van een ander EU-land: 28,3%; immigranten van derde landen: 25,8% en ‘natives’: 24,3%). Immigranten met een laag scholingsniveau (lager onderwijs) zijn evenzeer oververtegenwoordigd (immigranten van een ander EU-land: 30,7%; immigranten

van

derde

‘middengeschoolde’

landen: mensen

36,3% (lager

en

‘natives’: of

28,1%);

hoger

terwijl

secundair)

ondervertegenwoordigd zijn (immigranten van een ander EU-land: 41%; immigranten van derde landen: 37,9% en ‘natives’: 49,6%). De kenniswerkers zijn niet evenredig verspreid over de EU-lidstaten. Sommige landen zijn succesvol in het aantrekken van hooggeschoolden zoals Ierland (59%), Denemarken (37,8%) en Estland (37%). Sommige andere landen trekken voornamelijk laaggeschoolde immigranten aan: Portugal (50,5%), Malta

6

Gedefinieerd als immigranten die respectievelijk 10 jaar of minder en meer dan 10 jaar in België verblijven. 7 In overeenstemming met de theorie van de ‘migration hump’ (Wets, 1999). 8 Zo blijkt de toenemende immigratie van Chinezen en Indiërs een positief effect te hebben op de scholingsgraad van de immigranten. De Indiërs behoren tot meest gekwalificeerde immigranten van de OESO-landen. Ongeveer de helft v hen heeft een hoger onderwijsdiploma. (OESO-jaarrapport 2007) 26

(50,4%), België (48,3%), Frankrijk (47,6%), Oostenrijk (45,6%), Griekenland (44,4%) en Spanje (43,9%). (Münz, 2007 in Geets & Timmerman, 2009 ) Laaggeschoold zijn voornamelijk de immigranten afkomstig uit Zuid-Europa die in een ander EU-land wonen (64,1%), immigranten uit Turkije (65,7%) en de MENA-landen 9 (46,9%). Daarentegen zijn de Noord-Europese immigranten die in een ander EU-land wonen en voornamelijk immigranten van andere geïndustrialiseerde landen zoals Noord-Amerika en Australië/Nieuw-Zeeland (43,6%) hooggeschoold. De middengeschoolden zijn voornamelijk afkomstig van de in 2004 tot de EU toegetreden ‘A8 landen’ (52,4%), de in 2007 toegetreden landen Roemenië en Bulgarije (40,1%) en Azië (41,4%). (Münz, 2007 in Geets & Timmerman, 2009) Een relatief hoge/stijgende scholingsgraad van immigranten is een trend die in een aantal OESO-landen is waar te nemen, voornamelijk in Oostenrijk, België, Tsjechië, Frankrijk, Ierland, Luxemburg en Zweden (OECD, 2007). 10 In ZuidEuropa is deze trend veel minder vast te stellen. Dit sluit aan bij behoeften van de arbeidsmarkt: in Zuid-Europa bestaat er

veel

werkgelegenheid

voor

laaggeschoolden, in Noord-Europa heeft men meer behoefte aan kenniswerkers.

9

Mena-landen: Midden-Oosten en Noord-Afrika. De data van dit rapport zijn grotendeels afkomstig van de Labour Force Survey’s van de vernoemde landen. 10

27

Figuur 1: Percentage immigranten en ‘native-born persons’ ouder dan 15 jaar met een hoger onderwijsdiploma, circa 2000 (Bron: OECD database)

Figuur 2: Percentage immigranten en ‘native-born persons’ met een hoger onderwijsdiploma tussen de 25-34 en 25-64 jaar, 2005 (Bron: OECD-database) 60 50

Recente immigranten die niet hoger geschoold zijn dan 'natives' die de arbeidsmarkt betreden

40

Recente immigranten die hoger geschoold zijn dan 'natives' die de arbeidsmarkt betreden

30 20 10

H un ga ze A c h u ry R stri ep a G ubl er ic m an P Sw o l y a it z nd er la Lu Ire nd xe lan m bo d ur g C

It G aly re e P o ce rtu Fi gal nl an EU d 15 Sp ai a n N ve O et he rag EC r e D lan U a v ds ni e te ra d St g e at Fr es an N ce or Sw w a e y D de en n m B e a rk lg iu m

0

Native-born labour force (25-64 years old) Native-born labour force (25-34 years old) Foreign-born labour force present in the country for 10 years or less

28

2.2.3. Opleidingsniveau ‘Laaggeschoold’ zijn diegenen die hoogstens een diploma van het lager secundair hebben; ‘middengeschoolden’ hebben maximum een diploma van het post-secundair onderwijs en de ‘hooggeschoolden’ hebben een diploma van het hoger onderwijs.

Tabel 2: opleidingsniveau van de beroepsbevolking (15 – 64 jaar) naar nationaliteit(sgroep), gemiddelde voor 2007 & 2008, België Laag


Midden

Hoog

Totaal #

% 32,5% 44,9% 37,4%

# 1932981 200943 146163

% 38,8% 31,3% 32,5%

# 2307502 140157 127219

% 28,8% 23,8% 30,1%

# 1711707 106483 117551

5952190 447584 390933

35,1% 73,9% 64,8% 11,7%

14239 21459 35411 1240

37,9% 20,2% 22,7% 14,5%

15385 5857 12424 1533

27,1% 5,9% 12,4% 73,9%

11000 1725 6777 7835

40623 29041 54613 10609

45,6%

52392

30,2%

34679

24,3%

27876

114947

34,2%

2404828

37,6%

2644757

28,3%

1990955

7040540

Gemiddeld is 28% van de beroepsbevolking hooggeschoold, voor de ‘native born’ (of Belgische autochtonen) bedraagt dit 29%. De scholingsgraad is het hoogst voor de onderdanen van de categorie ‘Andere OESO’. 74% onder hen is hooggeschoold, de ‘EU-15 onderdanen’ volgen met 30% en de ‘EU+12 onderdanen’met 27%. 24% van de genaturaliseerde Belgen is hooggeschoold. De Marokkanen (12%) maar vooral de Turken (6%) zijn het minst van al hooggeschoold. Ook als we gaan kijken naar het geboorteland binnen de groep van

de

genaturaliseerde

Belgen,

vinden

we

hier

relatief

weinig

hooggeschoolde Turken of Marokkanen terug (respectievelijk 6% en 12%). De hooggeschoolde genaturaliseerde Belgen zijn voornamelijk geboren in de categorie ‘andere’ (OESO & Niet-OESO) en de ’EU-27 lidstaten’. De groep ‘andere’ zijn goed voor 65% (# 68780) van de hooggeschoolde genaturaliseerde Belgen en de ‘EU-27’ is goed voor 24% (# 25272) van de hooggeschoolde genaturaliseerden. Diegenen die Turkije of Marokko als geboorteland hebben, maken 3% (# 2706) en 9% (# 9725) uit van de groep van hooggeschoolde genaturaliseerde Belgen. In die zin is het fout om te veronderstellen dat een behoorlijk aantal hooggeschoolde Turken en Marokkanen behoren tot de groep 29

van

genaturaliseerde

Belgen.

In

relatieve

termen

zijn

de

tot

Belg

genaturaliseerde Turken en Marokkanen ook niet meer hooggeschoold dan de Turkse en Marokkaanse onderdanen (respectievelijk 6% en 13%). Turken en Marokkanen bevinden zich grotendeels in het segment van de laaggeschoolden (74% en 65%). Maar ook de genaturaliseerde Belgen zijn relatief vaak laaggeschoold (45%). Verder valt op dat genaturaliseerden en vreemdelingen relatief meer laaggeschoold zijn dan de ‘native born Belgen’. In die zin kunnen we spreken van een zekere polarisatie van de scholingsgraad bij genaturaliseerden

en

vreemdelingen:

langs

de

ene

zijde

relatief

veel

laaggeschoolden en langs de andere zijde (met uitzondering van de Turken en Marokkanen) relatief veel hooggeschoolden. Als we gaan kijken naar de verdeling over de gewesten dan valt op dat er relatief meer hooggeschoolden in het Brussels Hoofdstedelijk Gewest gehuisvest zijn (nl. 35%). Dit valt voornamelijk op het conto te schrijven van de ‘EU-15 onderdanen’

waarvan

49%

hooggeschoold

is.

Voor

het

Waals

Gewest

daarentegen valt op dat de EU-15 bevolking vaak laaggeschoold is (46%). Maar ook de Belgische ‘native born’ bevolking die in het Brussels Hoofdstedelijk Gewest gehuisvest is, is in vergelijking met de andere gewesten uitgesproken hooggeschoold (38%). Als we gaan kijken naar de scholingsgraad van mannen en vrouwen dan zien we dat vrouwen relatief vaker hooggeschoold zijn dan mannen (30% tov. 27%). Dit verschil is vooral uitgesproken bij de ‘EU+12 onderdanen’(20% tov. 33%). Turkse en Marokkaanse vrouwen daarentegen vallen op door hun lagere scholingsgraad in vergelijking met hun mannelijke tegenhangers. Zo is 81% van de Turkse vrouwen laaggeschoold (tov 67% van de Turkse mannen) en 71% van de Marokkaanse vrouwen laaggeschoold (tov. 58% van de Marokkaanse mannen). De uitgesproken lage scholingsgraad van Turken en Marokkanen vinden we terug in alle leeftijdscategorieën (15-24 jaar; 25-49 jaar en 50-64 jaar)

30

Tabel 3: opleidingsniveau van de beroepsbevolking (15 – 64 jaar) naar nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd, gemiddelde voor 2007 & 2008, België

B Aut Altijd B All <= 10 jaar > 10 jaar EU-15 (excl. B) <= 10 jaar > 10 jaar Altijd EU + 12 <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Turk <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Marokk <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Andere <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Totaal <= 10 jaar > 10 jaar Altijd

Laag %

Midden %

Hoog %

Totaal #

32,5%

38,8%

28,8%

5952190

43,9% 45,5%

31,9% 31,1%

24,1% 23,4%

154003 276513

27,6% 48,2% 39,7%

30,4% 28,3% 42,7%

42,0% 23,5% 17,6%

157512 131558 90921

33,7% 36,3% nb

37,5% 51,2% nb

28,8% 12,5% nb

33651 4003 242***

70,1% 83,1% 72,1%

22,4% 14,0% 26,2%

7,6% 2,9% 1,7%

18251 7527 2259

62,3% 72,9% 66,7%

23,8% 17,4% 28,3%

13,9% 9,6% 5,1%

36522 11493 4452

42,0% 44,1% 37,3%

29,3% 29,4% 35,2%

28,7% 26,5% 27,5%

101202 16037 2252**

40,0% 47,5% 32,6%

30,4% 29,7% 38,8%

29,6% 22,8% 28,6%

501141 447131 6052326


In het algemeen stellen we vast dat nieuwkomers (≤ 10 jaar in België) hoger geschoold zijn dan oudkomers (> 10 jaar in België) (30% versus 23%) en zelfs relatief iets vaker hooggeschoold zijn dan de Belgische ‘native born’ bevolking (29%). Dit verschil is vooral uitgesproken voor de nieuwkomers uit de EU-15 landen (42%). We zien deze verschillen in scholingsgraad ook terugkomen bij nieuw- en oudkomers van de EU+12 landen, Marokko en Turkije.

2.3. Werkenden, inactieven en werklozen De categorieën ‘Werken’, ‘werkzoeken’ en inactiviteit’ zijn gedefinieerd volgens de criteria van het Internationaal Arbeidsbureau (IAB)- ook gekend als International Labour Organization (ILO). 31

Tot

de

werkenden

behoren

alle

personen

boven

een

bepaalde

leeftijd

(vastgelegd op 15 jaar sinds 1992) die gedurende de referentieweek tot de categorieën van werkenden in loondienst of zelfstandigen behoorden. Werk verricht tijdens de referentieweek betekent werk gedurende tenminste 1 uur. Hierdoor worden werknemers met een erg deeltijdse baan bij de personen met een betrekking ingedeeld. Werklozen behoren tot de actieve bevolking zonder betrekking, dit zijn alle personen boven de leeftijd van 15 jaar, die gedurende de referentieperiode: - zonder werk waren d.w.z. geen werkende in loondienst noch zelfstandige waren. - direct beschikbaar waren voor werk in loondienst of als zelfstandige werk

zochten,

d.w.z.

in

een

recente

periode

stappen

hadden

ondernomen om werk in loondienst of zelfstandige te zoeken. Inactief zijn alle personen die niet economisch actief zijn zoals personen die zich uitsluitend

met

het

huishouden

bezighouden,

vrijwilligers,

studenten

en

gepensioneerden (voor zover ze niet de minste vergoede activiteit uitoefenen).

32

Figuur 3: Aandeel werkenden tov totale beroepsbevolking (15 – 64 jaar) volgens leeftijd en geboorteland, gemiddelde voor 2007 & 2008, België 100

90

80

70

% werkenden

60 Belg OESO Niet-OESO

50

40

30

20

10

63

61

59

57

55

53

51

49

47

45

43

41

39

37

35

33

31

29

27

25

23

21

19

17

15

0

Leeftijd

Figuur 4: Aandeel werkenden tov totale beroepsbevolking (15 – 64 jaar) volgens leeftijd, geslacht en geboorteland, gemiddelde voor 2007 & 2008, België

100

90

80

70

Belg / Man Belg / Vrouw OESO / Man OESO / Vrouw Niet-OESO / Man Niet-OESO / Vrouw

50

40

30

20

10

63

61

59

57

55

53

51

49

47

45

43

41

39

37

35

33

31

29

27

25

23

21

19

17

0 15

% werkenden

60

Leeftijd

33

Gemiddeld is 62% van de totale beroepsbevolking werkend, 33% is inactief en 5% werkzoekend. Uit bovenstaande grafief valt af te lezen dat het aandeel werkenden sterk varieert volgens leeftijd maar dat er ook sterke verschillen zijn volgens geboorteland (OESO en niet-OESO) en geslacht. 11 Voornamelijk diegenen die buiten België geboren zijn, behoren ongeacht de leeftijd, het minst van al tot de werkende beroepsbevolking.

Tabel 4: Werkenden, inactieven en werklozen van de beroepsbevolking (15 – 64 jaar) naar nationaliteit(sgroep), gemiddelde voor 2007 & 2008, België


We

Werklozen % # 4,0% 237877 9,9% 44449 6,3% 24481

Werkenden % # 63,8% 3798849 52,3% 233889 61,8% 241744

Inactieven % # 32,2% 1915464 37,8% 169246 31,9% 124709

Totaal # 5952190 447584 390933

8,6% 14,1% 18,1% 4,1%

3480 4106 9887 433

61,2% 34,6% 32,4% 57,8%

24876 10050 17672 6129

30,2% 51,3% 49,5% 38,1%

12268 14884 27054 4047

40623 29041 54613 10609

15,7%

18084

41,5%

47648

42,8%

49215

114947

4,9%

342797

62,2%

4380857

32,9%

2316886

7040540

stellen

eveneens

aanzienlijke

verschillen

vast

naargelang

de

nationaliteit(sgroep). De EU-15, EU+12, de categorie ‘Andere OESO’ en de genaturaliseerde Belgen scoren met betrekking tot activiteit en werkzaamheid het dichtst bij de Belgische ‘native born’ bevolking. ‘Andere niet-OESO landen’, Marokkanen en Turken zijn het verst verwijderd van de Belgische ‘native born’ bevolking. 51% van de Turkse en 50% van de Marokkaanse beroepsbevolking is inactief. Een gelijkaardig beeld vinden we bij de werklozen. Het grootste aandeel werkzoekenden vinden we bij de Marokkanen (18%), ‘Andere niet-OESO’ onderdanen’ (16%) en Turken (14%). De verschillen die er onderling de gewesten zijn, -met name een relatief hoger aandeel werkenden in Vlaanderen, een hoger aandeel niet-actieven in Wallonië en een hoger aandeel werkzoekenden in het Brussels Hoofdstedelijk Gewest-, vinden

we

nagenoeg

proportioneel

terug

over

alle

nationaliteiten.

Vermeldenswaardig is misschien het aandeel werkenden van de EU+12 in het

11

De gegevens met opsplitsing van geboorteland en geslacht zijn eerder indicatief wegens een beperkt aantal respondenten, wat zich weerspiegelt in het grillig verloop van de curve.

34

Brussels Hoofdstedelijk Gewest dat samen met het aandeel werkenden van de EU-15

in

het

Vlaams

Gewest

het

hoogste

(68%)

is

van

alle

andere

nationaliteitscategorieën. De verschillen in het aandeel werklozen, werkenden en inactieven tussen mannen en vrouwen zijn in die zin meer uitgesproken dan deze onderling de gewesten. 69% van de mannen en 56% van de vrouwen zijn werkend; het aandeel werklozen bedraagt voor beiden 5%. Het aandeel niet-actieven is voor vrouwen hoger dan voor mannen (39% tov. 27%). Bij de werkzoekenden vallen vooral de Marokkaanse mannen (27%), Turkse mannen (20%) en de mannen en vrouwen van de categorie ‘andere’ op (17% en 13%). Het verschil tussen het aandeel werkende mannen en vrouwen is verder sterk verschillend voor genaturaliseerden (62% vs. 44%), ‘EU+12 onderdanen’(77% tov. 49%), Turken (52% tov 16%) en Marokkanen (49% tov 16%) en de groep van ‘andere’ (56% tov 31%). Bij de Turkse en Marokkaanse vrouwen vinden we voornamelijk een hoge

inactiviteit

terug

(75%

en

74%).

De

Turkse

en

Marokkaanse

leeftijdscategorie van 25 tot 49 jaar kenmerkt zich door een relatief hoog aandeel inactieven (39% en 41%) en werkzoekenden (19% en 20%) en een laag aandeel werkenden (42% en 39%).

35

Tabel 5: Werkenden, inactieven en werklozen van de beroepsbevolking (15 – 64 jaar) naar nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd, gemiddelde voor 2007 & 2008, België

B Aut Altijd B All <= 10 jaar > 10 jaar EU-15 (excl. B) <= 10 jaar > 10 jaar Altijd EU + 12 <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Turk <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Marokk <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Andere <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Totaal <= 10 jaar > 10 jaar Altijd

Werklozen %

Werkenden %

Inactieven %

Totaal #

4,0%

63,8%

32,2%

5952190

10,2% 9,9%

52,9% 51,8%

36,9% 38,3%

154003 276513

5,3% 5,7% 8,8%

67,0% 55,5% 62,1%

27,7% 38,8% 29,1%

157512 131558 90921

8,2% 8,9% nb

62,2% 60,0% nb

29,5% 31,1% nb

33651 4003 242***

14,2% 12,3% 18,2%

36,5% 31,0% 41,1%

49,3% 56,7% 40,7%

18251 7527 2259**

17,6% 16,2% 24,5%

33,5% 29,3% 35,3%

48,8% 54,4% 40,3%

36522 11493 4452*

15,0% 14,1% 12,6%

41,9% 49,1% 55,6%

43,1% 36,8% 31,8%

101202 16037 2252**

10,2% 9,0% 4,1%

53,7% 51,9% 63,8%

36,1% 39,0% 32,1%

501141 447131 6052326


Het aandeel werkenden ligt voor nieuwkomers (≤ 10 jaar) iets hoger dan voor oudkomers (54%¨tov. 52%). We mogen deze vaststelling veralgemenen naar alle nationaliteitsgroepen behalve de categorie ‘andere’. Het aandeel werkende nieuwkomers is, behalve voor de EU-15 onderdanen (67%), wel nog relatief ver verwijderd van diegenen die ‘altijd’ al in België wonen (64%).

36

Tabel 6: Werkenden, inactieven en werklozen van de hooggeschoolde beroepsbevolking (15 – 64 jaar) naar nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd, gemiddelde 2007 & 2008, België

Hooggeschoold Totaal Hooggeschoold <= 10 jaar > 10 jaar Totaal Hooggeschoold <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Totaal Hooggeschoold <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Totaal Hooggeschoold <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Totaal

Werklozen %

Werkenden %

Inactieven %

Totaal #

2,6%

84,9%

12,6%

1711707

9,0% 7,8% 8,2%

72,5% 75,7% 74,5%

18,5% 16,5% 17,2%

37159 64794 101953

4,1% 3,7% 5,5% 4,2%

79,4% 79,7% 86,4% 80,4%

16,4% 16,6% 8,1% 15,4%

75874 31418 16042 123335

14,3% 7,6% nb 13,4%

53,9% 64,9% nb 55,6%

31,8% 27,5% nb 31,0%

35507 5582 885*** 41973

7,8% 6,5% 2,6% 3,2%

71,6% 76,3% 84,9% 83,4%

20,6% 17,2% 12,5% 13,4%

148540 101794 1728634 1978968

– B Aut – B All

– EU 27

– Andere

– Totaal


De situatie voor de hooggeschoolden ziet er helemaal anders uit. Een veel groter aandeel van de hooggeschoolde beroepsbevolking werkt (83% ipv. 64%); zij zijn minder inactief (13% tov. 33%) en minder werkzoekend (3% tov 5%). Dit hoger aandeel werkenden geldt voor alle groepen. Er blijven wel nog aanzienlijke verschillen bestaan in het aandeel werkenden tussen enerzijds nieuw-

en oudkomers en anderzijds diegenen die ‘altijd’ al in België wonen

(respectievelijk 72%, 76% en 85%). Hooggeschoolde nieuwkomers werken wel relatief

minder

dan

hooggeschoolde

oudkomers

en

zijn

relatief

vaker

werkzoekend of inactief. De situatie van de hooggeschoolde categorie ‘andere’ (inclusief Turken en Marokkanen) valt op door een relatief hogere werkloosheid (14%) en inactiviteit (31%) dan de andere groepen. Verder stellen we vast dat de hooggeschoolde vrouwelijke nieuwkomers relatief minder werken (64% tov. 80%) en vaker inactief (29% tov. 12%) zijn dan de hooggeschoolde mannelijke nieuwkomers.

37

2.3.1. Activiteits-, werkzaamheids & werkloosheidsgraad ‘Werkend’, ‘werkzoekend’, ‘inactiviteit’ vormen de basis voor het berekenen van de

activiteits-,

werkzaamheids-

of

werkloosheidsgraad.

Bijgevolg

ligt

de

interpretatie hiervan in de lijn van bovenstaande bespreking. De activiteitsgraad geeft het totale aantal arbeidskrachten (werkend en werkloos)

in

procent

werkgelegenheidsarbeidskrachten

in

werkloosheidsgraad

of

van

de

bevolking

tewerkstellingsgraad

procent geeft

van

het

tussen geeft

15 het

de

bevolking

op

aantal

werklozen

in

en

64

aantal

jaar.

werkende

arbeidsleeftijd. procenten

De De

van

de

arbeidskrachten (werkenden en werklozen volgens de IAB-definitie of ILOdefinitie

(Internationale

Arbeidsorganisatie).

(www.steunpuntwse.be;

05/02/2010) Tabel 7 Activiteitsgraad: ILO-werkenden + ILO-werklozen Totale beroepsbevolking Werkzaamheidsgraad: toont de mate waarin de bevolking aan het werk is. ILO-werkenden Totale beroepsbevolking Werkloosheidsgraad: toont de mate waarin de actieve bevolking werkloos is, volgens de ILO definitie ILO-werklozen ILO-werklozen + ILO-werkenden

In de meeste landen is de tewerkstellingsgraad van de ‘native bevolking’ hoger dan deze van de ‘foreign-born’ bevolking. Dit is eveneens het geval in België. 12

12

In Canada geldt (op basis van de Labour survey 2003-2004) het omgekeerde en ook in Luxemburg, Italië, Portugal, de Verenigde Staten, Hongarije en Slowakije zijn de verschillen nagenoeg onbestaand of zeer klein. (OECD, 2007) 38

Tabel 8: Activiteitsgraad naar nationaliteit(sgroep) van 2001 tem 2008, België (Bron: EAK / Steunpunt WSE) Activiteitsgraad België Belg Totaal Man Vrouw EU Totaal Man Vrouw Niet-EU Totaal Man Vrouw Totaal Totaal Man Vrouw

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

65 73 56

65 73 57

66 73 58

66 74 59

67 74 60

67 74 60

67 73 61

67 73 62

63 75 50

64 75 52

64 73 52

65 74 54

66 74 57

66 74 58

68 77 58

69 76 60

44 62 27

49 66 33

48 65 31

52 69 35

52 71 33

51 67 36

54 72 37

55 74 36

64 73 55

65 73 56

65 73 57

66 73 58

67 74 59

67 73 60

67 74 60

67 73 61

Over de periode 2001-2008 zien we de activiteitsgraad van de ‘niet-EU onderdanen’ in positieve zin evolueren: van 44% in 2001 tot 55% in 2008. Voor de mannen stijgt deze in de periode van 2001 tot 2008 van 62% tot 74% (wat hoger is dan de activiteitsgraad van de Belgische mannen (73%)). De werkzaamheidsgraad (tabel onderaan) daarentegen van de mannelijke niet-EU onderdanen ligt met 54% ook nog in 2008 een stuk onder deze van de Belgische mannen (69%). De activiteitsgraad van de vrouwelijke ‘niet-EU’ers’ steeg van 27% in 2001 tot 36% in 2008. Wederom zien we in deze periode ook de werkzaamheidsgraad stijgen van de vrouwelijke ‘niet-EU onderdanen’ van 19% tot 26%; maar deze ligt toch nog flink stuk onder de werkzaamheidsgraad van de Belgische vrouwen (57%). In totaal blijft de activiteitsgraad van de mannen gans deze periode ongeveer stabiel rond de 73%. De activiteitsgraad van de vrouwen steeg nagenoeg constant van 55% in 2001 tot 61% in 2008.

39

Tabel 9: Werkzaamheidsgraad naar nationaliteit(sgroep) van 2001 tem 2008, België (Bron: EAK / Steunpunt WSE) Werkzaamheidsgraad België Belg Totaal Man Vrouw EU Totaal Man Vrouw Niet-EU Totaal Man Vrouw Totaal Totaal Man Vrouw

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

61 70 53

61 69 53

61 68 53

61 69 54

62 69 55

62 69 55

63 69 57

63 69 57

57 69 43

57 67 45

56 66 45

57 66 47

59 68 50

59 67 50

61 69 52

62 70 54

33 47 19

33 46 19

33 45 21

35 48 24

35 48 21

34 46 23

38 53 25

40 54 26

60 69 51

60 68 51

60 67 52

60 68 53

61 68 54

61 68 54

62 69 55

62 69 56

Tabel 10: Werkloosheidsgraad naar nationaliteit(sgroep) van 2001 tem 2008, België (Bron: EAK / Steunpunt WSE) Werkloosheidsgraad België Belg Totaal Man Vrouw EU Totaal Man Vrouw Niet-EU Totaal Man Vrouw Totaal Totaal Man Vrouw

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

6 5 7

7 6 8

7 7 8

8 7 9

8 7 9

7 7 9

7 6 8

6 6 7

10 8 14

12 10 14

12 10 15

12 10 13

10 9 13

11 10 14

10 10 10

9 8 11

26 24 29

34 30 41

32 31 33

31 31 33

34 32 36

33 31 37

30 27 33

27 27 28

7 6 8

8 7 9

8 8 9

8 8 10

9 8 10

8 7 9

7 7 8

7 7 8

De werkloosheidsgraad van de ‘niet-EU onderdanen’ is over gans de periode opmerkelijk hoog (27% in 2008 en 34% in 2002 en 2005).

40

Tabel 11a: Activiteits-, werkzaamheids- en werkloosheidsgraad naar nationaliteit(sgroep) en geslacht, gemiddelde voor 2007 & 2008, België


Activiteitsgraad % Man Vr. 73 62 73 53 76 59 85 58 72 25 75 26 88 34 71 73

45 61

Tot 68 62 68 70 49 50 62

Werkzaamheidsgraad % Man Vr. Tot 70 58 64 62 44 52 69 53 62 77 49 61 52 16 35 49 16 32 85 29 58

Werkloosheidsgraad % Man Vr. Tot 5 7 6 15 17 16 9 10 9 10 16 12 28 34 29 35 37 36 4 15 7

57 67

53 69

26 7

31 56

41 62

30 8

28 7

De mannelijke autochtone activiteitsgraad is vergelijkbaar met die van genaturaliseerde vreemdelingen en EU-burgers. Voor de genaturaliseerde vrouwen en vrouwelijke EU-burgers is de activiteitsgraad lager dan die van de vrouwelijke autochtonen. De laagste activiteitsgraad is terug te vinden bij Turken en Marokkanen. Ook de activiteitsgraad voor ‘Andere niet-OESO’ is lager dan die van de autochtonen. De vrouwelijke activiteitsgraad is voor alle groepen lager dan de mannelijke activiteitsgraad. Vooral Turkse en Marokkaanse vrouwen hebben een zeer lage activiteitsgraad. De verschillen in werkgelegenheidsgraad tussen autochtonen en de andere nationaliteiten zijn nog meer uitgesproken dan de verschillen in activiteitsgraad. Ook de tewerkstellingsgraad voor niet-EU-burgers is veel lager dan voor autochtonen.

Turken

en

Marokkanen

hebben

de

laagste

werkgelegenheidsgraad.

41

Voor de mannelijke nieuwkomers die maximum 5 jaar in België verblijven is de werkzaamheidsgraad het hoogst (70%). We vermoeden dat de tijdelijke arbeidsmigranten die vlot instromen op de arbeidsmarkt, maar na een tijdje weer terugkeren naar het herkomstland hiervoor een een veklaring kan bieden. Voor de vrouwen blijft de werkzaamheidsgraad ongeacht de verblijfsduur constant op 45%.

De totale werkzaamheidsgraad schommelt voor de

mannelijke en vrouwelijke immigranten rond de 55%.

Tabel 11b: Werkzaamheids- en werkloosheidsgraad volgens verblijfsduur en geslacht voor de beroepsbevolking, eerste en tweede kwartaal 2008, België

< = 5 jaar >= 6 & <= 10 jaar >= 11 jaar Totaal

Werkzaamheidsgraad Man Vrouw 70 45 64 45 64 45 65 45

Totaal 56 55 54 55

Werkloosheidsgraad Man Vrouw 14 13 18 18 13 13 14 14

Totaal 13 18 13 14

Algemeen gesproken is de werkzaamkeidsgraad van de hooggeschoolde immigranten hoger dan deze van de totale beroepsbevolking (76% tov. 55%). De verschillen in functie van verblijfsduur zijn miniem.

Tabel 11c: Werkzaamheids- en werkloosheidsgraad volgens verblijfsduur voor de hooggeschoolde beroepsbevolking, eerste en tweede kwartaal 2008, België < = 5 jaar >= 6 & <= 10 jaar >= 11 jaar Totaal

Werkzaamheidsgraad 74 73 77 76

Werkloosheidsgraad 5 13 6 8

2.3.2. Activiteits-, werkzaamheids- & werkloosheidsgraad volgens scholingsniveau & - studiedomein 2.3.2.1. Scholingsniveau Uit vele arbeidsmarktstatistieken blijkt scholing een positief effect te hebben op de tewerkstellingsgraad en een negatief effect op de werkloosheidsgraad. In de meeste landen is de tewerkstellingsgraad van de ‘native bevolking’ hoger dan deze van de ‘foreign-born’ bevolking. (In Canada geldt het omgekeerde en ook in Luxemburg, Italië, Portugal, de Verenigde Staten, Hongarije en Slowakije zijn

42

de verschillen nagenoeg onbestaand of zeer klein). We zien dit ook tot uiting komen in de arbeidsstatistieken van de ons omringende landen.

Tabel 12: Tewerkstellings- en werkloosheidsgraad volgens scholing, 2003-2004 (Bron: OECD, 2007)

België ‘Native’ ‘Foreign-born’ Frankrijk ‘Native’ ‘Foreign-born’ Duitsland ‘Native’ ‘Foreign-born’ Nederland ‘Native’ ‘Foreign-born’

Werkzaamheidsgraad Laag Midden

Hoog

Werkloosheidsgraad Laag Midden

Hoog

41,9 33,9

66,3 53,5

83,9 73,7

10,0 22,6

6,8 16,1

3,0 9,6

47,1 47,8

70,6 62,1

78,7 70,8

12,2 18,4

7,9 14,4

5,8 11,8

40,2 45,1

69,1 62,4

84,5 68,1

15,6 20,3

10,4 14,7

4,4 12,5

63,9 50,7

80,9 69,9

88,1 78,3

3,3 6,5

1,8 7,3

1,5 3,3

Zo blijkt de werkzaamheidsgraad voornamelijk in Nederland erg hoog te liggen. Dit geldt zowel voor de ‘native’ als de ‘foreign-born’ bevolking. In vergelijking met Nederland (3%) vinden we een hoge werkloosheidsgraad voor de foreignborn bevolking in Duitsland (13%), Frankrijk (12%) & België (10%). In onderstaande tabel maken we voor België (2007 & 2008) bijkomend een opsplitsing volgens geslacht en volgens verblijfstijd.

Tabel 13: Werkzaamheids- en werkloosheidsgraad volgens scholing, gemiddelde voor 2007 & 2008, België

Autochtoon Vrouw Man Oudkomers Vrouw Man Nieuwkomers Vrouw Man

Voor

de

Werkzaamheidsgraad Laag Midden % % 41 68 32 60 49 75 38 59 27 50 49 69 38 57 26 45 50 69

laaggeschoolden

zien

we

Werkloosheidsgraad Laag Midden % % 10 6 13 8 9 5 21 15 21 17 21 13 23 16 26 18 22 14

Hoog % 85 83 88 77 72 81 72 64 80

in

het

algemeen

een

Hoog % 3 3 3 8 8 8 10 11 9

erg

lage

werkzaamheidsgraad in vergelijking met de midden- of hooggeschoolden. Dit is 43

meer uitgesproken voor vrouwen dan voor mannen en voor nieuw- en oudkomers dan voor de ‘native’ beroepsbevolking. De werkzaamheidsgraad is het laagst voor de vrouwelijke laaggeschoolde nieuwkomers (26%). Het omgekeerde geldt voor de werkloosheidsgraad: deze is het hoogst voor vrouwelijke

laaggeschoolde

nieuwkomers

(26%)

en

het

laagst

voor

de

hooggeschoolde ‘native’

mannen en vrouwen (3%). De werkzaamheidsgraad

van

nieuwkomers

de

mannelijke

sluit,

in

vergelijking

met

de

werkzaamheidsgraad van de vrouwelijke nieuwkomers, relatief dicht aan bij de werkzaamheidsgraad van de mannelijke ‘natives’.

2.3.2.2. Studiedomein Algemeen gesproken is de werkzaamheidsgraad voor de hooggeschoolden binnen alle studiedomeinen het hoogst voor de autochtonen, gevolgd door ouden nieuwkomers. (Deze tabel vindt u in bijlage) De werkzaamheidsgraad is het laagst voor diegenen die een ‘algemeen vormende

opleiding’

hebben

genoten

(die

voornamelijk

uitmonden

in

getuigschriften van beroepsopleidingen of het volwassenenonderwijs). Dit geldt zowel voor de autochtonen, oud- als nieuwkomers (respectievelijk 42%; 40% en 41%). De hoogste werkzaamheidsgraad vinden we bij de afgestudeerden in de ‘genees-, tandheel-, verpleegkunde, farmacie, kinesitherapie en logopodie’. De werkzaamheidsgraad van de nieuwkomers ligt wel lager dan deze van de oudkomers of autochtonen (respectievelijk 75%, 89% en 92%).

Een hoge

werkzaamheidsgraad vinden we ook bij de afgestudeerden in de ‘rechten, notariaat & criminologie’ (zowel de autochtonen (87%), oud- als nieuwkomers (76% en 78%)) en de afgestudeerden in de computerwetenschappen- & gebruik (respectievelijk 86%, 75% en 78%).

De werkzaamheidsgraad van de andere

onderscheidde studierichtingen varieert, voor de autochtonen rond de 75% en voor de ouden nieuwkomers rond de 65% (lerarenopleiding en pedagogiek; letteren, kunsten & vreemde talen; sociale en economische wetenschappen; handel, administratie, boekhouding, marketing, verzekeringen, secretariaat, kantoorwerk; natuurwetenschappen, levenswetenschappen (inclusief biologie, milieukunde), landbouw en diergeneeskunde, wiskunde en statistiek; technische wetenschappen

en

bouwkunde;

sociale

diensten

(sociaal

assistent,

orthopedagogie, kinderen jeugdzorg,…); dienstverlening ((horeca, toerisme, sport, diensten aan particulieren, thuiszorg, haarkapper, schoonheidszorg, transportdiensten, milieuzorg en veiligheid).

44

In nogal wat studiedomeinen is de werkzaamheidsgraad van nieuwkomers hoger dan deze van oudkomers (bv. rechten, notariaat & criminologie; natuur- & levenswetenschappen;

computerwetenschappen-

en

gebruik;

technische

wetenschappen en bouwkunden; sociale diensten). Alleen binnen de medische wetenschappen (inclusief verpleegkunde, kinesistherapie en logopedie) ligt de werkzaamheidsgraad van nieuwkomers een stuk onder deze van oudkomers (75% versus 89%). Binnen de studiedomeinen zien we wel nog relatief grote verschillen naargelang de nationaliteitsgroep waartoe men behoort (autochtonen of genaturaliseerde Belgen, EU-27 of de categorie ‘Andere). (De tabel vindt u in bijlage) Algemeen gesproken geldt binnen elk studiedomein dat de werkzaamheidsgraad van de EU-27, deze van de autochtonen benadert, gevolgd door de genaturaliseerde Belgen. De werkzaamheidsgraad van de categorie ‘andere’ schommelt tussen de 40% en 50%. De werkzaamheidsgraad van de genaturaliseerde Belgen neemt een tussenpositie in. Uit bovenstaande besluiten we dat de werkzaamheidsgraad sterk wordt beïnvloed door het studieniveau, maar ook door de studierichting, verblijfstijd en (meer nog) de nationaliteitsgroep waartoe men behoort.

2.4. Werkloosheidsduur Okkerse & Termote (2004) en Van den Cruyce (2005) stelden op basis van de EAK-cijfers reeds eerder vast dat vreemdelingen niet alleen een hogere werkloosheidsgraad hebben dan autochtonen, maar dat ze gemiddeld genomen ook langer moeten zoeken naar een betrekking. We spreken van ‘langdurig werklozen’ wanneer iemand al langer dan één jaar werkloos is (cfr. de definitie van het Steunpunt Werk en Sociale economie).

45

Tabel 14: Werkloosheidsduur van de beroepsbevolking naar nationaliteit(sgroep), gemiddelde voor 2007 & 2008, België Duurtijd werkloosheid B Aut B All EU-15 (excl. B) EU + 12 Turk Marokk Andere OESO Andere niet-OESO Totaal

<= 1 jaar % 65,6% 51,7% 60,5% 75,8% 62,8% 56,0% nb 60,1% 63,3%

> 1 jaar % 34,4% 48,3% 39,5% 24,2% 37,2% 44,0% nb 39,9% 36,7%

Totaal # 443087 70102 43676 6390 6106 13737 734*** 27890 611722


Gemiddeld is 37% van de werklozen, langdurig werkloos (> 1 jaar). Voor de ‘EU+12 onderdanen’(24%) is dit aanzienlijk lager en voor de genaturaliseerden (48%) en Marokkanen (44%) is dit aanzienlijk hoger. We vinden relatief grote verschillen tussen de gewesten. Zo bedraagt het aandeel langdurige werklozen in Vlaanderen 26% tov 45% in Brussel en Wallonië. Het verschil in werkloosheidsduur tussen vrouwen en mannen is miniem (37% tov 36%). Wat wel opvallend is, is het hoge aandeel langdurig werklozen onder de genaturaliseerde mannen en vrouwen (48% en 49%). Verder is 46% van de werkloze Marokkaanse mannen, langdurig werkloos. Er bestaan zeer grote verschillen in het aandeel langdurig werklozen volgens leeftijdscategorie: 19% van de 15 tot 24 jarigen, 38% van de 25 tot 49 jarigen en 63% van de 50 tot 64 jarigen is langdurig werkloos.

46

Tabel 15: Werkloosheidsduur van de beroepsbevolking naar nationaliteit(sgroep) en verblijfsduur, gemiddelde voor 2007 & 2008, België Duurtijd werkloosheid B Aut Altijd B All <= 10 jaar > 10 jaar EU-15 (excl. B) <= 10 jaar > 10 jaar Altijd EU + 12 <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Turk <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Marokk <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Andere <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Totaal <= 10 jaar > 10 jaar Altijd

<= 1 jaar %

> 1 jaar %

Totaal #

65,6%

34,4%

443087

57,1% 48,0%

42,9% 52,0%

25007 42326

71,8% 51,3% 51,0%

28,2% 48,7% 49,0%

18087 11712 12585

77,0% 39,0% nb

23,0% 61,0% nb

5280 544 43***

69,1% 42,6% nb

30,9% 57,4% nb

4156 1203 486***

61,7% 31,7% 49,9%

38,3% 68,3% 50,1%

9492 2202 1269**

62,1% 43,0% nb

37,9% 57,0% nb

23508 3486 402***

63,9% 47,6% 65,1%

36,1% 52,4% 34,9%

85530 61473 457872


Verder zien we dat nieuwkomers relatief minder langdurig werkloos zijn dan oudkomers

(36%

tov.

52%).

Alleen

de

genaturaliseerde

nieuwkomers

overschrijden dit gemiddelde met 7 procent (43%). De nieuwkomers met een EU-15 nationaliteit (28%) scoren onder het gemiddelde.

47

Tabel 16: Werkloosheidsduur van de hooggeschoolde beroepsbevolking naar nationaliteit(sgroep) en verblijfsduur, gemiddelde voor 2007 & 2008, België Duurtijd werkloosheid Hooggeschoold Totaal Hooggeschoold <= 10 jaar > 10 jaar Totaal Hooggeschoold <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Totaal Hooggeschoold <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Totaal Hooggeschoold <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Totaal

<= 1 jaar %

> 1 jaar %

Totaal #

77,0%

23,0%

115173

61,6% 50,5% 55,1%

38,4% 49,5% 44,9%

6380 8976 15356

82,8% 77,4% 55,8% 78,0%

17,2% 22,6% 44,2% 22,0%

8744 2407** 1836** 12987

69,1% nb nb 66,9%

30,9% nb nb 33,1%

8454 740*** 124*** 9318

72,2% 55,8% 76,6% 74,3%

27,8% 44,2% 23,4% 25,7%

23579 12123 117133 152835

– B Aut – B All

– EU27

– Andere

– Totaal


De tabellen met de werkloosheidsduur van de hooggeschoolden leert ons dat zij relatief minder vaak langdurig werkloos zijn (26% tov. 37%). Wederom scoren de hooggeschoolde genaturaliseerde Belgen (45%) hoger in het segment van de langdurig werklozen dan de andere categorieën. Dit geldt voor zowel de nieuw- (38%) als oudkomers (50%). Oudkomers zijn in het algemeen relatief vaker langdurig werkloos dan nieuwkomers (44% tov. 23%). Hooggeschoolde vrouwelijke ouden nieuwkomers zijn minder vaak langdurig werkloos in vergelijking met hooggeschoolde mannelijke ouden nieuwkomers (40% en 26% tov 46% en 30%).

2.5. Arbeidsregime Het arbeidsregime omvat een opdeling tussen voltijds tewerkgestelden en deeltijds tewerksgestelden. 13

13

Het gaat hierbij om deeltijdse arbeid in de hoofdactiviteit, gebaseerd op het spontane antwoord van de respondent. (Enkel in Nederland, Ijsland en Noorwegen wordt deeltijdse arbeid gedefinieerd als arbeid met minder dan 35 uren per week. (website Steunpunt 48

Tabel 17: Arbeidsregime van de beroepsbevolking naar nationaliteit(sgroep), gemiddelde voor 2007 & 2008, België Voltijds % 77,8% 76,5% 80,2% 81,7% 77,9% 77,4% 85,6% 73,5% 77,8%

B Aut B All EU-15 EU + 12 Turk Marokk Andere OESO Andere niet-OESO Totaal

Deeltijds % 22,2% 23,5% 19,8% 18,3% 22,1% 22,6% 14,4% 26,5% 22,2%

Totaal # 3798849 233889 241744 24876 10050 17672 6129 47648 4380857


78% van de beroepsbevolking is voltijds tewerkgesteld. De ‘Andere OESO’ onderdanen zijn relatief het meest voltijds tewerkgesteld (86%) en de ‘Andere niet-OESO’ onderdanen’ het minst (74%). We zien weinig schommelingen in het arbeidsregime volgens nationaliteit en Gewest. Het verschil tussen mannen en vrouwen daarentegen is meer uitgesproken. 93% van de mannen zijn voltijds tewerkgesteld tegenover 59% van de vrouwen. De EU+12 mannen en vrouwen scoren beiden iets hoger dan gemiddeld (respectievelijk 95% en 65%). Deze verschillen tussen mannen en vrouwen

vinden

we

in

dezelfde

grootorde

terug

in

alle

onderscheidde

nationaliteitsgroepen. Voornamelijk de oudste leeftijdsgroep (50-64 jaar) werkt iets frequenter deeltijds (27% tov 21% in de andere leeftijdsgroepen). Vooral de cijfers van de EU-15 en de ‘EU+12 onderdanen’wijken hier enigszins van af. Zo werkt 32% van de EU-15 en 29% van de EU+12 binnen de leeftijdsgroep 15-24 jarigen deeltijds.

WSE, 05/02/2010)) 49

Tabel 18: Arbeidsregime van de beroepsbevolking naar nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd, gemiddelde voor 2007 & 2008, België

B Aut Altijd B All <= 10 jaar > 10 jaar EU-15 <= 10 jaar > 10 jaar Altijd EU + 12 <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Turk <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Marokk <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Andere <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Totaal <= 10 jaar > 10 jaar Altijd

Voltijds %

Deeltijds %

Totaal #

77,8%

22,2%

3798849

77,9% 75,5%

22,1% 24,5%

81496 143237

81,1% 79,0% 79,6%

18,9% 21,0% 20,4%

105548 73042 56442

82,3% 70,4% nb

17,7% 29,6% nb

20942 2401** 77***

80,5% 73,3% nb

19,5% 26,7% nb

6664 2331 930***

75,5% 83,3% 80,1%

24,5% 16,7% 19,9%

12242 3372* 1571**

73,7% 78,9% 84,9%

26,3% 21,1% 15,1%

42365 7877 1253**

78,8% 76,8% 77,8%

21,2% 23,2% 22,2%

269258 232260 3859120


We zien weinig uitgesproken verschillen in functie van de verblijfstijd. Vooral de nieuwkomers uit de EU-15 en EU+12 werken iets meer dan gemiddeld voltijds (81% en 82%).

50

Tabel 19: Arbeidsregime van de hooggeschoolde beroepsbevolking naar nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd, gemiddelde voor 2007 & 2008, België


Voltijds %

Deeltijds %

Totaal #

81,0%

19,0%

1452548

78,7% 82,0% 80,8%

21,3% 18,0% 19,2%

26954 49032 75986

87,1% 83,5% 85,0% 85,9%

12,9% 16,5% 15,0% 14,1%

60256 25030 13862 99148

80,0% 85,2% nb 80,7%

20,0% 14,8% nb 19,3%

19140 3623** 579*** 23341

83,7% 82,6% 81,1% 81,3%

16,3% 17,4% 18,9% 18,7%

106349 77685 1466988 1651022

– B Aut – B All

– EU27

– Andere

– Totaal


We zien eveneens weinig uitgesproken verschillen in functie van verblijfstijd en scholingsgraad.

Hooggeschoolde

EU-27

onderdanen

(zowel

nieuw-

als

oudkomers) werken iets meer voltijds dan gemiddeld (86% tov. 81%).

51

2.6. Contracttype Een onderscheid in het contacttype omvat een opdeling tussen tewerkgestelden met een vast of een tijdelijk contract.

Tabel 20: Contracttype van de beroepsbevolking naar nationaliteit(sgroep), gemiddelde voor 2007 & 2008, België


Vast % 92,3% 88,8% 89,6% 77,6% 79,5% 74,5% 84,9% 72,9% 91,6%

Tijdelijk % 7,7% 11,2% 10,4% 22,4% 20,5% 25,5% 15,1% 27,1% 8,4%

Totaal # 3272842 200825 200769 16818 8572 16432 5026 41881 3763164


92% van de werkende beroepsbevolking werkt met een vast contact. Er zijn behoorlijke

verschillen

nationaliteitsgroepen

zijn

naargelang relatief

de

minder

nationaliteit(sgroep). vaak

met

een

vast

Alle

contract

tewerkgesteld dan de ‘native’ beroepsbevolking. Vooral ‘Ander niet-OESO’ (73%), ‘Marokkanen’ (75%), ‘EU+12’ (78%) en ‘Turken’ (80%) hebben relatief minder vaak een vast contract. In

het

algemeen

zijn

werknemers

iets

vaker

met

een

vast

contract

tewerkgesteld in het Vlaamse Gewest (93%) dan in de andere gewesten (90% in het Waals en 88% in het Brussels Hoofdstedelijk Gewest). Dit geldt echter niet voor de ‘Marokkanen’ (73%), ‘Turken’ (74%) of ‘EU+12’ (75%) die minder vaak in het Vlaams Gewest een vast contract hebben dan in de andere gewesten. Mannen hebben iets vaker een vast contract dan vrouwen (93% tov 90%). Dit geldt in het bijzonder voor de Marokkaanse vrouwen (63%). We zien vooral veel tijdelijke contracten bij de jongste leeftijdscategorie (1524 jarigen): 31% tov 7% in de leeftijdscategorie van 25 tot 49 jaar en 4% in de leeftijdscategorie van 50 tot 64 jaar.

52

Tabel 21: Contracttype van de beroepsbevolking naar nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd, gemiddelde voor 2007 & 2008, België


Vast %

Tijdelijk %

Totaal #

92,3%

7,7%

3272842

87,1% 89,7%

12,9% 10,3%

70927 121976

86,6% 93,1% 91,0%

13,4% 6,9% 9,0%

88711 59170 47550

76,8% 81,3% nb

23,2% 18,7% nb

13933 1723** 77***

77,0% 89,0% nb

23,0% 11,0% nb

5769 1890** 788***

72,1% 88,5% 65,9%

27,9% 11,5% 34,1%

11673 2899** 1500**

71,4% 83,6% nb

28,6% 16,4% nb

37687 6232 978***

82,7% 90,4% 92,2%

17,3% 9,6% 7,8%

228700 193891 3323735


Een beperkte verblijfstijd (≤ 10 jaar) doet het aandeel tijdelijke contracten stijgen: 8% van diegenen die altijd al op Belgisch grondgebied verblijven hebben een tijdelijk contract, 10% voor wie dit al langer dan 10 jaar doet en 17% voor diegenen die 10 jaar of minder op het Belgisch grondgebied verblijven. Ook de nationaliteit(sgroep) in combinatie met verblijfstijd is hierin een belangrijk gegeven. Zo heeft 30% van de ‘Andere niet-OESO’ groep die nieuwkomer zijn en 28% van de Marokkaanse nieuwkomers een tijdelijk contract wat aanzienlijk hoger is dan de andere nationaliteitsgroepen; waarbij alleen de nieuwkomers uit de EU-15 en genaturaliseerde Belgen minder dan gemiddeld een tijdelijk contract hebben.

53

Tabel 22: Contracttype van de hooggeschoolde beroepsbevolking naar nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd, gemiddelde voor 2007 & 2008, België


Vast %

Tijdelijk %

Totaal #

92,9%

7,1%

1239665

86,9% 92,6% 90,5%

13,1% 7,4% 9,5%

22535 39607 62141

84,3% 94,3% 93,4% 88,1%

15,7% 5,7% 6,6% 11,9%

50808 20115 12055 82978

74,6% 86,6% nb 76,6%

25,4% 13,4% nb 23,4%

17757 2697 376*** 20830

83,1% 92,9% 92,9% 92,3%

16,9% 7,1% 7,1% 7,7%

91099 62419 1252096 1405614

– B Aut – B All

– EU27

– Andere

– Totaal


Een hoge scholingsgraad heeft niet voor iedereen éénzelfde effect op het contracttype. Zo hebben hooggeschoolde ‘andere’ slechts in 77% van de gevallen

een

vast

contract

(tov

92%

van

de

totale

hooggeschoolde

beroepsbevolking). Hooggeschoolde nieuwkomers hebben minder kans op een vast contract dan de groepen met een langere verblijfstijd. Het zijn vooral hooggeschoolde nieuwkomers uit de categorie ‘andere’ die een hogere kans maken op tijdelijk werk (25%).

2.7. Beroepsstatuut De

werkgelegenheid

per

beroepsstatuut

onderscheiden

we

vooreerst

de

werknemers en zelfstandigen. Het gaat zowel om zelfstandigen ‘met’ als ‘zonder personeel’ (Helpers en meewerkende familieleden (zonder vergoeding) worden

niet

als

zelfstandig

beschouwd).

Vervolgens

verfijnen

we

beroepsstatuut van werknemers volgens sector (private en openbare sector)

54

het

Tabel 23: Beroepsstatuut van de beroepsbevolking naar nationaliteit(sgroep), gemiddelde voor 2007 & 2008, België


13%

van

de

onderdanen’zijn

Werknemer % 87,3% 87,1% 84,2% 68,7% 87,9% 93,0% 82,0% 89,7% 87,1%

werkenden

Zelfstandigen % 12,7% 12,9% 15,8% 31,3% 12,1% 7,0% 18,0% 10,3% 12,9%

zijn

tewerkgesteld

als

zelfstandigen. zelfstandige

Totaal # 3798849 233889 241744 24876 10050 17672 6129 47648 4380857

Voornamelijk (31%),

de

gevolgd

‘EU+12 door

de

categorie ‘Andere OESO’ (18%) en de ‘EU-15 onderdanen’ (16%). Marokkanen tellen relatief meer werknemers (93%) In het algemeen zijn er in de verhouding werknemers/zelfstandigen weinig verschillen vast te stellen onderling de gewesten. Eén uitzondering hierop is het aandeel zelfstandigen met een EU+12 nationaliteit die in het Brussels Hoofdstedelijk Gewest gevestigd zijn. In het Brussels Hoofdstedelijke Gewest werken 39% van de ‘EU+12 onderdanen’op zelfstandige basis (16% in het Vlaams Gewest). Het merendeel van de zelfstandigen zijn mannen (16% tov 9%). Behoudens de ‘EU+12 onderdanen’ zien we in het algemeen weinig verschillen in deze verhouding naargelang de nationaliteit(sgroep).

46% van

de mannelijke

onderdanen uit de EU+12 is zelfstandig tegenover 12% van de vrouwen. De oudere leeftijdscategorieën tellen het grootste aandeel zelfstandigen. Zo is 17% van de 50-64 jarigen zelfstandig, tegenover 13% van de 25-49 jarigen en 4% van de 15-24 jarigen.

55

Tabel 24: Beroepsstatuut van de beroepsbevolking naar nationaliteit(sgroep) en verblijfsduur, gemiddelde voor 2007 & 2008, België


Werknemer %

Zelfstandigen %

Totaal #

87,3%

12,7%

3798849

88,0% 86,6%

12,0% 13,4%

81496 143237

85,3% 81,9% 85,2%

14,7% 18,1% 14,8%

105548 73042 56442

67,5% 73,3% nb

32,5% 26,7% nb

20942 2401** 77***

90,0% 82,5% nb

10,0% 17,5% nb

6664 2331** 930***

95,4% 86,0% 95,5%

4,6% 14,0% 4,5%

12242 3372* 1571**

90,5% 80,4% 81,3%

9,5% 19,6% 18,7%

42365 7877 1253**

86,1% 84,7% 87,3%

13,9% 15,3% 12,7%

269258 232260 3859120


Behoudens de ‘EU+12 onderdanen’ zijn oudkomers in het algemeen net iets vaker zelfstandig dan nieuwkomers (15% tov. 14%). Onder de Marokkaanse nieuwkomers zijn er relatief weinig die op zelfstandige basis werken (5%) wat enigszins in tegenstelling is met de Turkse nieuwkomers (10%).

56

Tabel 25: Beroepsstatuut van de hooggeschoolde beroepsbevolking naar nationaliteit(sgroep) en verblijfsduur, gemiddelde voor 2007 & 2008, België


Werknemer %

Zelfstandigen %

Totaal #

86,0%

14,0%

1452548

84,3% 81,5% 82,4%

15,7% 18,5% 17,6%

26954 49032 75986

85,0% 80,9% 87,0% 84,3%

15,0% 19,1% 13,0% 15,7%

60256 25030 13862 99148

93,1% 75,4% nb 89,7%

6,9% 24,6% nb 10,3%

19140 3623* 579*** 23341

89,7% 86,3% 81,0% 85,8%

10,3% 13,7% 19,0% 14,2%

23341 106349 77685 1651022

– B Aut – B All

– EU27

– Andere

– Totaal


De hooggeschoolde beroepsbevolking is relatief iets vaker tewerkgesteld als zelfstandige dan de totale beroepsbevolking (14% tov. 13%). 19% (# 1265) van de hooggeschoolde EU + 12 nieuwkomers is tewerkgesteld als zelfstandige, wat aanzienlijke minder is dan de totale EU+12 beroepsbevolking (33%). 15% (# 7754) van de hooggeschoolde EU-15 nieuwkomers is tewerkgesteld als zelfstandige, wat overeenkomt met de totale EU-15 beroepsbevolking (15%). Bij

de

hooggeschoolde

beroepsbevolking

vinden

we

relatief

de

meeste

zelfstandigen bij de mannelijke oudkomers (24%). De hooggeschoolde Belgische autochtone vrouwen zijn relatief het minst van al actief als zelfstandige (9%).

57

Tabel 26: Beroepsstatuut en sector van de beroepsbevolking naar nationaliteit(sgroep), gemiddelde voor 2007 & 2008, België

B Aut B All EU-15 EU + 12 Turk Marokk Andere OESO Andere nietOESO Totaal

Arbeider private sector 25,6% 37,1% 28,8% 38,6% 69,9% 67,4% 13,4%

Bediende private sector 36,8% 30,4% 37,2% 14,7% 10,4% 15,8% 61,8%

Openbare sector

Zelfstandige

Helper

Totaal #

23,8% 18,4% 17,0% 14,3% 5,1% 9,8% 6,8%

12,7% 12,9% 15,8% 31,3% 12,1% 7,0% 18,0%

1,2% 1,3% 1,1% 1,1% 2,6% 0,0% 0,0%

3798849 233889 241744 24876 10050 17672 6129

54,8%

23,9%

9,2%

10,3%

1,8%

47648

27,0%

36,1%

22,8%

12,9%

1,2%

4380857


De private sector stelt het merendeel van de

beroepsbevolking te werk

(63%), waarvan 36% werkt als bediende en 27% als arbeider. Vooral de categorie

‘Andere

bediendenstatuut.

OESO’

Turken,

zijn

oververtegenwoordigd

Marokkanen

en

‘Andere

(62%)

in

niet-OESO’

het zijn

oververtegenwoordigd als arbeider (respectievelijk 70%, 67% en 55%). De openbare sector stelt 23% van de beroepsbevolking te werk. We zien dat dit voornamelijk

‘natives’

(24%),

genaturaliseerden

Belgen

(18%),

‘EU-15

onderdanen’ (17%) en ‘EU+12 onderdanen’ (14%) zijn. Binnen de groep van zelfstandigen (13%) zien we voornamelijk ‘EU+12 onderdanen’ (31%) verschijnen, gevolgd door de categorie ‘Andere OESO’ (18%). In het Vlaams Gewest zien we relatief iets meer arbeiders in de private sector (28% tov 22% in het Brussels Hoofdstedelijk Gewest), in het Brussels Hoofstedelijk Gewest vinden we relatief iets meer bediende in de private sector (40% tov. 34% in het Waals Gewest) en in het Waals Gewest vinden we iets meer werknemers in de openbare sector (27% tov 21% in het Vlaams Gewest). In het Brussels Hoofdstedelijk Gewest vinden we relatief weinig ‘natives’ die arbeider zijn (14%) en relatief veel ‘EU+12 onderdanen’die zelfstandig zijn (39%) zoals ook relatief veel ‘EU+15 onderdanen’ die in de openbare sector werken (28%).

In het Vlaams Gewest valt voornamelijk het relatief groot

aandeel arbeiders op met een ondervertegenwoordiging van de ‘natives’ en EU15 onderdanen. Het omgekeerde geldt voor het aandeel ‘native’ bedienden (37%) of bedienden met een EU-15 nationaliteit (39%).

58

We merken behoorlijk wat verschillen op naargelang het geslacht. Zo vinden we vrouwen voornamelijk als bediende in de private sector (44% tov 30%) en binnen de openbare sector terug (28% tov 19%). Mannen vinden we frequenter als arbeider in de private sector (35% tov 18% vrouwen) of als zelfstandige terug (16% tov 9%). In

de

jongste

leeftijdscategorie

(15-24

jaar)

zien

we

een

relatieve

oververtegenwoordiging van de arbeiders in de private sector (45%). Binnen de openbare sector stijgt het aandeel met het stijgen van de leeftijdscategorie (van 13% naar 22% in de leeftijdscategorie van 25-49 jarigen tot 29% in de leeftijdscategorie van 50-64 jarigen). Hetzelfde geldt voor de zelfstandigen ‘(van 4% naar 13% tot 17%).

59

Tabel 27: Beroepsstatuut en sector van de beroepsbevolking naar nationaliteit(sgroep) en verblijfsduur, gemiddelde voor 2007 & 2008, België Arbeider private sector B Aut Altijd 25,6% B All <= 10 jaar 41,6% > 10 jaar 34,4% EU-15 <= 10 jaar 22,5% > 10 jaar 32,1% Altijd 36,7% EU + 12 <= 10 jaar 36,7% > 10 jaar 51,3% Altijd nb Turk / Marokk <= 10 jaar 71,5% > 10 jaar 58,5% Altijd 71,4% Andere <= 10 jaar 52,4% > 10 jaar 40,9% Altijd 33,6% Totaal <= 10 jaar 37,5% > 10 jaar 34,7% Altijd 25,8%

Bediende private sector

Openbare sector

Zelfstandige

Helper

Totaal #

36,8%

23,8%

12,7%

1,2%

3798849

27,9% 31,6%

17,6% 19,1%

12,0% 13,4%

,9% 1,4%

81496 143237

40,6% 31,3% 38,2%

20,9% 17,6% 9,4%

14,7% 18,1% 14,8%

1,2% ,9% 1,0%

105548 73042 56442

14,9% 9,4% nb

14,9% 11,0% nb

32,5% 26,7% nb

1,0% 1,5% nb

20942 2401** 77***

13,5% 16,8% 12,8%

7,2% 8,6% 7,3%

6,5% 15,4% 8,5%

1,2% 0,6% 0,0%

18906 5703 2500**

27,7% 27,3% 38,2%

8,8% 10,9% 6,3%

9,5% 19,6% 18,7%

1,5% 1,3% 3,2%

42365 7877 1253**

30,8% 30,8% 36,8%

16,6% 18,0% 23,5%

13,9% 15,3% 12,7%

1,2% 1,2% 1,2%

269258 232260 3859120


In het algemeen zien we relatief weinig verschillen tussen nieuw- en oudkomers. Deze zijn wel beduidend tussen enerzijds migranten (nieuw- en oudkomers) en anderzijds personen die altijd al in België verblijven (bv. 38% van de nieuwkomers zijn als arbeider tewerkgesteld in de private sector, 35% van de oudkomers en 26% van de ‘natives’). Bij de nieuwkomers met een EU-15 nationaliteit vinden we relatief meer bedienden in de private sector (41% tegenover 31% van de oudkomers met een EU-15 nationaliteit) en relatief minder arbeiders terug (23% tegenover 32% van de oudkomers met een EU-15 nationaliteit). Bij de ‘EU+12 onderdanen’zijn de nieuwkomers relatief minder tewerkgesteld

als

arbeider

(37%)

dan

de

oudkomers

met

een

EU+12

nationaliteit (51%). Turkse en Marokkaanse nieuwkomers zijn vaker arbeider (72%) dan Turkse en Marokkaanse oudkomers (59%). Hetzelfde geldt voor de categorie van tewerkgestelden met een ‘andere’ nationalititeit (52% tov. 41%) en genaturaliseerde Belgen (42% tov. 34%).

60

Tabel 28: Beroepsstatuut en sector van de hooggeschoolde beroepsbevolking naar nationaliteit(sgroep) en verblijfsduur, gemiddelde voor 2007 & 2008, België ArbeiBediende der private private sector sector Hooggeschoold – B Aut Totaal 2,6% 51,1% Hooggeschoold – B All <= 10 jaar 15,3% 42,3% > 10 jaar 5,9% 46,2% Totaal 9,2% 44,8% Hooggeschoold – EU15 <= 10 jaar 3,2% 51,5% > 10 jaar 3,6% 41,9% Altijd 3,1% 65,5% Totaal 3,3% 51,0% Hooggeschoold – EU+12 <= 10 jaar 6,0% 32,0% > 10 jaar nb nb Altijd ,0% ,0% Totaal 5,7% 32,3% Hooggeschoold – Turk / Marokk <= 10 jaar 43,0% 37,6% > 10 jaar nb nb Altijd nb nb Totaal 41,4% 35,4% Hooggeschoold – Andere <= 10 jaar 28,9% 52,9% > 10 jaar 15,2% 43,9% Altijd nb nb Totaal 26,3% 51,7% Hooggeschoold – Totaal <= 10 jaar 11,5% 47,7% > 10 jaar 5,9% 44,5% Altijd 2,6% 51,2% Totaal 3,3% 50,7%

Openbare sector

Zelfstandige

Helper

Totaal #

31,6%

14,0%

0,7%

1452548

26,0% 28,6% 27,7%

15,7% 18,5% 17,6%

0,7% 0,7% 0,7%

26954 49032 75986

30,0% 35,0% 18,4% 29,6%

14,5% 19,1% 13,0% 15,5%

0,8% 0,4% 0,0% 0,6%

53658 24735 13862 92255

42,9% nb ,0% 42,1%

19,2% nb ,0% 19,3%

0,0% nb 0,0% 0,5%

6598 295*** 0 6893

16,4% nb nb 16,5%

3,1% nb nb 6,7%

0,0% nb nb 0,0%

3556 978*** 155*** 4688

10,1% 12,1% nb 10,3%

7,7% 27,4% nb 11,2%

0,5% 1,3% nb 0,6%

15584 2645** 424*** 18653

26,4% 30,0% 31,5% 31,1%

13,7% 19,0% 14,0% 14,2%

0,6% 0,6% 0,7% 0,7%

106349 77685 1466988 1651022


Het beroepsstatuut voor hooggeschoolden is, behoudens hun aanwezigheid binnen de categorie zelfstandigen en helpers, behoorlijk verschillend in vergelijking met de totale beroepsbevolking. We zien, voornamelijk binnen de private sector, verschuivingen tussen het aandeel arbeiders en bedienden (respectievelijk 27% naar 3% en van 36% naar 51%). Dit geldt niet voor elke nationaliteitsgroep in dezelfde mate. Zo zijn er opvallend veel hooggeschoolde Turken/Marokkanen tewerkgesteld als arbeider in de private sector (nl. 41%). Voor de nieuwkomers onder hen loopt dit op tot

43%. Dit geldt ook voor de

hooggeschoolde categorie ‘andere’ (26%) en meer bepaald de nieuwkomers 61

onder hen (29%). Hooggeschoolde nieuwkomers met een

EU+12 nationaliteit

vinden we in veel mindere mate terug als arbeider (6%). Maar de hoofdmoot onder de hooggeschoolden vindt hun weg als bediende binnen de private sector (51%)

met

bovenaan

de

hooggeschoolde

categorie

‘andere’

(53%).

Hooggeschoolde Turken/Marokkanen en ‘EU+12 onderdanen’blijft hier wel enigszins

onder

met

respectievelijk

35%

en

32%.

De

hooggeschoolde

restacategorie ‘andere’ en de hooggeschoolde Turken/Marokkanen zijn opvallend weinig aanwezig binnen de openbare sector (respectievelijk 10% en 17%) en dit in tegenstelling tot de EU-15 (30%), ‘natives’ (32%) en ‘EU+12 onderdanen’ (43%).

2.8. Tewerkstellingssector Om het overzicht te bewaren en rekening houdend met de beperkingen van de data bakenen we een 6-tal sectoren af: ‘Landbouw, jacht, bosbouw en visserij’; ‘Industrie en energie’, ‘Bouwnijverheid’; ‘Handel, horeca, vervoer, opslag en communicatie’; ‘Financiële activiteiten’ en ‘Andere diensten’.

62

Tabel 29: Tewerkstellingssector van de beroepsbevolking naar nationaliteit(sgroep), gemiddelde voor 2007 & 2008, België Industrie en energie

Bouwnijverheid

B Aut

Landbouw, jacht, bosbouw en visserij 1,9%

17,5%

B All

1,2%

EU-15

Financiële activiteiten

Andere diensten

Totaal

6,9%

Handel, horeca, vervoer, opslag en communicatie 23,1%

4,1%

46,5%

3798849

15,2%

5,7%

28,4%

2,5%

46,9%

233889

0,7%

18,4%

8,6%

26,0%

2,4%

43,9%

241744

EU + 12

0,4%

7,9%

35,9%

14,0%

0,7%

41,0%

24876

Turk

2,3%

24,9%

19,7%

28,6%

0,0%

24,6%

10050

Marokk

2,5%

15,1%

9,2%

34,1%

0,7%

38,4%

17672

Andere OESO Andere nietOESO Totaal

0,9%

17,7%

5,6%

24,8%

5,4%

45,6%

6129

2,4%

14,7%

5,6%

35,8%

1,4%

40,1%

47648

1,8%

17,4%

7,1%

23,7%

3,9%

46,2%

4380857


Het merendeel van de tewerkgestelden werkt in de dienstensector en meer bepaald ‘Andere diensten’ (46%). Dit is minder het geval voor de Turken (25%) of Marokkanen (38%). Zij werken vooral in de sector ‘Handel, horeca, vervoer, opslag en communicatie’ (respectievelijk 29% en 34%) en in de sector ‘Industrie en energie’ (respectievelijk 25% en 15%). Turken vinden we meer dan gemiddeld in de bouwsector terug (20% tov. 7%). Dit geldt eveneens en nog meer uitgesproken voor de EU+12-onderdanen (36%) en meer bepaald de mannelijke ‘EU+12 onderdanen’(62%). Behoudens dat we in het Brussels Hoofdstedelijk Gewest relatief wat minder tewerkgestelden vinden in ‘Industrie en energie’ (8%) en wat meer in ‘Andere diensten’ (57%) zien we weinig verschillen onderling de gewesten. Bepaalde sectoren zijn eerder vrouwelijke sectoren zoals ‘Andere diensten’ waar 63% van de vrouwen werkzaam is. Dit geldt voor alle onderscheidde nationaliteitsgroepen. We vinden hier ook mannen terug (33%), maar zij zijn

63

meer verspreid over andere sectoren zoals ‘Handel, horeca, vervoer, opslag en communicatie’ (25%) en ‘Industrie en energie’ (24%). De leeftijdsverschillen zijn beperkt. De jongste leeftijdscategorie (15-24 jarigen) komen we relatief iets vaker tegen in de sectoren ‘Handel, horeca, vervoer,

opslag

en

communicatie’

(30%

tov

23%

in

de

andere

leeftijdscategorieën) en iets minder in de restcategorie ‘Andere diensten’(36% tov 49% van de 50-64 jarigen).

64

Tabel 30: Tewerkstellingssector van de beroepsbevolking naar nationaliteit(sgroep) en verblijfsduur, gemiddelde voor 2007 & 2008, België

B Aut Altijd B All <= 10 jaar > 10 jaar EU-15 <= 10 jaar > 10 jaar Altijd EU + 12 <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Turk / Marokk <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Andere <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Totaal <= 10 jaar > 10 jaar Altijd

Landbouw, jacht, bosbouw en visserij

Industrie en energie

Bouwnijverheid

Handel, horeca, vervoer, opslag en communicatie


Andere diensten

Totaal #

1,9%

17,5%

6,9%

23,1%

4,1%

46,5%

3798849

1,5% 1,1%

16,6% 14,6%

6,0% 5,4%

30,3% 27,4%

2,1% 2,8%

43,4% 48,6%

81496 143237

,8% ,7% ,2%

16,3% 17,2% 23,8%

6,5% 10,4% 10,0%

23,7% 27,7% 29,0%

2,8% 1,6% 2,7%

49,8% 42,4% 34,4%

105548 73042 56442

,5% ,0% nb

8,1% 1,4% nb

36,3% 34,8% nb

11,7% 26,2% nb

,9% ,0% nb

42,5% 37,5% nb

20942 2401** 77***

2,6% 3,3% ,0%

17,4% 23,1% 14,7%

12,2% 12,4% 21,8%

31,7% 27,7% 48,8%

,4% ,8% ,0%

35,7% 32,8% 14,7%

18906 5703 2500**

2,3% 2,7% ,0%

15,2% 12,6% 16,0%

5,0% 4,8% 17,6%

35,1% 30,5% 29,7%

2,0% 1,3% 4,3%

40,5% 48,2% 32,4%

42365 7877 1253**

1,4% 1,1% 1,8%

15,7% 15,4% 17,6%

8,8% 7,4% 6,9%

27,1% 27,6% 23,2%

2,2% 2,3% 4,1%

44,8% 46,2% 46,3%

269258 232260 3859120

nb = niet betrouwbaar wegens te gering aantal geëxtrapoleerde respondenten. *** < 1000 / ** >= 1000 - < 3000 / * > = 3000 - < 5000 65

Verblijfstijd heeft ‘an sich’ weinig invloed op de tewerkstellingssector. Een kleine uitzondering hierop vinden we binnen de groep van EU-15 onderdanen: 50% van de nieuwkomers, 42% van de oudkomers en 34% van diegenen die nergens anders dan in België hebben gewoond zijn tewerkgesteld in de restcategorie ‘Andere diensten’. We zien voor de ‘EU-15 onderdanen’ met andere woorden een relatieve toename van de nieuwkomers in de restcategorie ‘Andere diensten’ en een afname van de nationaliteitsgroep ‘andere’ in de restcategorie ‘Andere diensten’ (41% van de nieuwkomers en 48% van de oudkomers).

66

Tabel 31: Tewerkstellingssector van de hooggeschoolde beroepsbevolking naar nationaliteit(sgroep) en verblijfsduur, gemiddelde voor 2007 & 2008, België


Landbouw, jacht, bosbouw en visserij – B Aut 0,7% - B All 1,0% 0,8% 0,9% – EU27 0,4% 0,5% 0,0% 0,3% – Andere 1,4% 1,6% nb 1,4% – Totaal ,7% ,7% ,7% ,7%


Bouwnijverheid



Andere diensten

Totaal #

12,8%

2,5%

12,6%

7,2%

64,2%

1452548

11,9% 10,9% 11,2%

2,2% 1,8% 1,9%

20,0% 17,4% 18,3%

4,4% 4,7% 4,6%

60,4% 64,5% 63,1%

26954 49032 75986

13,8% 11,4% 16,9% 13,7%

2,9% 1,9% 5,0% 3,0%

12,4% 16,0% 20,6% 14,5%

4,4% 2,7% 4,8% 4,0%

66,0% 67,6% 52,6% 64,5%

60256 25030 13862 99148

13,8% 10,3% nb 13,0%

4,0% 2,3% nb 4,0%

28,5% 25,6% nb 28,2%

4,5% 2,7% nb 4,3%

47,8% 57,6% nb 49,1%

19140 3623* 579*** 23341

13,4% 11,0% 12,8% 12,8%

2,9% 1,8% 2,5% 2,5%

17,2% 17,3% 12,7% 13,2%

4,4% 4,0% 7,1% 6,8%

61,3% 65,2% 64,1% 64,0%

106349 77685 1466988 1651022


67

Voor

de

hooggeschoolden

vallen

aanzienlijk

wat

grote

en

kleine

verschuivingen te noteren. Zo neemt het aandeel hooggeschoolden binnen de restcategorie ‘Andere diensten’ toe (van 46% naar 64%) en neemt het aandeel hooggeschoolden binnen de sectoren ‘Handel, horeca, vervoer, opslag en communicatie’ af (van 24% naar 13%) Een minder grote afname zien we in de sector ‘Industrie en energie’ (17% naar 13%) en de sector ‘Bouwnijverheid’ (van 7% naar 3%). We zien in het algemeen geen grote verschuivingen in de tewerkstellingssector

tussen

de

hooggeschoolde

nieuw-

of

oudkomers

(behoudens een kleine toename van oudkomers in de restcategorie ‘Andere diensten’ (van 61% naar 65%) en een kleine afname van oudkomers in de sector ‘Industrie en energie’ (van 13% naar 11%).

68

2.9. Hoofd- versus handenarbeid In termen van het ISCO classificatiesysteem gaat het bij ‘handarbeiders’ om ambachtslieden,

machine-

en

installatiebestuurders,

montagearbeiders

en

ongeschoolde arbeiders. Tot de categorie ‘hoofdarbeid’ behoren bedrijfsleiders, hoger kaderpersoneel, intellectuele en wetenschappelijke beroepen en bedienden in administratieve of intermediaire functies. De resterende beroepen zijn dienstverlenend personeel, verkoopspersoneel en (geschoolde) landbouwers.

Tabel 32: Hoofd- & handenarbeid naar nationaliteit(sgroep), gemiddelde voor 2007 & 2008, België


Hoofdarbeid % 79,5% 71,5% 81,6% 65,3% 41,1% 41,0% 89,5% 57,8% 78,7%

Handenarbeid % 20,5% 28,5% 18,4% 34,7% 58,9% 59,0% 10,5% 42,2% 21,3%

Totaal # 3388813 208794 211416 18965 7544 14942 5723 41761 3897959


79% van de beroepsbevolking oefent hoofdarbeid uit. Dit is vooral uitgesproken binnen de categorie ‘Andere OESO’ (90%), terwijl handenarbeiders voornamelijk zijn terug te vinden bij de Marokkanen, Turken (beiden 59%) en de categorie ‘Andere niet-OESO’ (42%). De verschillen tussen de gewesten zijn miniem (zo vinden we relatief iets minder hoofdarbeiders in het Vlaams Gewest in vergelijking met de andere gewesten). De sekseverschillen zijn meer uitgesproken. Zo verricht 73% van de mannen en 85% van de vrouwen hoofdarbeid. De verschillen tussen het aandeel hoofdarbeiders bij mannen en vrouwen

(73% en 85%) verdwijnt nagenoeg

indien we ons beperken tot de hooggeschoolde beroepsbevolking: 99% van de native vrouwen en 97% van de native mannen verricht hoofdarbeid.

69

Tabel 33: Hoofd- & handenarbeid naar nationaliteit(sgroep), gemiddelde voor 2007 & 2008, België


Hoofdarbeid %

Handenarbeid %

Totaal #

79,5%

20,5%

3388813

66,9% 74,2%

33,1% 25,8%

72285 128580

85,0% 78,5% 77,8%

15,0% 21,5% 22,2%

96211 62418 46763

66,1% 55,1% nb

33,9% 44,9% nb

16100 1891** 77***

37,5% 46,7% nb

62,5% 53,3% nb

5027 1778** 614***

39,6% 50,5% 32,1%

60,4% 49,5% 67,9%

10636 2733** 1189**

60,3% 63,4% nb

39,7% 36,6% nb

37708 7087 965***

71,3% 74,4% 79,5%

28,7% 25,6% 20,5%

237968 204487 3438420


Algemeen

gesproken

neemt

het

aandeel

hoofdarbeiders

toe

met

de

verblijfstijd: 71% van de nieuwkomers, 74% van de oudkomers en 80% van diegenen die in België zijn geboren. Voor de ‘EU-15 onderdanen’ geldt het omgekeerde: nieuwkomers (85%) verrichten in verhouding vaker hoofdarbeid dan oudkomers (79%). Dit is niet verwonderlijk, reeds eerder werd vastgesteld dat het scholingsniveau van de nieuwkomers hoger is dan dit van de oudkomers (cfr. tabel 3). Niettemin is de stijging van de scholingsgraad bij de nieuwkomers groter (+ 7%) dan de verschuiving tussen ouden nieuwkomers van handennaar hoofdarbeid (+ 3%).

70

Tabel 34: Hoofd- & handenarbeid van de hooggeschoolde beroepsbevolking naar nationaliteit(sgroep), gemiddelde voor 2007 & 2008, België


Hoofdarbeid %

Handenarbeid %

Totaal #

97,9%

2,1%

1427719

90,1% 96,2% 94,1%

9,9% 3,8% 5,9%

25737 48184 73921

97,4% 98,3% 98,0% 97,7%

2,6% 1,7% 2,0% 2,3%

59085 24483 13494 97062

75,4% 84,9% nb 77,6%

24,6% 15,1% nb 22,4%

17939 3507* 557*** 22003

91,7% 96,4% 97,9% 97,4%

8,3% 3,6% 2,1% 2,6%

102762 76174 1441770 1620705

– B Aut – B All

– EU27

– Andere

– Totaal


Behoudens de hooggeschoolde restgroep (‘andere’) waarvan slechts 75% hoofdarbeid

verricht,

zien

we

weinig

verschillen

onderling

de

nationaliteitsgroepen.

71

2.10. Supervisie Een andere indicator van de arbeidsmarktpositie is het al dan niet uitoefenen van supervisie. Tabel 35: Supervisie of leiding uitoefenen over ander personeel naar nationaliteit(sgroep), gemiddelde voor 2007 & 2008, België


Ja % 20,9% 16,4% 24,8% 8,2% 4,3% 5,7% 43,2% 8,9% 20,6%

Neen % 79,1% 83,6% 75,2% 91,8% 95,7% 94,3% 56,8% 91,1% 79,4%

Totaal # 3272842 200825 200769 16818 8572 16432 5026 41881 3763164


79% van de tewerkgestelden oefent geen supervisie uit. Werknemers met een ‘Andere OESO’ nationaliteit doen dit het vaakst (43%), gevolgd door de ‘EU-15 onderdanen’ (25%) en ‘natives’ (21%). Vooral Turken Marokkanen, ‘EU+12 onderdanen’ en ‘andere niet-OESO onderdanen’ oefenen zelden supervisie uit over andere werknemers (respectievelijk 4%, 6%, 8% en 9%). We zien hierin weinig verschillen onderling de gewesten. Deze verschillen zijn er wel tussen mannen en vrouwen. 27% van de mannen en 14% van de vrouwen heeft een leidinggevende functie. De verschillen tussen mannen

en

vrouwen

vinden

we

terug

binnen

alle

verschillende

nationaliteitsgroepen. Zo heeft 30% van de mannelijke ‘EU-15 onderdanen’ een leidinggevende functie tegenover 18% van de vrouwelijke EU-15 onderdanen. Leeftijd blijkt een andere belangrijke positieve determinant te zijn. Gemiddeld bekleedt 25% van de 50 tot 64 jarigen een leiddinggevende functie. Voor de ‘EU-15 onderdanen’ loopt dit binnen deze leeftijdscategorie op tot 29%. Voor de Turken en Marokkanen is dit 6%.

72

Tabel 36: Supervisie of leiding uitoefenen over ander personeel naar nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd, gemiddelde voor 2007 & 2008, België


Ja %

Neen %

Totaal #

20,9%

79,1%

3272842

14,9% 17,3%

85,1% 82,7%

70927 121976

28,2% 24,3% 19,0%

71,8% 75,7% 81,0%

88711 59170 47550

9,2% 1,9% nb

90,8% 98,1% nb

13933 1723** 77***

3,8% 5,2% 0,0%

96,2% 94,8% 100,0%

5769 1890** 788***

4,8% 13,1% 0,0%

95,2% 86,9% 100,0%

11673 2899** 1500**

12,0% 10,2% nb

88,0% 89,8% nb

37687 6232 978***

18,4% 18,8% 20,9%

81,6% 81,2% 79,1%

228700 193891 3323735


Verblijfstijd heeft opmerkelijk weinig impact op het aandeel leidinggevenden. Behoudens de oudkomers

iets

‘EU-15 onderdanen’ en de restcategorie ‘Andere’ oefenen vaker

supervisie

uit

dan

nieuwkomers.

18%

van

de

nieuwkomers, 19% van de oudkomers en 21% die altijd in België woonden hebben een leidinggevende functie.

73

Tabel 37: Supervisie of leiding uitoefenen over ander personeel voor de hooggeschoolde beroepsbevolking naar nationaliteit(sgroep), gemiddelde voor 2007 & 2008, België


Ja %

Neen %

Totaal #

30,3%

69,7%

1239665

26,4% 30,8% 29,2%

73,6% 69,2% 70,8%

22535 39607 62141

36,9% 43,0% 31,4% 37,6%

63,1% 57,0% 68,6% 62,4%

50808 20115 12055 82978

22,2% 18,1% nb 21,6%

77,8% 81,9% nb 78,4%

17757 2697** 376*** 20830

31,5% 34,2% 30,3% 30,6%

68,5% 65,8% 69,7% 69,4%

91099 62419 1252096 1405614

– B Aut – B All

– EU27

– Andere

– Totaal


In het algemeen vinden we wederom bij de hooggeschoolden relatief weinig verschillen tussen het aandeel leidinggevenden in functie van de verblijfstijd. De geslachtsverschillen blijven wel manifest en persistent bestaan binnen de verschillende

nationaliteitscategorieën.

Vooral

hooggeschoolde

EU-27

onderdanen die oud- (43%) of nieuwkomer (37%) zijn, hebben vaak een leidinggevende functie. Dit blijken voornamelijk ‘EU-15 onderdanen’ te zijn. Zo geeft slechts 19% van de hooggeschoolde EU+12 nieuwkomers leiding.

2.11. Beroepsniveau In

wat

volgt

gaan

we

in

op

het

beroepsniveau

van

de

werkende

beroepsbevolking. (Voor de absolute aantallen per functieniveau verblijfstijd en nationaliteitsgroep verwijzen we u naar tabel 79 in bijlage) Op basis van de ISCO-classificatie wordt er een onderscheid gemaakt naar ‘highskilled’, ‘intermediate’ en ‘low skilled’. De methodologie is gebaseerd op de

74

gehanteerde methodologie van het OESO-rapport (2007):

International

Migration Outlook. 14 Tabel 38: ISCO-88 conversie van 9 naar 3 categorieën Low skilled

Intermediate

High skilled

Strijdkrachten Leden uitvoerende macht, bedrijfsleiders & hoger kader Intellectuele en wetenschappelijke beroepen Intermediaire beroepen

X X X

Bedienden in administratieve functies Dienstverlenend en verkoopspersoneel

X

Landbouwers & geschoolde arbeid. in landb. & visserij Ambachtslieden en ambachtelijke vakarbeiders Machine- en installatiebestuurders, montagearbeiders

X

X

Ongeschoolde arbeiders en bedienden

Deze

omzetting

resulteert

X X X

in

een

volgende

verhouding

naargelang

de

nationaliteit(sgroep): Tabel 39: Beroepsniveau van de beroepsbevolking naar nationaliteit(sgroep), gemiddelde voor 2007 & 2008, België


High skilled % 44,8% 37,5% 47,2% 36,5% 13,7% 14,8% 70,1% 21,9% 44,1%

Intermediate % 46,4% 47,2% 43,7% 40,7% 59,7% 48,8% 22,6% 54,2% 46,3%

Low skilled % 8,8% 15,3% 9,1% 22,9% 26,6% 36,4% 7,3% 23,9% 9,6%

Totaal # 3768557 231831 241169 24876 10050 17672 6039 47612 4347806


14

Wat de (internationale) vergelijkbaarheid ten goede komt. Wat niet betekent dat deze benadering zaligmakend is. Voor een verder uitdieping hiervan verwijzen we u naar de Bijlage I: ‘Methodologie & haar beperkingen’. 75

44% van de werkende beroepsbevolking werkt op een ‘high-skilled’ niveau; 46% op een ‘intermediate niveau’ en 10% op een ‘low skilled’ niveau. We zien grote verschillen naargelang de nationaliteit. Zo werkt 70% van de categorie ‘Andere OESO’ op het hoogste beroepsniveau, gevolgd door de ‘EU-15 onderdanen’ (47%) en de natives (45%). Vooral de Turken, Marokkanen en de categorie ‘Andere niet-OESO’ werken relatief minder op het hoogste beroepsniveau (respectievelijk 14%, 15% en 22%). We vinden hen, samen met de ‘EU+12 onderdanen’(23%) meer dan gemiddeld terug op het laagste beroepsniveau (respectievelijk 27%, 36% en 24%). We zien in het algemeen weinig variatie onderling de gewesten. Het Brussel Hoofdstedelijk Gewest stelt relatief iets meer personen tewerk op het hoogste Beroepsniveau (51%). We zien deze tendens ook terug bij al de onderscheidde nationaliteitsgroepen, maar uitgesproken bij de ‘EU-15 onderdanen’ (59%), de ‘EU+12 onderdanen’(43%), maar ook de Marokkanen (20%) en de categorie ‘andere’ (35%). De sekseverschillen zijn algemeen gesproken eerder beperkt. We vinden relatief iets meer mannen terug op het ‘intermediate’-beroepsniveau (48% tov 44%) en iets meer vrouwen op het laagste beroepsniveau (11% tov 8%). Dit laatste verschil is meer uitgesproken voor de EU+12 vrouwen (36% tov 13%), de Turkse vrouwen (49% tov 20%), de Marokkaanse vrouwen (44 tov 34%) en de vrouwen van de categorie ‘andere’ ( 33% tov 15%). Voor het laagste beroepsniveau zien we weinig onderscheid naargelang de leeftijdscategorie (voor alle onderscheidde leeftijdscategorieën draait dit rond de

10%). De jongste leeftijdscategorie (15-24 jarigen) vinden we meer dan

gemiddeld terug op het ‘intermediate niveau’ (62%) en minder dan gemiddeld op het hoogste beroepsniveau (28%).

76

Tabel 40: Beroepsniveau van de beroepsbevolking naar nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd, gemiddelde voor 2007 & 2008, België

B Aut Altijd B All <= 10 jaar > 10 jaar EU-15 <= 10 jaar > 10 jaar Altijd EU+12 <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Turk/Marokk <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Andere <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Totaal <= 10 jaar > 10 jaar Altijd

High skilled %

Intermediate %

Low skilled %

Totaal #

44,8%

46,4%

8,8%

3768557

33,8% 39,6%

49,3% 46,1%

16,8% 14,3%

80777 142015

53,8% 45,1% 37,0%

38,2% 44,6% 53,0%

8,0% 10,3% 10,0%

105030 73021 56442

37,9% 27,8% nb

38,9% 42,3% nb

23,2% 29,9% nb

20942 2401** 77***

12,5% 21,8% 8,9%

52,8% 51,1% 59,4%

34,8% 27,2% 31,8%

18906 5703 2500**

25,9% 34,0% 34,5%

51,0% 43,6% 61,7%

23,0% 22,4% 3,7%

42240 7877 1253**

39,2% 40,6% 44,7%

44,7% 45,6% 46,5%

16,1% 13,8% 8,8%

267895 231017 3828828


In het algemeen zien we weinig verschuivingen in het beroepsniveau tussen nieuw-

en

oudkomers.

Het

aandeel

tewerkgestelden

op

het

laagste

beroepsniveau neemt lichtjes af tussen nieuw- & oudkomers (van 16% naar 14%) en neemt lichtjes toe binnen het ‘intermediate’ en ‘hoog beroepsniveau’ (respectievelijk van 45% naar 46% en van 39% naar 41%). Dit geldt in het algemeen voor alle onderscheidde nationaliteitsgroepen. Een substantiëlere daling zien we tussen de Marokkaanse nieuw- en oudkomers op het laagste beroepsniveau (van 39% naar 26%). Een iets substantiëlere stijging zien we op het hoogste beroepsniveau voor de categorie ‘andere’: 26% van

deze

nieuwkomers werkt op het hoogste beroepsniveau tov. 34% van de oudkomers. Voor de EU-15 zien we het tegenovergestelde effect: hoe langer op het grondgebied, hoe relatief minder tewerkgestelden op het hoogste beroepsniveau (54% tov. 45% en 37%).

77

Tabel 41: Beroepsniveau van de beroepsbevolking naar nationaliteit(sgroep) en scholingsgraad, gemiddelde voor 2007 & 2008, België Scholingsgraad B Aut Laag Midden Hoog Totaal B All Laag Midden Hoog Totaal EU-15 Laag Midden Hoog Totaal EU+12 Laag Midden Hoog Totaal Turk/Marokk Laag Midden Hoog Totaal Andere Laag Midden Hoog Totaal Totaal Laag Midden Hoog Totaal

High skilled %

Intermediate %

Low skilled %

Totaal #

15,0% 28,5% 78,3% 44,8%

62,6% 62,1% 20,9% 46,4%

22,4% 9,4% 0,8% 8,8%

776917 1543396 1448244 3768557

14,1% 25,1% 71,8% 37,5%

56,3% 60,4% 25,5% 47,2%

29,6% 14,5% 2,7% 15,3%

73935 78919 78978 231831

19,3% 32,8% 78,4% 47,2%

59,2% 58,4% 20,6% 43,7%

21,5% 8,8% 1,0% 9,1%

64801 81066 95303 241169

18,5% 24,2% 71,6% 36,5%

52,4% 46,4% 20,7% 40,7%

29,2% 29,3% 7,7% 22,9%

7701 9824 7351 24876

8,1% 11,7% 38,1% 14,4%

49,6% 61,1% 46,9% 52,8%

42,4% 27,2% 15,0% 32,8%

14129 8798 4795* 27722

9,9% 16,5% 52,4% 27,3%

57,0% 61,2% 35,7% 50,6%

33,0% 22,3% 11,9% 22,0%

17443 16815 19393 53652

15,1% 28,3% 77,5% 44,1%

61,5% 61,7% 21,3% 46,3%

23,4% 10,0% 1,1% 9,6%

954926 1738817 1654064 4347806


78

Tabel 42: Beroepsniveau van de hooggeschoolde beroepsbevolking naar nationaliteit(sgroep), gemiddelde voor 2007 & 2008, België High skilled % 78,3% 71,8% 78,4% 71,6% 38,1% 78,2% 43,5% 77,5%

B Aut B All EU-15 EU + 12 Turk/Marokk Andere OESO Andere niet-OESO Totaal

Intermediate % 20,9% 25,5% 20,6% 20,7% 46,9% 16,6% 42,3% 21,3%

Low skilled % ,8% 2,7% 1,0% 7,7% 15,0% 5,2% 14,2% 1,1%

Totaal # 1448244 78978 95303 7351 4795* 4976* 14417 1654064


De scholingsgraad blijkt een belangrijke invloed uit te oefenen op het beroepsniveau. Voor alle nationaliteitsgroepen geldt dat een hoog beroepsniveau samengaat

met

hooggeschoolde

een

diploma

uit

genaturaliseerden,

het 78%

hoger van

onderwijs: de

72%

hooggeschoolde

van

de

EU-27

onderdanen en 78% van de hooggeschoolde ‘natives’ werken op het hoogste beroepsniveau. We zien een aantal belangrijke uitzonderingen op deze regel. Voornamelijk onderdanen

hooggeschoolde werken

in

Turken/Marokkanen

geringe

mate

op

het

en

‘Andere

hoogste

niet-OESO’

beroepsniveau

(respectievelijk 38% en 44% tegen gemiddeld 78%). 15% en 14% onder hen werkt op het laagste beroepsniveau maar voornamelijk op het ‘intermediate niveau‘ (47% tov 42%). Hooggeschoolde autochtonen of ‘EU-15 onderdanen’ werken maar zelden op een ‘low-skilled’ niveau (1%). Voor de hooggeschoolde Turken en Marokkanen daarentegen loopt dit op tot 15%. Ook de hooggeschoolden uit de categorie ‘andere’ werken werken relatief vaak op een ‘low-skilled’ niveau (12%) (en meer bepaald de ‘Andere niet-OESO’ (14%)).

79

Tabel 43: Beroepsniveau van de hooggeschoolde beroepsbevolking naar nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd, gemiddelde voor 2007 & 2008, België

Hooggeschoold Totaal Hooggeschoold <= 10 jaar > 10 jaar Totaal Hooggeschoold <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Totaal Hooggeschoold <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Totaal Hooggeschoold <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Totaal Hooggeschoold <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Totaal Hooggeschoold <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Totaal Hooggeschoold <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Totaal Hooggeschoold <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Totaal

High skilled %

Intermediate %

Low skilled %

Totaal #

78,3%

20,9%

0,8%

1448244

65,9% 29,6% 74,8% 23,9% 71,6% 25,9% EU 27 (EU-15 & EU+12) 77,6% 20,6% 81,2% 17,9% 74,0% 25,7% 78,0% 20,6% EU 15 78,4% 20,6% 81,4% 17,7% 74,0% 25,7% 78,5% 20,6% EU+12 70,9% 20,5% nb nb 0,0% 0,0% 70,7% 21,1% Andere (OESO & niet-OESO) 45,7% 40,4% 64,4% 28,0% nb nb 49,2% 38,2% Andere OESO 74,2% 20,0% nb nb nb nb 78,0% 17,6% Andere niet-OESO 41,8% 42,5% 57,4% 34,8% nb nb 43,7% 41,8% Totaal 68,9% 26,4% 76,4% 22,1% 78,2% 20,9% 77,5% 21,4%

4,6% 1,4% 2,5%

26772 48806 75579

1,9% 0,8% 0,3% 1,4%

60029 25030 13862 98921

1,0% 0,8% 0,3% 0,9%

53431 24735 13862 92028

8,6% nb 0,0% 8,2%

6598 295*** 0 6893

13,9% 7,6% nb 12,6%

19050 3623* 579*** 23252

5,8% nb Nb 4,4%

3551* 833*** 306*** 4690*

15,6% 7,8% nb 14,5%

11943 1812** 118*** 13873

4,7% 1,5% ,8% 1,1%

105852 77459 1462684 1645995

– B Aut – B All

–

–

–

–

–

–

–


In tegenstelling tot de cijfers van de totale beroepsbevolking zien we bij de hooggeschoolden, verblijfstijd belangrijker worden voor het beroepsniveau. Zo 80

is 69% van de hooggeschoolde nieuwkomers tewerkgesteld op het hoogste beroepsniveau wat stijgt tot 76% voor de oudkomers. Deze stijging in functie van de verblijfstijd is vooral uitgesproken voor de hooggeschoolde categorie ‘andere’ (bestaande uit alle OESO en niet-OESO onderdanen exclusief EU-27 onderdanen): 46% van de nieuwkomers is tewerkgesteld op het hoogste beroepsniveau wat stijgt tot 64% voor de oudkomers (wat nog altijd een stuk onder het gemiddelde is (76%) of van ‘EU-15 onderdanen’ (81%). Vooral de hooggeschoolde categorie ‘Andere niet-OESO’ onderdanen werken het minst van al op het hoogste beroepsniveau en het meest op het laagste beroepsniveau: zo werkt 42% van de nieuwkomers en 57% van de oudkomers op het hoogste beroepsniveau en 16% van de nieuwkomers op het laagste beroepsniveau. Dat sommige nationaliteits- en verblijfsgroepen regelmatig niet volgens het verondersteld beroepsniveau werkzaam zijn, sluit naadloos aan bij het volgende thema nl. dat van de ‘jobmatch’. Maar vooraleer over te stappen naar het thema van ‘overkwalificatie’, buigen we ons eerst over de multivariate analyses.

2.12. Multivariate analyses: arbeidsmarktpositie In wat volgt presenteren we de resultaten van zes logistische modellen die betrekking populaties:

hebben nl.

de

op

de

totale

arbeidsmarktpositie beroepsbevolking

(15

van

twee

-

64

verschillende

jaar)

en

de

hooggeschoolde beroepsbevolking. Voor de volgende afhankelijke variabelen, werd een logistisch model getest: •

Model 1: kans om ‘niet te werken’;

•

Model 2: kans op ‘langdurige werkloosheid’ (> 1 jaar);

•

Model 3: kans op ‘tijdelijk werk’;

•

Model 4: kans op ‘deeltijds werk’;

•

Model 5: kans op een ‘laag beroepsniveau’;

•

Model 6: kans om ‘geen supervisie’ uit te oefenen.

Elk model werd getest voor dezelfde verklarende of onafhankelijke variabelen 15:

15

Behalve model 1 & 2 waar de tewerkstellingsvariabelen niet van toepassing zijn. Voor de populatie van hooggeschoolden is de variabele scholingsniveau ook beperkt tot diplomahouders van een professionele (= referentiecategorie) of academische bachelor. 81

•

Achtergrondvariabelen:

verblijfstijd,

geslacht,

nationaliteit(sgroep),

woonplaats (regio), leeftijd, aanwezigheid van kinderen in het gezin en leeftijd van het jongste kind, huishoudpositie. •

Onderwijsvariabelen: scholingsniveau, studiedomein, opleiding gevolgd buiten het reguliere onderwijssysteem.

•

Tewerkstellingsvariabelen: anciënniteit, beroepsstatuut, sector, aantal werknemers,

supervisie,

a-typische

werktijden,

arbeidsregime,

contracttype. We vermoeden dat autochtonen (dwz. ‘native Belgen’ of de in België geborenen) de beste arbeidsmarktpositie zullen hebben, gevolgd door ouden nieuwkomers (dwz. al dan niet langer dan 10 jaar op Belgisch grondgebied). Dat verblijfstijd en nationaliteit van belang kunnen zijn, valt theoretisch te kaderen vanuit de ‘human capital theorie’ (moeilijkheden in ‘human capital transfer’) en de segmentatietheorie (tewerkstelling op de secundaire arbeidsmarkt). Vanuit de

statistische

discriminatietheorie

genderroltheorieën

(bv.

(bv.

huishoudelijke

zwangerschap)

taken)

en

verwachten

bestaande

we

dat

de

arbeidsmarktpositie van vrouwen slechter zal zijn dan deze van mannen, zeker indien zij zich bevinden in een huishoudtype met (jonge) kinderen. We vermoeden

dat

vooral

arbeidsmarktpositie.

Met

een

hoog

studieniveau

betrekking

tot

de

resulteert

in

een

betere

tewerkstellingsvariabelen

vermoeden we dat er een positief effect uitgaat van anciënniteit op de arbeidsmarktpositie en dat voornamelijk de arbeiders binnen de private sector een risicogroep vormen. Er ontbreken wellicht ook een aantal belangrijke variabelen die op basis van onze literatuurstudie wel belangrijk bleken te zijn voor de arbeidsmarktpositie van autochtonen, allochtonen of immigranten te verklaren (zie bv. De koning ea., 2008). Voor de indicatoren die verwijzen naar het economisch en persoonlijk kapitaal (zoals opleiding en anciënniteit) ontbreken bijvoorbeeld de hoogte van het uurloon, aanwezigheid van periodes van werkloosheid of bepaalde gezondheidsvariabelen. Verder ontbreekt een variabele die polst of het een buitenlands (erkend) diploma betreft of een Belgisch diploma. Ook ontbreken er bijvoorbeeld variabelen die verband houdend met sociaal en cultureel kapitaal zoals de beheersing van het Nederlands, de mate waarin men sociale contacten heeft, de samenstelling van de sociale netwerken en de hulp die men heeft ontvangen bij het zoeken naar werk. Desondanks het ontbreken van vernoemde (wellicht belangrijke) onafhankelijke variabelen, schommelt de totale verklaarde variantie (R²) van de zes modellen tussen 0,477 (kans op ‘niet-werken’ voor de ‘totale beroepsbevolking) en 0,169 (kans op ‘langdurige 82

werkloosheid’ voor hooggeschoolde beroepsbevolking); wat een behoorlijk goed resultaat is. Voor onderstaande tabellen geldt dat cijfers van de odds-ratio’s (Exp (B)) boven 0 een gemiddeld ‘hogere kans’ weergeven dan de referentiecategorie en omgekeerd. De coëfficiënten geven met andere woorden weer hoe groot de invloed is van de betrokken factor op de afhankelijke variabele. 16

2.12.1. Totale beroepsbevolking De tewerkstellingskans van de mannelijke nieuw- en oudkomers is iets hoger dan deze van de vrouwelijke autochtonen. Vooral vrouwelijke nieuw- en oudkomers hebben een uitgesproken lage tewerkstellingskans. De ‘EU-15

onderdanen’

hebben

een hogere

tewerkstellingskans dan

de

genaturaliseerde Belgen (=referentiecategorie). Voor de ‘EU+12 onderdanen’ is de tewerkstellingskans eveneens groter, doch het effect ervan is niet significant (op niveau α = 0,001). Daarentegen vertonen de ‘Turken & Marokkanen’, de ‘Ander niet-OESO’ en ‘OESO-onderdanen’ de laagste tewerkstellingskans. Naar regio vinden we de hoogste tewerkstellingskans in Vlaanderen, gevolgd door het Waalse

en

het

Brusselse

gewest.

Het

effect

van

leeftijd

op

de

tewerkstellingskans is van niet-lineaire aard. 17 Algemeen gesproken stijgt de tewerkstellingskans met een toename van de leeftijd, maar zien we een omslagpunt vanaf 41 jaar waarna de tewerkstellingskans daalt. Voor vrouwen blijkt de aanwezigheid van één of meerdere kinderen de kans op ‘niet-werken’ te verhogen in vergelijking met gezinnen zonder kinderen of voor gezinnen waar de kinderen ouder zijn dan 18 jaar (= referentiecategorie). De leeftijd van het jongste kind blijkt eveneens van belang: zo verhoogt de kans op niet-werken voor vrouwen voornamelijk wanneer het jongste kind tussen de 0 en 6 jaar is (met 2,34 in vergelijking met de referentiecategorie). De tewerkstellingskansen van ‘éénoudergezinnen’ liggen in de lijn van ‘samenwonenden met partner en kind(eren)’.

16

Een odds van 1,75 betekent dat, onder controle van de onafhankelijke variabelen, de kans dat de gebeurtenis zich voordoet 1,75 of 75% hoger is dan gemiddeld. 17 Op basis van het stapsgewijsmodel (niet in tabel) blijkt dat vooral de leeftijd (en in mindere mate leeftijd²) een belangrijke invloed heeft op de verklaringskracht van het tewerkstellingsmodel. Zo stijgt de verklaarde variantie (R² Nagelkerke) van 0,045 tot 0,415 bij toevoeging van beide variabelen. Hetzelfde geldt, maar minder uitgesproken, voor de hooggeschoolde populatie en tevens voor het model dat peilt naar de kans op langdurige werkloosheid. 83

De tewerkstellingskans neemt toe met een stijging van het studieniveau. De tewerkstellingskansen van diplomahouders met een professionele-, academische bachelor of master zijn het grootst. De hoogste tewerkstellingskans vinden we voor afgestudeerden in de (para-)medische wetenschappen, gevolgd door de ‘sociale dienstverlening’ (sociaal assistent, orthopedagogie, kinderen jeugdzorg enz.) en afgestudeerden in ‘rechten, notariaat en criminologie’. Geslacht en verblijfstijd blijken minder belangrijk voor de kans op ‘langdurige werkloosheid’. Alleen mannelijke oudkomers hebben significant een hogere kans

op

langdurige

werkloosheid

dan

mannelijke

autochtonen

(=

referentiecategorie). De ‘EU-15 onderdanen’ hebben significant minder kans om langdurig werkloos te zijn in vergelijking met genaturaliseerde Belgen (= referentiecategorie). Dit geldt ook voor de ‘EU+12 onderdanen’(1,84

minder

kans (1/0,543), maar het verschil is alleen significant bij α = 0,01). Voor de andere nationaliteitsgroepen merken we geen significant verschil met de genaturaliseerde

Belgen.

De

beroepsactieve

bevolking

woonachtig

in

Vlaanderen heeft een (veel) lagere kans om langdurig werkloos te zijn dan diegenen die in Brussel of in Wallonië wonen. De beroepsbevolking uit beide regio’s heeft respectievelijk 2,44 en 2,34 meer kans om langdurig werkloos te zijn dan de referentiecategorie. Bij een stijging van de leeftijd neemt de kans op langdurige werkloosheid per jaar toe met 7,6% toe. Voor vrouwen blijkt de aanwezigheid van één of meerdere jonge kinderen (0 tot 6 jaar) de kans op ‘langdurige werkloosheid’ te verhogen (met 1,40 in vergelijking met de referentiecategorie). De ‘hoofden van éénoudergezinnen’ vertonen eveneens een verhoogde

kans

op

‘langdurige

werkloosheid’.

De

kans

op

langdurige

werkloosheid neemt af met een stijging van het studieniveau. Een specifiek studiedomein blijkt minder van belang voor de kans op langdurige werkloosheid. De vrouwelijke immigranten hebben een lagere tewerkstellingskans, maar indien ze werken, doen ze dit wel vaker met een vast contract in vergelijking tot hun mannelijke tegenvoeters. De verschillen volgens nationaliteitsgroep zijn niet significant (op niveau α = 0,001). De beroepsbevolking in Vlaanderen heeft een lagere kans op tijdelijk werk dan de beroepsbevolking woonachtig in Brussel of Wallonië. De kans op een vast contract neemt met de stijging van de leeftijd toe, maar het omslagpunt waarop deze kans opnieuw afneemt, situeert zich rond de leeftijd van 56 jaar.

De aanwezigheid van één of meerdere (jonge)

kinderen lijkt de kans op een ‘tijdelijk contract’ niet significant te verhogen. Een huishoudtype van ‘samenwonenden met partner en kind(eren)’ verhoogt de kans op een vast contract. Het studieniveau blijkt algemeen gesproken minder invloed uit te oefenen op het contracttype. Een aantal studiedomeinen die een verlaagde tewerkstellingskans vertonen, hebben een verhoogde kans op een 84

tewerkstelling met een tijdelijk contract. Dit zijn met name

‘algemeen

vormende opleidingen’ (die resulteren in getuigschriften) en ‘letteren, kunsten en vreemde talen’. De toename van de anciënniteit verlaagt de kans op een tijdelijk contract. Verder verhoogt deeltijds werken de kans op tijdelijk werk. 18 Het bediendestatuut in de private sector en tewerkstelling in de bouwnijverheid of financiële sector resulteert in de kleinste kans om te werken met een contract van bepaalde duur. De grootte van de onderneming blijkt niet veel invloed uit te oefenen op het contracttype. Met andere woorden is men met betrekking tot het contracttype in kleine ondernemingen (van 10 of minder werknemers) niet noodzakelijker slechter af dan in grotere ondernemingen. Supervisie uitoefenen verlaagt de kans op een tijdelijk contract en werken volgens a-typische werktijden (weekend, avond, ploegen enz) verhoogt de kans op een tijdelijk contract. Voor de indicator ‘deeltijds werken’ vinden we grote genderverschillen. Vrouwen hebben, afhankelijk van de verblijfstijd, 4 tot 5 keer meer kans om deeltijds te werken dan mannelijke autochtonen. De verschillen onderling de mannen naargelang verblijfstijd zijn met betrekking tot ‘deeltijds werken’ niet significant.

Turken

&

Marokkanen

werken

iets

vaker

deeltijds

dan

genaturaliseerde Belgen (1,604). De beroepsactieve bevolking woonachtig in Vlaanderen heeft een verhoogde kans om deeltijds te werken in vergelijking met diegenen die woonachtig zijn in een andere regio. De kans op voltijds werken neemt met de stijging van de leeftijd toe, maar het omslagpunt waarop deze kans opnieuw afneemt situeert zich rond de leeftijd van 60 jaar. De aanwezigheid van één of meerdere (jonge) kinderen lijkt de kans op een voltijdse tewerkstelling voor mannen te verhogen, voor vrouwen daarentegen doet de aanwezigheid van één of meerdere (en vooral jonge) kinderen, de kans op deeltijdse arbeid stijgen. Zo heeft een vrouw waarvan het jongste kind tussen de 0 en de 6 jaar is, 3,24 keer meer kans om deeltijds te werken in vergelijking met de referentiecategorie. ‘Eénoudergezinnen’ doen, in vergelijking met ‘gezinnen zonder kinderen’ (=referentiecategorie), de kans toenemen op voltijdse arbeid. Een toename van het studieniveau verhoogt de kans om voltijds te werken, zeker voor diegenen met een hoger onderwijsdiploma. De hoogste kans op deeltijdse arbeid vinden we terug voor de domeinen met de hoogste tewerkstellingskans

nl.

voor

de

afgestudeerden

in

de

(para-)medische

wetenschappen, gevolgd door gediplomeerden in de ‘sociale dienstverlening’ (sociaal assistent, orthopedagogie, kinderen jeugdzorg enz.). Een stijgende

18

Beide indicatoren, zeker indien ze samen voorkomen, vormen een aanwijziging van minstens een flexibiele maar wellicht eerder een precaire tewerkstelling, ondermeer afhankelijk van het voluntaristisch karakter ervan. 85

anciënniteit verhoogt de kans op een deeltijdse tewerkstelling. Arbeiders in de private sector werken iets vaker deeltijds dan de werknemers in de andere beroepsstatuten. Tewerkstelling in de dienstensector resulteert, in vergelijking tot andere sectoren, het vaakst in deeltijdse arbeid.

Verder is de kans op

deeltijdse arbeid in kleine ondernemingen (van 10 of minder werknemers) het grootst. Supervisie uitoefenen verdubbelt de kans op een voltijdse tewerkstelling en werken volgens a-typische werktijden (weekend, avond, ploegen enz) verhoogt de kans op een deeltijdse tewerkstelling. De kans op een ‘laag beroepsniveau’ is niet significant verschillend voor mannelijke oud- of nieuwkomers in vergelijking tot mannelijke autochtonen. Vrouwen daarentegen vertonen, onder controle van de opgenomen achtergrond, scholings- en tewerkstellingsvariabelen wel een significante verhoogde kans op een ‘laag beroepsniveau’. Immigrant zijn (nieuw- of oudkomer) verhoogt dit risico

voor

vrouwen.

De

‘EU-15

onderdanen’

hebben

minder

kans

om

tewerkgesteld te zijn op een laag beroepsniveau dan de genaturaliseerde Belgen (=referentiecategorie).

Daarentegen hebben vooral ‘Turken & Marokkanen’

(2,064), gevolgd door ‘Andere OESO’ en ‘EU+12 onderdanen’ de hoogste kans om tewerkgesteld te zijn op een laag beroepsniveau. De beroepsactieve bevolking woonachtig in Vlaanderen heeft een verhoogde kans om te werken op een laag beroepsniveau in vergelijking met diegenen die woonachtig zijn in een andere regio. De kans op een laag beroepsniveau neemt toe met de leeftijd. 19 De aanwezigheid van één of meerdere (jonge) kinderen lijkt de kans op een ‘laag beroepsniveau’ niet significant te verhogen. Het huidshoudtype blijkt geen significante invloed te hebben op de kans om op een laag beroepsniveau te werken. Het beroepsniveau vertoont een sterke samenhang met het studieniveau: de kans op werken op een laag beroepsniveau neemt exponentieel af bij een stijging van het studieniveau. De afgestudeerden in de (para-)medische wetenschappen hebben de minste kans op tewerkstelling op een ‘laag beroepsniveau’ en het volgen van een ‘opleiding buiten het reguliere onderwijs’ verkleint de kans op tewerkstelling op een ‘laag beroepsniveau’. Een toename van de anciënniteit verkleint de kans op een ‘laag beroepsniveau’. Arbeiders in de private sector hebben de hoogste kans om tewerkgesteld zijn op

19

Dit is enigszins opmerkelijk te noemen gezien bij een toename van de leeftijd ook de totale werkervaring (verschillend van anciënniteit bij éénzelfde werkgever waarover we geen informatie hebben) en hierdoor ook de opwaartse jobmobiliteit toeneemt. Wellicht stuiten we hier op een periode of cohorte-effect in plaats van een leeftijdseffect. 86

een

laag

beroepsniveau

in

vergelijking

met

werknemers

in

andere

beroepsstatuten en werknemers in de dienstensector hebben de hoogste kans op werk op een laag beroepsniveau.

In kleine ondernemingen (van 10 of

minder werknemers) is de kans op laag beroepsniveau het kleinst. Supervisie uitoefenen en werken volgens a-typische werktijden (weekend, avond, ploegen enz) verkleint de kans op een laag beroepsniveau.

Verder verhoogt deeltijds

werken de kans op een laag beroepsniveau. Mannelijke autochtonen hebben de hoogste kans om supervisie uit te oefenen. De verschillen zijn het kleinst voor de mannelijke nieuw-en oudkomers en het grootst voor de (geïmmigreerde) vrouwen. De ‘EU-15 onderdanen’ hebben de hoogste en ‘Turken en Marokkanen’ hebben de laagste kans om supervisie uit te oefenen. De kans om supervisie uit te oefenen is iets groter in Vlaanderen en Wallonië dan in Brussel. De kans op het uitoefenen van supervisie neemt met de stijging van de leeftijd toe, maar het omslagpunt waarop deze kans opnieuw afneemt situeert zich rond de leeftijd van 45 jaar. De aanwezigheid van één of meerdere (jonge) kinderen in het gezin lijkt de kans op het uitoefenen van ‘supervisie’ te verhogen. Voor vrouwen blijkt het effect ervan minder duidelijk en niet significant (op niveau α = 0,001). Een toename van het studieniveau verhoogt gradueel de kans om supervisie uit te oefenen. Dit is het meest uitgesproken voor diegenen met een academisch georiënteerd diploma.

Afgestudeerden in de ‘letteren, kunsten en vreemde

talen’ hebben samen met diegenen met een ‘lerarenopleiding of pedagogisch diploma’ de hoogste kans om ‘geen supervisie’ uit te oefenen (op andere werknemers) in vergelijking met de andere studiedomeinen. Het volgen van een ‘opleiding buiten het regulier onderwijs’ verhoogt de kans om supervisie uit te oefenen. We zien een positief verband tussen anciënniteit en de kans om supervisie uit te oefenen. Bedienden in private sector, gevolgd door werknemers in de openbare sector hebben de hoogste en arbeiders in de private sector hebben de laagste kans om supervisie uit te oefenen. Werknemers in de financiële sector hebben de laagste kans om supervisie uit te oefenen. De grootte van de onderneming blijkt niet veel invloed uit te oefenen op de mogelijkheid om supervisie uit te oefenen. Werken volgens a-typische werktijden (weekend, avond, ploegen enz) verhoogt de kans op het uitoefenen van supervisie.

87

2.12.2. Hooggeschoolden We beperken ons tot het aangeven van de meeste markante verschillen voor de 6 modellen tussen enerzijds de totale en anderzijds de hooggeschoolde beroepsbevolking. Niettemin we verwachten dat voor de hooggeschoolden de ‘human cpaital gap’ zal gedicht zijn tussen de verschillende nationaliteits- en verblijfsgroepen enerzijds en de autochtone Belgen anderzijds, liggen de resultaten in grote lijnen in elkaars verlengden. De resultaten van de interactievariabele van verblijfstijd (autochtoon, ouden nieuwkomer) en geslacht, weerspiegelt in het algemeen een meer uitgesproken slechte tewerkstellingskans voor de hooggeschoolde immigranten. Dit geldt niet voor de hooggeschoolde autochtone vrouwen wiens tewerkstellingskans deze van de autochtone mannen wat meer gaat benaderen. We

zien

deze

lagere

tewerkstellingskans

voor

de

hooggeschoolden

in

vergelijking met de totale beroepsbevolking ook terugkomen bij de verschillende nationaliteitsgroepen.

De

daling

van

de

tewerkstellingskans

is

vooral

uitgesproken voor de hooggeschoolde ‘EU+12 onderdanen’, de ‘Andere nietOESO

onderdanen’

en

de

hooggeschoolde

‘Turken

en

Marokkanen’.

De

interpretatie van de andere onafhankelijke variabelen liggen voor de beide populaties (‘totale’ versus ‘hooggeschoolde beroepsbevolking’) in dezelfde lijn. Voor de kans op ‘langdurige werkloosheid’ doen we een gelijkaardige vaststelling dan voor het model hooggeschoolde

autochtone

dal

vrouwen

peilt naar de tewerkstellingskans: benaderen

de

autochtone

mannen

(verschil is niet langer significant), maar voor de hooggeschoolde immigranten neemt de kans op langdurige werkloosheid toe in vergelijking met de totale beroepsbevolking. Dit is meer uitgesproken het geval voor de mannelijke en vrouwelijke ‘oudkomers’ dan voor de ‘nieuwkomers’. De nationaliteitsvariabele is niet langer significant en de resultaten voor de andere variabelen convergeren voor de hooggeschoolden met de resultaten van de totale beroepsbevolking. Voor de tewerkstellingskans op een ‘laag beroepsniveau’ verdwijnt wederom het verschil tussen hooggeschoolde autochtone mannen en vrouwen en neemt voornamelijk de kans voor hooggeschoolde vrouwelijke nieuwkomers toe om werkzaam te zijn op een laag beroepsniveau in vergelijking met de totale beroepsbevolking. De nationaliteitsvariabele blijkt niet langer significant te zijn en de effecten van de andere variabelen zijn zelden nog significant en/of liggen wederom in de lijn van deze van de totale beroepsbevolking.

88

Voor de modellen die de kans weergeven op ‘tijdelijk, deeltijds werk of de kans om supervisie uit te oefenen, zijn de effecten van al de onafhankelijke variablen zelden nog significant en/of liggen wederom in de lijn van deze van de totale beroepsbevolking.

89

Tabel 44: Logistische regressie van herkomst, verblijfstijd, onderwijsen tewerkstellingskenmerken op de kans op niet-werken of tijdelijk werk voor de (hooggeschoolde) beroepsbevolking, EAK 2007 & 2008. Kans op ‘niet-werken’ Totale beroepsbevolking (n= 142444) B

Exp (B)

VERBLIJFSTIJD * GESLACHT (Autochtoon – man = ref)

Sign.

Kans op ‘tijdelijk werk’ Hooggeschoolde beroepsbevolking (n= 42899) Exp B (B)

,000

Totale beroepsbevolking (n= 69906) Sign.

B

Exp (B)

,000

Sign.

Hooggeschoolde beroepsbevolking (n= 27742) Exp B (B)

,000

Sign.

,008

Autochtoon - vrouw

,670

1,955

,000

,503

1,653

,000

,128

1,136

,011

,014

1,014

,855

Oudkomer – man

,612

1,844

,000

,698

2,009

,000

,407

1,502

,000

,271

1,311

,158

Oudkomer – vrouw

1,352

3,863

,000

1,226

3,409

,000

,329

1,389

,001

,187

1,206

,254

Nieuwkomer – man

,535

1,707

,000

,819

2,268

,000

,695

2,003

,000

,632

1,881

,000

Nieuwkomer – vrouw

1,483

4,407

,000

1,739

5,693

,000

,486

1,626

,000

,450

1,569

,006

NATIONALITEIT (genaturaliseerde Belg = ref)

,000

,000

,001

,005

Andere OESO

,800

2,227

,000

,759

2,135

,000

,160

1,174

,630

-,143

,867

,726

EU-15

-,421

,656

,000

-,481

,618

,000

-,174

,840

,043

-,028

,972

,850

EU+12

-,174

,840

,051

,240

1,271

,129

-,016

,984

,921

,119

1,126

,637

Andere niet OESO

,793

2,210

,000

1,387

4,002

,000

,330

1,391

,005

,679

1,973

,001

Turk & Marokk

,835

2,306

,000

1,281

3,600

,000

,217

1,242

,149

,085

1,089

,790

REGIO (Vlaanderen = ref) 90

,000

,000

,000

,000

Kans op ‘niet-werken’ Totale beroepsbevolking (n= 142444)


B

Exp (B)

Sign.

Brussel

,444

1,560

,000

,296

Wallonië

,334

1,397

,000

LEEFTIJD

-,324

,724

LEEFTIJD²

,007

1,007

JONGSTE KIND (geen kind of + 18 jaar = ref)

Totale beroepsbevolking (n= 69906)


Sign.

B

Exp (B)

Sign.

1,345

,000

,266

1,305

,000

,265

1,304

,001

,182

1,200

,000

,501

1,650

,000

,376

1,456

,000

,000

-,344

,709

,000

-,171

,843

,000

-,150

,861

,000

,000

,007

1,007

,000

,003

1,003

,000

,003

1,003

,000

,000

,104

Sign.

,089

0 tot 6 jaar

-,023

,978

,566

-,059

,942

,527

-,185

,831

,020

-,210

,811

,144

7 tot 18 jaar

,298

1,348

,000

,126

1,135

,072

,200

1,222

,001

,133

1,142

,319

JONGSTE KIND * GESLACHT

,000

,000

,262

,744

0 tot 6 jaar * vrouw

,850

2,339

,000

,755

2,127

,000

,116

1,123

,190

,078

1,081

,588


,456

1,577

,000

,592

1,807

,000

,104

1,110

,196

,100

1,106

,516

HUISHOUDPOSITIE (Zonder kinderen = ref) Samenwonend met partner met kind(eren) Hoofd éénoudergezin SCHOLINGSNIVEAU (Lager onderwijs of

,000

,000

,000

,005

-,683

,505

,000

-,562

,570

,000

-,230

,794

,000

-,272

,762

,010

-,598

,550

,000

-,790

,454

,000

,052

1,053

,484

,030

1,031

,826

,000

,000 91

Kans op ‘niet-werken’ Totale beroepsbevolking (n= 142444) B

Exp (B)

Sign.

-,279

,756

Hoger secundair

-,782

HO korte type / Professionele bachelor HO lang type / Academische bachelor STUDIEDOMEIN (Genees-, tandheel-, verpleegkunde enz. = ref) Lerarenopleiding en pedagogiek Computerwetenschappen & - gebruik Rechten, notariaat & criminologie Technische wetenschappen en bouwkunde Natuurwetenschappen, levenswetenschappen (inclu biologie, milieukunde) enz.

1,426 1,512

Sociale diensten




B

Exp (B)

Sign.

,000

,094

1,098

,247

,457

,000

-,253

,777

,001

,240

,000

ref

ref

ref

-,204

,815

,036

ref

ref

ref

,220

,000

-,144

,866

,000

-,028

,973

,778

,086

1,090

,161

Sign.

Sign.

minder = ref) Lager secundair

92

,000

,000

,000

,000

,459

1,582

,000

,524

1,689

,000

,891

2,437

,000

,907

2,476

,000

,425

1,529

,000

,271

1,311

,008

-,051

,951

,737

-,211

,809

,243

,262

1,300

,001

,315

1,370

,000

,015

1,015

,924

,024

1,025

,884

,443

1,558

,000

,302

1,352

,000

,174

1,191

,058

,246

1,278

,061

,436

1,546

,000

,572

1,772

,000

,593

1,809

,000

,731

2,078

,000

,159

1,173

,006

,190

1,209

,043

,279

1,322

,014

,139

1,150

,383

Kans op ‘niet-werken’ Totale beroepsbevolking (n= 142444)


B

Exp (B)

Sign.

1,674

,000

,280

1,323

,010

,276

1,318

,024

,779

2,180

,000

,631

1,880

,000

,742

2,100

,000

,000

,563

1,757

,001

,370

1,448

,000

,585

1,796

,060

1,512

,000

,610

1,840

,000

,319

1,376

,001

,474

1,607

,002

1,526

,000

,424

1,528

,000

,264

1,302

,003

,135

1,144

,255

Neen

-,052

,949

,213

-,062

,940

,272

ANCIËNNITEIT

-,289

,749

,000

-,292

,747

,000

Dienstverlening Handel, administratie, boekhouding, marketing, enz. OPLEIDING buiten het reguliere onderwijs-systeem (Ja = ref)

BEROEPSSTATUUT (Openbare sector = ref)

Exp (B)

Sign.

,467

1,596

,000

,515

,693

2,000

,000

,741

2,098

,413 ,423


Sign.

(sociaal assistent, orthopedagogie, kinderen jeugdzorg,…) Sociale en economische wetenschappen Letteren en kunsten & vreemde talen Algemeen vormende opleidingen of onbekend

B


,000

Sign.

,000

Zelfstandige 93


Exp (B)

Sign.




B

Exp (B)

Sign.

-,985

,373

,000

1,001

,368

,000

-,667

,513

,000

-,474

,623

,000

Sign.

& helper Bediende - private sector Arbeider - private sector SECTOR (Andere diensten = ref)

,000

,000


,043

1,044

,433

-,403

,668

,000

Bouwnijverheid

-,776

,460

,000

-,754

,470

,001


-,430

,651

,000

-,695

,499

,000


-,732

,481

,000

,349

,000

-,405

,667

,023

,293

,049

Landbouw, jacht, bosbouw en visserij AANTAL WERKNEMERS (<=10 = ref)

1,053 1,228

,010

Tussen 11 en 50

,127

1,135

,005

,201

1,223

,016

Tussen 50 en 499

,122

1,129

,009

,078

1,082

,351

500 en meer

,169

1,185

,004

,244

1,277

,010

SUPERVISIE 94


Exp (B)

Sign.




B

Exp (B)

Sign.

,760

2,139

,000

,615

1,850

,000

-,183

,833

,000

-,227

,797

,000

,715

2,044

,000

,706

2,025

,000

,021

1,021

,897

,061

1,063

,772

Sign.

(Ja = ref) Nee A-TYPISCHE WERKTIJDEN (Ja = ref) Nee ARBEIDSREGIME (Voltijds = ref) Deeltijds CONTRACTTYPE (Vast = ref) Tijdelijk CONSTANT

1,613

PSEUDO R²

0,477

5,017

,000

,418 0,312

1,519

,000

0,374

0,377

95

Tabel 45: Logistische regressie van herkomst, verblijfstijd, onderwijsen tewerkstellingskenmerken op de kans op tijdelijk werk of laag beroepsniveau voor de (hooggeschoolde) beroepsbevolking, EAK 2007 & 2008 Kans op ‘deeltijds-werk’ Totale beroepsbevolking (n= 69906) B VERBLIJFSTIJD * GESLACHT (Autochtoon – man = ref) Autochtoon - vrouw Oudkomer – man Oudkomer – vrouw Nieuwkomer – man Nieuwkomer – vrouw NATIONALITEIT (genaturaliseerde Belg = ref) Andere OESO EU-15 EU+12 Andere niet OESO Turk & Marokk REGIO (Vlaanderen = ref) Brussel Wallonië LEEFTIJD LEEFTIJD² JONGSTE KIND (geen kind of + 18 jaar = 96

Exp (B)

Sign.

Kans op ‘laag beroepsniveau’ Hooggeschoolde beroepsbevolking (n= 27742) Exp B (B)

,000 1,618 ,177 1,390 ,255 1,436

5,044 1,194 4,016 1,290 4,204

,000 ,020 ,000 ,003 ,000

,698 1,024 ,920 1,388 1,604

,316 ,698 ,610 ,003 ,001

1,181 -,061 ,972 ,046 1,011

3,257 ,941 2,644 1,047 2,748

,667 ,923 ,985 1,001

,000 ,000 ,003 ,000 ,000

B

Exp (B)

,000 ,694 ,000 ,772 ,000

-,567 -,112 -,791 ,209 ,583

,567 ,894 ,453 1,233 1,792

,200 ,298 ,019 ,284 ,073

,430 ,183 ,770 ,215 ,812

1,537 1,201 2,161 1,239 2,253

,611 ,853 1,071 1,000

,000 ,000 ,000 ,057 ,000

,000 ,028 ,000 ,023 ,000

,952 -,306 ,568 ,483 ,724

2,592 ,736 1,765 1,621 2,064

,047 ,000 ,001 ,000 ,000

,063 ,064 ,713 ,229 1,185

1,065 1,066 2,039 1,257 3,272

,895 ,775 1,047 ,999

,049 ,000 ,000 ,000 ,098

,756 ,846 ,043 ,446 ,000 ,015

,293 -,598 ,578 ,451 ,753

1,341 ,550 1,783 1,570 2,124

,000 -,111 -,255 ,046 ,000

Sign.

,001

,000

,000 -,492 -,159 ,069 ,000

Sign.


,000

,016

,000 -,404 -,080 -,015 ,001

Sign.

,000

,001 -,360 ,024 -,083 ,328 ,472


,668 ,051 ,285 ,140 ,071 ,120

-,199 -,304 ,017 ,000

,820 ,738 1,017 1,000

,290 ,045 ,610 ,606

Kans op ‘deeltijds-werk’ Totale beroepsbevolking (n= 69906)

ref) 0 tot 6 jaar 7 tot 18 jaar JONGSTE KIND * GESLACHT 0 tot 6 jaar * vrouw 7 tot 18 jaar * vrouw HUISHOUDPOSITIE (Zonder kinderen = ref) Samenwonend met partner met kind(eren) Hoofd éénoudergezin SCHOLINGSNIVEAU (Lager onderwijs of minder = ref) Lager secundair Hoger secundair HO korte type / Professionele bachelor HO lang type / Academische bachelor STUDIEDOMEIN (Genees-, tandheel-, verpleegkunde enz. = ref) Lerarenopleiding en

B

Exp (B)

Sign.

-,200 -,399

,819 ,671

,001 ,000

Kans op ‘laag beroepsniveau’ Hooggeschoolde beroepsbevolking (n= 27742) Exp B (B) -,130 -,827

,878 ,437

,000 1,174 1,054

3,235 2,869

,000 ,000


B

Exp (B)

Sign.

,205 ,000

,039 -,090

1,040 ,914

,551 ,118

,000 1,290 1,506

3,633 4,507

,000

,000 ,000

Hooggeschoolde beroepsbevolking (n= 27742) Exp B (B) ,357 ,317

1,429 1,373

,017 -,232 -,028

,793 ,972

,000

,005 ,693

Sign. ,220 ,234 ,253

-,426 -,425

,653 ,654

,153

,182 ,187 ,062

,360

1,433

,000

,507

1,661

,000

-,088

,916

,053

-,492

,611

,024

-,138

,871

,001

-,057

,945

,442

-,068

,934

,275

-,205

,815

,470

,000

,

,109

1,116

,039

-,174

,840

,001

-,572

,564

,000

ref

ref

ref

-,723

,485

,000

-,162

,851

,000

,000 -,827

,437

,000

,000 -,620 1,113 2,534 2,890

,538

,000

,329

,000

,079

,000

ref

ref

ref

,056

,000

-,167

,847

,250

,000 -,844

,430

,000

,000 -,229

,795

,280

,000 ,666

1,947

,070 97


pedagogiek Computerwetenschappen & gebruik Rechten, notariaat & criminologie Technische wetenschappen en bouwkunde Natuurwetenschappen, levenswetenschappen (inclu biologie, milieukunde) enz. Sociale diensten (sociaal assistent, orthopedagogie, kinderen jeugdzorg,…) Sociale en economische wetenschappen Letteren en kunsten & vreemde talen Algemeen vormende opleidingen of onbekend Dienstverlening Handel, administratie, 98


B

Exp (B)

Sign.

-,689

,502

,000

-,870

-,718

,488

,000

-,500

,607

-,427



Sign.

B

Exp (B)

Sign.

,419

,000

1,213

3,363

,000

,757

2,132

,084

-,709

,492

,000

,455

1,576

,204

,398

1,488

,477

,000

-,657

,519

,000

1,420

4,138

,000

,942

2,564

,005

,652

,000

-,448

,639

,000

1,269

3,556

,000

,937

2,552

,010

-,055

,946

,368

-,036

,965

,673

,732

2,079

,000

1,016

2,761

,019

-,292

,747

,000

-,270

,764

,000

,956

2,600

,000

1,376

3,961

,000

-,201

,818

,001

-,218

,805

,002

,994

2,701

,000

1,029

2,797

,003

-,480

,619

,000

-,823

,439

,000

1,077

2,937

,000

1,177

3,243

,140

-,266 -,471

,766 ,624

,000 ,000

-,664 -,616

,515 ,540

,000 ,000

1,198 1,206

3,314 3,341

,000 ,000

1,995 1,066

7,355 2,903

,000 ,001

Sign.


boekhouding, marketing, enz. OPLEIDING buiten het reguliere onderwijssysteem (Ja = ref) Neen ANCIËNNITEIT BEROEPSSTATUUT (Openbare sector = ref) Zelfstandige & helper Bediende - private sector Arbeider - private sector SECTOR (Andere diensten = ref) Industrie en energie Bouwnijverheid Handel, horeca, vervoer, opslag en communicatie Financiële activiteiten Landbouw, jacht, bosbouw en visserij AANTAL

B

Exp (B)

Sign.

,065 ,004

1,067 1,004

,014 ,001

v


,052 ,005

1,053 1,005

,000


B

Exp (B)

Sign.

,159 ,050

,618 -,022

1,856 ,978

,000 ,000

,000


,448 -,048

1,565 ,953

,000

Sign.

,006 ,000 ,000

,395

1,485

,000

,511

1,667

,000

-,910

,402

,000

,479

1,614

,023

,484

1,622

,000

,986

2,681

,000

1,330

3,779

,000

3,494

32,90 9

,000

,000

,000

,000

,025

-,999 -,981

,368 ,375

,000 ,000

-,723 -,654

,485 ,520

,000 ,000

-1,478 -1,830

,228 ,160

,000 ,000

-,343 -,947

,710 ,388

,083 ,019

-,097

,907

,001

-,156

,855

,009

-,896

,408

,000

,100

1,105

,560

-,331

,718

,000

-,320

,726

,000

-1,021

,360

,000

-,748

,473

,065

-,285

,752

,040

,759

2,135

,027

-2,520

,080

,000

,000

,997

,000

,000

,000

-18,400

,018 99


WERKNEMERS (<=10 = ref) Tussen 11 en 50 Tussen 50 en 499 500 en meer SUPERVISIE (Ja = ref) Nee A-TYPISCHE WERKTIJDEN (Ja = ref) Nee ARBEIDSREGIME (Voltijds = ref) Deeltijds CONTRACTTYPE (Vast = ref) Tijdelijk CONSTANT PSEUDO R²

100


B

Exp (B)

Sign.

-,384 -,480 -,480

,681 ,619 ,619

,000 ,000 ,000

-,352 -,382 -,408

,736

2,088

,000

-,027

,973

,215

,840 -2,611 0,362

2,316 ,073

,000 ,000



Sign.

B

Exp (B)

Sign.

,704 ,682 ,665

,000 ,000 ,000

,317 ,507 ,397

1,373 1,660 1,487

,000 ,000 ,000

,466 ,627 ,465

1,593 1,873 1,593

,020 ,002 ,048

,764

2,147

,000

,586

1,797

,000

,753

2,123

,000

-,021

,980

,572

,448

1,565

,000

,243

1,276

,071

,471

1,602

,000

,564

1,758

,000

,095 -4,303 0,366

1,100 ,014

,073 ,000

,279 -8,061 0,307

1,321 ,000

,132 ,000

,904 -4,074 0,326

2,469 ,017

,000 ,000

Sign.

Tabel 46: Logistische regressie van herkomst, verblijfstijd, onderwijsen tewerkstellingskenmerken op de kans op geen supervisie of langdurige werkloosheid voor de (hooggeschoolde) beroepsbevolking, EAK 2007 & 2008 Kans op ‘geen-supervisie’ Totale beroepsbevolking (n = 69906) B

Exp (B)

VERBLIJFSTIJD * GESLACHT (Autochtoon – man = ref)

Sign.

Kans op ‘langdurige werkloosheid’ Hooggeschoolde beroepsbevolking (n = 27742) B Exp (B)

,000


B

Exp (B)

,000

Sign.

Hooggeschoolde beroepsbevolking (n= 3365) B Exp (B)

,000

Sign.

,000

Autochtoon - vrouw

,616

1,851

,000

,487

1,628

,000

,036

1,037

,568

,020

1,020

,874

Oudkomer – man

,251

1,285

,000

,223

1,250

,010

,455

1,577

,000

,824

2,281

,000

Oudkomer – vrouw

,743

2,103

,000

,626

1,870

,000

,234

1,264

,020

,709

2,032

,000

Nieuwkomer – man

,188

1,207

,007

,136

1,146

,161

,055

1,056

,593

,336

1,399

,091

Nieuwkomer – vrouw NATIONALITEIT (genaturaliseerde Belg = ref)

,743

2,102

,000

,760

2,138

,000

,096

1,101

,384

,380

1,462

,071

Andere OESO

-,502

,605

,023

-,394

,674

,098

-,885

,413

,136

-20,667

,000

,999

EU-15

-,292

,747

,000

-,239

,788

,004

-,402

,669

,000

-,902

,406

,000

EU+12

,478

1,613

,020

,361

1,435

,140

-,610

,543

,005

-,634

,530

,123

Andere niet OESO

,297

1,345

,036

,385

1,469

,035

,035

1,036

,760

-,100

,905

,646

Turk & Marokk

,729

2,072

,002

,851

2,342

,019

,043

1,044

,738

,209

1,232

,523

,000

,000

,000

,000

101

Kans op ‘geen-supervisie’ Totale beroepsbevolking (n = 69906) B

Exp (B)

REGIO (Vlaanderen = ref)

Sign.


,000


B

Exp (B)

,000

Sign.


,000

Sign. ,000

Brussel

,212

1,237

,000

,223

1,250

,000

,893

2,443

,000

,576

1,779

,000

Wallonië

-,043

,958

,051

,009

1,009

,778

,871

2,388

,000

,695

2,004

,000

LEEFTIJD LEEFTIJD²

-,088

,916

,000

-,113

,893

,000

,073

1,076

,000

,101

1,106

,000

,001

1,001

,000

,001

1,001

,000

,000

1,000

,090

,000

,999

,055

JONGSTE KIND (geen kind of + 18 jaar = ref) 0 tot 6 jaar

-,202

,817

,000

-,215

,806

,001

-,241

,786

,010

,059

1,061

,764

7 tot 18 jaar

-,157

,854

,000

-,113

,893

,053

-,396

,673

,000

-,168

,845

,395

,000

,003

,000

JONGSTE KIND * GESLACHT 0 tot 6 jaar * vrouw

-,104

,902

,048

-,040

,961

,570

,333

1,396

,001

-,220

,803

,293


,146

1,157

,003

,109

1,115

,116

,169

1,185

,108

,104

1,110

,638

HUISHOUDPOSITIE (Zonder kinderen = ref) Samenwonend met partner met kind(eren)

102

,000

,142

,049

,011

1,011

,727

,005

,289

,020

1,020

,673

,419

,001

,006

1,006

,931

,528

,174

1,190

,261

Kans op ‘geen-supervisie’ Totale beroepsbevolking (n = 69906) B

Exp (B)

Sign.

Hoofd éénoudergezin SCHOLINGSNIVEAU (Lager onderwijs of minder = ref)

,101

1,106

,024

Lager secundair

-,522

,593

,000

Hoger secundair

-,850

,428

,000

HO korte type / Professionele bachelor HO lang type / Academische bachelor STUDIEDOMEIN (Genees-, tandheel-, verpleegkunde enz. = ref) Lerarenopleiding en pedagogiek Computerwetenschappen & - gebruik Rechten, notariaat & criminologie Technische wetenschappen en bouwkunde Natuurwetenschappen,

Kans op ‘langdurige werkloosheid’ Hooggeschoolde beroepsbevolking (n = 27742) B Exp (B) ,098

1,103


B

Exp (B)

Sign.

,136

,258

1,294

,001

,000

-1,292 -1,912

,275 ,148

,000 ,000


Sign.

,100

1,105

,579

ref

ref

ref

-,158

,854

,090

,000

ref

ref

ref

-,621

,538

,000

-,167

,846

,040

-,398

,672

,000

-,868

,420

,000

-1,038

,354

,000

,000

,378

,382

1,465

,000

,418

1,519

,000

,057

1,059

,737

,289

1,336

,169

,100

1,106

,173

,156

1,168

,052

,196

1,217

,333

,029

1,029

,921

-,372

,690

,000

-,343

,710

,000

-,096

,908

,680

,037

1,038

,886

-,186

,830

,000

-,287

,750

,000

,140

1,150

,275

,202

1,224

,318

-,070

,932

,231

-,045

,956

,486

,135

1,145

,386

,226

1,254

,275 103

Kans op ‘geen-supervisie’ Totale beroepsbevolking (n = 69906)

levenswetenschappen (inclu biologie, milieukunde) enz. Sociale diensten (sociaal assistent, orthopedagogie, kinderen jeugdzorg,…) Sociale en economische wetenschappen Letteren en kunsten & vreemde talen Algemeen vormende opleidingen of onbekend Dienstverlening Handel, administratie, boekhouding, marketing, enz. OPLEIDING buiten het reguliere onderwijssysteem (Ja = ref) Neen

104


B

Exp (B)

Sign.

-,172

,842

,019

-,266

-,359

,698

,000

,269

1,309

-,369



Sign.

B

Exp (B)

Sign.

,766

,002

-,034

,967

,842

,170

1,185

,532

-,323

,724

,000

,151

1,163

,339

,376

1,457

,052

,000

,408

1,504

,000

,323

1,382

,022

,633

1,884

,001

,691

,000

-,091

,913

,608

,081

1,084

,528

-,060

,942

,908

-,426

,653

,000

-,297

,743

,000

,125

1,133

,348

,168

1,183

,485

-,171

,843

,001

-,141

,869

,014

,058

1,060

,649

,297

1,346

,100

,334

1,397

,000

,000 ,438

1,549

,000

Sign.


ANCIËNNITEIT



B

Exp (B)

Sign.

Sign.

-,008

,992

,000

,002

1,002

,262

-,343

,710

,000

-,262

,769

,000

,693

2,000

,000

,711

2,035

,000

B

Exp (B)

Sign.


Sign.

BEROEPSSTATUUT (Openbare sector = ref) Zelfstandige & helper Bediende - private sector Arbeider - private sector SECTOR (Andere diensten = ref)

,000

,000


-,277

,758

,000

-,318

,727

,000

Bouwnijverheid

-,603

,547

,000

-,703

,495

,000


-,138

,871

,000

-,243

,784

,000


,228

1,256

,000

,076

1,079

,185

-,473

,623

,001

-,792

,453

,008

Landbouw, jacht, bosbouw en visserij AANTAL WERKNEMERS (<=10 = ref) Tussen 11 en 50

,008 -,046

,955

,152

,001 -,065

,937

,190 105




B

Exp (B)

Sign.

Sign.

Tussen 50 en 499

-,067

,935

,033

-,052

,949

,271

500 en meer

-,116

,890

,001

-,174

,841

,001

,182

1,199

,000

,190

1,209

,000

,773

2,166

,000

,764

2,147

,000

Tijdelijk

,736

2,087

,000

,582

1,790

,000

CONSTANT

3,391

29,700

,000

2,492

12,087

,000

PSEUDO R²

0,225

B

Exp (B)

Sign.

,118

,000


Sign.

SUPERVISIE (Ja = ref) Nee A-TYPISCHE WERKTIJDEN (Ja = ref) Nee ARBEIDSREGIME (Voltijds = ref) Deeltijds CONTRACTTYPE (Vast = ref)

106

0,210

-2,137 0,200

-3,437 0,169

,032

,000

2.13. Besluit ‘arbeidsmarktpositie’ 2.13.1. Inleiding Een enquête naar de

arbeidsmarktpostie omvat idealiter objectieve en

subjectieve bouwelementen die terug te vinden zijn in: intrede-, marktsegmenten functiekenmerken, indicatoren van kwaliteit van de arbeid, arbeidsoriëntatie en

-ethos

van

werkenden

en

werklozen

en

de

afstemming

tussen

studieniveau/richting en werk (jobmatch). We vinden niet al deze bouwelementen terug in de Enquête naar de Arbeidskrachten (EAK). De blinde vlekken situeren zich voornamelijk met betrekking tot objectieve en subjectieve indicatoren van de ‘kwaliteit van de arbeid’, ‘sociale netwerken’, de ‘jobmatch’ en specifieke migrantenissues zoals verblijfsrecht, diploma-erkenning enz. Ook biedt de EAK ons weinig perspectief voor het voeren van een loopbaanonderzoek. Anderzijds brengt de EAK een groot aantal originele inlichtingen die elders niet beschikbaar zijn. De EAK biedt bijvoorbeeld een betere kennis van: deeltijdse arbeid, arbeidsduur, vormen van tijdelijke arbeid, werkloosheidsduur en zoekfrequentie, het opleidingsniveau van de bevolking, de deelname aan opleidingen. Bijkomend is het mogelijk om vergelijkbare statistieken op te stellen op supra-nationaalniveau. Voldoende argumenten

om

in

onze

zoektocht

naar

de

‘arbeidsmarktpositie

van

(hoog)geschoolde immigranten’ de EAK gegevens van naderbij te bekijken. Echter, de relatief kleine omvang van het aantal vreemdelingen in de steekproef brengt met zich mee dat een zeer gedetailleerde opsplitsing onbetrouwbare gegevens oplevert. Om het aantal steekproefelementen te verhogen zijn de de gegevens van 2007 en 2008 samengenomen. De cijfers uit de tabellen zijn opgesteld op basis van het gewogen gemiddelde van deze twee bevragingsjaren.

2.13.2. Bivariate analyses We bespreken de meest opvallende resultaten volgen nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd. We verwachten dat de interactie tussen deze twee variabelen wellicht een belangrijke voorspeller is voor de arbeidsmarktpositie. Indien relevant bekijken we ook de cijfers volgens geslacht, leeftijd en regio. Verder besteden

we

hooggeschoolde ‘Turken’ of

bijzondere

aandacht

immigranten.

Naast

aan

de

‘native

arbeidsmarktsituatie

van

en

Belgen’,

genaturaliseerde

de

‘Marokkanen’ bestaan de vier onderscheidde nationaliteitsgroepen

uit: ‘EU-15’ onderdanen (die zogenaamde oude lidstaten van de Europese unie omvatten); ‘EU+12’ onderdanen (de zogenaamde ‘nieuwe’ EU-lidstaten sinds de

107

twee verruimingsoperaties in 2004 en 2007) en ‘Andere-OESO’ en ‘Andere nietOESO’ onderdanen. Uit de EAK-gegevens van 2007 & 2008 blijkt dat 87% van de beroepsbevolking geen immigrant is. De resterende 13% van de beroepsbevolking die wel in een ander land dan België geboren is, vertegenwoordigen samen een kleine 950000 personen en bestaan voor iets meer dan 7% uit zogenaamde ‘nieuwkomers’. Dit zijn, althans in onze benadering, immigranten die maximum 10 jaar op het Belgische grondgebied verblijven. De andere immigranten omschrijven we als ‘oudkomers’. Zij verblijven langer dan 10 jaar op het grondgebied. Als we een opsplitsing maken volgens de gewesten dan, valt vooral het groot aandeel nieuw- en oudkomers in het Brussels Hoofdstedelijk Gewest op. Samen maken zij 44% van de totale beroepsbevolking uit (bestaande uit respectievelijk 23% nieuw- en 21% oudkomers Gemiddeld is 28% van de beroepsbevolking hooggeschoold, voor de ‘native born’

(of

Belgische

autochtonen)

bedraagt

dit

29%.

Het

gemiddelde

opleidingsniveau varieert tussen de verschillende categorieën vreemdelingen. De scholingsgraad is het hoogst voor de onderdanen van de categorie ‘Andere OESO’. De Marokkanen (12%) maar vooral de Turken (6%) zijn het minst van al hooggeschoold. In het algemeen stellen we vast dat nieuwkomers

hoger

geschoold zijn dan oudkomers (30% versus 23%). Genaturaliseerde Belgen en vreemdelingen hebben een lagere activiteits- en tewerkstellingsgraad dan autochtonen enerzijds omdat een groter aandeel onder hen inactief is, anderzijds omdat de actieven minder gemakkelijk werk vinden. De werkloosheidsgraad van allochtonen en vreemdelingen is, behoudens voor de EU-15, disproportioneel hoog. Zij die werkloos zijn hebben het ook minder eenvoudig om werk te vinden, ze moeten gemiddeld genomen langer zoeken naar een betrekking. De kloof met de autochtonen is het grootst voor niet-EU-burgers en vooral voor Turken en Marokkanen. Het aandeel werkenden ligt voor nieuwkomers iets hoger dan voor oudkomers maar is wel nog relatief ver verwijderd van diegenen die ‘altijd’ al in België wonen (64%). Uit nationale en internationale arbeidsmarktstatistieken blijkt scholing een positief effect te hebben

op

de


en

een

negatief

effect

op

de

werkloosheidsgraad. De situatie voor de hooggeschoolden ziet er ook in België helemaal

anders

uit.

Een

groter

aandeel

van

de

hooggeschoolde

beroepsbevolking werkt; zij zijn minder inactief en minder werkzoekend. Dit hoger aandeel werkenden geldt voor alle groepen. Er blijven wel nog aanzienlijke verschillen bestaan in het aandeel werkenden tussen enerzijds nieuw108

en oudkomers en anderzijds diegenen die ‘altijd’ al in België wonen

(respectievelijk 72%, 76% en 85%). Hooggeschoolde nieuwkomers werken wel relatief

minder

dan

hooggeschoolde

oudkomers

en

zijn

relatief

vaker

werkzoekend of inactief. Verder stellen we vast dat de hooggeschoolde vrouwelijke nieuwkomers relatief minder werken en vaker inactief zijn dan de hooggeschoolde mannelijke nieuwkomers. Maar verschillen in opleidingsniveau volstaan wellicht niet om verschillen in werkloosheidsgraad te verklaren. Zelfs binnen

éénzelfde

werkloosheidsgraad

studiedomein van

zijn

er

autochtonen,

aanzienlijke

verschillen

genaturaliseerde

in

Belgen

de en

vreemdelingen. Algemeen gesproken is de werkzaamheidsgraad binnen alle studiedomeinen het hoogst voor de autochtonen, gevolgd door ouden nieuwkomers.

In nogal wat studiedomeinen is de werkzaamheidsgraad van

nieuwkomers hoger dan deze van oudkomers. Binnen de studiedomeinen zien we wel nog relatief grote verschillen naargelang de nationaliteitsgroep waartoe men behoort

(Belgische autochtonen en genaturaliseerden, EU-27 of de

categorie ‘Andere). Algemeen gesproken geldt binnen elk studiedomein dat de werkzaamheidsgraad van de EU-27, deze van de autochtonen benadert, gevolgd door de genaturaliseerde Belgen. Enkele risicofactoren voor langdurige werkloosheid (> 1 jaar) zijn op basis van

de

bivariate

beroepsbevolking),

analyses: een

lage

leeftijd

(het

ouder

scholingsgraad

segment

en

voor

van

de

bepaalde

nationaliteitsgroepen een relatief geringe verblijfstijd. Maar het beschikken over de Belgische nationaliteit

en een hogere scholingsgraad biedt ook niet altijd

afdoende bescherming. Zo scoren de hooggeschoolde genaturaliseerde Belgen (45%) hoger in het segment van de langdurig werklozen dan de andere categorieën. 78% van de beroepsbevolking is voltijds tewerkgesteld. De

verschillen

naargelang nationaliteit(sgroep) of verblijfstijd zijn eerder gering. ‘Andere OESO’ onderdanen zijn relatief het meest voltijds tewerkgesteld (86%) en de ‘Andere niet-OESO’ onderdanen’ het minst (74%).

Het verschil tussen mannen en

vrouwen daarentegen is meer uitgesproken (93% van de mannen zijn voltijds tewerkgesteld tegenover 59% van de vrouwen). Deze verschillen tussen mannen en vrouwen vinden we in dezelfde grootorde terug in alle onderscheidde nationaliteits- en verblijfsgroepen. Alle andere nationaliteitsgroepen dan de ‘native’ beroepsbevolking zijn relatief minder

vaak

met

een

vast

contract

tewerkgesteld.

Vooral

niet-EU-

loontrekkenden zijn in verhouding meer tewerkgesteld onder een tijdelijke arbeidsovereenkomst. Dit geldt in het bijzonder voor de Marokkaanse vrouwen (63%). Een geringe verblijfstijd doet de kans op een tijdelijk contract aanzienlijk 109

toenemen. Het percentage tijdelijk tewerkgestelden schommelt tussen de 23% en 29%. Hooggeschoolde nieuwkomers hebben minder kans op een vast contract dan de groepen met een langere verblijfstijd. Naast scholing blijkt ook leeftijd een belangrijke determinant te zijn: hoe jonger, hoe groter de kans op een tijdelijk contract. Vrouwen zijn voornamelijk tewerkgesteld als bediende in de private sector binnen de openbare sector.

of

Mannen vinden we frequenter als arbeider in de

private sector of als zelfstandige terug. Vreemdelingen hebben vaker een arbeidersstatuut en vooral Turken en Marokkanen voeren in verhouding meer handenarbeid uit. Het merendeel van de beroepsbevolking werkt als bediende of als arbeider binnen de private sector. Turken, Marokkanen en ‘Andere nietOESO’

zijn

oververtegenwoordigd

als

arbeider.

Binnen

de

groep

van

zelfstandigen zien we voornamelijk ‘EU+12 onderdanen’verschijnen en meer bepaald de nieuwkomers onder hen. Nieuwkomers zijn, niettegenstaande de relatief hogere scholingsgraad, vaker dan oudkomers als arbeider tewerkgesteld in de private sector; maar vooral het verschil met de Belgische ‘native’ bevolking is beduidend. Er zijn opvallend veel hooggeschoolde Turken/Marokkanen tewerkgesteld als arbeider in de private sector; en vooral voor de nieuwkomers onder hen loopt dit op tot 43%. Maar de hoofdmoot onder de hooggeschoolden vindt hun weg als bediende binnen de private sector. Het

merendeel

van

de

tewerkgestelden

werkt

in

de

dienstensector.

Vreemdelingen zijn relatief gezien oververtegenwoordigd in de handel, horeca en bouwnijverheid en ondervertegenwoordigd in de meeste dienstensectoren. Turken en Marokkanen werken vooral in de sector ‘Handel, horeca, vervoer, opslag en communicatie’ en in de sector ‘Industrie en energie’. Turken vinden we meer dan gemiddeld in de bouwsector terug (20% tov. 7%).

Dit geldt

eveneens en nog meer uitgesproken voor de EU+12-onderdanen (36%) en meer bepaald de mannelijke ‘EU+12 onderdanen’(62%). Verblijfstijd heeft ‘an sich’ weinig invloed op de tewerkstellingssector. Handenarbeiders zijn voornamelijk terug te vinden bij de Marokkanen, Turken (beiden 59%) Algemeen gesproken neemt het aandeel hoofdarbeiders toe met de verblijfstijd. Nieuwkomers verrichten in verhouding vaker hoofdarbeid dan oudkomers. Niettemin is de stijging van de scholingsgraad (+7%) groter dan de verschuiving van hand- naar hoofdarbeid (+3%) tussen ouden nieuwkomers. We zien weinig verschillen onderling de hooggeschoolde nationaliteitsgroepen. 27% van de mannen en 14% van de vrouwen heeft een leidinggevende functie. De verschillen tussen mannen en vrouwen vinden we terug binnen alle verschillende nationaliteitsgroepen en dit ongeacht het scholingsniveau. Vooral 110

vreemdelingen (exclusief EU-15) oefenen weinig supervisie uit. Verblijfstijd is hierbij van gering belang. Maar ook brengt scholing weinig soelaas voor de vreemdelingen (exclusief EU-27). 44% van de werkende beroepsbevolking werkt op een ‘high-skilled’ niveau; 46% op een ‘intermediate niveau’ en 10% op een ‘low skilled’ niveau. We zien grote verschillen naargelang de nationaliteit. Vooral de Turken, Marokkanen en de categorie

‘Andere

niet-OESO’

werken

relatief

minder

op

het

hoogste

beroepsniveau. We vinden hen, samen met de ‘EU+12 onderdanen’meer dan gemiddeld terug op het laagste beroepsniveau. In het algemeen zien we weinig verschuivingen in het beroepsniveau tussen nieuw- en oudkomers. Voornamelijk hooggeschoolde Turken/Marokkanen en ‘Andere niet-OESO’ onderdanen werken in geringe mate op het hoogste beroepsniveau (respectievelijk 38% en 44% tegen gemiddeld 78%). 15% en 14% van de hooggeschoolden onder hen werkt op het laagste beroepsniveau.

2.13.3. Multivariate analyses Voor de totale beroepsbevolking kunnen we zeggen dat alle opgenomen variabelen significant zijn (op significantieniveau α = 0,001 tenzij anders vermeld). In de modellen werd gecontroleerd voor het bevragingsjaar (2007 & 2008), om zo eventuele periode-effecten te ondervangen. Het effect was niet significant op niveau (0,001) en werd daarom niet weerhouden. De beste arbeidsmarktpositie, op basis van het interactie-effect tussen verblijfstijd en geslacht, vinden we terug voor mannelijke autochtonen (= referentiecategorie): zij hebben in vergelijking tot mannelijke of vrouwelijke immigranten (ouden nieuwkomers) de hoogste tewerkstellingskans, de laagste kans op ‘langdurige werkloosheid’, de laagste kans op ‘tijdelijk werk’, de laagste kans op ‘deeltijds werk’, de laagste kans op tewerkstelling op een ‘laag beroepsniveau’ en de hoogste kans om ‘supervisie’ uit te oefenen. De slechtste arbeidsmarktpositie daarentegen vinden we terug bij de vrouwelijke immigranten: zij hebben de laagste tewerkstellingskans, de meeste kans op werk op een laag beroepsniveau en de minste kans om supervisie uit te oefenen. Naar

nationaliteitsgroep,

met

de

genaturaliseerde

Belgen

als

referentiecategorie, vinden we significant de beste arbeidsmarktpositie terug voor de EU-15 onderdanen: zij hebben de hoogste tewerkstellingskans, de laagste kans op langdurige werkloosheid, de laagste kans op tijdelijk werk (α = 0,05), de laagste kans op tewerkstelling op een laag beroepsniveau en de grootste kans om supervisie uit te oefenen. De slechtste arbeidsmarktpositie vinden

we

voor

de

Turken

&

Marokkanen:

zij

hebben

de

laagste 111

tewerkstellingskans, de hoogste kans op een laag beroepsniveau en de laagste kans om supervisie uit te oefenen (α = 0,02). Enkele indicatoren schuiven Vlaanderen naar voor als de regio met de hoogste kans

op

een

goede

arbeidsmarktpositie.

We

vinder

er:

de

hoogste

tewerkstellingskans, een (veel) minder hoge kans op langdurige werkloosheid en de hoogste kans op een vast contract. 20 Het effect van leeftijd op de arbeidsmarktpositie is veelal van niet-lineaire aard: algemeen gesproken verbetert de arbeidsmarktpositie met een toename van de leeftijd, maar zien we op een gegeven moment een omslagpunt waarna de arbeidsmarktpositie verslechtert. Echter, de nodige voorzichtigheid is hierbij geboden gezien de EAK een cross-sectionele survey is waarbij leeftijdseffecten mogelijke achterliggende periode- of cohorte-effecten verhullen. Kinderen en dan voornamelijk jonge kinderen blijken vooral voor vrouwen de arbeidsmarktpositie te beïnvloeden: de tewerkstellingskans daalt, de kans op langdurige werkloosheid verhoogt, de kans op deeltijdse arbeid verhoogt. Bijkomend stellen we een verhoogde kans vast dat het hoofd van een éénoudergezin ‘langdurig werkloosheid’ is. De laaggeschoolden hebben de slechtse arbeidsmarktpositie: zij hebben de hoogste kans om niet te werken, de hoogste kans om langdurig werkloos te zijn, de

hoogste

kans

op

deeltijdse

arbeid,

de

hoogste

kans

op

een

laag

beroepsniveau en de laagste kans om supervisie uit te oefenen. Het studiedomein of de studierichting (gegroepeerd) blijkt ook van belang voor de arbeidsmarktpositie. De meest favorabele arbeidsmarktpositie vinden we voor

afgestudeerden

in

de

(para-)medische

wetenschappen.

Een

aantal

studiedomeinen die een verlaagde tewerkstellingskans vertonen, hebben een verhoogde kans op een tewerkstelling met een tijdelijk contract. Dit zijn met name ‘algemeen vormende opleidingen’ (die resulteren in een getuigschrift) en ‘letteren, kunsten en vreemde talen’. Anciënniteit doet de arbeidsmarktpositie verbeteren: de kans op een tijdelijk contract en op een ‘laag beroepsniveau’ verkleint en de kans om supervisie uit te oefenen vergroot.

20

Langs de andere kant vinden we evenwel een verhoogde kans op tewerkstelling op een laag beroepsniveau. Dit roept de vraag op naar achterliggende oorzaken. We denken hierbij bijvoorbeeld aan een verschillend arbeidsaanbod en/of verschillend activeringbeleid van werkzoekenden. 112

Tewerkstelling in de openbare sector en bedienden in de private sector hebben in

vergelijking

met

arbeiders

in

de

private

sector

een

betere

arbeidsmarktpositie: de kans op tijdelijk werk of een laag beroepsniveau verkleint en de kans om supervisie uit te oefenen

vergroot. De sector van

tewerkstelling blijkt geen goede voorspeller te zijn voor de arbeidsmarktpositie doordat het plaatje ambigu lijkt: zo heeft men in de financiële sector, minder dan in andere sectoren, de kans om supervisie uit te oefenen (wat misschien het horizontaal karakter van de bedrijfsstructuur weerspiegelt) maar, net zoals in de bouwsector, meer kans op een vaste betrekking. Voor de dienstensector is het plaatje dat naar voor komt misschien wat éénduidiger: zij werken vaker deeltijds en op een laag beroepsniveau.

Anderzijds blijkt het binnen de dienstensector

met de werkzekerheid (uitgedrukt in het al dan werken met een tijdelijk contract) minder slecht gesteld dan in de industriële- en energiesector. Het is met ander woorden moeilijk om sectoren éénduidig als (on)gunstig te labelen (althans op basis van de indicatoren waarover we beschikken). De grootte van de onderneming blijkt niet veel invloed uit te oefenen op de arbeidsmarktpositie. Werknemers van kleine ondernemingen (van maximum 10 werknemers) komen er in het algemeen niet slechter uit dan werknemers van grotere ondernemingen. Werken volgens a-typische werkttijden resulteert, volgens onze beschikbare indicatoren, niet noodzakelijkerwijs in een slechte arbeidsmarktpositie. Het beeld is eerder ambigu. Zo vergroot het de kans op tijdelijk en deeltijds werk, maar verhoogt het de kans op een hoger beroepsniveau en het uitoefenen van supervisie. In

grote

lijnen

liggen

de

resultaten

voor

de

hooggeschoolde

beroepsbevolking in het verlengde van de totale beroepsbevolking. Dit is in tegenstelling tot de verwachting dat scholing de ‘human capital gap’ met de autochtone

Belgen

arbeidsmarktpositie

zou zou

dichten

en

gedicht

dat

hierdoor

worden.

De

ook

de

kloof

resultaten

in

van

de de

interactievariabele van verblijfstijd (autochtoon, ouden nieuwkomer) en geslacht,

weerspiegelt

tewerkstellingskans

in

voor

het de

algemeen

een

hooggeschoolde

meer

uitgesproken

immigranten

en

een

slechte meer

uitgesproken kans op langdurige werkloosheid of tewerkstelling op een laag beroepsniveau. Dit geldt niet voor de hooggeschoolde autochtone vrouwen wiens tewerkstellingskans meer convergeert met deze van de autochtone mannen en/of waarbij de verschillen tussen beide niet langer significant blijken. Hetzelfde

zien

we

gebeuren

bij

de

nationaliteitsvariabelen

die

bij

de

hooggeschoolden onder controle van verblijfstijd vaak niet langer significant blijken met uitzondering van de ‘EU-15 onderdanen’ die veelal significant beter 113

blijven scoren dan de referentiecategorie (genaturaliseerde Belgen) en de Turken en Marokkanen die veelal significant slechter blijven scoren dan de referentiecategorie. Niettegenstaande de nodige voorzichtigheid aan de dag moet gelegd worden gezien er een aantal, vermoedelijk belangrijke, variabelen ontbreken (zie bv. De koning ea., 2008), tonen de resultaten aan dat het belangrijk is een onderscheid te maken tussen enerzijds Belgische autochtonen en anderzijds genaturaliseerde Belgen en vreemdelingen. De arbeidsmarktpositie van de tweede categorie is met uitzondering van de EU(-15) en OESO-onderdanen, zelfs onder controle van de scholingsgraad, slechter dan van de eerste. Maar ook en vooral blijkt de verblijfstijd een belangrijke determinant te zijn. We kunnen ons de vraag stellen of dit ook geldt voor ‘overkwalificatie’; een thema dat we in het volgend hoofdstuk bespreken.

114

3. Job(mis)match volgens verblijfstijd & nationaliteit Vooraleer van start te gaan met het cijfermateriaal van de EAK buigen we ons eerst over de literatuur. 21 We staan stil bij de maatschappelijke relevantie van het thema, het concept, de soorten (mis)match en de gevolgen hiervan en het bestaand empririsch materiaal.

3.1. Het maatschappelijk- & individueel belang van job(mis)match Het element van ‘overkwalificatie’ heeft een groot individueel & maatschappelijk belang en verdient een plaats in een reeks van fundamentele debatten die het domein van migratie en discriminatie ver overschrijden. We vermelden alvast enkele queestes: -

Hoe lang & wat studeren: welke studiedomein geeft de beste return op de arbeidsmarkt? Tot op welke hoogte en waar liggen de verantwoordelijkheden

van

het

arbeidsmarktbemiddelaars,

sectorfondsen

onderwijs, en

de

werkgevers

met

betrekking tot onderwijs, opleiding en levenslangleren? Aan welke afgestudeerden heeft de arbeidsmarkt behoefte, hoe vinden zij hun plaats op de arbeidsmarkt en welke plaats komt hun toe? Welk soort overheidsinterventies, gaande van

stimulering tot regulering, zijn

gewenst binnen het domein van de studiekeuze? Wat is het maatschappelijk draagvlak voor een beperking van een vrije studiekeuze in minder marktgerichte opleiding? -

Discriminatie immigrant

op

de

meer

arbeidsmarkt:

diploma’s

hebben

moet in

een

‘allochtoon’

vergelijking

met

of een

‘autochtoon’ vooraleer hij/zij een aanvaardbare keuze wordt voor een

werkgever?

genderdebat.

Een

Wie

gelijkaardige

heeft

in

vraag

objectieve

horen

we

termen

de

in

het

meest

achtergestelde positie op de arbeidsmarkt? Bestaat er alleen een zogenaamd ‘glazen plafond’ voor vrouwen of vinden we zulk plafond ook terug bij allochtonen en immigranten? 22 Is dit ook een ‘glazen’

21

Deze bespreking is grotendeels literatuurstudie. (Geets, 2009)

gebaseerd

op

de

reeds

eerder

verschenen

22 De vergelijking tussen enerzijds mannen & vrouwen in combinatie met een verschillende verblijfstijd en/of herkomst kan interessante inzichten opleveren voor politiek 115

plafond of lijkt dit toch wat minder doorzichtig? Zijn de oorzaken en/of oplossingen hiervoor dezelfde? -

Arbeidsintegratie van nieuw- en oudkomers: hoe verloopt de arbeidsmarktintegratie van (hoog)(geschoolde) immigranten?

Hoe

verloopt de arbeidsintegratie van de ‘EU+12 onderdanen’die sinds de toetreding in 2004 en 2007 gemakkelijker toegang krijgen tot onze arbeidsmarkt? -

Arbeidsmigratie: Binnen de Europese Commissie leefde onder de gewezen EC-commissaris van Justitie Frattinni manifest een debat over het aantrekken van hooggeschoolde arbeidsmigranten. Dit debat moet ons inziens verrijkt worden met een debat over wat er op dit moment gebeurt met het aanwezig (latent) talent op de arbeidsmarkt.

3.2. Soorten (mis)match In de literatuur kan men twee soorten mismatchen onderscheiden. Van verticale mismatch of mismatch wat het niveau betreft is er sprake als het onderwijsniveau, gemeten in het aantal jaren scholing of het niveau van het diploma, niet overeenstemt met het niveau van de baan die wordt uitgeoefend. Zo kan een persoon ‘overgeschoold’ zijn (te hoge kwalificaties voor de baan) of ‘ondergeschoold’ (te lage kwalificaties voor de baan). Verticale mismatch zegt met andere woorden tot op zekere hoogte iets over het over- of onderaanbod van een bepaald opleidingsniveau. Beleidsmatig is de studie hiervan interessant voor het beoordelen van over- of onderinvestering in scholing. Horizontale of inhoudelijke mismatch heeft betrekking op de discrepantie tussen het domein van de opleiding en het domein van de job. Horizontale mismatch kan gezien worden in een context van een over- of onderaanbod van afgestudeerden uit een bepaalde onderwijsrichting. Indien er te veel schoolverlaters zijn in een bepaalde richting in vergelijking met de vraag, dan spreekt men van een aanbodoverschot. In het andere geval is er een tekort wat aanleiding kan geven tot het bestaan van knelpuntberoepen. (Humblet, 2007) De Grip (1987) maakt bijkomend nog een onderscheid tussen ‘open’ en ‘verborgen’ scholingsdiscrepanties (of mismatch) afhankelijk van het feit dat deze voorkomt bij respectievelijk werklozen of werkenden. Het idee is dat men door een slechte ‘fit’ tussen scholing- en arbeidsmarktbehoeftes ook werkloos kan geraken. & beleid met betrekking tot prioriteiten (bv. in het debat streefcijfers versus quota). 116

Tabel 47: Vormen van scholingsdiscrepanties (De Grip, 1987)

Horizontaal

Verticaal

Open

Verborgen

Verkeerde scholing

Verkeerde scholing

werklozen

werkenden

Overscholing of

Onderbenutting of

onderscholing werklozen

overbenutting van werkenden

Volgens Humblet (2007) is het

belangrijk erop te wijzen dat

er

een

wisselwerking bestaat tussen verticale en horizontale mismatch. Indien een werknemer niet in het domein van zijn gevolgde studie werkt, is het weinig waarschijnlijk dat hij in een positie werkt op het niveau van zijn diploma. Het ontbreekt de werknemer immers aan kennis op dat specifieke terrein, en daarom

zal

hij

overgeschoold is.

genoegen

moeten

nemen

met

een

baan

waarvoor

hij

23

In de realiteit is de scheiding tussen verticale en inhoudelijk mismatch niet altijd duidelijk.

Om dit te illustreren maken we gebruik van een schematische

voorstelling van Humblet (2007). Tabel 48: Wisselwerking verticale – horizontale mismatch (Bron: Humblet, 2007)

Verticale

Horizontale mismatch (HMM)

mismatch (VMM) Richting A

Richting B

VM

VM + HM*

VM + HMM

Midden

VMM

VMM + HM

VMM + HMM*

Laaggeschoold

VMM

VMM + HM

VMM + HMM

Hoog

VM(M) = Verticale (mis)match; HM(M) = Horizontale (mis)match

23

Dit wordt bevestigd door het empirisch onderzoek van Binder (2007). De variabele ‘tewerkstelling in het beroep waar oorspronkelijk voor gestudeerd werd’, bleek een van de belangrijkste variabelen om overscholing te verklaren. 117

Stel dat iemand afstudeert met een diploma van het hoger onderwijs dat aansluit bij onderwijsrichting A. Zolang de werknemer terechtkomt in kolom A, is er geen sprake van horizontale mismatch. In kolom B heeft hij hier wel mee te maken. Blijft hij in een job op zijn niveau wordt hij niet geconfronteerd met een verticale mismatch. In rij 2 en 3 is hij daarentegen ook nog eens overschoold. (Humblet, 2007, p. 31)

3.3. Gevolgen van ‘mismatch’ op basis van empirie De gevolgen van een jobmismatch blijken aanzienlijk. Het effect van een mismatch (verticaal en horizontaal) op loon, jobtevredenheid en zoekgedrag naar een nieuwe betrekking (job turnover of jobmobiliteit), is al in verschillende studies onderzocht, onder meer door Allen en van der Velden (2001), GarciaEspejo en Ibanez (2006), Bender en Heywood (2006) en Verhaest (2006). Doorgaans wordt uit deze onderzoeken geconcludeerd dat mismatch leidt tot lagere lonen, lagere jobtevredenheid en een hogere jobmobiliteit, wat niet wenselijk is voor werknemer (en werkgever). (Humblet, 2007, p. 17)

3.3.1. Tijdelijk of permanent? Volgens Groot en Maassen van den Brink (1998) zijn de individuele en maatschappelijke gevolgen van overscholing groter in het geval van permanente overscholing dan in het geval van tijdelijke overscholing. Meer recent toetste Wolbers (2008) de val- versus de brughypothese met betrekking tot het effect van overscholing bij arbeidsmarktintrede op de latere arbeidsmarktsituatie

van

individuen

in

Nederland.

Als

het

gaat

om

de

langetermijngevolgen van een slechte start op de arbeidsmarkt, dan kunnen twee contrasterende hypothesen worden opgesteld: de val- en brughypothese. De eerstgenoemde hypothese benadrukt de permanente, negatieve gevolgen van een slechte start voor de latere arbeidsmarktsituatie van individuen. Overgangen tussen (perioden van) werkloosheid en tijdelijk werk onderstrepen het kwetsbare karakter van de loopbaan van degenen met een gebrekkige intrede op de arbeidsmarkt. De laatstgenoemde hypothese – ook wel als springplankhypothese bekend – legt de nadruk op het tijdelijke karakter van eerste banen, die als vluchtig en vergankelijk kunnen worden bestempeld. Baanmobiliteit is bedoeld om initiële misallocaties te corrigeren. Volgens Wolbers (2008) zijn er op zijn minst vier theorieën die voorspellen dat een slechte start op de arbeidsmarkt blijvende, nadelige gevolgen heeft voor de latere arbeidsmarktsituatie van individuen.

118

In de eerste plaats wordt een slechte start als een val bestempeld door de segmentatietheorie. Op basis hiervan kan worden verwacht dat een slechte start vaker voorkomt op de secundaire dan op de primaire arbeidsmarkt. Gegeven

het

feit

dat

er

amper

mobiliteit

is

tussen

beide

arbeidsmarktsegmenten, zitten jongeren die de secundaire arbeidsmarkt hebben betreden, vaak ‘gevangen’ in hun tijdelijke en marginale positie en hebben zij als gevolg daarvan nauwelijks enig perspectief op een betere en meer stabiele arbeidsmarktpositie. In

de

tweede

plaats

veronderstelt

de

signaaltheorie

(Spence

1973)

permanente, negatieve effecten van een gebrekkige start op de arbeidsmarkt. Deze theorie benadrukt het belang van signalen die potentiële werknemers afgeven om het probleem van onvolledige informatie over hun capaciteiten voor werkgevers te helpen oplossen. Wanneer schoolverlaters de arbeidsmarkt betreden, hebben werkgevers geen andere informatie over hun capaciteiten dan de diploma’s behaald in het onderwijs en om die reden gebruiken zij deze als voornaamste selectiecriterium. Naarmate de beroepsloopbaan voortschrijdt, des te meer kunnen werkgevers hun selectie baseren op de arbeidsmarktervaring en voorgeschiedenis van individuen, kenmerken die wellicht een meer geldige afspiegeling zijn van wat iemand kan dan diploma’s. Met andere woorden: naast opleiding fungeert de arbeidsmarktloopbaan van individuen als een signaal voor hun mogelijke capaciteiten. Werkgevers zijn waarschijnlijk geneigd te denken dat er iets mis is met personen die in een tijdelijke aanstelling of in een baan onder hun niveau zijn gestart (wat betreft kennis en vaardigheden, motivatie, enzovoort), wat veroorzaakt dat zij ook in de toekomst in een marginale arbeidsmarktpositie verstrikt blijven. Deze stigmatisering kan ook een invloed hebben op de betrokken personen zelf. De negatieve signalen die zij ontvangen van werkgevers tast mogelijkerwijs hun (zelf)vertrouwen aan als het gaat om het vinden van een stabiele positie in de (nabije) toekomst. Ook de ‘job-competition theorie’ (Thurow, 1975) ziet overkwalificatie eerder als een permanent fenomeen. Deze theorie ordent werknemers op een denkbeeldige aanwervingsrij waarbij de eerst geordenden de beste kans hebben om aangeworven te worden. De positie in de rij wordt bepaald door de investeringskost die werkgevers denken te moeten investeren waarbij opleiding een ‘proxy’ is van ‘trainingskost’. In een model van ‘job competition’ veronderstelt men dat het aantal werkzoekenden groter is dan het aantal vacante plaatsen waarbij werkgevers werknemers zonder werkervaring selecteren op basis van hun scholingniveau. Dit

kan

leiden

tot

het

zogenaamde

‘crowding

out’

van

de

minder 119

hooggeschoolden. Dit mechanisme zou versterkt worden wanneer het zeer kostelijk is om de lonen aan te passen (met andere woorden bij beperkte loonconcurrentie),

waardoor

bedrijven

de

jobvereisten

voor

‘lower

level’

beroepen zullen verhogen. 24 (Sloane, 2003) Werknemers zullen bereid zijn dit te aanvaarden indien het inkomen en de economische waarde van vaardigheden waarop beroep wordt gedaan, het zogenaamde ‘reservatie inkomen’ overstijgt. Werkervaring en accumulatie van menselijk

kapitaal

leidt

tot

promotie

of

betere

opportuniteiten

elders.

Werkloosheid blijkt een katalysator te zijn voor ‘skill bumping’. In de derde plaats claimt de theorie van het menselijk kapitaal (Becker 1964) dat een slechte start op de arbeidsmarkt langdurige, nadelige gevolgen heeft voor de (verdere) opbouw van menselijk kapitaal. Arbeidsmarktervaring wordt beschouwd als de manier om menselijk kapitaal op te bouwen tijdens de beroepsloopbaan. Het staat voor de hoeveelheid scholing die vereist is om adequaat te kunnen functioneren op de arbeidsmarkt. Werkgevers streven ernaar om de scholingskosten van werknemers zo laag mogelijk te houden en daarom vinden zij individuen met relevante werkervaring aantrekkelijker dan diegenen zonder ervaring, omdat eerstgenoemden over meer (bedrijfs- of beroeps-) specifieke kennis en vaardigheden beschikken. Het is volgens deze theorie evident dat een gebrekkige start op de arbeidsmarkt de opbouw van menselijk kapitaal ondermijnt, omdat tijdelijk werk vaak leidt tot een verlies aan productieve vaardigheden en een gebrek aan ervaring. Er wordt gesteld dat werkgevers overscholing als een compensatie daarvoor gebruiken (Groot en Maassen van den Brink 1996). Daarnaast zijn werkgevers terughoudend als het gaat om (scholings)investeringen in tijdelijke en/of overgeschoolde werknemers, vanwege de geringere terugverdientijd van deze investeringen als gevolg van het riscio dat zij het bedrijf of organisatie voortijdig verlaten (Psacharapoulos 1987). (Wolbers, 2008) Er zijn daarentegen ook theoretische aanknopingspunten die stellen dat de nadelige gevolgen van een gebrekkige arbeidsmarktintrede verdwijnen tijdens de latere beroepsloopbaan van individuen. De neoklassieke theorie gaat ervan uit dat deze frictie slechts een tijdelijk karakter heeft doordat er aanpassingen gebeuren langs de kant van individuen zowel als langs de zijde van werkgevers. Overscholing is veelal het resultaat van onvolledige informatie over de feitelijke capaciteiten van werknemers en over de kenmerken van banen

24

Zo blijkt uit een studie van Cockx en Dejeneppe (2002) dat 43% van de ontslagen werknemers die een nieuwe job vonden ‘overgekwalificeerd’ zijn. 120

die werkgevers aan te bieden hebben (Logan 1996). Volgens Hartog (1998, in Groot en Maassen van den Brink eds.) is een mogelijke verklaring van verticale mismatch de imperfecte informatie waarover werknemers beschikken bij het zoeken naar een goede aansluiting tussen onderwijs en beroep. Naarmate jongeren langer op de arbeidsmarkt vertoeven, hebben ze meer informatie ter beschikking en zullen ze bijgevolg banen vinden die meer aansluiten bij hun studieniveau. Volgens hem daalt de frequentie van overscholing wanneer de leeftijd en de ervaring stijgen. Deze redenering kan worden doorgetrokken naar het verklaren van horizontale mismatch. Schoolverlaters weten bij de aanvang niet altijd precies welke inhoud een job omvat. De theorie van het menselijk kapitaal beweert dat mismatch slechts van korte duur is. De werking van de arbeidsmarkt zorgt ervoor dat de balans hersteld wordt tussen de competenties die mensen hebben en de competenties die door de bedrijven gevraagd worden. (Garcia-Espejo en Ibanez, 2006; Sattinger, 1993) Voor wat betreft overscholing, kan de brughypothese in de eerste plaats worden afgeleid uit de theorie van loopbaanmobiliteit of ‘occupational mobility theory’ (Sicherman en Galor 1990). Volgens deze theorie is een deel van de opbrengsten van diploma’s in de vorm van opwaartse beroepsmobiliteit. Intreders op de arbeidsmarkt kunnen ervoor kiezen om een baan onder hun niveau te accepteren als ze denken dat ze daarin relevante kennis en vaardigheden opdoen die hen later goed van pas komen in andere, hoger in aanzien staande banen. Dit verklaart waarom werknemers die starten in een baan onder hun niveau vaker opwaarts mobiel zijn dan degenen die in een passende

baan

beginnen.

Als

gevolg

daarvan

heeft

overscholing

bij

arbeidsmarktintrede een tijdelijk karakter. Sicherman’s eigen onderzoek in de VS

op

basis

van

panelgegevens

bevestigen

dat

overgekwalificeerde

medewerkers een hogere kans op promotie hebben dan adequaat geschoolde werkenden. 25 De

‘matching

theorie’

(Jovanovic,

1979)

gaat

er

ook

van

uit

dat

overkwalificatie een tijdelijk fenomeen is doordat gemismatchte werknemers op

25

Groot & Maassen van den Brink willen testen of overkwalificatie eigen is aan loopbaan of carrièremobiliteit. Overgekwalificeerde werknemers zouden tijdelijk zulk werk aanvaarden in ruil voor training die hen verder brengt in hun carrière. Groot & Maassen van den Brink (2003) concluderen dat de dynamiek in overkwalificatie hoog is. Na twee jaar tijd is de ‘out-flow rate’ 40% terwijl de ‘inflow rate’ 5%. Slechts 4% is persistent overgekwalificeerd. Jobmobiliteit verkleint de kans op overkwalificatie.25 Interne mobiliteit heeft echter geen effect.25 (Groot & Maassen van den Brink, 2003) 121

zoek

gaan

naar

een

betrekking

die

passender

is.

Onder

andere

door

baanwisselingen proberen werkenden een betere aansluiting tussen vereiste en behaalde kwalificaties tot stand te brengen. Ook volgens de theorie van de interne arbeidsmarkten (Doeringer en Piore, 1971) starten jonge werknemers op

het

primair

arbeidssegment

in

zogenoemde

entreebanen.

Hun

loopbaanprofiel hangt grotendeels af van de vereiste aanvullende scholing. De initiële opleidingsachtergrond wordt vaak slechts gebruikt als indicatie van hun trainbaarheid vaardigheden

(Arrow,

1973),

gebeurt

via

terwijl

het

verhogen

bedrijfsspecifieke

van

scholing.

hun

productieve

Wanneer

jonge

werknemers deze scholing hebben voltooid en hebben laten zien dat zij de benodigde vaardigheden succesvol kunnen toepassen op de werkvloer, dan pas wisselen werkgevers deze entreebanen om voor meer stabiele posities. Tijdelijke banen worden hier dus als een verlengde proeftijd gezien (Wang en Weiss 1998). Daarnaast kan worden verwacht dat aanvullende scholing een positieve invloed heeft op bedrijfsinterne, opwaartse mobiliteit, waarmee het negatieve effect

van

overscholing

bij

arbeidsmarktintrede

tijdens

de

latere

beroepsloopbaan kleiner wordt (Dekker et al., 2002). (Wolbers, 2008) De bevindingen van Wolbers (2008) ondersteunen de valhypothese: een slechte start op de arbeidsmarkt heeft negatieve gevolgen voor de latere arbeidsmarktsituatie van individuen. Deze resultaten worden ondersteund door ander onderzoek. 26 Er worden echter wel consistente verschillen gevonden tussen landen. Een verklaring heirvoor vindt men in de kenmerken van de arbeidsmarkt. (Verhaest 2006; Humblet, 2007) Indien de arbeidsmarkten flexibel zijn veronderstelt men dat overkwalificatie geen lange termijn problemen oplevert.

Arbeidsmarkten werken dan zelfregulerend door behulp

van loonaanpassingen. In dat geval is overkwalificatie een tijdelijk fenomeen in de zoektocht naar de perfecte jobmatch. Deze zoekttocht wordt ondermeer bemoeilijkt door: zoekkosten (cfr. Search theory; Burdett, 1978), imperfecte kennis

(cfr.

Matching

theory;

Jovanovic,

1979),

gebrek

aan

praktische

vaardigheden (occupational mobility theory; Sicherman & Galor, 1990). Bij rigide

arbeidsmarkten

voorspellen

economen

dat

overkwalificatie

een

persistenter probleem zal vormen doordat werkgevers een ‘queue’ maken van de ideale werknemer (cfr. wat ‘job competition’ in de hand werkt (Thurow, 1975) Hierdoor zullen bepaalde risicogroepen zoals vrouwen en etnische minderheden een hogere kans hebben op overkwalificatie.

26

Voor een uitdieping hiervan verwijzen we u naar de bijlage van de literatuurstudie (Geets, 2009). 122

3.3.2. Kwetsbare groepen Tot zo ver zijn voor alle individuen gelijke effecten van een gebrekkige arbeidsmarktintrede op de latere arbeidsmarktsituatie verondersteld, terwijl er sprake kan zijn van heterogene uitkomsten voor verschillende sociale groepen (Burgess et al. 2003; Steijn et al. 2006). Het is goed mogelijk dat sommige individuen relatief weinig last ondervinden van een slechte start, terwijl voor anderen de nadelige gevolgen van een gebrekkige arbeidsmarktintrede voor de latere beroepsloopbaan veel groter zijn. Men kan veronderstellen dat bepaalde groepen, die te lijden hebben van discriminatie het moeilijker zullen hebben om in competitie te gaan op de arbeidsmarkt wat resulteert in overkwalificatie. Bestaand onderzoek maakt duidelijk dat schoolverlaters, vrouwen en etnische minderheden het meest kwetsbaar

zijn

voor

overkwalificatie.

Maar

ook

kan

men

een

grotere

overkwalificatiekans verwachten voor hooggeschoolden. 3.3.2.1. Schoolverlaters Indien werknemers bijkomende trainingen moeten volgen (zoals veeal het geval is bij schoolverlaters, maar ook bij immigranten), zijn er tegenstrijdige belangen tussen de werkgever en de werknemer wat de inhoud van deze opleidingen betreft. Werknemers zijn gebaat bij sectorspecifieke opleidingen, maar daarnaast ook bij opleidingen die meer algemeen toepasbaar zijn. Werkgevers daarentegen willen hun werknemers alleen maar sectorspecifieke opleiding laten volgen. Firma’s willen immers dat het aandeel algemene training in opleidingen zo laag mogelijk is omdat de werknemer deze ook nog in andere bedrijven kan aanwenden en dus misschien sneller de overstap zal maken naar een andere onderneming. Dit dwingt de werkgevers dan ook om hogere lonen uit te betalen. Met andere woorden: hoe hoger het aandeel algemene training, hoe lager de verwachte winst voor het bedrijf. Stevens (1994) maakt het onderscheid tussen 3 soorten vaardigheden die kunnen worden aangeleerd in on-the-job trainingen: • Bedrijfsspecifieke vaardigheden/specifieke vaardigheden: kunnen de werknemer helpen naar boven te klimmen in het bedrijf • Beroepsspecifieke vaardigheden/transfereerbare vaardigheden: zijn overdraagbaar tussen bedrijven • Volledig algemene vaardigheden: kunnen de werknemer helpen op te klimmen in het eigen of een ander bedrijf. 123

Men kan zich de vraag stellen of training en onderwijs, complementen of substituten zijn. Het belang van deze discussie speelt voornamelijk een rol bij verticale mismatch. Indien initiële scholing en professionele training substituten zijn,

kan

participeren

men in

veronderstellen additionele

dat

overgekwalificeerden

trainingsprogramma’s.

minder

Wellicht

zullen hebben

overgekwalificeerden minder training nodig om de job uit te oefenen aangezien hun opleiding ze reeds voldoende vaardigheden heeft bijgebracht. Wanneer echter initiële scholing en beroepsopleidingen complementen zijn van elkaar, bijvoorbeeld omdat hooggeschoolden sneller leren, zullen initiële verschillen vergroten door additionele training en zullen overgekwalificeerden sneller promotie ontvangen dan adequaat geschoolden. (Sloane, 2003) In het geval van inhoudelijke mismatch kan men er van uitgaan dat het substituten zijn. Een werknemer met te weinig competenties in een bepaalde discipline zal bijgevolg veel opleidingen op de werkvloer moeten volgen. (Humblet, 2007) Sterke evidentie voor de substitutiehypothese werd gevonden door Alba-Ramirez (1993) op basis van Spaanse data, Sloane, Battu en Seaman (1996) die Britse data gebruikten en Büchel en Mertsen (2004) die Duitse data gebruikten. Deze bevinding confirmeert de hypothese dat werkervaring en on-the-job training werknemers in staat stelt om de jobmatch te verbeteren na verloop van tijd. 3.3.2.2. Vrouwen Theoretisch gezien zouden we verwachten dat vrouwen sneller een mismatch hebben dan mannen. Hieraan liggen een aantal sociologische en economische verklaringen ten gronde, te bekijken vanuit zowel de aanbodszijde als de vraagzijde. Vanuit het perspectief van de aanbodszijde zullen vrouwen het misschien minder nodig vinden een baan te kiezen die in de lijn ligt van hun opleiding omdat ze er eerder dan mannen voor zullen kiezen tijd te spenderen aan het gezin. Verder hebben vrouwen vaker te maken met werkloosheid. Om dit te vermijden zullen ze zich sneller tevreden stellen met een inhoudelijk nietmatchende baan. Vanuit de vraagzijde bekeken is er de segmenteringstheorie. Vrouwen, ongeacht hun opleidingsniveau, worden vaker op de secundaire arbeidsmarkt aangetroffen dan mannen en daarom zijn de nadelige gevolgen van een gebrekkige arbeidsmarktintrede voor de latere loopbaan voor vrouwelijke werknemers

groter.

Daarnaast

voorkomen

loopbaanonderbrekingen

van

vrouwen (om te zorgen voor kinderen en het huishouden) de opbouw van hun menselijk kapitaal, wat voor hen de negatieve gevolgen van een slechte start op de arbeidsmarkt groter maken. 124

De baancompetitietheorie (Thurow, 1975) zegt dat werkgevers de kandidaatwerknemers bij een sollicitatie in een onzichtbare rij plaatsen, waarbij de werknemer waarvan ze de hoogste productiviteit verwachten, eerst staat. Bij vrouwen gaat men uit van een lagere productiviteit dan bij mannen, onder meer omdat er wordt verwacht dat ze soms van de arbeidsmarkt verdwijnen om zich toe te wijden aan het gezin. Verder is er de theorie van de statistische discriminatie van Phelps (1972). Een werkgever heeft niet alle informatie voorhanden om te beslissen of een sollicitant een hoge of een lage productiviteit heeft, tenzij hij zich toelegt op dure selectiemechanismen. Daarom zal de werkgever zich eerder baseren op kenmerken die direct zichtbaar zijn, zoals bij voorbeeld het geslacht. Mannen gaan dan met de betere banen aan de haal, terwijl vrouwen zich moeten tevreden stellen met de overblijvende jobs, die vaak niet aansluiten bij wat ze hebben gestudeerd. (Humblet, 2007) Vooral voor vrouwen kan tijdelijk werk en overscholing bij arbeidsmarktintrede als een negatief signaal over hun verwachte arbeidsproductiviteit worden opgevat door werkgevers. Deze

theoretische

verklaringen

weerspiegelen

zich

ook

in

verschillende

onderzoeken. 3.3.2.3. Hooggeschoolden Allereerst valt te verwachten dat het effect van een slechte start op de latere arbeidsmarktsituatie varieert tussen opleidingsniveaus. De segmentatietheorie veronderstelt dat toegang tot de primaire arbeidsmarkt slechts mogelijk is als individuen beschikken over beroepsgerichte kennis en vaardigheden (op het niveau van het middelbaar beroepsonderwijs). Omdat er weinig mobiliteit plaatsvindt tussen de primaire en secundaire arbeidsmarkt, is het waarschijnlijk dat laagopgeleide, jonge werknemers die in het secundaire segment zijn terechtgekomen daar noodgedwongen blijven, wat impliceert dat de nadelige gevolgen van een slechte start voor de latere arbeidsmarktsituatie groter zijn voor laag- dan hoogopgeleide schoolverlaters. Deze hypothese wordt bevestigd door de onderzoeksresultaten van Wolbers (2008). In een situatie van overscholing kan het overaanbod van hoogopgeleide schoolverlaters leiden tot een verdringingsproces waarbij hoogopgeleiden om banen gaan concurreren met lager opgeleiden (Wolbers, 1998). Als gevolg hiervan vinden hoogopgeleide schoolverlaters weliswaar werk in het eigen beroepsdomein, maar op een lager niveau. Voor lager opgeleide schoolverlaters is deze strategie echter minder toepasbaar, omdat hun kansen om naar een nog lager beroepsniveau uit te wijken beperkt zijn, eenvoudigweg vanwege het 125

kleiner aantal alternatieven. Wolbers verwacht daarom dat het bereikte opleidingsniveau van schoolverlaters een negatief effect heeft op de kans op een mismatch. Wolbers

(2003)

verwacht

ook

dat

opleidingsrichtingen

die

leerlingen

voorbereiden op enkele specifieke beroepen het onderwijs beter zal aansluiten op

de

beroepspraktijk

dan

bij

opleidingsrichtingen

die

een

brede

arbeidsmarktoriëntatie hebben. Deze hypothese wordt ook bevestigd door ander onderzoek. 3.3.2.4. Etnische minderheden Een laatste bijzondere kwestbare groep zijn de etnische minderheden. Er bestaat beduidend wat literatuur over de arbeidmarktpositie van etnische minderheden. Niettegenstaande is er volgens Battu & Sloane (2003) weinig onderzoek verricht naar overkwalificatie bij etnische minderheden. Immigranten en allochtonen kunnen hiervoor extra gevoelig zijn in vergelijking met de autochtone bevolking (Flatau ea., 1995). De redenen hiervoor zijn volgens Wolbers (2003) opvallend gelijklopend als deze voor vrouwen (cfr. supra): oververtegenwoordiging

op

de

secundaire

arbeidsmarkt

waar

weinig

stijgingsmogelijkheid bestaat en statistische discriminatie.

3.3.3. Job mismatch & etnische minderheden We beginnen met de onderzoeksresultaten van Battu & Sloane (2003) en vervolgen met de onderzoeksresultaten van Kler (2006) wiens onderzoek zich toespitst op hooggeschoolde nieuwkomers. 3.3.3.1. Immigranten De eerste vraag die Battu & Sloane (2003) trachten te beantwoorden betreft de prevalentie van overkwalificatie bij etnische minderheden in het Verenigd Koninkrijk op basis van de vierde ‘National Survey of Ethnic Minorities’ (19931994); ten tweede welke factoren een job mismatch veroorzaken; ten derde wat de gevolgen van een mismatch zijn op het inkomen. De basispremisse waarvan ze vertrekken is dat overkwalificatie voorvloeit uit discriminatie. Om de mate van verticale mismatch te bepalen gaan Battu & Sloane (2003) kijken naar de scholingsvereiste binnen een bepaald beroep. Voor elk van deze

126

groepen werd het modaal scholingsniveau en het vereist scholingsniveau berekend en werd het vergeleken met het behaalde scholingsniveau. 27 Ze komen tot de bevinding dat blanken minder kans op overkwalificatie en meer kans op onderkwalificatie hebben dan kleurlingen. Ongeveer één derde van de etnische minderheden zijn overgekwalificeerd, 17% ondergekwalificeerd en de rest adequaat geschoold. De hoogste prevalentie van overkwalificatie vinden we bij de Indiërs. Ongeveer 39%, terwijl de Bangladeshi behoorlijk goed gematcht zijn met 61%. Tabel 49: Mate van verticale mismatch (Bron: fourth National Survey of Ethnic Minorities, 1993/94 in Battu & Sloane, 2003)

Overgekwal. Adequaat Onderkwal. N

Blanken

Caribbean

Indiërs

Pakistani

Banglad.

Chinezen

39

Afrikan en/ Aziaten 38

29

31

36

33

31

42 29

48 21

42 16

44 17

49 15

61 5

58 11

1.154

531

485

335

227

93

93

De volgende determinanten worden onderscheiden: geslacht, burgerlijke staat, etnische

herkomst,

concentratiebuurt),

buitenlandse mobiliteit,

kwalificatie,

sector,

aard

van

buurt

(al

of

tewerkstelling,

niet

zgn.

opleiding,

supervisie, bedrijfsgrootte. Uit de resultaten van het multinominaal logit model blijkt dat voor kleurlingen de overkwalificatie daalt met de toename leeftijd (meer werkervaring). Geslacht en burgerlijke staat heeft geen significant effect voor geen enkele groep. De foreign-born hebben minder scholingskwalificaties en zijn in een engere groep van beroepen tewerkgesteld. Kleurlingen met buitenlandse kwalificaties hebben een hogere kans om overgekwalificeerd te zijn, wat suggereert dat buitenlandse kwalificaties niet hoog worden ingeschat door werkgevers. Afrikaanse/Aziatische minderheden hebben in vergelijking met de Indiërs een grotere kans op een mismatch. 28 Dit verschil in het effect van buitenlandse diploma’s tussen de etnische groepen

27

Ze verkiezen de modus in plaats van het gemiddelde als indicator. De modus heeft als voordeel dan deze maatstaf minder gevoelig is voor ‘outliers’ en voor technologische veranderingen en veranderingen in de werkplaats. 28 Op basis van de interactietermen is het duidelijk dat de Afrikanen/Aziaten met buitenlandse kwalificaties een lagere kans op overkwalificatie hebben in vergelijking met Pakistani en Bangladeshi. 127

onderling, weerspiegelt misschien de hogere kwaliteit van Afrikaans-Aziatische scholing. Het volgen van ‘training’ vermindert de kans op overkwalificatie bij kleurlingen. Het bestaan van een slechte jobmatch in hogere concentratiegebieden van etnische minderheden suggereert dat segregatie niet bijdraagt tot het overbruggen

van

matching.

Werken

in

shiften

verhoogt

de

kans

op

overkwalificatie voor kleurlingen en vermindert de kans op onderkwalificatie voor blanken. Tewerkstelling binnen de publieke sector vermindert de kans op overkwalificatie voor zowel blanken als kleurlingen. Supervisie hebben over andere werknemers verkleint de kans op overkwalificatie bij zowel blanken als kleurlingen. Het aantal voertuigen binnen een gezin heeft geen significant effect. De resultaten van de inkomensvergelijking slaan op zogenaamde ‘non-white immigrants’, ‘non-white natives’ en ‘whites’. Voor de drie groepen is er een inkomenssurplus bij adequaat geschoolden ; maar deze is het grootst bij de blanken. Het surplus van overkwalificatie is positief voor ‘non-white immigrants’ (7.3%) en blanken (13%), maar is kleiner dan het surplus van adequaat geschoold te zijn.

Deze schattingen liggen in lijn met voorafgaandelijke

onderzoeksresultaten. (Sloane, Battu, Seaman, 1999 in Battu & Sloane, 2003). Kennis

van

de

Engelse

taal

levert

de

‘non-white

immigrants’,

een

inkomensurplus van rond de 10% op. Het aantal verblijfsjaren heeft geen effect op het inkomen voor ‘non-white immigrants’. Er is ook geen evidentie gevonden voor een positief effect van wonen in een zogenaamde concentratiebuurt. 29 Er is geen indicatie van een effect van werkloosheidscijfers van het district op het inkomen. Met andere woorden is er geen effect van wonen in een gebied met een hoge werkloosheid op het inkomen. Diegene die in Zuid-Oost Engeland wonen, bekomen een inkomenspremie in al de drie groepen. De toename van het aantal vervoermiddelen in het gezin vergroot er de mogelijkheden van een meer uitgebreide ‘jobsearch’. Dit leidt tot grotere verdiensten voor zowel de ‘native’ als ‘non whites immigrants’. Beschikken over buitenlandse kwalificaties bleek geen invloed te hebben op de inkomensverdeling. Battu & Sloane (2003) vinden eveneens een positief inkomenseffect van leeftijd en tewerkstelling in een groot bedrijf.

29

Wat in tegenstrijd is met andere studies die suggereren dat ‘enclaves’ immigranten helpen om te ontsnappen aan discriminatie op de arbeidsmarkt (Edin, ea., 2003) 128

3.3.3.2. Hooggeschoolde immigranten Het onderzoek van Kler (2006) spitst zich toe op hooggeschoolde nieuwkomers en het gebruik van hun onderwijskwalificaties op de Australische arbeidsmarkt. Zijn longitudinale dataset omvat immigranten die tussen 1993 en 1995 arriveerden en 5, 17 en 41 maanden na aankomst werden bevraagd. De diploma’s van deze immigranten vertegenwoodigen een breed scala van opleidingsinstanties en studierichtingen. In Australië is het mogelijk om een assessment te doen om de gelijkwaardigheid van het diploma aan te tonen. Voor een aantal immigranten had dit assessment reeds plaatsgevonden bij aanvraag van een ‘skill-assessed visa’. Kler

(2006)

gebruikt

de

zogenaamde

objectieve

meetmethode

om

‘overkwalificatie’ te meten. De gehanteerde beroepenlijst (ASCO codes) voorziet een gedetailleerde lijst van minimum diplomavereisten voor het uitoefenen van een bepaalde job. Deze worden vervolgens vergeleken met het behaald diploma van de respondent. De respondenten kunnen dan overgekwalificeerd of adequaat geschoold zijn. 30 De kans op overkwalificatie wordt gezien in functie van persoonlijke eigenschappen, visacategorie en de verblijfstijd. Onder

‘persoonlijke

eigenschappen’

besteedt

Kler

(2006)

bijzondere

aandacht aan het onderscheid tussen immigranten met een ‘English Speaking Background’ (ESB) en een ‘Non-speaking English Background’ (NESB). Flatau (ea., 1995) en Green (ea., 2004) hadden immigranten reeds eerder gedefinieerd volgens hun assimilatiepotentieel. Flatau (ea., 1995) komen tot de vaststelling dat ESB beter presteren op de arbeidsmarkt dan NESB. Deze laatste kent een grote loonkloof met de autochtonen die over de tijd niet kleiner wordt. Zo vertonen NESB-immigranten drie keer meer kans op overkwalificatie dan de ESB-immigranten wiens overkwalificatiegraad erg gelijklopend was met de autochtone Australische bevolking. Green (ea., 2004) vindt in lijn met de bevindingen van Flatau (ea., 1995) dat mannelijke immigranten in Australië, los van

het

scholingsniveau,

een

overkwalificatiegraad

vertonen

bij

ESB

immigranten van 22% in vergelijking met 36% bij Aziatische NESB-immigranten en 31% bij andere NESB-immigranten.

30

Ondergeschoold kunnen de gegradueerden binnen deze benadering niet zijn aangezien de respondenten voldoen aan de minimumkwalificaties van alle twee-digit ASCO beroepskwalificaties. 129

De prevalentie van mismatch ligt voornamelijk hoger voor Asian NESB immigranten.

Dit

is

mogelijks

een

indicatie

van

een

gebrekkige

transfereerbaarheid van buitenlandse diploma’s. Kwalificaties van Aziatische immigranten worden minder hoog gewaardeerd dan kwalificaties van andere immigranten. Het verschil werd verwacht, maar de grote van het effect is eerder onverwacht. Volgens de auteurs kunnen bijkomend discriminatie en culturele barrières een arbeidsmarktassimilatie bemoeilijken. Flatau (ea., 1995) vermoedt dat de socio-economische en culturele afstand tussen het bestemmings- en herkomstland een belangrijke rol speelt. Beschikken over private vervoersmogelijkheden is belangrijk omdat men anders genoodzaakt

is

om

werk

te

aanvaarden

op

basis

van

nabijheid

en

bereikbaarheid. Bijkomend wordt er ook een variabele opgenomen of men reeds eerder in Australië is geweest ter indicatie van de kennis van de Australische arbeidsmarkt. Pre-migratoire tewerkstelling is eveneens opgenomen, maar beperkt zich tot tewerkstelling 12 maanden vóór migratie. Het jobtype wordt bevraagd (graduaat/geen-graduaats niveau), de duurtijd van tewerkstelling (korte periode < 2 jaar) of lange periode (≥ 2 jaar). Deze variabelen worden door Kler (2006) als interactieterm opgenomen om de assimilatiewaarde van buitenlandse diploma’s en werkervaring in rekenschap te nemen. Geslacht en burgerlijke

staat

worden

ook

als

interactieterm

opgenomen

omdat

zo

assimilatieverschillen tot uiting komen van gehuwde en niet-gehuwde mannen en vrouwen. Overkwalificatie blijkt ook te verschillen naargelang de visacategorie waarmee de immigranten Australië binnenkomen. Deze bevindingen vinden steun bij de resultaten van Kler (2006). De visacategorie is belangrijk aangezien de uitreiking van bepaalde visa de erkenning van buitenlandse kwalificaties impliceert. Immigreren

vraagt eveneens aanzienlijke financiële middelen. Hiervoor wordt

gecontroleerd door een variabele (‘no funds on arrival’). Aangezien de meerderheid van de immigranten de eerste 6 maanden geen aanspraak kunnen maken op het sociaal zekerheidstelsel kan het zijn dat immigranten zich genoodzaakt zien om hun ‘reservation wage’ te temperen en een job te aanvaarden die hun scholing en vaardigheden niet ten volle benut om zo de ‘job search’ periode zo kort mogelijk te houden. Uit de analyse van Kler (2006) blijkt dat de kans op overkwalificatie voor alle categorieën het laagst is voor de skilled visa categorie. De Business/ENS visa houders zijn het best gematcht. Dit is niet verwonderlijk gezien deze een rigoureus screeningproces moeten doorlopen.

130

Zoals verwacht blijkt dat indien men een ‘non-graduate job’ uitoefende in het herkomstland dit de kans verhoogt op overkwalificatie in het bestemmingsland. Echter, immigranten die een ‘graduate job’ uitoefenden vertonen geen verschil op de kans op overkwalificatie (behalve voor de Aziatische immigranten). De verblijfsduur blijkt alleen voor de Aziatische immigranten van belang. De verblijfstijd heeft wel een positief inkomenseffect voor alle immigrantengroepen. In het algemeen verdienden vrouwelijke immigranten minder, behalve de Aziatische mannen die eenzelfde loonachterstand ondervinden. Vreemd genoeg verdienden

Aziatische immigranten die voorheen een ‘non-graduate

job’

uitoefenden meer dan Aziatische immigranten die voorheen een ‘graduate job’ uitoefenden.

Mogelijks

wordt

dit

veroorzaakt

door

een

gebrekkige

Aziatische

kwalificaties

naar

de

Australische

transfereerbaarheid

van

arbeidsmarkt.

Aziatische

De

hooggeschoolden

krijgen

eveneens

geen

inkomensreturn van overscholing. Ook de returns van adequate scholing liggen bij de Aziatische immigranten lager dan bij de andere immigrantengroepen. De hypothese dat in periodes van tewerkstellingsschaartse men sneller geneigd zal zijn om een job beneden niveau te aanvaarden wordt niet bevestigd. Voor de Aziatische groep lijkt het er sterk op dat ze in periodes van beperkt jobaanbod sowieso niet worden aangenomen. 3.3.3.3. ‘Studie’ versus ‘skill mismatch’? Battu & Sloane (2003) concluderen dat overkwalificatie hoger is voor ‘non whites’ in vergelijking met de ‘whites’. Er zijn wel aanzienlijke verschillen waar te nemen onderling de etnische minderheidsgroeperingen. Volgens de auteurs dringt

verder onderzoekswerk zich op om na te gaan of er een verband is

tussen de zoekkanalen en de jobmatch; het gebruik van persoonlijke netwerken, enz. (Battu & Sloane, 2003) De grote moeilijheid van het onderzoek naar ‘overkwalificatie’ is niet zozeer de studie van de gevolgen ervan maar wel deze van de oorzaken. Zo is volgens Sloane

(2003)

een

aanzienlijk

aandeel

van

wat

men

in

de

literatuur

gemeenzaam ‘overkwalificatie’ is gaan heten, eigenlijk een reflectie van de heterogeniteit in vaardigheden binnen bepaalde scholingsniveaus. In plaats van een mogelijke inefficiënte allocatie van werknemers, is het eerder een indicatie van een efficiënte allocatie van werknemers in bepaalde jobs volgens de competenties. Een meer ‘objectieve’ benadering van het probleem ‘studie versus skill mismatch’ kan gevonden worden in onderzoek dat gebruik maakt van vaardigheidstesten. Deze zijn echter uiterst schaars. Een dergelijke aanpak 131

vinden we terug bij de ‘International Adult Literacy Survey’ (IALS) 31.

In

deze vragenlijst wordt gebruik gemaakt van testen om de cognitieve en taalkundige vaardigheden van ‘native born’ en ‘foreign born’ in kaart te brengen. De

survey

bevat

eveneens

data

omtrent

scholing

en

tewerkstelling.

Overkwalificatie wordt gemeten via de zogenaamde ‘objectieve maatstaf’. Uit de resultaten voor Australië en een aantal Europese landen blijkt dat er een duidelijk verband bestaat tussen ‘literacy’ en effectief gebruik van de verworven competenties. De ‘literacy variabelen’ hebben allen een significant effect op overkwalificatie. Het verband wordt meer uitgesproken indien alleen de hooggeschoolden worden geselecteerd. Een hogeronderwijsdiploma doet de kans op overkwalificatie en de kans op een mismatch tussen onderwijs en tewerkstelling stijgen. (OECD, 2007) Ferrer, Green and Riddell (2004 in OECD, 2007) komen tot gelijkaardige resultaten in Canada op basis van de ‘Ontario Immigrant Literacy Survey’ (OILS). Twee derde van de inkomensverschillen tussen immigranten en ‘native born’ valt op het conto te schrijven van de ‘literacy scores’. Wanneer de ‘origine van het diploma’ wordt opgenomen in het model dan heeft dit aanzienlijke veranderingen tot gevolg in de resultaten. De ‘immigrant’ variabele blijkt niet langer significant in Australië en Europa wanneer men controleert voor ‘herkomst van het diploma’. Dit geeft voeding aan de idee dat overkwalificatie kan uitgelegd worden door een verschillende waardering van (buitenlandse) diploma’s en/of intrinsieke vaardigheden die ermee verbonden zijn. In de Canadese studie wordt dit gegeven uitgelegd vanuit de ‘lower-quality education systems’ (gemeten door internationale testresultaten, cfr. Hanushek en Kimko, 2000) die een lagere return hebben voor scholing (Sweetman, 2004). Een andere Canadese studie van de hand van Alboim, Finnie and Meng (2005 in OECD, 2007) toont aan dat het ‘immigranten effect’ in de loonvergelijkingen verdwijnt van zodra er gecontroleerd wordt voor de ‘origine van het diploma‘ en ‘literacy’. De kloof in de scholingsreturn vindt zijn oorsprong in een verschillend vaardigheidsniveau. Niettegenstaande moet er volgens Dumont (in OECD, 2007) de nodige voorzichtigheid

aan

de

dag

worden

gelegd

om

‘diploma-origine’

te

interpreteren. Het is best mogelijk dat er selectiemechanismen optreden

31

Europe: International Adult Literacy Survey (IALS) 1994, 1996 or 1998 according to the country; Australia: Survey of aspects of Literacy, 1996. Sample of European OECD countries: Belgium, Denmark, Finland, Germany, Ireland, Italy, The Netherlands, Norway, Portugal, Sweden, Switzerland and the United Kingdom. 132

bijvoorbeeld door institutionele barrières van diploma-erkenning of bepaald discriminatoire gedrag. Ook de ‘literacy’ indicatoren zijn misschien ontoereikend om de heterogeniteit in vaardigheden te vatten. Zo peilt bijvoorbeeld de IALS alleen maar naar basis communicatieve vaardigheden.

3.4. Concept ‘overkwalificatie’ ‘adequaat geschoolden ’ en ‘onderkwalificatie’ 3.4.1. Hoe meten? Er zijn verschillende manieren om dit fenomeen empirisch te meten. Globaal gezien zijn er in de literatuur drie grote technieken voorhanden om tot een meting van mismatch te komen: de objectieve, de subjectieve en de statistische. Deze maatstaven zijn in de eerste plaats ontwikkeld om verticale mismatch te meten. (Verhaest, 2006; Humblet 2007) 3.4.1.1. Objectieve methode Bij deze meettechniek bepaalt een externe instantie (buiten de werknemer zelf) of de gevolgde onderwijsrichting (bij horizontale mismatch) en –niveau (bij verticale mismatch) bij de job past. Meestal gaat het om experts of jobanalysten die gevraagd worden om te beoordelen welke onderwijsrichting (het best) past bij een bepaalde baan en vervolgens deze onderwijsrichting te vergelijken met de onderwijsrichting gevolgd door de werknemer die de baan uitvoert. In andere gevallen maakt men hierbij gebruik van bestaande beroepenclassificaties, waarin jobtitels worden gekoppeld aan een passend onderwijsniveau en een passende onderwijsrichting. In de Amerikaanse literatuur wordt in dit geval erg veel gebruik gemaakt van de Dictionary of Occupational Titles. In Europese vergelijkende studies maakt men veelal gebruik van de International Standard Classification of Occupations.

32

(Verhaest, 2006; Humblet, 2007) Deze benadering bleef niet zonder negatieve kritiek. Veel studierichtingen bieden een breed spectrum competenties aan die de studenten in verschillende beroepen kunnen gebruiken. In dit kader wordt vaak het onderscheid gemaakt tussen algemene en beroepsspecifieke competenties. Beroepsspecifieke competenties zijn nauw gebonden aan een bepaald beroep, terwijl algemene of

32

Een voorbeeld van een dergelijke aanpak vinden we bij Wolbers (2003). Gebruik makend van gegevens van de European Labour Force Survey clusterde hij alle opleidingsrichtingen in acht grote klassen en plaatste hij vervolgens bij elk van deze klassen de overeenstemmende beroepen. 133

generieke competenties niet contextgebonden en bijgevolg transfereerbaar zijn tussen

verschillende

beroepen

en

onderwijsdomeinen.

Voorbeelden

van

generieke competenties zijn snel nieuwe dingen aanleren, beschikken over analytische en probleemoplossende vaardigheden enz. Hoe algemener de genoten vooropleiding was, hoe meer generieke competenties in de voorraad menselijk kapitaal zitten. De schoolverlater kan hiermee terecht in een breed spectrum van beroepen. Hoe enger de genoten vooropleiding daarentegen, hoe meer beroepsspecifieke competenties worden opgenomen op het moment van afstuderen. Het menselijk kapitaal van een hoger opgeleide op het moment van afstuderen kan worden uitgedrukt als een functie van beroepsspecifieke competenties van een bepaalde studierichting en algemene competenties. Elke schoolverlater wordt gekenmerkt door een bepaalde mix van competenties op een concreet ogenblik in de tijd. Anderzijds worden beroepen gekarakteriseerd door een bepaald vereist type en niveau van specifieke competenties. (Verhaest, 2006; Humblet, 2007) Sloane (2003) concludeert hieruit dat een aanzienlijk aandeel van wat men in de literatuur gemeenzaam ‘overkwalificatie’ is gaan heten, eigenlijk een reflectie is van de heterogeniteit in vaardigheden binnen bepaalde scholingsniveaus. Dit is ver verwijderd van een mogelijke inefficiënte allocatie van werknemers, maar eerder een indicatie van een effectieve allocatie van werknemers in bepaalde jobs volgens de competenties. Een ‘subjectieve’ oplossing benadering die aan deze kritiek tegemoet komt, vindt Humblet (2007, p. 20) terug bij Allen en Van der velden (2000) op basis van Europese data van 1991 met betrekking tot ‘Education and graduate Employment in Europe’. Zij maken een onderscheid tussen een ‘studiemismatch’

versus

een

‘skill-mismatch’.

Hun

dataset

omvat

twee

sleutelvragen: een eerste vraag peilt naar de mate waarin de huidige job voldoende aansluit bij de verworven kennis en vaardigheden (‘skill utilisation’); een tweede vraag peilt of de hooggeschoolde beter zou presteren indien hij beschikte over bijkomende kennis en vaardigheden (‘skill deficit’). Ongeveer 15% van de hooggeschoolden rapporteren ‘under-utilisation’ maar een veel groter aandeel ervaart ‘skill deficits’ en het verband met ‘educational mismatch’ was gering. Een mogelijk interpretatie van hun onderzoek is dat binnen hetzelfde scholingsniveau er verschillende vaardigheden bestaan zodoende dat de zichtbare effecten van onder- of overkwalificatie onecht zijn doordat ze de onderliggende verschillen in vaardigheden maskeren. Een ‘objectieve’ benadering om dit probleem tussen studie versus skill mismatch op te lossen vindt men terug in onderzoeken die gebruik maken van vaardigheidstesten. Deze benadering werd ondermeer gevolgd door Green,

134

McIntosh en Vignoles (1999). Zo hadden kinderen van 16 die hoog scoorden op wiskundetests een kleinere kans om overgekwalificeerd te zijn. 3.4.1.2. Statistische methode Volgens deze methode wordt de meest passende opleiding voor een job bepaald door het

gemiddeld aantal jaren scholing (voor verticale mismatch) of de

modale opleiding (voor horizontale mismatch) (Humblet, 2007). Hartog (2000) verwijst hiernaar als de methode van de “realized matches”.

Hierbij wordt er

per beroep nagegaan wat de gemiddelde scholingsduur was, of uit welke studierichting(en) de meeste werknemers in dat beroep komen. De vereiste opleiding wordt met andere woorden bepaald door de opleiding die de werknemers in het beroep van de respondent standaard gevolgd hebben. Veelal wordt de grens van één standaardafwijking boven of onder het gemiddelde van de feitelijke opleidingsniveaus (afgerond op een heel jaar) als criterium voor overscholing of onderscholing gehanteerd. Echter, volgens Sloane (2003) is de modus een betere maat dan het gemiddelde gezien deze minder vatbaar is voor ‘outliers’. Een punt van kritiek op de statistische methode is, zoals bij de objectieve methode, de negatie van de variatie in opleidingsvereisten binnen een bepaald beroep (Halaby, 1994). De limiet van één standaardafwijking ten opzichte van de gemiddelde opleiding lijkt volgens Halaby (1994) en Groot en Maassen van den Brink (1998) eerder arbitrair te zijn. Verder is deze techniek zeer onderhevig

aan

veranderingen

in

condities

en

allocatieprocessen

op

de

arbeidsmarkt. In het geval van overaanbod zullen werkgevers personeel aanwerven met een hoger scholingsniveau dan er eigenlijk vereist is voor de uitvoering van de job (Verhaest, 2006; Humblet, 2007, p. 7-12). In plaats van de binaire en dus ruwe opdeling ‘match/mismatch’ te maken kan men met andere woorden ook kijken naar de aard van de opleiding of het beroep met behulp van een spreidingsindex. Dit instrument laat toe de specificiteit van een studie of een job te meten. Er wordt hier immers rekening gehouden met het feit dat beroeps- en opleidingsinhouden veranderen en dat beroepen op verschillende tijdstippen uit verschillende opleidingsrichtingen mensen kunnen aanwerven. 33 (Humblet, 2008, p. 30)

33

Van der Velden en Wolbers (2007) gebruikten zulke spreidingsindex. Zij voerden een onderzoek uit waarbij ze vertrokken vanuit het onderscheid tussen algemene en beroepsspecifieke opleidingsrichtingen. Indien schoolverlaters afkomstig uit een bepaalde studierichting geconcentreerd voorkomen in één beroep mag deze studierichting als specifiek beschouwd worden. Indien ze daarentegen verspreid voorkomen over een groot 135

3.4.1.3. Subjectieve methode Bij de bepaling van (mis)match op basis van zelfrapportering baseert men zich op het oordeel van de werknemer zelf. Dit oordeel kan betrekking hebben op twee zaken. In de eerste plaats kan men vragen om te beoordelen in welke mate de inhoud van zijn of haar opleiding aansluit bij de inhoud van de uitgeoefende baan. In de tweede plaats kan men vragen naar een oordeel over de mate waarin de voor deze baan gevraagde opleiding aansluit bij de feitelijk gevolgde opleidingsrichting. (Verhaest, 2006; Humblet, 2007) Deze zelfrapporteringsmethode kan voor verticale mismatch onder meer worden teruggevonden bij Sloane (2003) en Hartog (2000). Hierbij specificeert de werknemer de opleiding die volgens hem vereist is voor de baan en vermeldt hij of er een hogere of lagere opleiding vereist is dan de eigen genoten opleiding (vraag: “Hoeveel formele scholing is vereist om een job gelijkaardig aan die van u te kunnen uitoefenen?”). Een punt van kritiek volgens Hartog en Oosterbeek (1998) is dat de subjectieve methode aanleiding geeft tot een opwaartse bias. Indien een werknemer ontevreden is zal hij sneller geneigd zijn te zeggen dat hij gemismatched is. Volgens Groot en Maassen van den Brink (1998) kan ook de betrouwbaarheid van de subjectieve meetmethode te wensen overlaten:

werknemers met een

gelijkaardig diploma in een gelijkaardige functie die verschillende uitspraken doen over de kwaliteit van de aansluiting tussen gevraagde en aangeboden competenties. (Verhaest, 2006; Humblet, 2007) 3.4.1.4. Combinatie objectieve & subjectieve indicatoren Een interessante benadering van overkwalificatie vinden we bij Chevalier (2000) die een combinatie maakt van objectieve en subjectieve indicatoren. In

de

veronderstelling

dat

de

heterogeniteit

van

hooggeschoolden

is

toegenomen maakt Chevalier (2000) een onderscheid tussen twee categorieën van overgekwalificeerden nl. ’apparently’ en ‘genuinely’ overgekwalificeerden.

aantal beroepen, mag de richting als algemeen beschouwd worden. Humblet (2008, p. 31) maakt in haar onderzoek naar de horizontale mismatch van schoolverlaters gebruik van de Herfindahl-index. Deze geeft de sterkte van de band weer tussen opleiding en beroep om zo een onderscheid te kunnen maken tussen algemene en specifieke beroepen. In het geval er een beroep is met veel verschillende instroomopleidingen die ongeveer gelijk verspreid voorkomen, zal de Herfindahl-index klein zijn gezien de lage concentratie aan opleidingen en zal de mismatch-indicator bijgevolg voor alle opleidingen dezelfde lage waarde vertonen. In dit geval zal men dus niet snel over een echte “mismatch” spreken.

136

Hij stelt een alternatieve maatstaf voor om overkwalificatie te meten, gebaseerd op een vraag die peilt naar de jobtevredenheid namelijk ‘hoe ontevreden ben je met de match tussen jouw werk en jouw kwalificaties’. Dit werd dan gebruikt om dichotome variabelen te vormen met tevreden werknemers geklasseerd als ‘apparently overeducated’ en ontevreden als ‘genuinely overeducated’. Hij hanteert twee types van scholing nl. hooggeschoold versus laaggeschoold en drie

job

classificaties

‘graduate’,

upgraded’

en

‘non-graduate’.

Alle

hooggeschoolden in ‘graduate jobs’ worden als een adequaat tewerkgesteld voorgesteld onafhankelijk van de mate waarin ze tevreden of ontevreden zijn met

hun

jobmatch,

terwijl

al

overgekwalificeerd worden getypeerd.

de

andere

die

ontevreden

zijn

als

34

Tabel 50: ‘Genuine’ en ‘apparent’ over-education (Bron: Chevalier, 2000)

Skilled graduate Graduate job

Perfect match

Upgraded job

Genuine overeducation

Non-graduate job

X

Less skilled graduate X Apparent overeducation Genuine overeducation

34

Chevalier schat dat slechts twee derde van de overgekwalificeerd ‘apparently overeducated’ zijn. 137

3.4.2. Meetmethodes empirisch vergeleken Slechts een beperkt aantal auteurs vergeleek uitkomsten van de diverse maatstaven. Battu, Belfield en Sloane (2000) en Groot, Maassen van den Brink (2000) komen respectievelijk voor Engelse en Nederlandse data tot de vaststelling

dat

de

mate

van

overkwalificatie

verschilt

naargelang

de

gehanteerde meettechniek met slechts een geringe onderlinge correlatie. De effecten van overkwalificatie blijken nochtans

gelijkaardig te zijn (ongeacht

steeds anderen als overgekwalificeerd worden geïdentificeerd). Verhaest (2006) vindt voor de bestudeerde steekproef van schoolverlaters op basis

van

SONAR-data

uiteenlopende

resultaten

afhankelijk

van

de

meetmethode. Vervolgens werden de verschillende maatstaven door Verhaest (2006) geëvalueerd via omvattingstesten (encompassing tests) waarbij een bepaalde meetmethode kan geprefereerd worden indien deze methode in staat is de resultaten van een andere maatstaf te ‘omvatten’. Op basis van deze test kunnen zowel de subjectieve maatstaf die refereert naar ‘het vereiste niveau voor de uitoefening van de job’ als de objectieve ‘jobanalyse’ maatstaf boven andere meetmethodes geprefereerd worden.

3.5. Internationaal In alle OESO-landen, uitgezonderd Nieuw-Zeeland, blijkt dat immigranten vaker overgekwalificeerd zijn dan de ‘native-born’ bevolking. Uit de ‘European Union Labour Force Survey’ (2003-2004; 15-64 jaar) blijkt dat vrouwen, recente immigranten en immigranten uit andere landen dan de OESO het meest kans vertonen om overgekwalificeerd te zijn (OECD, 2007). Internationale verschillen in de ‘overkwalificatie’ weerspiegelen specifieke arbeidsmarktomstandigheden of zelfs ruimer de ‘opportunity structure’ van het land. Sommige landen die goed scoren

op

de


van

immigranten

scoren

slecht

op

‘overkwalificatie’ (zoals Italië) en sommige landen die slecht scoren op de tewerkstellingsgraad van immigranten scoren beter op ‘overkwalificatie’ (zoals België). (OECD, 2007) De structuur van de arbeidsmarkt, het migratieregime, het welvaartsregime (bv. bestaan van minimumlonen) en integratieregime beïnvloeden

de

intrede

van

immigranten

op

de

arbeidsmarkt

en

hun

arbeidsmarktpositie. In Canada is algemeen gesproken voor zowel de ‘foreign born’ als voor de ‘natives’ de overkwalificatiegraad zeer hoog (tussen 21% en 28%). Het verschil tussen ‘foreign born’ en ‘natives’ is in Canada echter relatief minder groot dan in de meest andere OESO-landen. In Luxemburg is algemeen gesproken de 138

overkwalificatiegraad het laagst voor mannelijke en vrouwelijke ‘natives’ (3,6% en 3,2%) en voor mannelijk ‘foreign born’ (5,6%). Alleen in Polen, Hongarije, Tsjechië en Zwitserland

ligt de overkwalificatiegraad van vrouwelijke ‘native

born’ lager dan deze van Luxemburgse vrouwelijk ‘foreign born’ (14,1%). In 19 van 25 OESO-landen is de overkwalificatiegraad van vrouwelijke immigranten

groter

dan

deze

van

mannelijke

immigranten.

De

overkwalificatiegraad van vrouwelijke immigranten blijkt in Griekenland het grootst (53% voor de ‘foreign-born’ vrouwen versus 9% voor de ‘native born’ vrouwen);

ook

in

Italië

en

Duitsland

zijn

er

grote

verschillen

in

de

overkwalificatiegraad van vrouwelijke ‘foreign-born’ en ‘natives’ (respectievelijk 7,1% en 27,4%; 9,9 en 23,6%). In Polen is het verschil tussen beiden het kleinst (9,3% voor de ‘foreign-born’ versus 9,1% voor de ‘native born’).

139

Figuur 13: Over-kwalificatiegraad 'native' versus 'foreign-born' 2003-2004 (Bron: Eurostat in OECD, 2007) 45

40

Griekenland

35

Foreign born

30

25 Italië

Portugal Zweden

15

Nederland Frankrijk

Slovakije

VS

Finland UK

Nieuw-Zeeland

Zwitserland Hongarije Polen

Tsjechië Luxemburg

10

Denemarken

Canada Australië

België

Duitsland

Noorwegen

20

Ierland

Oostenrijk

5

0 0

5

10

15

20

25

30

Native born

Figuur 14: Over-kwalificatiegraad 'native' versus 'foreign-born' vrouwen, 2003-2004 (Bron: Eurostat in OECD, 2007) 60 Griekenland

Foreign-born vrouwen

50

40

Slovakije

30 Italië Oostenrijk Duitsland 20 Luxemburg 10

Noorwegen

Nederland Portugal Zweden Zwitserland Tsjechië Hongarije

Denemarken VS

Ierland Australië

Finland

Canada

België

Frankrijk UK

Nieuw-Zeeland

Polen

0 0

5

10

15 Native-born vrouwen

140

20

25

30

Figuur 15: Over-kwalificatiegraad 'natives' versus 'foreign-born' mannen (Bron: Eurostat in OECD, 2007) 30 Griekenland 25 Ierland België

'Foreign' mannen

20

Italië

Slovakije

VS

Oostenrijk

UK Nieuw-Zeeland Denemarken Duitsland Nederland Australië

Portugal

Zweden Noorwegen

15

Canada

Frankrijk Finland

Zwitserland

Hongarije Polen Tsjechië

10

Luxemburg

5

0 0

5

10

15

20

25

30

'Native' mannen

Voor recente immigranten ligt de ‘overkwalificatiegraad’ hoger dan voor immigranten die reeds langer op het grondgebied verblijven. Het gaat om de loopbaanontwikkeling van cohorten en niet van individuen. Zo kan het zijn dat er een selectief effect optreed door remigratie en veranderingen in het profiel van immigranten over de tijd. Ook de economische conjunctuur wordt op deze manier niet betrokken in de analyses. Dit verklaart mogelijks waarom de overkwalificatiegraad

van

immigranten

die

drie

jaar

of

minder

op

het

grondgebied verblijven voor heel wat landen lager ligt dan immigranten die vijf jaar of minder verblijven op het grondgebied.

141

Figuur 13: Over-kwalificatiegraad volgens verblijfsduur, 2003 - 2004 (Bron: Eurostat in OECD, 2007) 45 40

50

Griekenland Nederland

45

Ierland Italië

40

Oostenrijk

%

35

Tsjechië 35

30 Noorwegen Oostenrijk Denemarken Zweden 25 VS Frankrijk UK 20

Denemarken Frankrijk

30

Duitsland Ierland

25

Italië Luxemburg

20

België 15

België

Nederland

België

Tsjechië

VS

Noorwegen 15

Zweden

Frankrijk Oostenrijk Noorwegen 10 Italië Tsjechië 5 Luxemburg

10 Luxemburg 5 0

UK VS Griekenland

0 ≤ 3 jaar

≤ 5 jaar

≤ 10 jaar

≥ 11 jaar

Natives '

Verblijfsduur

3.6. Drie ‘objectieve’ metingen van ‘overkwalificatie’ toegepast Een overgekwalificeerd persoon is iemand die een job uitoefent die minder kwalificaties

vereist

dan

deze

die

(theoretisch)

blijken

uit

zijn/haar

scholingsniveau. In wat volgt staan we even stil bij een aantal manieren om dit concept te operationaliseren.

3.6.1. Het OESO-model De OESO berekent zowel de overkwalificatie van immigranten met een intermediair

scholingsniveau

onderwijsniveau.

Hiertoe

(hoger

vergelijkt

secundair)

men

het

dan

wel

scholingsniveau

een

hoger

volgens

de

International Standard Classification of Education (ISCED) 35 met de ISCO beroepsclassificatie (ISCO-code).

35

36

Laaggeschoold= ≤ lager secundair; middengeschoold= ≤ post secundair; hooggeschoold = hoger onderwijs 36 Een andere methode om ‘overkwalificatie’ te meten is via de lonen. Indien 2/3 van de personen met een lagere scholingsgraad meer verdienen dan diegene met een hogere scholingsgraad dan spreekt men van ‘overkwalificatie’. De twee methoden geven grossomodo hetzelfde resultaat; behoudens voor Zwitserland waar de beroepsmatige overkwalificatie relatief laag is maar de loonmatige overkwalificatie relatief hoog is (OECD, 2007). 142

Figuur 5: OESO-model ‘overkwalificatie’ (volle lijn)

SCHOLING

TYPE VAN WERK

‘

Hooggeschoold

‘(highly) Skilled’

Middengeschoold

‘Intermediate’

Laagggeschoold

‘Low-skilled’

Tabel 51: Jobmatch van de totale werkende beroepsbevolking volgens geslacht & scholingsgraad, gemiddelde voor 2007 & 2008, België Overkwalificatie % Algemeen Man 10,2% Vrouw 15,4% Totaal 12,5% Hooggeschoolden Man 19,6% Vrouw 25,2% Totaal 22,5%

Adequaat %

Onderkwalificatie %

Totaal #

56,6% 62,7% 59,3%

33,2% 21,9% 28,1%

2399919 1947888 4347806

80,4% 74,8% 77,5%

-

806655 847409 1654064

59% van de totale werkende beroepsbevolking is ‘adequaat geschoold’ en 28% is ondergekwalificeerd. 13% van de totale werkende beroepsbevolking is overgekwalificeerd.

Dit

komt

neer

op

meer

dan

een

half

miljoen

tewerkgestelden. We zien relatief grote verschillen verschillen volgens geslacht. Zo is 15% van de vrouwen en 10% van de mannen overgekwalificeerd. Mannen zijn relatief ook meer ‘ondergekwalificeerd’ dan vrouwen: 33% tegenover 22%. De overkwalificatiegraad neemt toe bij de hooggeschoolden (van 13% tot 23% van de beroepsbevolking. De verschillen tussen vrouwen en mannen blijven persistent (25% en 20%).

143

Tabel 52: Jobmatch van de totale werkende beroepsbevolking volgens nationaliteit & scholingsgraad, gemiddelde van 2007 & 2008, België

Algemeen B Aut B All EU-15 EU + 12 Turk/Marokk Andere OESO Andere niet-OESO Totaal Hooggeschoolden B Aut B All EU-15 EU + 12 Turk/Marokk Andere OESO Andere niet-OESO Totaal

Overkwalificatie %

Adequaat %

Onderkwalificatie %

Totaal #

12,2% 14,6% 11,5% 20,0% 19,3% 19,6% 24,8% 12,5%

60,1% 54,4% 56,4% 48,5% 47,6% 71,6% 46,0% 59,3%

27,7% 31,0% 32,1% 31,5% 33,1% 8,8% 29,2% 28,1%

3768557 231831 241169 24876 27722 6039 47612 4347806

21,7% 28,2% 21,6% 28,4% 61,9% 21,8% 56,5% 22,5%

78,3% 71,8% 78,4% 71,6% 38,1% 78,2% 43,5% 77,5%

-

1448244 78978 95303 7351 4795* 4976* 14417 1654064


De ‘EU-15 onderdanen’ buiten beschouwing gelaten, geldt algemeen gesproken dat de overkwalificatiegraad hoger is voor diegenen met een vreemde herkomst en/of nationaliteit. Langs de andere kant stellen we eveneens vast dat de onderkwalificatiegraad in het algemeen gesproken (behoudens ‘Andere OESO’) enigszins

hoger

nationaliteit.

is

voor

diegenen

met

een

vreemde

herkomst

en/of

37

3.6.2. Een verfijning van het OESO-model We kunnen deze objectieve meetmethode trachten te verfijnen door de uitersten (nl. enerzijds de combinatie hooggeschoold & laag beroepsniveau en anderzijds laaggeschoold en hoog beroepsniveau) te onderscheiden.

37

Dit lijkt op het eerste zicht contradictorisch. Vermoedelijk komt dit door de relatief grote aantallen laaggeschoolden (in tegenstelling tot middengeschoolden bij de ‘native bevolking’) die op ‘intermediate’ niveau werken. Bij de native bevolking verwachten we dat onderkwalificatie eerder wordt veroorzaakt door personen die behoren tot de zogenaamde ‘middengeschoolden’ die werkzaam zijn op een ‘high-skill niveau’. 144

Tabel 53: Jobmatch op basis van beroepsniveau (ISCO) & scholingsniveau (ISCED) Scholingsniveau (ISCED) Laaggeschoold Midden geschoold Hooggeschoold

Beroepsniveau (ISCO) Laag Adequaat Overkwalificatie Max.-overgekwalif.

Midden Onderkwalificatie Adequaat Overkwalificatie

Hoog Max. ondergekwalif. Overkwalificatie Adequaat

Dit levert de bovenstaande classificatie op waarbij we de uiterste vormen van over- of onderkwalificatie als maximale over- of onderkwalificatie omschrijven. Tabel 54: Jobmatch van de totale werkende beroepsbevolking volgens geslacht & scholingsgraad, gemiddelde voor 2007 & 2008, België Geslacht

Max. overkwalificatie %

Algemeen Man 0,4% Vrouw 0,5% Totaal 0,4% Hooggeschoolden Man 1,2% Vrouw 1,1% Totaal 1,1%

Overkwalificatie %

Adequaat %

Onderkwalificatie %

Max. onderkwalificatie %

Totaal #

9,8% 14,9% 12,1%

56,6% 62,7% 59,3%

29,1% 19,6% 24,8%

4,1% 2,3% 3,3%

2399475 1947828 4347304

18,4% 24,1% 21,3%

80,4% 74,8% 77,5%

-

-

806655 847409 1654064


145

De voornaamste lering die we uit dit model kunnen trekken is dat maximaleonderkwalificatie relatief vaker voorkomt dan maximale overkwalificatie; maar dat beiden eerder uitzonderlijk zijn en dit zowel voor (hooggeschoolde) mannen als voor (hooggeschoolde) vrouwen. Tabel 55: Jobmatch van de totale werkende beroepsbevolking volgens geslacht, nationaliteit(sgroep) en scholingsgraad, gemiddelde voor 2007 & 2008, België Max. overkwalificatie % Algemeen B Aut 0,3% B All 0,9% EU-15 0,4% EU + 12 2,3% Turk/ 2,6% Marokk Andere 4,3% OESO Andere 4,3% nietOESO Totaal 0,4% Hooggeschoolden B Aut 0,8% B All 2,7% EU-15 1,0% EU + 12 7,7% Turk/ 15,0% Marokk Andere 5,2% OESO Andere 14,2% nietOESO Totaal 1,1%

Overkwalificatie %

Adequaat %

Onderkwalificatie %

Max. onderkwalificatie %

Totaal #

11,9% 13,7% 11,1% 17,7% 16,8%

60,1% 54,4% 56,4% 48,5% 47,6%

24,6% 26,5% 26,9% 25,8% 29,0%

3,1% 4,5% 5,2% 5,7% 4,1%

3768110 231775 241169 24876 27722

15,4%

71,6%

7,5%

1,4%

6039

20,5%

46,0%

25,8%

3,5%

47612

12,1%

59,3%

24,8%

3,3%

4347304

20,9% 25,5% 20,6% 20,7% 46,9%

78,3% 71,8% 78,4% 71,6% 38,1%

-

-

1448244 78978 95303 7351 4795*

16,6%

78,2%

-

-

4976*

42,3%

43,5%

-

-

14417

21,3%

77,5%

-

-

1654064


146

Het

uitzonderlijk

karakter

van

maximale

overkwalificatie

(combinatie

hooggeschoold – laagste beroepsniveau) blijkt minder uitzonderlijk te zijn bij werknemers met een vreemde nationaliteit en meer bepaald relatief het frequenst voor te komen bij de categorie ‘andere’ (OESO en niet OESO onderdanen) (4%), Turken/Marokkanen (3%) en ‘EU+12 onderdanen’(2%). Voor

sommige

hooggeschoolden

met

vreemde

nationaliteit

vervalt

het

uitzonderlijk karaker van maximale overkwalificatie helemaal. Zo is 15% van de hooggeschoolde Turken/Marokkanen maximaal overgekwalificeerd en 14% van de ‘Andere niet-OESO onderdanen’. Ook de ‘EU+12’ scoren met een maximale overkwalificatiegraad van 8% behoorlijk hoog.

3.6.3. Een vereenvoudigd model: hoofd- versus handenarbeid We

kunnen

hypothetisch

stellen

dat

de

categorieën

‘hoofdarbeid’

en

‘handenarbeid’ moeten overeenkomen met de categorieën ‘hooggeschoold’ en ‘laaggeschoold’. In termen van het ISCO classificatiesysteem gaat het hier om ambachtslieden, machine- en installatiebestuurders, montagearbeiders en ongeschoolde arbeiders. Tot de categorie hoofdarbeid behoren bedrijfsleiders, hoger

kaderpersoneel,

intellectuele

en

wetenschappelijke

beroepen

en

bedienden in administratieve of intermediaire functies. De resterende beroepen, die

met

andere

woorden

niet

worden

opgenomen

in

het

model,

zijn

dienstverlenend personeel, verkoopspersoneel en (geschoolde) landbouwers. Dit brengt ons tot het volgende model: Figuur 6: vereenvoudigd model ‘overkwalificatie’ (volle lijn)

SCHOLING

TYPE VAN WERK

Hooggeschoold

Hoofdarbeid

Middengeschoold

Handenarbeid

Laaggeschoold

Binnen dit model is men overgekwalificeerd wanneer men als hooggeschoolde, handenarbeid

verricht.

Van

onderkwalificatie

spreken

we

wanneer

een

147

laaggeschoolde, hoofdarbeid verricht. In al de andere gevallen is men adequaat geschoold. Tabel 56: Jobmatch (hoofd-/handenarbeid) van de totale werkende beroepsbevolking volgens geslacht & scholingsgraad, gemiddelde voor 2007 & 2008, België Overkwalificatie %

Adequaat %

Onderkwalificatie %

Totaal #

Algemeen Man Vrouw Totaal

2,1% 0,9% 1,6%

90,2% 89,1% 89,7%

7,7% 10,0% 8,7%

2399919 1947888 4347806

Hooggeschoolden Man Vrouw Totaal

6,2% 2,2% 4,1%

93,8% 97,8% 95,9%

-

806655 847409 1654064


Het

eerste

wat

opvalt

is

dat

de

verhouding

in

overkwalificatie-

en

onderkwalificatiegraad tussen (hooggeschoolde) mannen en vrouwen wordt omgedraaid. Zo zijn niet langer relatief meer vrouwen overgekwalificeerd. 38 Bijkomend ligt de over- en onderkwalificatiegraad zowel voor mannen als voor vrouwen een stuk lager dan in het OESO-model. Dit is niet verwonderlijk gezien er enerzijds bepaalde (eerder precaire) ISCO groepen buiten beschouwing worden gelaten; maar ook dat men binnen dit model gemakkelijker wordt beschouwd als adequaat geschoold. Dit model lijkt ons, omwille van bovenstaande redenen, dan ook minder bruikaar. Niettemin kijken we nog even naar de verdeling hoofd- versus handenarbeid volgens nationaliteit(sgroep).

38

Vermoedelijk ligt de oorzaak hiervan in het groter aandeel vrouwelijke lager bedienden die in de OESO-model als overgekwalificeerd worden beschouwd en die in volgens dit model hoofdarbeid uitoefenen en met andere woorden niet langer als overgekwalificeerd worden gelabeld. 148

Tabel 57: Jobmatch (hoofd-/handenarbeid) van de totale werkende beroepsbevolking volgens nationaliteit (sgroep) & scholingsgraad, gemiddelde voor 2007 en 2008, België


Overkwalificatie %

Adequaat %

Onderkwalificatie %

Totaal #

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

90,4% 85,0% 87,4% 87,6% 83,2% 90,7% 78,2% 89,7%

8,3% 12,2% 11,1% 9,4% 11,0% 2,7% 12,7% 8,7%

3768557 231831 241169 24876 27722 6039 47612 4347806

3,5% 8,1% 3,7% 10,1% 33,8% 7,9% 30,3% 4,1%

96,5% 91,9% 96,3% 89,9% 66,2% 92,1% 69,7% 95,9%

-

1448244 78978 95303 7351 4795* 4976* 14417 1654064


Niettegenstaande de verhouding tussen mannen & vrouwen wijzigde binnen dit model; zien we dat dit niet het geval is voor de tewerkgestelden met een vreemde

nationaliteit.

We

zien

dat

dezelfde

nationaliteiten

of

nationaliteitsgroepen het slecht doen in termen van overkwalificatie.

3.6.4. Een vereenvoudigd model : bediende versus arbeider In plaats naar de verhouding tussen scholingsniveau en werken als hoofd- of handenarbeider kunnen we ook naar de relatie kijken tussen scholingsniveau en beroepsstatuut.

149

Figuur 7: vereenvoudigd model ‘overkwalificatie’ (volle lijn)

SCHOLING

TYPE VAN WERK

Hooggeschoold

Bediende

Middengeschoold

Arbeider

Laaggeschoold

Dit betekent evenwel dat we wederom niet gans de dataset kunnen gebruiken: zelfstandigen, helpers en overheidspersoneel (contractueel en statutair) blijven buiten beeld (dit betekent ongeveer 37% van de beroepsbevolking). Het gaat over werknemers die volgens het bediende- of arbeidersstatuut werken binnen de private sector. Enerzijds zegt dit iets over de arbeid die men verricht (voornamelijk

handenarbeid),

maar

ook

de

contratcuele

arbeidsomstandigheden waartegen dit gebeurt (cfr. debat mbt gelijkschakeling ‘bediende’ – ‘arbeidersstatuut’) 39. Binnen dit model is men overgekwalificeerd wanneer men binnen de private sector

als

hooggeschoolde

met

een

arbeidersstatuut

werkt.

Van

onderkwalificatie spreken we wanneer een laaggeschoolde werkt met een bediende contract. In al de andere gevallen is men adequaat geschoold.

39

Er is al jaren een debat over de gelijkschakeling van beide statuten die voornamelijk verschillen met betrekking tot verlof, ziekte en ontslagvergoedingen. Het arbeidersstatuut laat de werkgever een grotere flexibiliteit toe om het personeel te ontslagen of gebruik te maken van technische werkloosheid en is minder gunstig voor de werknemer bij ziekte of ongeval. 150

Tabel 58: Jobmatch (bediende/arbeider) van de totale werkende beroepsbevolking volgens geslacht & scholingsgraad, gemiddelde voor 2007 en 2008, België

Algemeen Man Vrouw Totaal Hooggeschoolden Man Vrouw Totaal

Overkwalificatie %

Adequaat %

Onderkwalificatie %

Totaal #

2,5% 1,4% 2,0%

93,1% 91,1% 92,2%

4,4% 7,5% 5,7%

1573679 1192264 2765943

8,5% 3,9% 6,2%

91,5% 96,1% 93,8%

-

455847 441040 896887


Zoals in bovenstaand vereenvoudigd model stellen we vast dat de verhouding in overkwalificatie- en onderkwalificatiegraad tussen (hooggeschoolden) mannen en vrouwen wordt omgedraaid. Wederom zijn niet langer relatief meer vrouwen overgekwalificeerd. Bijkomend ligt de over- en onderkwalificatiegraad zowel voor mannen als voor vrouwen een stuk lager dan in het OESO-model.

151

Tabel 59: Jobmatch (bediende/arbeider) van de totale werkende beroepsbevolking volgens nationaliteit(sgroep) & scholingsgraad, gemiddelde voor 2007 en 2008, België


Overkwalificatie %

Adequaat %

Onderkwalificatie %

Totaal #

1,6% 4,7% 2,0% 3,0% 8,5% 8,6% 12,5% 2,0%

92,8% 88,1% 90,8% 92,6% 88,7% 89,9% 83,2% 92,2%

5,6% 7,3% 7,2% 4,4% 2,8% 1,5% 4,2% 5,7%

2370446 157742 159582 13272 22773 4608* 37520 2765943

4,9% 17,1% 6,2% 13,6% 53,9% 10,0% 41,7% 6,2%

95,1% 82,9% 93,8% 86,4% 46,1% 90,0% 58,3% 93,8%

-

780288 42964 51869 2897** 3600* 3994* 11275 896887


We zien dat wederom dezelfde nationaliteiten of nationaliteitsgroepen het slecht doen in termen van overkwalificatie.

3.6.5. Welk model te kiezen? We

verkiezen

het

OESO-model

omwille

van

de

(internationale)

vergelijkbaarheid maar ook omdat de vereenvoudigde modellen grote en/of relevante delen van de beroepsbevolking buiten beschouwing laten. Interessant was

evenwel

de

vaststelling

dat

het

sekse-effect

vervalt

in

de

twee

vereenvoudigde modellen (het hoofd-/handenarbeidmodel en het arbeiders/bediendemodel). Een andere interessante vaststelling is dat een maximale overkwalificatie tewerkgestelden

voornamelijk met

een

terug

te

vreemde

vinden

is

nationaliteit

bij en

(hooggeschoolde) meer

bepaald

hooggeschoolde Turken/Marokkanen en andere niet-OESO onderdanen. Een mogelijke oorzaak hiervan vinden we misschien in de aard van het diploma en/of geringe verblijfstijd; maar ligt mogelijks ook aan het bestaan van bepaalde uitsluitingsmechanismes op de arbeidsmarkt.

152

3.7. Onderzoekvragen & hypotheses De voornaamste vraag die hier voorligt, is de vraag naar een verfijning van de risicogroep(en)

voor

overkwalificatie.

We

zoemen

hierbij

in

op

de

(hooggeschoolde) vrouwen en (hooggeschoolde) etnisch-culturele minderheden in functie van de verblijfstijd. We kunnen deze vraag verfijnen in een aantal bijvragen naargelang de beschikbare variabelen in het databestand en enkele hypotheses

naar

voor

achtergrondvariabelen

en

schuiven. gaan

We

dan

in

bespreken op

de

vooreerst

de

onderwijs-

en

tewerkstellingsvariabelen.

3.7.1. Achtergrondvariabelen -

Verblijfstijd

&

nationaliteit(sgroep):

zijn

nieuwkomers

in

alle

omstandigheden het vaakst overgekwalificeerd; hoe verloopt de interactie met geslacht? Æ

Hypothese:

verblijfstijd

en

nationaliteit

belangrijke variabele in de verklaring voor

vormen

wellicht

een

‘overkwalificatie’. Van

beiden kan er een versterkend effect uitgaan. - Geslacht, huishoudtype & leeftijd jongste kind: uit de voorgaandelijke bivariate analyses blijkt het geslacht enigzins een consistent effect te spelen. Maar blijft dit effect onder controle van andere variabelen overeind (zoals studiedomein, arbeidsregime)? Hoe beïnvloedt de huishoudpositie of de leeftijd van het jongste kind de verticale job(mis)match? Is het zo dat jonge (lees: zorgbehoevende) kinderen de overkwalificatiekans van (één van de)

ouders

verhoogd (bv. door de beslissing om beroepsmatig een stapje terug of de loopbaan ‘on hold’ te zetten)? We verwachten een hogere overkwalificatiegraad terug te vinden bij de ‘één-ouder gezinnen’; gevolgd door de ‘samenwonenden met kinderen’. Vooral veronderstelde moeilijkheden met betrekking tot de combinatie van arbeid & gezin kan hierin bepalend zijn. We verwachten dan ook dat alleenstaanden en samenwonenden zonder kinderen of tewerkgestelden die inwonen bij de ouders een minder hoge overkwalifictie laten optekenen. Ook de leeftijd van het jongste kind kan hierin bepalend zijn. We vermoeden dat in het kader van de spanning tussen gezins- en arbeidstaken voornamelijk gezinnen met jongere kinderen een hogere overkwalificatiegraad laten optekenen.

40

Æ Hypothese: de gezinssituatie (jonge kinderen) geeft vooral voor vrouwen/nieuwkomers aanleiding tot overkwalificatie. Dit effect zal

40

Op basis van de multivariate analyses verwachten we bijkomend een interactie-effect met geslacht en/of anciënniteit. 153

vermoedelijk het grootst zijn zijn bij ‘alleenstaande ouders’ en het kleinst bij ‘alleenstaande’ of ‘samenwonende zonder kinderen’. - Leeftijd: hoe beïnvloedt de leeftijd de kans op overkwalificatie en blijft dit effect bestaan onder controle van anciënniteit? Vanuit de literatuur (cfr. supra) weten we dat leeftijd en anciënniteit negatief gelieerd zijn met overkwalificatie: hoe ouder of hoe meer anciënniteit hoe beter de jobmatch tussen studieniveau en het beroepsniveau en hoe lager bijgevolg de overkwalificatie zal zijn. Æ Hypothese: we vermoeden dat er een licht leeftijdseffect zal spelen aangezien jobhopping ook op latere leeftijd voorkomt. Zij behoren wellicht tot de meest kansrijke en dus minst overgekwalificeerde beroepsbevolking. - Woonplaats: merken we een verschil tussen de overkwalificatiegraad van de beroepsbevolking woonachtig in Vlaanderen of in andere regio’s? Zien we een effect van de verstedelijkingsgraad (platteland versus stad)? Voorspellingen

omtrent

de

rol

van

de

urbanisatiegraad

van

de

woonplaats op de overkwalificatiegraad zijn minder gemakkelijk te maken. Het aspect van mobiliteit en bereikbaarheid van (potentiële) werkgevers speelt hierin een belangrijk rol, naast de aangeboden flexibiliteit (thuiswerk) en gevraagde flexibiliteit (avondwerk, shiften enz.). 41 We vermoeden dat deze variabele dan ook geen al te groot effect op de overkwalificatiegraad zal hebben. Vanuit de idee dat de beschikbaarheid over eigen vervoermiddelen de actieradius limiteert om bij bepaalde werkgevers aan de slag te gaan en dit misschien een problematischer

gegeven

is

voor

nieuwkomers

of

bepaalde

nationaliteitsgroepen (rijbewijs, eigen auto), verwachten we misschien wel een hogere overkwalificatiegraad voor diegenen die wonen in een landelijk gebied (urbanisatiegraad ≤ 100 inw / km²). Langs de andere kant is het goed mogelijk dat net de meest gefortuneerde immigranten (zowel mbt economisch als cultureel kapitaal) in de niet-grootstedelijke gebieden wonen. Æ

Hypothese:

diffuus

en

geen

al

te

groot

effect

op

de

overkwalificatiegraad.

41

Voor gezinnen bestaande uit twee verdieners met jonge kinderen speelt de afstand (of beter reistijd) tot de (potentiële) werkgever misschien een belangrijkere rol. Echter, op basis van de EAK kunnen we hierover geen uitspraak doen. 154

3.7.2. Onderwijssfeer - Scholingsgraad: zijn er nog verschillen waar te nemen binnen de groep van hooggeschoolden (professionele versus academische studieniveau). Is het zo dat de meer beroepsgerichte vormingen de kans op overkwalificatie doet dalen? Hoe zit het met buitenlandse diploma’s? 42 Æ Hypothese: we verwachten op basis van de literatuur dat de eerder beroepsgerichte opleidingen (professionele bachelors) voor een betere (verticale) ‘fit’ zorgen tussen studie- en beroepsniveau. Anderzijds kunnen we vanuit de idee van ‘diploma-inflatie’ (cfr. democratisering van het onderwijs in combinatie met de idee van ‘baanconcurrentie’ in plaats van ‘loonconcurrentie’ die onze gereguleerde arbeidsmarkt kenmerkt)

poneren

dat

er

een

cascade-effect

ontstaat

waarbij

diplomahouders van de academische deze van de professionele niveau’s ‘inpikken’ ten nadelen van deze laatsten. In het kader van de ‘human capital theorie’ zouden we kunnen veronderstellen dat landen waarvan het onderwijs en productie-apparaat ver verwijderd is van het onze, dit aanleiding kan geven tot een problematische ‘human capital transfer’ (cfr. Friedberg, 2000). We denken hierbij in eersten instantie aan de meeste niet-OESO landen. - Studiedomein: hoe beïnvloedt de studierichting de verticale jobmatch? Uit

de

geraadpleegde

studiedomein

een

literatuur belangrijke

onthielden

we

invloed

kan

onder

andere

uitoefenen

dat

het

op

de

overkwalificatiegraad. In het algemeen wordt vastgesteld dat een brede opleiding (met andere woorden een opleiding die niet uitmondt in een specifiek beroep zoals architect, arts enz.), de kans op overkwalificatie doet toenemen. Een ander belangrijk gegeven is natuurlijk de vraagzijde van de arbeidsmarkt. Zo zal een persoon die afgestudeerd is in een studierichting die uitzicht biedt op een

knelpuntberoep

tewerkgesteld

vermoedelijk

worden.

verpleegkundigen.

We

gemakkelijker

denken

hierbij

op

zijn/haar

bijvoorbeeld

niveau

aan

de

43

Æ Hypothese: We vermoeden alleszins dat voor opleidingen die resulteren in een relatief lage of hoge overkwalificatiegraad bij ‘native Belgen’; we dit effect ook terugvinden bij de genaturaliseerden of vreemdelingen.

Gezien

er

typisch

‘vrouwelijke’

en

‘mannelijke’

42

Let wel, de gegevens van de EAK laten ons niet toe om hiervoor te controleren. Idealiter zouden we hierbij ook moeten controleren voor vormen van ‘verkeerde’ kwalificatie (cfr. horizontale mismatch) en de interactie tussen ‘over-’ en ‘verkeerde’ kwalificatie. 43

155

studierichtingen bestaan, zou het kunnen dat de specifieke studiekeuze van vrouwen (of nieuwkomers?) leidt tot overkwalificatie. - Opleiding, onderwijs of vorming: hoe beïnvloedt het volgen van opleiding, onderwijs of vorming de verticale jobmatch? Volgen nieuwkomers relatief meer opleiding dan oudkomers of autochtonen en zo ja, welk effect heeft dit op de overkwalificatiegraad?

We

verwachten

dat

ondergekwalificeerden opleiding, onderwijs of vorming

voornamelijk

de

zullen volgen (cfr. de

idee dat professionele training een subsituut ipv compliment is voor gevolgde scholing). Bijkomend kunnen we veronderstellen dat opleiding, onderwijs of vorming kan bijdragen tot jobmobiliteit (zowel intern als extern) en dat het volgen van opleiding de (als ongewenst ervaren) overkwalificatie verkleint. Het is niet gemakkelijk om hieraan een voorspelling te verbinden met betrekking tot de invloed op overkwalificatie. ‘Overscholing’ sluit niet uit dat men een ‘verkeerde scholing’ of ‘buitenlandse scholing’ heeft voor het beroep dat men uitoefent. In die zin valt het volgen van opleiding, onderwijs of vorming best te rijmen met overscholing. Ook is de causaliteit moeilijk te achterhalen: is men is overgekwalificeerd omdat men nog wenst te studeren of wenst men te studeren omdat men overgekwalificeerd is? Zoals reeds eerder gezegd sluit overscholing niet uit dat men een ‘verkeerde’ scholing heeft voor het beroep dat men uitoefent.

Het

lijkt

op

het

eerste

zicht

logischer

dat

dat

de

ondergekwalificeerden relatief meer opleiding zullen volgen. Zeker indien deze onderkwalificatie niet wordt gecompenseerd door werkervaring (of anciënniteit). Maar wie is er bereid om bijkomend (tijd/geld) te investeren in het volgen van opleiding

indien

men

de

functie

al

heeft

verworven. 44

Dit

is

enigzins

contradictorisch en het lijkt logischer dat men zich bijschoolt voor een functie die men wenst te verwerven. Æ Hypothese: diffuus en beperkt effect.

3.7.3. Arbeidssfeer -

Anciënniteit:

hoe

beïnvloedt

anciënniteit

de

kans

op

verticale

job(mis)match? Slagen overgekwalificeerden werknemers er na verloop van tijd in om bijvoorbeeld via interne promotie een adequate fit te bewerkstelligen? Hoe verloopt de interactie met de leeftijd: kunnen we eerder van een cohorteeffect (door de relatief lagere scholingsgraad van oudere werknemers) dan wel van loopbaaneffect spreken?

44

Wellicht moet het initiatief in dat geval uitgaan van de werkgever in plaats van de werknemers. 156

Op basis van bestaande literatuur blijkt dat werkervaring, bedrijfsinterne opleiding, interne promotie of veranderen van werkgever de kans doet toenemen op adequaat geschoold zijn of zelfs onderkwalificatie. Het is, althans met de beschikbare data van de EAK, niet mogelijk om na te gaan in welke mate de overkwalificatie beïnvloedt wordt door interne promotie, dan wel door van werkgever te veranderen, of het volgen van bijkomende opleiding. Bijkomend is het effect van leeftijd en anciënniteit op overkwalificatie moeilijk los te koppelen van mogelijke interveniërende periode- of cohorte-effecten (bv.

economische

beroepsbevolking).

conjunctuur, Wolbers

lagere

(2008)

scholingsgraad

formuleerde

twee

van

oudere

hypotheses

met

betrekking tot een slechte start (overkwalificatie) bij begin van de loopbaan: volgens de inhaalhypothese daalt de overkwalificatiegraad sneller bij vrouwen dan bij mannen (inhaalbeweging) naarmate de anciënniteit groter wordt. In termen van verblijfstijd kunnen we ook stellen dat de overkwalificatiegraad sneller daalt bij nieuw- dan bij oudkomers naarmate de anciënniteit groter wordt. Volgens de valhypothese daarentegen heeft een slechte start op de arbeidsmarkt (overkwalificatie) een langetermijneffect op de loopbaan. Een mogelijke inidcator is dat anciënniteit de overkwalificatiegraad langzamer doet dalen bij vrouwen dan bij mannen (en idem dito bij nieuw- tegenover oudkomers). 45 Dit zijn allemaal belangwekkende vragen waar we binnen dit kader geen sluitend antwoord op kunnen geven (ondermeer doordat de EAK een cross-sectionele een geen longitudinale bevraging is). We beperken ons tot de volgende hypothese: Æ

Hypothese:

We

vinden

in

de

literatuur

dat

‘overkwalificatie’

aanleiding geeft tot jobhoppen en dat de fit (tussen diploma en beroepsniveau) verbetert naarmate de loopbaan vordert (bv. interne promotie). We vermoeden dan ook dat er een negatief effect uitgaat van

anciënniteit op overkwalificatie en

dat het een

belangrijke

verklarende variabele vormt voor ‘overkwalificatie’ die grotendeels het leeftijdseffect zal wegverklaren. - Arbeidsregime & contracttype: welke invloed heeft een vast versus tijdelijk contract of voltijds versus deeltijds werken? Gaat er een versterkend effect uit van bepaalde

combinaties (bv. deeltijds werken met een tijdelijk

contract)? We vermoeden dat werknemers met een tijdelijk contract een hogere overkwalificatiegraad laten optekenen dan mensen met een vast contract en dit ongeacht de scholingsgraad of ongeacht de nationaliteits- of verblijfstijd.

45

Let wel: wederom heeft de EAK-data zijn beperkingen. Het betreft immers een crosssectionele enquête waarbij het niet mogelijk is per individu de loopbaan te volgen. 157

Bijkomend vermoeden we dat dit effect kan versterkt worden door het arbeidsregime (en meer bepaald deeltijds werken) wat (eventueel) een verklarend element kan vormen voor de vaststelling dat vooral vrouwen vaker overgekwalificeerd zijn dan mannen. 46 We kunnen voor deze stelling beroep doen op de signaalttheorie die veronderstelt dat bij vrijwillige deeltijdse arbeid de gevraagde flexibiliteit van de werknemer aan de werkgever (on)rechtstreeks een soort van ‘penalty’ kan worden aangerekend die zich kan vertalen in hogere aanwervingsvereisten of werken op een lager beroepsniveau (degradatie).

Bijkomend

worden

functies

op

een

hoger

beroepsniveau

misschien per definitie (verondersteld) ondeelbaar (te zijn). Hypothese:

Æ

deeltijds

&

tijdelijk

werk

verhoogt

de

overkwalificatiekans. -

Beroepsstatuut,

tewerkstellingssector

en

grootte

van

de

onderneming: zijn er sectoren met een hogere overkwalificatiekans en komt overkwalificatie vaker voor in kleine ondernemingen? Biedt tewerkstelling in de overheidssector een goede bescherming tegen overkwalificatie? Op basis van de ‘credential theorie’ verwachten we dat overkwalificatie vaker voorkomt in de markt- dan in de overheidssector

en dat meer bepaald de

arbeiders binnen de private sector een risicogroep vormen en dit ongeacht de scholingsgraad of ongeacht de nationaliteits- of verblijfstijd.

We verwachten,

gezien de aard en regelmentering van de bedrijfsactiviteiten (bv. diploma vereisten bij geregelmenteerde beroepen of openbare sector), een hogere overkwalificatiegraad in de primaire en secundaire sector en een lager overkwalificatiekans in de tertiaire (commerciële dienstensector) en quartaire sector

(niet-commerciële

dienstverleningssector)

en

dit

ongeacht

de

scholingsgraad of ongeacht de nationaliteits- of verblijfstijd. Verder verwachten dat werknemers die tewerkgesteld zijn in een bedrijf met een hoog aantal werknemers, omwille van de interne promotie- en scholingsmogelijkheden, de overkwalificatiegraad lager zal liggen dan in kleinere bedrijven en dit ongeacht de

scholingsgraad

of

ongeacht

de

nationaliteits-

of

verblijfsgroep.

Zo

vermoeden we dat werknemers die tewerkgesteld zijn in een bedrijf met een hoog aantal werknemers, de overkwalificatiegraad lager zal liggen dan in kleinere

bedrijven

en

dit

ongeacht

de

scholingsgraad

of

ongeacht

de

nationaliteits- of verblijfstijd. We vermoeden dat er, los van de bedrijfsactiviteit, de interne promotie- en scholingsmogelijkheden en het ‘human resource beleid’ in

zijn

geheel,

in

grotere

bedrijven

beter

is

uitgebouwd

waardoor

overkwalificatie minder speelt. Een alternatieve hypothese zou er kunnen uit bestaan 46

dat

grote

(lees:

kapitaalkrachtige)

bedrijven,

via

het

gevoerd

59% (# 1155070) van de vrouwen en 93% van de mannen werkt voltijds (# 2222947).

158

loonbeleid in staat zijn om ook op lagere functieniveau’s hoger gekwalificeerd personeel aan te werven. Æ Hypothese: de arbeiders lopen een hoog en ambtenaren een laag overkwalificatierisico; de primaire en secundaire sector kennen een hoog overkwalificatierisico; het aantal werknemers oefent wellicht een diffuus en beperkt effect uit op de overkwalificatiegraad.

3.8. Risicogroepen hooggeschoolden, vrouwen & immigranten: cijfers op basis van de EAK 2007 & 2008 De voornaamste vraag die hier voorligt, is de vraag naar een verfijning van mogelijke

risicogroep(en)

voor

overkwalificatie

omstandigheden waarbij vrouwen en immigranten

en

meer

bepaald

de

een verhoogd risico op

overkwalificatie hebben (cfr. supra). Zo bekijken we hoe de factor verblijfstijd (nieuw- en oudkomers) inwerkt op deze sekse- of genderverhouding. Zijn bijvoorbeeld

mannelijke

nieuwkomers

minder

overgekwalificeerd

dan

vrouwelijke autochtonen en zo ja geldt dit dan voor alle nieuwkomers of voornamelijk bepaalde nationaliteitsgroepen? We doen dit vooreerst aan de hand van de belangrijkste bivariate analyses waarvan we de tabellen weergeven. De mate van belangrijkheid van deze variabelen werd bepaald door de multivariate analyses (hiërarchisch logitisch regressiemodel) waarmee we zullen besluiten.

3.8.1. Bivariate analyses We vergelijken steeds de totale en de hooggeschoolde beroepsbevolking volgens: •

verblijfstijd

&

geslacht:

autochtonen

(mannen

&

vrouwen)

/

oudkomers (mannen & vrouwen) / nieuwkomers (mannen &vrouwen) •

verblijfstijds

&

genaturaliseerde

(nieuw-

nationaliteit(sgroep): en

oudkomers)

/

autochtonen EU-27

(nieuw-

/ en

oudkomers) / Andere (nieuw- en oudkomers)

159

Tabel 60: Jobmatch van de totale beroepsbevolking naar nationaliteits(groep) en verblijfstijd, gemiddelde voor 2007 & 2008, België

B Aut Totaal B All <= 10 jaar > 10 jaar Totaal EU-27 <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Totaal Andere <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Totaal

Overkwalifcatie %

Adequaat %

Onderkwalificatie %

Totaal #

12,2%

60,1%

27,7%

3768557

17,1% 13,2% 14,6%

53,3% 54,8% 54,2%

29,6% 32,0% 31,1%

80777 142015 222792

14,6% 9,7% 10,5% 12,3%

59,3% 51,5% 53,3% 55,7%

26,1% 38,8% 36,2% 32,0%

125972 75422 56518 257912

25,3% 15,7% 6,1% 22,8%

46,9% 52,8% 60,0% 48,6%

27,8% 31,4% 33,9% 28,7%

61146 13580 3753* 78479


De overkwalificatiegraad ligt voor EU-27 onderdanen op het niveau van de ‘native-Belgen’ (12%). De genaturaliseerde Belgen volgen op 15% en de ‘andere’ (waaronder Marokkanen en Turken) volgen op 23%. We stellen voor alle herkomst- en nationaliteitsgroepen vast dat er een serieuze daling is van de overkwalificatiegraad tussen nieuw- en oudkomers, maar dat deze daling vooral uitgesproken is bij de categorie ‘andere’ (van 25% naar 16%). Wanneer een EU-27 onderdaan behoort tot de oudkomers dan daalt zijn overkwalificatiegraad tot 10%; wat onder het gemiddelde van ‘native Belgen’ is.

160

Tabel 61: Jobmatch van de hooggeschoolde beroepsbevolking naar nationaliteits(groep) en verblijfstijd, gemiddelde voor 2007 & 2008, België

B Aut Totaal B All <= 10 jaar > 10 jaar Totaal EU-27 <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Totaal Andere <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Totaal

Overkwalificatie %

Adequaat %

Onderkwalificatie %

Totaal #

21,7%

78,3%

-

1448244

34,1% 25,2% 28,4%

65,9% 74,8% 71,6%

-

26772 48806 75579

22,4% 18,8% 26,0% 22,0%

77,6% 81,2% 74,0% 78,0%

-

60029 25030 13862 98921

54,3% 35,6% nb 50,8%

45,7% 64,4% nb 49,2%

-

19050 3623* 579*** 23252


Voor de hooggeschoolden ligt de overkwalificatiegraad van EU-27 onderdanen wederom

op

deze

van

het

niveau

van

de

‘native-Belgen’

(22%).

De

genaturaliseerde Belgen volgen op 28% en de categorie ‘andere’ (waaronder Marokkanen en Turken) volgen op 51%. We stellen voor alle herkomst en nationaliteitsgroepen

vast

dat

er

een

serieuze

daling

is

van

de

overkwalificatiegraad tussen nieuw- en oudkomers, maar dat deze daling vooral uitgesproken is bij de categorie ‘andere’ (van 54% naar 36%). Wanneer een EU-27

onderdaan

behoort

tot

de

oudkomers

dan

daalt

zijn/haar

overkwalificatiegraad tot 19%; met andere woorden, tot onder het algemeen gemiddelde van ‘native Belgen’. Aangezien ook het werkloosheidspercentage van

de

hooggeschoolde

EU-27

onderdanen

behoorlijk

laag

is

(een

werkloosheidsgraad van 5% en een werkzaamheidsgraad van 80% voor 2007 & 2008), zouden we hieruit kunnen besluiten dat de intrede op de Belgische arbeidsmarkt voor de hooggeschoolde EU-27 onderdanen minder problematisch verloopt dan deze van de andere nationaliteitsgroepen. 3.8.1.1. Huishoudpositie & leeftijd jongste kind De EAK maakt binnen het huishoudtype een onderscheid tussen ‘alleenstaand’, ‘samenwonend met partner zonder kinderen’, ‘samenwonend met partner en 1 kind’, ‘samenwonend met partner en 2 kinderen’, ‘samenwonend met partner en 3 kinderen of meer kinderen’, ‘hoofd van éénoudergezin’, ‘inwonend bij ouders en overige’. Met betrekking tot de leeftijdscategorieën van het jongste 161

kind onderscheiden we gezinnen met kinderen van 0 tot 6 jaar en kinderen van 7 tot 18 jaar. De huishoudpositie ‘an sich’ heeft op zich relatief weinig invloed op de overkwalificatiegraad. De huishoudpositie in combinatie met geslacht geeft daarentegen wel beduidende verschillen. In elk huishoudtype (dus ook deze waar er geen sprake is van kinderen) vinden we dat vrouwen relatief vaker overgekwalificeerd zijn dan mannen. Het effect van de aanwezigheid en aantal kinderen is eerder onduidelijk. Vooral bij het gezinstype ‘Hoofd van éénouder gezin’ verwachten we een grotere overkwalificatiegraad (en dit zowel bij mannen als bij vrouwen). Dit is niet het geval. Dit alles betekent dat er wellicht nog andere factoren spelen. We denken in de eerste plaats aan leeftijds- en anciënniteitseffecten.

Uit

de

literatuur

blijkt

immers

dat

de

overkwalificatiegraad voor schoolverlaters het grootst is. Elk huishoudtype, zoals ‘Inwonend bij ouders’ of

‘Alleenstaand’, maar ook het aantal kinderen

weerspiegelt vermoedelijk een verschillende leeftijd en anciënniteit. Echter, bij controle hiervan bleek het met de leefdtijds- en anciënniteitsverschillen onderling de huishoudstypes nogal mee te vallen. 47 We stellen weinig of geen verschillen in overkwalificatie vast naargelang herkomst en verblijfstijd in functie van het huishoudtype. Ook voor de hooggeschoolde beroepsbevolking stellen we weinig of geen verschillen vast tussen herkomst en verblijfstijd in functie van het huishoudtype. De overkwalificatiegraad is iets hoger in de groep van tewerkgestelden waarbij het het jongste kind tussen de 0 tot 6 jaar (14%) is in vergelijking met de groep van tewerkgestelden waarbij het jongste kind tussen de 7 tot 18 jaar is (12%).

Deze

uitkomst

was

enigszins

te

verwachten

zeker

gezien

de

veronderstelde verschillende leeftijd of anciënniteit. Bij nader toezien blijkt er

47

Zo bedraagt de gemiddelde leeftijd 40 jaar. Vooral de ‘Samenwonende zonder kinderen’ zijn ouder (gemiddeld 51 jaar) en ‘Inwonenden bij ouders’ zijn jonger (gemiddeld 21 jaar). De gemiddelde leeftijd binnen de andere huishoudtypes schommelt tussen de 38 (‘Overige’) en 44 jaar (‘Samenwonend met partner en 1 kind). De gemiddelde anciënniteit bedraagt 105 maanden. De verschillen met betrekking tot huishoudtypes vallen behalve voor ‘Inwonenden bij ouders’ (29 maanden) en de categorie (78 maanden) nogal mee. Zo zal de vaststelling, van een lagere overkwalificatiegraad bij ‘Hoofd éénoudergezinnen’ niet kunnen verklaard worden door een gemiddeld hogere anciënniteit (105 maanden). De gemiddelden voor de andere huishoudtypes schommelt tussen de 105 maanden (‘Alleenstaanden’) en 152 maanden (‘Samenwonend met partner zonder kinderen’). We stellen wel een lichtjes hogere anciënniteit van de man vast (gemiddeld een kleine 10%), ongeacht het huishoudtype (de enige uitzondering hierop zijn de alleenstaanden waarbij de vrouwen gemiddeld 107 maanden anciënnietit hebben en de mannen 103 maanden). We komen later bij de multivariate analyses nog op terug op dit mogelijk interactie-effect.

162

nagenoeg geen verschil in leeftijd, maar wel in anciënniteit te bestaan. 48 De overkwalificatiegraad van vrouwen daalt een beetje (van 18% naar 15%) wanneer het jongste kind tussen de 7 en 18 jaar is. Maar deze daling is zeker niet spectaculair te noemen. 49 Indien we gaan kijken naar het effect van nationaliteit en verblijfstijd en de leeftijd van het jongste kind op de jobmatch dan vinden we nagenoeg geen verschillen. Ook voor de hooggeschoolden stellen we in het algemeen weinig of geen verschillen vast tussen herkomst en verblijfstijd in functie van de leeftijd van het jongste kind. Op basis van de bivariate analyses kunnen we besluiten dat het effect van het huishoudtype (en het al dan niet hebben van kinderen) geen groot effect heeft op de overkwalificatie. Ook heeft de leeftijd van het jongste kind eerder een beperkte invloed op de overkwalificatiekans. Noch het leeftijds- of het anciënniteitseffect kan hier de oorzaak van zijn. 50 3.8.1.2. Studiedomein

51

Om het overzicht te bewaren zijn verschillende (+/-) inhoudelijk aansluitende studiedomeinen

in

12

groepen

gebundeld,

waarbij

vooral

de

categorie

‘algemeen vormende opleidingen’ een buitenbeentjes is gezien het nietacademisch karakter ervan. Het betreft getuigschriften van beroepsopleidingen of

het

volwassenenonderwijs

voor

basisprogramma’s,

alfabetisering

en

rekenkunde, persoonlijke ontwikkeling zoals tijdsbesteding, spreken in het openbaar, sollicitatietraining enz. Het studiedomein ‘sociale diensten’ omvat onder andere studies als sociaal

assistent, orthopedagogie, kinderen

jeugdzorg. Het studiedomein ‘dienstverlening’ omvat een scala aan opleidingen die de student voorbereiden op tewerkstelling in de sectoren horeca, toerisme, sport,

diensten

aan

particulieren,

thuiszorg

ed.

Ook

haarkapper,

schoonheidszorg, transportdiensten, milieuzorg en veiligheid vallen hieronder.

48

Deze schommelt zowel binnen als tussen de leeftijdsgroepen van het jongste kind rond een gemiddelde van 34 jaar. Tussen de twee leeftijdsgroepen stellen we wel een verschillende gemiddelde anciënniteit vast (73 maanden versus 121 maanden) Het verschil binnen de categorieën bedraagt gemiddeld 13 maanden en loopt op tot gemiddeld 16 maanden in de leeftijdsgroep van 7 tot 18 jaar. 49 Mogelijk wijst dit op een langdurig effect van overkwalificatie bij vrouwen met kinderen in het begin van de loopbaan op het vervolg van de loopbaan. 50

Dit wordt bevestigd door de multivariate analyses (cfr. infra). We vinden eveneens geen significant (α > 0.05) interactie-effect met ‘geslacht’. Met andere woorden: ‘vrouw’ zijn in combinatie met een ‘huishouden met (jonge) kinderen’ leidt niet tot een hogere overkwalificatiekans. 51 De tabel is terug te vinden in bijlage.

163

De afgestudeerden in de

de ‘vreemde talen‘ worden relatief het vaakst

geconfronteerd met overkwalificatie (32%). Dit geldt zowel voor mannen (26%) als

voor

vrouwen

overgekwalificeerden studierichtingen:

(34%). vinden

‘handel,

Een we

ook

oververtegenwoordiging bij

administratie,

de

van

afgestudeerden

boekhouding,

in

de de

marketing,

verzekeringen, secretariaat & kantoorwerk’ (27%); ‘sociale en economische wetenschappen’ (23%);

‘Natuurwetenschappen’ (22%); ‘letteren en kunsten’

(19%) en ‘rechten, notariaat & criminologie’ (18%). Voor de afgestudeerden in de studierichting ‘natuurwetenschappen’ (inclusief natuurkunde, scheikunde en aardwetenschappen) en ‘landbouw en dierengeneeskunde’ tekenen we een iets hogere overkwalificatiegraad op dan gemiddeld. Een aantal studierichtingen monden uit in een beroep met een lagere overkwalificatiegraad dan gemiddeld. Dit is het geval voor ‘wiskunde en statistiek’, de ‘lerarenopleiding en pedagogiek’ (vooral voor vrouwen). De op een na laagste overkwalificatiegraad vinden we bij de ‘genees-, tandheel-, verpleegkunde, farmacie, kinesistherapie & logopodie’ (7%) en dit geldt zowel voor mannen (5%) als voor vrouwen (8%). Diegenen met een ‘algemeen vormende opleiding’ (die voornamelijk uitmonden in getuigschriften van beroepsopleidingen

of

het

volwassenenonderwijs)

hebben

de

laagste

overkwalificatiegraad (4%) en dit geldt zowel voor mannen (3%) als voor vrouwen (5%). Voor de ‘algemeen vormende opleidingen’ vinden we voor alle onderscheiden nationaliteits- en verblijfstijdcategorieën een lage overkwalificatiegraad variërend van 3% voor de ‘native Belgen’ tot 12% voor de categorie ‘andere’. Voor de gediplomeerden in de ‘genees-, tandheel-, verpleegkunde, farmacie, kinesitherapie of logopedie’ vinden we eveneens een lage overkwalificatiegraad. De overkwalificatiegraad van de ‘native Belgen’ is dezelfde als deze van de EU27 onderdanen met dit diploma (beiden 7%). Zelfs de overkwalificatiegraad van de nieuwkomers is met 10% behoorlijk laag. Dit is niet geheel verwonderlijk. De meeste van deze diploma’s geven uitzicht op de uitoefening van een gereglementeerd beroep. Voor diploma’s van EER onderdanen bestaat al reeds vanaf de jaren ’70 een speciale procedure nl. het stelsel van professionele erkenningen (in plaats van academische erkenning) die op Europees niveau via algemene

of

sectorichtlijnen

vorm

krijgt

en

kadert

binnen

harmonisatiebeweging in het hogeronderwijs van de Europese Unie.

52

de

Voor de

andere nieuwkomers ligt de overkwalificatiegraad dan ook een stuk hoger (16% van de genaturaliseerde Belgen en 40% van de categorie ‘andere’ (dit cijfer is

52

Voor verdere info hieromt verwijzen we u door naar het rapport ‘Medisch en verpleegkundig personeel met buitenlands diploma in België: een kwantitatieve en kwalitatieve verkenning. (Geets, Timmerman & Wets, 2009) 164

eerder

als

indicatief

te

beschouwen

gezien

het

relatief

klein

aantal

respondenten). Ook voor de ‘technische wetenschappen en bouwkunde’ vinden we een relatief iets lagere overkwalificatiegraad dan het algemeen gemiddelde. 10% van de ‘native Belgen’ en EU-27 onderdanen die met dit hoogste diploma tewerkgesteld zijn, zijn overgekwalificeerd. Voor de

genaturaliseerde Belgen

bedraagt dit 13% en voor de categorie ‘andere’ bedraagt dit 18%. Ook de nieuwkomers met een diploma in de technische wetenschappen en bouwkunde doen het iets beter dan gemiddeld. Voor

sommige

studiedomeinen

vinden

we

voor

alle

onderscheidde

nationaliteits- en verblijfstijdcategorieën een lage overkwalificatiegraad; voor sommige

andere

studiedomeinen

varieert

dit

naargelang

de

nationaliteit(sgroep) of verblijfstijd. Zo is de overkwalificatiegraad van de gediplomeerden

in

de

‘natuurwetenschappen,

levenswetenschappen,

landbouwkunde, dierengeneeskunde, wiskunde en statistiek’ voor ‘native Belgen’ (14%) behoorlijk lager dan voor de genaturaliseerde Belgen (28%). Voor de ‘computerwetenschappers’ vinden we specifiek voor de EU-27 onderdanen een lage overkwalificatiegraad (6%). Hetzelfde geldt ook voor de gediplomeerde EU-27 onderdanen in de ‘sociale diensten’ (sociaal assistent, orthopedagogie, kinder –en jeugdzorg, ...). Het studiedomein ‘dienstverlening’ (horeca, toerisme, sport, diensten aan particulieren, thuiszorg, haarkapper, schoonheidszorg, transportdiensten, milieuzorg en veiligheid) resulteert in een relatief lage overkwalificatiegraad voor de genaturaliseerde nieuwkomers (15%) en een iets hogere overkwalificatiegraad voor de andere categorieën. De autochtonen

met

een

diploma

in

de

lerarenopleiding

of

pedagogiek

(onderwijzer, regent ed.) hebben een score rond het gemiddelde (12%) en de genaturaliseerden en EU-27 onderdanen scoren iets hoger dan gemiddeld (respectievlijk 17% en 15%). Voor sommige gediplomeerden vinden we een iets hogere overkwalificatiegraad dan gemiddeld en dit zowel voor de ‘native Belgen’ als voor de andere nationaliteits- of verblijfstijdcategorieën. De gediplomeerden in de ‘rechten, notariaat en criminologie’ vallen hieronder. Voor sommige diploma’s vinden we voor alle categorieën (ongeacht nationaliteit of verblijfstijd) een (zeer) hoge overkwalificatiegraad. Dit zijn met name: de gediplomeerden in de ‘letteren (moedertaal en vreemde talen) en kunsten (zoals bv. film, fotografie, grafische kunsten, muziek en podiumkunsten), geschiedenis, theologie, wijsbegeerte en vertaler-tolk’; de gediplomeerden in de ‘sociale gedragswetenschappen en economische

wetenschappen’

administratie,

boekhouding,

en

de

marketing,

gediplomeerden verzekeringen,

in

de

‘handel,

secretariaat

en

kantoorwerk’. Illustratief hierbij is de overkwalificatiegraad van de categorie ‘andere’ die voor de vernoemde studierichtinen een overkwalificatiegraad halen

165

tussen de 47% en 51%. Maar ook de overkwalificatiegraad van de ‘native Belgen’ schommelt rond de 21% en kan oplopen tot 26%. 3.8.1.3. Opleiding Binnen de EAK wordt er een onderscheid gemaakt tussen enerzijds personen die de laatste 12 maanden vrijwillig opleiding hebben gevolgd, zowel binnen als buiten het reguliere onderwijs en anderzijds werknemers die vorming opleiding of onderwijs als loontrekkende hebben gevolgd die al dan niet betaald werd door de werkgever. In het algemeen stellen we vast dat diegenen die overgekwalificeerd zijn, doorgaans minder frequent een opleiding hebben gevolgd. Dit is te begrijpen want men is reeds overgeschoold. Langs de andere kant houdt het volgen van opleiding

ook

de

mogelijkheid

in

om

jobmobiliteit

te

realiseren.

De

overgekwalificeerden hebben wel iets vaker opleiding gevolgd binnen het reguliere onderwijs. 53 Dus zodra zij een opleidingsinitiatief nemen, is dit meteen een serieus engagement (vermoedelijk zowel qua kostprijs, als qua studiebelasting). Een andere vaststelling die we kunnen maken is dat diegenen die ondergekwalificeerd zijn, niet frequenter een opleiding volgen. Het zijn vooral de adequaat geschoolden (volgens studieniveau) die de laatste 12 maanden opleiding hebben gevolgd (zowel zelfstudie, buiten het reguliere als binnen het reguliere onderwijs). Op basis van de bivariate analyses blijkt het volgen van ‘opleiding binnen het reguliere onderwijs’ niet belangrijk voor de overkwalificatiekans. Dit geldt ook voor het al dan niet volgen van ‘opleiding als loontrekkende’ of ‘opleiding betaald door de werkgever’. 54 We bespreken dan ook alleen de samenhang van overkwalificatie

en

het

volgen

van

‘opleiding

buiten

het

reguliere

onderwijs’ iets diepgaander.

53

Ongeveer 5% (iets meer vrouwen dan mannen) volgen de laatste 12 maanden regulier onderwijs. Nieuwkomers (8%) volgen relatief meer regulier onderwijs (8%) dan autochtonen (5%) of oudkomers (4%). We zien dat 6% van de overgekwalificeerden 5% van de adequaat geschoolden en 4% van de ondergekwalificeerden een opleiding binnen het reguliere onderwijssysteem volgen. 54 Dit is niettegenstaande vanuit de segmentatietheorie en meer bepaald de interne arbeidsmarkttheorie een belangrijke indicator voor het marktsegment waarin men zich bevindt. Volgens deze theorie zal een werkgever pas bereid zijn te investeren in een werknemer onder bepaalde voorwaarden.Geeft de werkgever kansen aan de werknemer om zich bij te scholen en zo ja, alleen om bedrijfsspecificieke vaardigheden aan te scherpen of investeert een werkgever ook (levenslang) in het aanscherpen van generieke vaardigheden die ruimer inzetbaar zijn (eventueel ook bij andere werkgevers)? In die optiek lijkt het zeker voor vreemdelingen en/of immigranten interessant om hier even bij stil te staan. 166

Iets meer vrouwen dan mannen volgen de laatste 12 maanden een opleiding buiten het reguliere onderwijs (22% tov. 20%). We vinden dit zowel terug bij de autochtonen (22% tov. 21%), oudkomers (17% tov. 15%) en nieuwkomers (20% tov. 18%). Autochtonen (21%) volgen relatief meer opleiding buiten het reguliere onderwijs dan nieuw- of oudkomers (16% en 19%). We zien dat 19% van de overgekwalificeerden 24% van de adequaat geschoolden en 14% van de ondergekwalificeerden een opleiding buiten het reguliere onderwijssysteem volgen. Vooral hooggeschoolden hebben relatief veel opleiding gevolgd buiten het regulier onderwijs. Hooggeschoolden autochtonen (34%) doen dit relatief iets vaker dan hooggeschoolde nieuwkomers (33%) en oudkomers (32%). We vinden

geen

verschil

in

het

aandeel

die

opleiding

volgden

tussen

hooggeschoolde mannen en vrouwen (beiden 50%). We zien dat 24% van de overgekwalificeerden 36% van de adequaat geschoolden een opleiding buiten het reguliere onderwijssysteem volgden. In absolute termen heeft een behoorlijk aandeel van de beroepsbevolking opleiding gevolgd buiten het reguliere onderwijssysteem (21%) maar dit blijkt geen

belangrijke

determinant

te

zijn

voor

de

jobmatch.

Voor

de

hooggeschoolden daarentegen merken we in de bivariate analyses wel een relatief grote dalende trend in de overkwalificatiegraad; en dit zowel bij de autochtonen, als bij de ouden nieuwkomers (een daling van respectievelijk 25% naar 16%; van 28% naar 17% en van 36% naar 21%. Zo is 16% van de hooggeschoolde ‘native Belgen’ die een opleiding volgden buiten het reguliere onderwijssysteem, overgekwalificeerd en 25% die dit niet deden. Voor de genaturaliseerde Belgen is dit 19% tov 32%; voor de EU-27 onderdanen 17% tov 25% en voor de categorie ‘andere’ is dit 36% tegenover 55%. We kunnen dan ook besluiten dat het volgen van opleiding, en meer bepaald opleidingen die men kortelings geleden heeft gevolgd (de laatste 12 maanden), in het algemeen weinig effect teweeg brengen op de overkwalificatiegraad. Dit geldt zowel voor vrouwen als voor minderheden waaronder nieuwkomers. Algemeen stellen we vast dat de overkwalificatiegraad van diegenen die één of andere vorm van opleiding, onderwijs of vorming hebben genoten de laatste 12 maanden relatief een lagere overkwalificatiegraad hebben dan diegenen die dit niet deden. Het verschil in overkwalificatiegraad voor de hooggeschoolden die opleiding, onderwijs of vorming volgden is beperkt, en dit ongeacht de nationaliteit of verblijfstijd. Vooral voor de niet-’native Belgen’ gaat er een nivillerende werking van uit. Opleiding volgen buiten het reguliere onderwijs doet de overkwalificatiegraad wél aanzienlijk dalen, maar heft de verschillen in overkwalificatie tussen native belgen en de EU-27 onderdanen langs de ene kant en de genaturaliseerde Belgen en de categorie ‘andere’ langs de andere kant, niet op.

167

3.8.1.4. Leeftijd & anciënniteit Algemeen geldt (ongeacht de scholingsgraad, verblijfstijd of nationaliteit) dat hoe ouder men wordt hoe lager de overkwalificatiegraad zal zijn. Bovendien neemt omgekeerd evenredig de onderkwalificatiegraad toe met de leeftijd. 55 Het effect van anciënniteit op de overkwalificatiegraad is duidelijker dan het effect van leeftijd op overkwalificatie. We stellen voor alle onderscheidde anciënniteitsgroepen (zowel voor mannen als vrouwen) een daling vast naarmate de anciënniteit oploopt. En dit geldt zowel voor autochtonen, als voor ouden nieuwkomers. Indien we geslacht & anciënniteit kruisen, dan zien we dat van de mannelijke intreders (dwz. ≤ 1 jaar anciënniteit) 13% overgekwalificeerd is. Voor de vrouwelijke intreders loopt dit op tot 20%. Na 10 jaar anciënniteit schommelt de overkwalificatiegraad, zowel voor mannen als voor vrouwen, rond hun gemiddelden (nl. 10% en 15%). Slechts na 20 jaar anciënniteit begint het verschil in overkwalifcatie tussen mannen en vrouwen stilaan te verkleinen en bedraagt het nog 1% bij meer dan 25 jaar anciënniteit (respectievelijk 7% en 8%). Dit betekent dat geslacht, althans volgens de bivariate analyses van een cross-sectionele survey (en de beperkingen die hieraan verbonden zijn; cfr. Borjas, 1985; 1995), een langdurig effect uitoefent op overkwalifcatie. 56 In het algemeen stellen we vast dat de daling van de overkwalificatiegraad meer uitgesproken is bij ouden nieuwkomers dan bij autochtonen. We zien de overkwalificatiegraad bij de ‘native Belgen’ die maximum 5 jaar anciënniteit hebben, dalen van 15% naar 9% (meer dan 15 jaar anciënniteit). Voor de genaturaliseerde Belgen en de EU-27 onderdanen is het effect nog groter. Zo noteren we voor hen een overkwalificatiegraad van 8% indien men

55

Zo bedraagt bij wijze van voorbeeld de onderkwalificatiegraad bij de groep van de 25 – 29 jarigen 19% en bij de 60 – 64 jarigen vinden we een onderkwalificatiegraad van 42%. Dit kan wijzen op een cohorte of generatie-effect doordat het aandeel hooggeschoolden kleiner en dus schaarser is bij de oudere generaties. Anderzijds kan leeftijd fungeren als een ‘proxy’ voor werkervaring (gezien de afwezigheid van deze variabele in de EAK-data). De oudste leeftijdscategorie (van 50 tem 64 jaar) is relatief het minst overgekwalificeerd (8%). Dit vinden we zowel terug bij (de mannelijke en vrouwelijke) autochtonen, ouden nieuwkomers (respectievelijk 8%, 9% en 11%). De leeftijdscategorie van 25 tem 49 jaar scoort iets hoger (14%) dan de jongste leeftijdscategorie van 15 tem 24 jaar het hoogst (13%), voornamelijk door de hogere overkwalificatiegraad van vrouwen (17%). Ook in de jongste leeftijdscategorie is de overkwalificatie van de ouden nieuwkomers lager dan verwacht (8% en 14%). 56

Wat door de multivariate analyses wordt tegengesproken. Zo blijkt het geslacht op zich geen significant effect te hebben op de overkwalificatiekans; maar wel in combinatie met de verblijfstijd.

168

meer dan 15 jaar anciënniteit heeft. Deze daling geldt ook voor de categorie ‘andere’. Zo zien we een halvering van de verwachtte overkwalificatiegraad bij meer dan 15 jaar anciënniteit (11%) wat verhoudingsgewijs een grotere daling is dan bij de andere nationaliteitsgroepen. Voor de hooggeschoolden bestaat er eveneens een omgekeerd evenredig verband tussen anciënniteit en overkwalificatie/onderkwalifcatie. Hoe hoger de anciënniteit, hoe lager de overkwalificatie en hoe hoger de onderkwalifcatie en omgekeerd. Werknemers die 1 jaar of minder anciënniteit hebben zijn in 16% van de gevallen overgekwalificeerd. Bij 20 jaar of meer anciënniteit daalt dit tot 8% en bij meer dan 30 jaar anciënniteit daalt dit tot 5%. Bij de hooggeschoolde nieuwkomers stellen we vast dat de overkwalificatiegraad van diegenen met meer dan 15 jaren anciënniteit terugloopt tot iets onder het niveau van de hooggeschoolde

autochtonen

(respectievelijk

17%

en

18%).

Voor

de

nieuwkomers betekent dit dat men reeds een langere anciënniteit heeft dan het aantal verblijfsjaren in België; wat wijst op een reeds bestaande binding tussen bedrijf en werknemer vooraleer men migreerde en tevens een verklaring vormt voor de goede verticale jobmatch. 57 Voor de hooggeschoolden stellen we, op basis van het effect van anciënniteit op overkwalificatie, vast dat er een zeer hoge

‘intrede-penalty’ bestaat voor de genaturaliseerde Belgen en voor de

categorie ‘andere’. 48% van de hooggeschoolde genaturaliseerde Belgen die minder dan 10 op het grondgebied verblijft is overgekwalificeerd. Voor de hooggeschoolde nieuwkomers van de categorie ‘andere’ loopt dit op tot 57%. Bij meer dan 15 jaar anciënniteit bedraagt deze overkwalificatiegraad voor de genaturaliseerde Belgen nog minder dan de helft (16%). De resultaten voor de categorie ‘andere’ zijn voor de hoogste anciënniteitscategorie (> 15 jaar) niet langer betrouwbaar wegens een te gering aantal respondenten. Voor de tewerkgestelden die tussen 6 en 15 jaar anciënniteit hebben, bedraagt de overkwalificatiegraad nog steeds 38%. Wat een stuk lager is dan deze van de intreders,

maar

genaturaliseerde

toch Belgen

nog

aanzienlijk,

(27%).

Voor

ook de

in EU-27

vergelijking

met

de

is

de

onderdanen

overkwalificatiegraad bij meer dan 5 en maximum 15 jaar

anciënniteit al

gedaald onder deze van de ‘native belgen’ (respectievelijk 19% en 22%). 3.8.1.5. Beroepsstatuut

58

Binnen het beroepsstatuut maken we een onderscheid tussen arbeiders in de private sector, bediende in de private sector, de openbare sector, zelfstandigen en helpers. Om het overzicht te bewaren en het aantal respondenten op peil te

57

Het migratiemotief (asiel, werk, …) is met andere woorden wellicht een belangrijke (ontbrekende) variabele (cfr. Chiswick & Miller, 1985). 58 De tabel is terug te vinden in bijlage. 169

houden, bundelen we de statutaire en contractuele ambtenaren en bundelen we de zelfstandige ‘zonder’ en ‘met personeelsleden’. De overkwalificatiegraad is in de openbare sector in het algemeen lager dan in de private sector (zowel bij arbeiders als bedienden), maar hoger dan bij de zelfstandigen. De overkwalificatiegraad is het kleinst bij zelfstandigen (5%) en in de openbare sector (10%) en het grootst in de private sector. Vooral de vrouwelijke nieuwkomers in de private sector (arbeiders & bedienden) hebben de hoogste overkwalificatiegraad en meer bepaald de vrouwelijke arbeiders (29%). Er zijn wel wat verschillen naargelang de nationaliteit(sgroep). Zo is de

overkwalificatiegraad in de openbare sector voor de categorie ‘andere’

(inclusief Marokkanen en Turken) met 27% hoog te noemen. Voor de zelfstandigen merken we zowel voor de categorie ‘andere’ (4%) als wel voor de andere categorieën een erg lage overkwalificatiegraad. Een korte verblijfstijd maakt wel enig verschil. Zo vinden we bij de zelfstandige nieuwkomers uit de EU-27 landen de relatief hoogste overkwalificatiegraad (7%). Bij

de

hooggeschoolde

bedienden

in

de

private

sector

zien

we

de

overkwalificatiegraad toenemen (tov. de totale beroepsbevolking). Weinig verwonderlijk (gezien de gehanteerde classificatie) zijn voornamelijk de hooggeschoolde arbeiders in de private sector en de helpers overgekwalificeerd. Als we naar de hooggeschoolde ouden nieuwkomers kijken, zien we voornamelijk een hoge overkwalificatiegraad bij de arbeiders in de private sector (respectievelijk 84% en 89%). Voor de nieuwkomers uit de categorie ‘andere’ is deze het hoogst (94%). Voor de ‘natives’ is deze het laagst (67%). Voor de bedienden ligt deze voor de ‘natives’ hoger (28%) dan voor de onderdanen uit de EU-27 lidstaten (23%). Binnen de openbare sector ligt de overkwalificatiegraad van de hooggeschoolde ‘native Belgen’ (12%) een stuk onder deze van de genaturaliseerden (16%) of EU-27 (19%). 3.8.1.6. Beroepsniveau Het hoogste beroepsniveau (volgens de ISCO-kwalificatie) zijn de ‘leden van de uitvoerende macht, bedrijfsleiders en hoger kader’. Onderaan de ISCO-ladder vinden we ‘ongeschoolde arbeiders en bedienden’. 59 De overkwalificatiegraad durft nogal te verschillen voor mannen en vrouwen naargelang het beroepsniveau. Niet voor alle beroepsniveau’s geldt dat 59

Overkwalificatie komt niet voor in beroepen met een hoog beroepsniveau. De beroepen van de volgende ISCO-categorieën vallen hieronder: leden uitvoerende macht, bedrijfsleiders & hoger kader; intellectuele en wetenschappelijke beroepen en intermedaire beroepen. Voor het laagste beroepsniveau (ongeschoold arbeider) kan men niet ondergekwalificeerd zijn.

170

vrouwen een hogere overkwalificatiegraad hebben dan mannen. De hoogste overkwalificatiegraad vinden we logischerwijs bij de beroepen die zich volgens de ISCO-definitie op een laag niveau situeren. Zo vinden we een hoge overkwalificatiegraad bij de ‘ongeschoolde arbeiders en bedienden’ (gemiddeld 46%). Voor mannen ligt deze nog een stuk hoger (50%). Ook het mannelijk ‘dienstverlenend

verkoopspersoneel’

is

in

het

algemeen

meer

overgekwalificeerd dan de aanwezige vrouwen binnen dit beroep (12% tov 9%). Er zijn twee beroepsniveau’s die enigszins afwijken van de verwachtingen (nl. dat de overkwalificatiegraad lager is voor mannen dan voor vrouwen en hoger voor immigranten met een beperkte verblijfstijd): bij de ‘ambachtslieden’ zijn de ‘foreign born’ minder overgekwalificeerd dan de ‘natives’ (4% tov. 5%) en bij de ‘ongeschoolde arbeiders en bedienden’ vinden we nagenoeg geen invloed van herkomst of verblijfstijd op de overkwalificatiegraad. Zo zijn 48% van de ‘natives’,

46%

van

de

nieuwkomers

en

36%

van

de

‘foreign

born’

overgekwalificeerd. Overkwalificatie

komt

voornamelijk

voor

bij

ongeschoolde

arbeiders

en

bedienden. 46% van de tewerkgestelden binnen dit beroep of functie is overgekwalificeerd. In die zin is de term ‘ongeschoold arbeider’ of ‘ongeschoold bediende’ misleidend. In een relatief groot aantal gevallen is er wel degelijk sprake van (midden of hoog) geschoolde werknemers. Verder zijn 39% van de tewerkgestelden als ‘bedienden in administratieve functies’ overgekwalificeerd. Voor de bedienden in ‘administratieve beroepen’ én voor ‘ongeschoolde arbeiders en bedienden’ is de overkwalificatiegraad in het algemeen het hoogst. Voor deze laatste categorie geldt dit ongeacht de herkomstgroep. Voor de administratieve beroepen zien we de overkwalificatiegraad duidelijk oplopen; beginnend bij de ‘natives’ (38%), de genaturaliseerden (43%), de EU-27 onderdanen (45%) tot de categorie ‘andere’ (inclusief Marokkanen en Turken) (59%). Voor de EU-27 onderdanen blijkt het binnen dit beroepsniveau wel enig verschil te maken voor de overkwalificatiegraad wanneer men nieuwkomer (57%) dan wel oudkomer (36%) is. De


is,

bij

het

‘dienstverlenend

personeel’;

de

‘ambachtslieden en ambachtelijke vakarbeiders’ en vooral bij de ‘machine & installatiebestuurders en montagearbeiders’, lager dan gemiddeld. Voor dit laatste vernoemde beroepsniveau is dat voornamelijk het geval voor ‘native Belgen’

(4%)

en

de

EU-27

onderdanen

(5%)

en

minder

voor

de

genaturaliseerde Belgen (10%) of de categorie ‘andere’ (21%). Ook voor de ‘ambachtslieden en ambachtelijke arbeiders’ zien we deze trend terugkomen: de ‘natives’ en EU-27 onderdanen scoren het laagst (beiden respectievelijk 5%); gevolgd door de genaturaliseerden (8%) en categorie ‘andere’ (12%). Bij 171

het dienstverlenend verkoopspersoneel zien we de hoogste scores voor de categorie ‘andere’ (19%) en de laagste voor de ‘native Belgen’ (10%), de genaturaliseerden en EU-27 onderdanen bevinden zich hiertussen (beiden met een overkwalificatiegraad van 12%). Onderkwalificatie zien we voornamelijk bij ‘intermediaire beroepen’ (59%) en bij ‘leden van de uitvoerende macht, bedrijfsleiders en hoger kader’ (46%). 3.8.1.7. Sector

60

Om het geheel nog overzichtelijk te houden en gegeven de beperkingen van de data bakenen we een 6-tal sectoren af: ‘landbouw, jacht, bosbouw en visserij’; ‘industrie en energie’, ‘bouwnijverheid’; ‘handel, horeca, vervoer, opslag en communicatie’; ‘financiële activiteiten’ en ‘andere diensten’. In absolute aantallen vinden we de meeste overgekwalificeerden in de ‘Industriële sector’ (# 84788). In de ‘bouwnijverheid’ zijn mannen relatief het minst (7%) en vrouwen, op uitzondering van de ‘financiële sector’ (39%), relatief het meest (21%) overgekwalificeerd. Het is enigszins opmerkelijk dat we de hoogste overkwalificatiegraad vinden in ‘financiële instellingen’ (33%; # 55576).

Binnen

de

‘huishoudsector’

vinden

we

de

tweede

hoogste

overkwalifcatiegraad (nl. 30%; # 11482). In de ‘onderwijssector’ vinden we het laagste aandeel overgekwalificeerden (5%; # 19577) en het grootste aandeel adequaat geschoolden (84%; # 316179). Tegen de verwachtingen in (nl. dat de overkwalificatiegraad toeneemt voor de ‘foreign born’ populatie en immigranten met een beperkte verblijfstijd) stellen we vast dat binnen de sector ‘industrie en energie’, de ‘bouwnijverheid’ en de sectoren

‘handel,

horeca,

vervoer,

opslag

en

communicatie’

de

overkwalificatiegraad van de ‘native’ bevolking hoger is dan deze van de ‘foreign born’ beroepsbevolking. Dit geldt des te meer, en deze vaststelling is des te opmerkelijker binnen de sector ‘financiële activiteiten’: de ‘native Belgen’ (33%) scoren hoger dan de EU-27 onderdanen (30%) of genaturaliseerde Belgen (23%). Binnen de bouwnijverheid valt op dat de overkwalificatiegraad in het algemeen wat lager is dan gemiddeld, maar dat deze vooral laag is voor de EU-27 onderdanen (5%) en meer bepaald de oudkomers (2%) onder hen. Voor de restcategorie ‘Andere diensten’ ligt de overkwalificatiegraad van EU-27 onderdanen en de categorie ‘andere’ iets hoger dan het gemiddelde van elke van deze categorieën (nl. 15% en 25%).

60

De tabel is terug te vinden in bijlage.

172

Voor de hooggeschoolden vinden we binnen de sector van de ‘landbouw, jacht, bosbouw en visserij’ en de ‘bouwnijverheid’ alleen voor de autochtonen betrouwbare

cijfers.

Voor

de

eerst

vernoemde

sector

ligt

de

overkwalificatiegraad voor de ‘natives’ (73%) het hoogst in vergelijking met alle andere sectoren; maar ook voor de ‘bouwnijverheid’ is deze aanzienlijk (34%). De ‘financiële sector’ scoort ook bij de hooggeschoolden hoog op de indicator overkwalificatie en dit geldt in eerste instantie en voornamelijk voor de ‘native Belgen’ (49%). De cijfers van de genaturaliseerden en ‘EU-27 onderdanen’ die ook nog enigszins betrouwbaar zijn, scoren hierop lager (36% en 44%). Voor de hooggeschoolden in de handel, horeca, vervoer, opslag en communicatie hebben we betrouwbare cijfers voor alle onderscheidde categeorieën. In het algemeen nemen we hoge overkwalificatiecijfers waar. Deze zijn hoger voor ‘native Belgen’ (38%) dan ‘EU-27 onderdanen’ (34%), maar vooral zeer uitgesproken voor de categorie ‘andere’ (72%). De hooggeschoolden in restcategorie

‘Andere

diensten’

brengen

het

er

met

betrekking

tot

overkwalificatie, relatief een stuk beter van af. Alle categorieën scoren lager dan verwacht (dwz. in vergelijking met het gemiddelde van elke categorie) 3.8.1.8. Aantal werknemers We onderscheiden 6 categorieën: bedrijven met maximum 10 werknemers, bedrijven van

11 tot 19 werknemers, bedrijven van 20 tot 49 werknemers,

bedrijven van 50 tot 249 werknemers, bedrijven van 250 tot 499 werknemers en tenslotte bedrijven die 500 of meer werknemers tewerkstellen. De stijging in de overkwalificatiegraad is beperkt, maar hoe meer werknemers een

onderneming

telt,

hoe

hoger

de


De

laagste

overkwalificatiegraad vinden we bij ondernemingen die slechts een gering aantal

werknemers

tewerkstellen

in

de

lokale

vestiging.

De

overkwalificatiegraad in bedrijven met één werknemer bedraagt slechts 7%; bij 2

werknemers

stijgt

dit

tot

10%.

Bij

onderneming

waar

het

aantal

personeelsleden in de lokale vestiging oploopt tot 500 en meer, bedraagt de overkwalificatiegraad 14%. We kunnen stellen dat voornamelijk de lage overkwalificatiegraad bij ondernemingen met een klein aantal werknemers opvalt (≤ 10) en dit voor alle onderscheidde nationaliteitsgroepen en verblijfstijden. Dat werknemers in kleine ondernemingen relatief minder overgekwalificeerd zijn,

blijkt

niet

te

kloppen

voor

de

hooggeschoolde

autochtonen

of

immigranten. Voor de hooggeschoolde nieuw- en oudkomers is het effect van de grootte van de onderneming wat minder duidelijk. Vooral in de middelgrote ondernemingen (tussen 11 en 50 werknemers) stellen we een behoorlijk hoge overkwalificatiegraad

vast.

Bij

de

hooggeschoolden

zijn

niet

langer

de 173

overkwalificatiegraad van de ‘native Belgen’ het laagst bij een klein aantal werknemers (≤ 10), maar het hoogst (25%) in vergelijking tot de bedrijven met meer werknemers. Voor de andere hooggeschoolden (genaturaliseerden, EU-27 onderdanen en Andere) blijft het wel zo dat de overkwalificatiegraad het laagst is bij een klein aantal werknemers (≤ 10) en lopen de verschillen zelfs aanzienlijk op indien er meer werknemers in het bedrijf zijn tewerkgesteld. Samengevat blijken kleine bedrijven een positief effect te hebben op de overkwalificatiegraad

van

hooggeschoolde

vreemdelingen,

maar

is

het

omgekeerde het geval voor de hooggeschoolde ‘native Belgen’. 3.8.1.9. Contracttype Het contracttype verwijst naar het onderscheid tussen enerzijds vast werk en anderzijds tijdelijk werk. De overkwalificatiegraad ligt zowel voor mannen als voor vrouwen iets hoger bij werknemers met een tijdelijk contract 61 in vergelijking met werknemers met een vast contract (respectievelijk 14% tov 11% en 18% tov. 16%). In het algemeen stellen we vast dat het effect van tijdelijk werk op overkwalificatie versterkt wordt indien: dit werk plaatsvindt als uitzendkracht, onder het stelsel van Dienstencheques of PWA of indien het tijdelijke werkkrachten betreft die ‘geen vast werk vonden’. Vooral nieuwkomers (19% tov. 24%) en meer bepaalde mannelijke nieuwkomers (15% tov. 24%) met een tijdelijk contract zijn relatief vaker overgekwalificeerd. We stellen vast dat, binnen alle nationaliteitsgroepen en de meeste verblijfsgroepen, werknemers met een vast contract relatief minder overgekwalificeerd zijn dan werknemers met een tijdelijk contract. Voor de hooggeschoolden is de invloed van een vast of tijdelijk contract op de overkwalificatiegraad wat minder duidelijk. Hooggeschoolde autochtonen met een tijdelijk contract zijn relatief iets minder vaak overgekwalificeerd dan hooggeschoolde autochtonen met een vast contract (22% tov. 23%).

Voor

hooggeschoolde nieuw- en oudkomers geldt het omgekeerde: 27% van de hooggeschoolde ‘foreign born’ beroepsbevolking met een vast contract is overgekwalificeerd tegenover 36% van diegenen met een tijdelijk contract. Voor de nieuwkomers bedraagt dit respectievelijk 33% en 40%. Voor de hooggeschoolden uit de categorie ‘andere’ en de

genaturaliseerden zien we

dat een vast contract resulteert in een lagere overkwalificatiegraad dan voor werknemers met een tijdelijk contract (respectievelijk 53% tov 63% en 32%

61

Het valt bijkomend op dat de groep die zéér lange tijd tijdelijk werk heeft, een relatief grote groep is. Eén op drie werkt reeds langer dan dan drie jaar als tijdelijke werkkracht.

174

tov. 43%). Voor de hooggeschoolde EU-27 onderdanen merken we geen verschil tussen de contracttypes. 3.8.1.10. Arbeidsregime Het arbeidsregime verwijst naar het onderscheid tussen voltijds en deeltijds werk. In het algemeen geldt dat de overkwalificatiegraad hoger is indien men deeltijds dan wel voltijds werkt (16% tov 12%). Niettemin blijven de verschillen in de overkwalificatiegraad tussen mannen en vrouwen schommelen rond de 5%, ongeacht of men vol- of deeltijds werkt. Indien we het contracttype met de voltijds werkenden kruisen dan zien we dat het verschil tussen mannen en vrouwen

met

betrekking

tot

de


bij

de

tijdelijke

tewerkgestelden, nagenoeg verdwijnt en in beide gevallen rond de 15% schommelt. De combinatie tussen deeltijds werken en tijdelijk werk blijkt vooral voor vrouwen een negatief effect te hebben op de overkwalificatiegraad (20%). Voltijds

of

deeltijds

werken

heeft

een

relatief

grote

invloed

op

de

overkwalificatiegraad en dit voor alle nationaliteits- en verblijfsgroepen. In het algemeen

geldt

dat


binnen van

de

onderscheidde

nieuwkomers

die

nationaliteitsgroepen voltijds

werken

de

minder

overgekwalificeerd zijn dan oudkomers die deeltijds werken. Met andere woorden heeft een voltijdse versus deeltijdse tewerkstelling een grotere impact op de overkwalificatiegraad dan de verblijfstijd (nieuwkomer versus oudkomer). De verschillen tussen vast dan wel tijdelijk werk blijven voor autochtonen, nieuw- en oudkomers constant, maar zijn voor werknemers met een tijdelijk contract wel meer uitgesproken, en voornamelijk dan voor nieuwkomers (16% tov. 25%). 11% van de ‘native Belgen’ die voltijds werken zijn overgekwalificeerd tegenover 15% die deeltijds werken. De verschillen zijn meer

uitgesproken

voor de andere groepen. Zo hebben de genaturaliseerde Belgen die deeltijds werken een overkwalificatiegraad van 20% en deze die voltijds werken hebben een overkwalificatiegraad van 13%. Voor de genaturaliseerde nieuwkomers met een tijdelijke contract loopt dit op tot 26% (tov. 15%). We stellen dit ook vast voor de categorie ‘andere’: zo is 29% van de werknemers met een tijdelijk contract overgekwalificeerd tegenover 21% van de werknemers met een voltijds contract. Bij nieuwkomers die deeltijds werken loopt dit op tot 31% (tegenover 23%). Indien we het contracttype (vast/tijdelijk) met het arbeidsregime kruisen, dan vermoeden we dat de combinatie ‘deeltijds werken’ met een ‘tijdelijk

175

contract’ het minst favorabel is voor de overkwalificatiegraad; gevolgd door de combinatie tussen deeltijds werken met een vast contract;

gevolgd door

diegenen die voltijds werken met een tijdelijk contract en ten slotte de groep van

voltijds

werkenden

met

een

vast

contract.

Deze

ranking

in

de

overkwalificatiegraad wordt in nagenoeg alle onderscheidde nationaliteits- en verblijfsgroepen

gerespecteerd.

De

enige

uitzondering

hierop

is

de

overkwalificatiegraad van deeltijds werkenden binnen de categorie ‘andere’: er blijkt geen verschil te zijn in de overkwalificatiegraad van diegenen die vast of tijdelijk werken (beiden 29%). Voltijds werken met een tijdelijk contract laat vooral voor mannelijke ouden nieuwkomers de overkwalificatiegraad stijgen (respectievelijk een stijging van 10% naar 14% en van 15% naar 22%). Het contracttype (vast of tijdelijk) heeft voor diegenen die deeltijds werken weinig invloed op de overkwalificatiegraad en dit voor zowel autochtonen, oud- als nieuwkomers. Ook voor de hooggeschoolden blijkt het al dan niet vol- of deeltijds werken een relatief grote invloed te hebben op de overkwalificatiegraad en dit wederom overheen alle nationaliteits- en verblijfsgroepen. Ook hier vinden we dat een voltijdse versus deeltijdse tewerkstelling een grotere impact heeft op de overkwalificatiegraad dan de verblijfstijd. De verschillen tussen ‘vast’ dan wel tijdelijk werk blijven voor hooggeschoolde autochtonen, nieuw- en oudkomers constant maar zijn voor werknemers met een tijdelijk contract wel meer uitgesproken. De gevolgen van deeltijds werken op overkwalificatie is voor hooggeschoolden groter dan deze voor de doorsnee beroepsbevolking. Voor de hooggeschoolden die deeltijds werken uit de categorie ‘andere’ loopt dit op tot 74%. Meer bepaald wijkt de overkwalificatiegraad van de hooggeschoolde nieuwkomers met een deeltijds contract sterk af van diegenen met een voltijds contract (47% tov. 28%) en voornamelijk dan voor de mannelijke nieuwkomers (48% tov. 25%).

3.8.2. Multivariate analyses In wat volgt presenteren we de resultaten van drie logistische modellen die betrekking hebben op 3 verschillende populaties: de beroepsbevolking in zijn geheel, de hooggeschoolde beroepsbevolking en tenslotte de hooggeschoolde geïmmigreerde beroepsbevolking. De onafhankelijk variabelen werden stapsgewijs (hiërarchisch) ingevoerd om duidelijk de verklaringskracht en wijzigingen in grote en richting van effect te kunnen volgen van de nieuw ingebrachte variabelen ten opzicht van de reeds eerder ingebrachte onafhankelijke variabelen in het model. We bespreken de verschillende stappen en herhalen kort de verwachtingen/hypotheses met betrekking tot de ingebrachtte variabelen. 176

In stap 1 brengen we een combinatie van verblijfstijd en geslacht in en in stap 2 brengen we nationaliteit(sgroep) in. Voor beide stappen vermoeden we dat autochtonen (dwz. ‘native Belgen’ of in België geboren) het minst van al overgekwalificeerd zullen zijn, gevolgd door ouden nieuwkomers (dwz. al dan niet langer dan 10 jaar op Belgisch grondgebied). We verwachten vanuit de ‘human capital theorie’ (moeilijkheden in ‘human capital transfer) en vanuit de segmentatietheorie

(tewerkstelling

op

de

secundaire

arbeidsmarkt)

dat

verblijfstijd en nationaliteit een belangrijke variabele vormen in de verklaring voor

‘overkwalificatie’. Vanuit de statitische discriminatietheorie in het

algemeen

(bv.

zwangerschap)

en

bestaande

genderroltheorieën

(bv.

huishoudelijke taken) verwachten we dat de overkwalificatiegraad van vrouwen hoger zal liggen dan deze van mannen. In stap 3 brengen we leeftijd, woonplaats (regio) en huishoudpositie in. We vermoeden dat er een beperkt leeftijdseffect zal spelen aangezien er ook ‘jobhoppers op leeftijd’ bestaan die wellicht tot de meest kansrijke en dus minst overgekwalificeerde beroepsbevolking behoren. We vermoeden dat de regio van de woonplaats geen al te groot effect op de overkwalificatiegraad zal hebben (gezien de veronderstelde mobiliteitsmogelijkheden van de beroepsbevolking). Niettegenstaande

kan

er

een

invloed

uitgaan

van

de

verschillende

bedrijfsactiviteiten binnen de gewesten (bv. grote openbare- en dienstensector in Brussel). We vermoeden dan ook dat bij controle voor de sectoren, mogelijke verschillen in overkwalificatie onderling de gewesten worden opgeheven. De gezinssituatie (bv. kinderen hebben) kan aanleiding geven tot overkwalificatie. Dit effect zal vermoedelijk het grootst zijn zijn bij ‘alleenstaande ouders’ en het kleinst bij ‘alleenstaanden’ of ‘samenwonenden zonder kinderen’. In stap 4 brengen we de onderwijsvariabelen in: nl. scholingsniveau, studiedomein 62 en bijkomende opleiding buiten het reguliere onderwijs gevolgd (laatste 12 maanden). Uit

de

geraadpleegde

studiedomein

een

literatuur belangrijke

onthielden

we

invloed

kan

onder

andere

uitoefenen

dat

het

op

de

62

Om het overzicht te bewaren zijn verschillende (+/-) inhoudelijk aansluitende studiedomeinen in 12 groepen gebundeld, waarbij vooral de categorie ‘algemeen vormende opleidingen’ een buitenbeentjes is gezien het niet-academisch karakter ervan. Het betreft getuigschriften van beroepsopleidingen of het volwassenenonderwijs voor basisprogramma’s, alfabetisering en rekenkunde, persoonlijke ontwikkeling zoals tijdsbesteding, spreken in het openbaar, sollicitatietraining enz. Het studiedomein ‘sociale diensten’ omvat onder andere studies als sociaal assistent, orthopedagogie, kinderen jeugdzorg. Het studiedomein ‘dienstverlening’ omvat een scala aan opleidingen die de student voorbereiden op tewerkstelling in de sectoren horeca, toerisme, sport, diensten aan particulieren, thuiszorg ed. Ook haarkapper, schoonheidszorg, transportdiensten, milieuzorg en veiligheid vallen hieronder.

177

overkwalificatiegraad. In het algemeen wordt vastgesteld dat een brede opleiding (met andere woorden een opleiding die niet uitmondt in een specifiek beroep zoals architect, arts enz.), de kans op overkwalificatie doet toenemen. We verwachten op basis van de literatuur dat de eerder beroepsgerichte opleidingen (professionele bachelors) voor een betere (verticale) ‘fit’ zorgen tussen studie- en beroepsniveau. Ondermeer vanuit de idee van ‘diplomainflatie’ (cfr. democratisering van het onderwijs in combinatie met de idee van ‘baanconcurrentie’ in plaats van ‘loonconcurrentie’ die onze gereguleerde arbeidsmarkt kenmerkt) kunnen poneren dat er een cascade effect ontstaat waarbij

diplomahouders van de academische

richtingen deze van de

professionele ‘inpikken’ ten nadelen van deze laatsten. Volgens de ‘interne markttheorie’ kan dit effect versterkt worden in bepaalde sectoren (bv. financiële sector), die zogenaamde ‘efficiency wages’ betalen. Dit effect van ‘diploma-inflatie’ kan, los van de vraagzijde van de arbeidsmarkt, ook versterkt worden langs de aanbodzijde, bijvoorbeeld door weinig marktgerichte en/of zeer algemeen vormende studierichtingen of een over-aanbod van bepaalde afgestudeerden in bepaalde studierichtingen. In stap 5 brengen we de tewerkstellingsvariabelen in: nl. anciënniteit, beroepsstatuut, sector, aantal werknemers, supervisie, a-typische werktijden, arbeidsregime en contracttype. We vinden in de literatuur dat ‘overkwalificatie’ aanleiding geeft tot jobhoppen en dat de fit tussen onderwijsen beroepsniveau verbetert naarmate de loopbaan vordert (bv. interne promotie). We vermoeden dan ook dat er een negatief effect uitgaat van anciënniteit op overkwalificatie en dat het een belangrijke verklarende variabele vormt voor de overkwalificatie die grotendeels het leeftijdseffect wegverklaard. We verwachten (op basis van de ‘credential theorie’) dat overkwalificatie vaker voorkomt in de markt- dan in de overheidssector en dat meer bepaald de arbeiders binnen de private sector een risicogroep vormen. We verwachten, gezien de aard en regelmentering van de bedrijfsactiviteiten (bv. diploma vereisten bij geregelmenteerde beroepen of openbare

sector),

een

hogere


in

de

primaire

en

secundaire sector en een lager overkwalificatiekans in de tertiaire (commerciële dienstensector) en quartaire sector (niet-commerciële dienstverleningssector). Verder verwachten we dat werknemers die tewerkgesteld zijn in een bedrijf met een

hoog

aantal

werknemers,

omwille

van

de

interne

promotie-

en

scholingsmogelijkheden, de overkwalificatiegraad lager zal liggen dan in kleinere

bedrijven

en

dit

ongeacht

de

scholingsgraad

of

ongeacht

de

nationaliteits- of verblijfsgroep. Verder vermoeden we dat werknemers met een tijdelijk contract een hogere overkwalificatiegraad laten optekenen dan mensen

178

met een vast contract. Bijkomend vermoeden we dat dit effect kan versterkt worden door het arbeidsregime (en meer bepaald deeltijds werken). 63 De assumpties die een correct logistisch model veronderstellen werden voor alle modellen met succes getest. (Mortelmans, 2010) Tijdens de residu-analyses werden er geen uitschieters, hefboompunten noch invloedrijke cases gevonden. De metrische variabelen (leeftijd en anciënniteit) werden met succes getest voor eventuele lineariteitsproblemen en er werd tevens met succes getest voor eventuele multicollineariteitsproblemen. Tabel 62: Pseudo R² (Nagelkerke) per onderzoekspopulatie R²

Model 1: totale beroepsbevolking

Model 2: Hooggeschoolde beroepsbevolking

Stap 1 Stap 2 Stap 3 Stap 4 Stap 5 Belangrijkste stappen van model

0,015 0,018 0,028 0,206 0,279 4

0,011 0,020 0,031 0,186 0,320 4+5

Voor

de

eerste

twee

modellen

(totale-

en

Model 3: Hooggeschoolde geïmmigreerde beroepsbevolking 0,019 0,090 0,099 0,213 0,389 2+4+5

de

hooggeschoolde

beroepsbevolking) is het opvallend dat de verklaringskracht van verblijfstijd, geslacht en nationaliteit eerder beperkt is (pseudo R² tussen de 0,011 en 0,020). De belangrijkste verklarende variabelen zijn voornamelijk de onderwijsen tewerkstellingsvariabelen en meer bepaald het onderwijsgebied, de sector van tewerkstelling en het beroepsstatuut. De R² in stap 5 geeft de totale verklaarde variantie weer. Deze schommelt tussen de 28% en 39%, wat behoorlijk goed is. Ons model is voornamelijk in staat om de overkwalificatiekans te voorspellen van de hooggeschoolde geïmmigreerde beroepsbevolking. De belangrijste verklarende variabelen zijn in dit model niet alleen de onderwijsen tewerkstellingsvariabelen (en meer bepaald

het

onderwijsgebied,

de

sector

van

tewerkstelling

en

het

beroepsstatuut) maar ook de nationaliteitsvariabelen (stap 2). 3.8.2.1. 1e model: totale beroepsbevolking We bespreken vooreerst het model onder controle van alle variabelen.

Voor

onderstaande tabel geldt dat cijfers van de odds-ratio’s (Exp (B)) boven 0 een 63

Wat (eventueel) een verklarend element kan vormen voor de vaststelling uit de bivaraiaat analyses dat vrouwen vaker overgekwalificeerd zijn dan mannen.

179

‘hogere kans op overkwalifcatie’ weergeven dan de referentiecategorie en omgekeerd.

We

hanteren

wederom,

tenzij

anders

vemeld,

een

hoog

significantieniveau van α = 0,001). Geslacht op zich bleek, in tegenstelling tot de interactie van geslacht en verblijfstijd, niet significant te zijn. Ook de ‘leeftijd van het jongste kind’ (0 tot 6 en 7 tot 18 jaar) was niet significant en werd geweerd uit het model gezien de toename van het aantal ‘missings’. 64 Voor de ‘verblijfstijd & geslacht’ (met als referentiecategorie ‘autochtone mannen’) zien we, conform de hypothese,

dat

vrouwen in het algemeen een hogere overkwalificatiekans

hebben dan mannen. Nieuwkomers hebben een hogere overkwalificatiekans dan oudkomers, maar deze is groter dan de overkwalificatiekans van de ‘native Belgen’. Dit resulteert in de volgende overkwalificatierangorde van klein naar groot (onder controle van alle ingebrachte variabelen): autochtone mannen (= referentiecategorie) < mannelijke oudkomers (hebben 1,1 keer meer kans om overgekwalificeerd te zijn dan autochtone mannen) < autochtone vrouwen (hebben 1,4 keer meer kans om overgekwalificeerd te zijn dan autochtone mannen) < mannelijke nieuwkomers (hebben 1,5 keer meer kans om overgekwalificeerd te zijn dan autochtone mannen) < vrouwelijke oudkomers (hebben 2,0 keer meer kans om overgekwalificeerd te zijn dan autochtone mannen) < vrouwelijke nieuwkomers (hebben 2,3 keer meer kans om overgekwalificeerd te zijn dan autochtone mannen). De nationaliteitsgroepen ‘Andere OESO’ en ‘EU-15’ hebben een lagere overkwalificatiekans dan de ‘genaturaliseerde Belgen’ (=referentiecategorie). Voor de ‘EU+12’ onderdanen, de ‘Andere niet-OESO’ onderdanen en voor de ‘Turken en Marokkanen’ vinden we het verwachtte positief effect terug. Met andere woorden staat een vreemde nationaliteit ‘an sich’ niet garant voor een hogere

overkwalificatiekans. 65

Uit

de

tabel

blijkt

verder

dat

de

overkwalificatiekans van ‘Andere OESO’ verkleint in vergelijking met de ‘genaturaliseerde

Belgen’

vanaf

controle

voor

de

onderwijs-

en

tewerkstellingsvariabelen (stap 4 & 5).

64

Volgens de ‘listwise deletion methode’ wordt iedereen die geen kind(eren) heeft binnen deze leeftijdsgrenzen een ‘missing value’ en bijgevolg niet opgenomen in de analyses. 65 De nationaliteit(sgroep) blijkt een veel belangrijkere determinant te zijn indien er niet wordt gecontroleerd voor de ‘verblijfstijd’. Indien we deze vasstelling verruimen naar het onderzoek naar vreemdelingen en allochtonen in algemeen, dat zet het belang van verblijfstijd ons aan om in elk onderzoek hier terdege rekening mee te houden. Met andere woorden: men is niet gewoon een ‘Marokkaan’ maar eerder een ‘nieuwkomer met de Marokkaanse nationaliteit’.

180

Indien we gaan kijken naar de woonplaats (regio, met als referentie Vlaanderen) dan merken we dat de overkwalificatiekans in Vlaanderen het hoogste en in Wallonië het laagste is. Met

betrekking

tot

de

huishoudpositie

(met

als

referentiecategorie

‘huishouden zonder kinderen’) zien we, tegen de verwachting in, vanaf we controleren voor de onderwijsen tewerkstellingsvariabelen (stap 4 & 5) dat een

werkende

uit

een

gezin

met

‘partner

en

kind(eren)’

een

lagere

overkwalificatiekans heeft dan een een werkende uit een ‘huishouden zonder kinderen’. Het verschil is evenwel ‘éénoudergezinnen’ een lagere

niet significant. Ook de bevinding dat

overkwalificatiekans hebben (vanaf 5) dan

‘huishoudens zonder kinderen’, sluit niet aan bij onze verwachtingen maar wederom is het effect niet siginificant. We kunnen hieruit besluiten dat werkenden uit gezinnen met één of meerdere kinderen algemeen gesproken geen hogere overkwalificatiekans hebben dan andere gezinssamenstellingen. Van

de

variabele

‘scholingsniveau’

hogeronderwijsdiploma’)

gaat

een

(met

bijzonder

als

refentiecategorie

groot

effect

overkwalificatiekans. Zo hebben afgestudeerden met een

uit

‘geen op

de

‘professionele

bachelor’ 17 keer meer kans om overgekwalificeerd te zijn dan werkenden zonder

hogeronderwijsdiploma.

‘academische

bachelor

of

Afgestudeerden

master’

hebben

9

met keer

minimaal meer

kans

een om

overgekwalificeerd te zijn dan werkenden zonder hogeronderwijsdiploma. We zien ook aanzienlijke verschillen naargelang het studiedomein waarin het hoogste diploma werd behaald (met als refentiecategorie ‘genees- tandheel-, vepleegkunde, farmacie, kinesitherapie en logopedie’). Alle studierichtingen geven een hogere kans op overkwalificatie dan de referentiecategorie. Het verschil is het kleinst voor diegenen die een ‘lerarenopleiding of pedagogisch diploma hebben, gevolgd door de werkenden met een ICT-diploma. Het verschil met de referentiecategorie is het grootst voor de afgestudeerden in de ‘handel, administratie,

boekhouding,

marketing,

verzekeringen,

secretariaat

en

kantoorwerk’. Zij hebben bijna 7 keer meer kans om overgekwalificeerd te zijn dan de referentiecategorie. Deze vaststelling sluit grotendeels aan bij de geformuleerde hypotheses. Studierichtingen die eerder beroepsgericht zijn in combinatie met een grote vraag (bv. ICT, medische- en gezondheidsberoepen) doen de overkwalificatiekans dalen. Het bijkomend volgen van ‘opleiding buiten het reguliere onderwijs’ verlaagt de kans op overkwalificatie. 66

66

Het volgen van ‘opleiding binnen het reguliere onderwijs’ en het volgen van ‘opleiding die betaald werd door de werkgever’ zijn niet significant. Bijkomend nam het aantal 181

Een toename van de anciënniteit (referentiecategorie = 0 jaar) blijkt, zoals verwacht,

de

kans

anciënniteitsjaar.

67

op

overkwalificatie

te

verkleinen

met

2,5%

per

Het effect van leeftijd is minder duidelijk. Zonder controle

van de tewerkstellingsvariabelen (stap 5) zien we dat de toename van de leeftijd (met als referentie 15 jaar = 0), de kans op overkwalificatie doet dalen. Bij controle van ondermeer de anciënniteit zien we dat bij elk jaar men ouder wordt, men 0,7% meer kans heeft om overgekwalificeerd te zijn. Werken in de ‘openbare sector’ (= referentiecategorie) resulteert niet zoals verwacht volgens de credentialtheorie in de laagste overkwalificatiekans. Dit is weggelegd voor de ‘Zelfstandigen en helpers’. De overkwalificatiekans van de ‘bediende in de private sector’ is uitgesproken lager dan deze van de ‘arbeiders in de private sector’. 68 De sectoren ‘industrie en energie’, ‘bouwnijverheid’ en de primaire sector (landbouw, jacht, bosbouw en visserij) resulteren in een lagere overkwalificatiekans

dan

de

restcategorie

‘Andere

diensten’

(=

referentiecategorie). Des te opmerkelijk is de hoge overkwalificatiekans binnen de ‘financiële sector’. 69 Wat aansluit bij de idee van een ‘interne markt’ en de kenmerkende ‘efficiency wages’. In het kort komt het er op neer dat de sector door zijn hoge verloning in staat is om hooggekwalificeerd personeel aan te trekken zonder dat dit zich hoeft te weerspiegelen in het functieniveau. Enigszins in tegenstelling tot de bivariate analyses vinden we een positief effect van het aantal werknemers op de overkwalificatiekans, maar dit is niet uitgesproken en alleen voor de grootste bedrijven (500 en meer werknemers) significant. Verder is de kans op overkwalificatie aanzienlijk groter voor diegenen die ‘geen supervisie‘ uitoefenen, dan zij die dit wel doen (=referentiecategorie). Diegenen die voor minstens 50% werken volgens ‘a-typische werktijden’

70

(=referentiecategorie) hebben een lagere overkwalifcatiekans dan zij die dit niet doen. Met andere woorden: voornamelijk werken tijdens de kantooruren verhoogt de kans op overkwalificatie. Dit valt te verklaren vanuit de idee van ‘compenserende

verschillen’,

ter

compensatie

van

een

onaantrekkelijk

baankenmerk. ‘missing values’ toe. Deze variabelen werden dan ook niet opgenomen in het finaal model. 67 Odds-ratio = 0,976; 1/0,976= 1,0245 68 We vermoeden dat het hier voornamelijk over lagere bediendes gaat, waarvoor men volgens de ISCO-kwalificatie geen (hoger) onderwijsdiploma voor nodig heeft. 69 Wat aansluit bij de idee van een ‘interne markt’ en de kenmerkende ‘efficiency wages’. In het kort komt het er op neer dat de sector door zijn hoge verloning in staat is om hooggekwalificeerd personeel aan te trekken zonder dat dit zich hoeft te weerspiegelen in het functieniveau. 70 Avond, nacht, weekend, zon- en feestdagen. 182

Niet alleen flexibiliteit in de arbeidsuren maar ook werken met tijdelijke contracten doet, tegen de verwachting in (ondermeer op basis van de bivariate analyses), de overkwalificatiekans dalen (α = 0,003). Zoals te verwachten viel hebben werknemers die ‘voltijds’ werken (=referentiecategorie) een lagere overkwalificatiekans dan zij die ‘deeltijds’ werken. 71 We vermoedde dat er een versterkend effect zou kunnen uitgaan op de overkwalificatiegraad van een bepaald soort arbeidsregime en contracttype (en meer bepaald het interactie-effect tussen ‘deeltijds werken’ & werken met een contract’). Maar dit blijkt niet het geval.

‘tijdelijk

72

71

We vonden ook geen bevestiging voor onze hypothese dat er een versterkend effect uitgaat van de combinatie tijdelijk & deeltijds werk. Het interactie-effect tussen arbeidsregime en het contracttype bleek niet significant. 72 We vonden ook geen significante effecten (zoals gesuggereerd door de bivariate analyses) van het arbeidsregime (voldtijds werken ) en verblijfstijd, nationaliteit of scholingsgraad.

183

Tabel 63: Logistische regressie van herkomst, verblijfstijd, onderwijsen tewerkstellingskenmerken op overkwalificatie van de beroepsbevolking, EAK 2007 & 2008, N= 69245 Stap 1 B

Stap 2 Exp (B)

VERBLIJFSTIJD GESLACHT (Autochtoon – man = ref)

Sign.

B

Stap 4

Stap 3 Exp (B)

,000

Sign.

B

Exp (B)

,000

Sign.

B

Stap 5 Exp (B)

,000

Sign.

B

Exp (B)

,000

Sign.

,000

Autochtoon - vrouw

,428

1,534

,000

,428

1,534

,000

,424

1,528

,000

,409

1,506

,000

,364

1,440

,000

Oudkomer – man

-,014

,986

,831

,049

1,050

,489

,092

1,097

,195

,294

1,342

,000

,100

1,106

,198

Oudkomer – vrouw

,570

1,768

,000

,639

1,895

,000

,654

1,923

,000

,872

2,392

,000

,704

2,022

,000

Nieuwkomer – man

,546

1,726

,000

,463

1,588

,000

,435

1,545

,000

,605

1,831

,000

,372

1,450

,000


1,023

2,781

,000

,979

2,663

,000

,932

2,538

,000

1,131

3,099

,000

,844

2,325

,000


,000

,000

,000

,000

Andere OESO

,223

1,250

,364

,168

1,183

,496

-,448

,639

,085

-,351

,704

,196

EU-15

-,265

,767

,000

-,275

,759

,000

-,503

,605

,000

-,348

,706

,000

EU+12

,388

1,473

,005

,226

1,254

,104

,378

1,459

,011

,363

1,438

,016

Andere niet OESO

,661

1,936

,000

,539

1,714

,000

,749

2,115

,000

,512

1,668

,000

Turk of Marokkaan

,549

1,732

,000

,367

1,443

,004

,795

2,214

,000

,578

1,783

,000

-,017

,983

,000

-,011

,989

,000

,007

1,007

,000

LEEFTIJD REGIO (Vlaanderen = ref) Brussel 184

,000 ,137

1,147

,000

,000 -,027

,973

,492

,000 -,036

,965

,390

Stap 1 B Wallonië HUISHOUDPOSITIE (Zonder kinderen = ref) Samenwon-end met partner met kind(eren) Hoofd éénouder-gezin SCHOLINGSNIVEAU (Geen hoger onderwijs = ref) Hoger onderwijs van het korte type / Professionele bachelor Hoger onderwijs van het lange type / Acade-mische bachelor STUDIEDOMEIN (Genees-, tandheel-, verpleeg-kunde, kinesistherapie, logopedie = ref) Leraren-opleiding en pedagogiek Computerwetenschappen & - gebruik Rechten, notariaat & criminologie Technische wetenschappen en

Stap 2 Exp (B)

Sign.

B

Stap 3 Exp (B)

Sign.

Stap 4

Stap 5

B

Exp (B)

Sign.

B

Exp (B)

Sign.

B

Exp (B)

Sign.

-,223

,800

,000

-,238

,788

,000

-,213

,808

,000

,582

,087

,025

,014

1,014

,557

-,052

,949

,047

-,074

,929

,007

-,028

,972

,507

,017

1,018

,702

-,019

,981

,679

,000

,000

2,021

7,550

,000

2,813

16,65 8

,000

1,275

3,579

,000

2,177

8,820

,000

,000

,000

,290

1,337

,000

,346

1,413

,000

,910

2,484

,000

,615

1,850

,000

1,671

5,316

,000

1,495

4,460

,000

1,757

5,797

,000

1,544

4,682

,000

185

Stap 1 B

Stap 2 Exp (B)

Sign.

B

Stap 3 Exp (B)

Sign.

B

Stap 4 Exp (B)

Sign.

Stap 5

B

Exp (B)

Sign.

B

Exp (B)

Sign.

1,406

4,079

,000

1,321

3,748

,000

1,030

2,802

,000

1,074

2,928

,000

1,670

5,313

,000

1,531

4,623

,000

1,739

5,693

,000

1,633

5,118

,000

,971

2,640

,000

,818

2,265

,000

2,077

7,984

,000

1,910

6,752

,000

2,130

8,412

,000

1,988

7,301

,000

bouwkunde Natuurwetenschappen, levenswetenschappen (inclu biologie, milieukunde) enz. Sociale diensten (sociaal assistent, orthopedagogie, kinderen jeugdzorg,…) Sociale en economische wetenschappen Letteren en kunsten & vreemde talen Algemeen vormende opleidingen of onbekend Dienstverlening Handel, administratie, boekhoud-ing, marketing, enz. OPLEIDING buiten het reguliere onderwijs (Ja = ref) Neen ANCIËNNITEIT 186

,000 ,522

1,685

,000

,395

1,484

,000

-,024

,976

,000

Stap 1 B

Stap 2 Exp (B)

Sign.

B

Stap 3 Exp (B)

Sign.

B

BEROEPSSTATUUT (Openbare sector = ref) Zelfstandige & helper 73

Bediende - private sector Arbeider - private sector SECTOR (Andere diensten = ref)

Stap 4 Exp (B)

Sign.

B

Stap 5 Exp (B)

Sign.

B

Exp (B)

Sign.

,000 -,413

,662

,000

,123

1,131

,001

1,560

4,757

,000 ,000


-,107

,898

,009

Bouwnijverheid

-,399

,671

,000


,386

1,470

,000


1,210

3,353

,000

-,450

,638

,017


,000

Tussen 11 en 50

,061

1,063

,103

Tussen 50 en 499

,073

1,075

,050

73

Resulaten zonder controle voor de variabelen ‘supervisie’ of ‘contracttype’. 187

Stap 1 B

Stap 2 Exp (B)

Sign.

B

Stap 3 Exp (B)

Sign.

B

Stap 4 Exp (B)

Sign.

B

Stap 5 Exp (B)

Sign.

500 en meer

B

Exp (B)

Sign.

,194

1,214

,000

,707

2,028

,000

,293

1,340

,000

,312

1,366

,000

-,140

,869

,003

-6,448 ,002

,000

SUPERVISIE (Ja = ref) Nee A-TYPISCHE WERKTIJDEN (Ja = ref) Nee ARBEIDS-REGIME (Voltijds = ref) Deeltijds CONTRACT-TYPE (Vast = ref) Tijdelijk CONSTANT

-2,098 ,123

PSEUDO R²

0,015

188

,000

-2,098 ,123 0,018

,000

-1,631 ,196 0,028

,000

-4,517 ,011 0,206

,000

0,279

3.8.2.2. 2e model: hooggeschoolde beroepsbevolking De onderzoekspopulatie van het tweede model werd gewijzigd. We beperken ons hier tot de ‘hooggeschoolde beroepsbevolking’. De variabelen in het model zijn, behoudens het scholingsniveau, gelijk gebleven (de categorie ‘geen hogeronderwijs’

valt

weg). 74

We

bespreken

enkel

de

belangrijkste

verschilpunten met het voorafgaandelijke model. Vooreerst zien we dat het verschil in overkwalificatiekans voor de (vrouwelijke) oud-

en

nieuwkomers

hooggeschoolde

overkwalificatieranking ongewijzigd.

iets

groter

vrouwelijke en

en

het

wordt

in

vergelijking

mannelijke

met

autochtonen.

nationaliteitseffect

blijft

de De

grotendeels

Maar de overkwalificatiekans van de hooggeschoolde ‘EU+12

onderdanen’is nu wel kleiner dan deze van de genaturaliseerde Belgen (= referentiecategorie). We zien in dit model een iets meer uitgesproken positief leeftijdseffect (bij controle van ondermeer de anciënniteit zien we dat bij elk jaar men ouder wordt, men 1,2% meer kans heeft om overgekwalificeerd te zijn (tov. 0,7%)). Wederom stellen voor de hooggeschoolden vast dat het hebben van één of meerdere kinderen, de overkwalificatiekans doet dalen in vergelijking met een gezinstype ‘zonder kinderen’ (het verschil met een éénoudergezin is evenwel niet significant). Het effect van ‘opleiding volgen buiten het reguliere onderwijs’ heeft geen groter negatief effect op de overkwalificatiekans voor de hooggeschoolden dan voor de totale beroepsbevolking (zoals gesuggereerd door de bivariate analyses). Met

betrekking

het

effect

van

de

tewerkstellingssector

op

de

overkwalificatiekans zien we een aantal wijzigingen: werken in de ‘primaire sector’, ‘bouwnijverheid’, ‘industrie en energie’ resulteert in een hogere overkwalificatiekans dan de referentiecategorie ‘andere diensten’. De hogere overkwalificatiekans voor de financiële sector blijft gehandhaafd en neemt zelfs toe. Uit

de

bivariate

analyses

bleek

dat

kleine

bedrijven

in

termen

van

overkwalificatie ‘goed zijn’ voor de totale beroepsbevolking en grote bedrijven ‘goed zijn’ voor hooggeschoolden. Dit laatste wordt wel bevestigd door de multivariate analyses. In tegenstelling tot de totale beroepsbevolking geven

74

Let op: de referentiecategorie is hierdoor gewijzigd van ‘geen hogeronderwijs’ naar ‘hogeronderwijs van het lange type (minstens academische bachelor of master). 189

bedrijven met minder dan 10 werknemers voor hooggeschoolden aanleiding tot een hogere overkwalificatiekans dan grotere bedrijven. Het negatief effect van ‘tijdelijk werk’ is niet langer significant voor de hooggeschoolden (α = 0,091 ipv 0,003 voor de totale beroepsbevolking), wat met andere woorden (wat in tegenstelling is tot de bevinden op basis van de bivariate analyses). Het

positief

effect

van

deeltijds

werken

op

overkwalificatie

is

voor

hooggeschoolden (in tegenstelling tot de bivariate analyses) niet groter voor hooggeschoolden dan voor de totale beroepsbevolking. (wat in tegenstelling is tot de bevinden op basis van de bivariate analyses)

190

Tabel 64: Logistische regressie van herkomst, verblijfstijd, onderwijsen tewerkstellingskenmerken op overkwalificatie van de hooggeschoolde beroepsbevolking, EAK 2007 & 2008, N= 27630 Stap 1 B VERBLIJFSTIJD GESLACHT (Autochtoon – man = ref) Autochtoon - vrouw Oudkomer – man Oudkomer – vrouw Nieuwkomer – man Nieuwkomer – vrouw NATIONALITEIT (genaturaliseerde Belg = ref) Andere OESO EU-15 EU+12 Andere niet OESO Turk of Marokkaan LEEFTIJD REGIO (Vlaanderen = ref) Brussel Wallonië HUISHOUDPOSITIE (Zonder kinderen = ref) Samenwonend met partner met kind(eren) Hoofd éénoudergezin

Stap 2 Exp (B)

Sign .

B

Exp (B)

,000 ,254 ,091 ,493 ,425 ,855

1,289 1,096 1,637 1,530 2,350

,000 ,280 ,000 ,000 ,000

Stap 4

Stap 3 Sign .

B

Exp (B)

,000 ,254 ,223 ,642 ,462 ,987

1,289 1,250 1,899 1,587 2,683

,000 ,016 ,000 ,000 ,000

,607 ,643 ,688 2,713 4,505

,058 ,000 ,071 ,000 ,000

B

Exp (B)

,000 ,228 ,341 ,688 ,490 ,973

1,256 1,406 1,990 1,632 2,647

,000 -,499 -,441 -,374 ,998 1,505

Sign .

Stap 5

,000 ,000 ,000 ,000 ,000

,573 ,614 ,603 2,474 3,865 ,986

,035 ,000 ,015 ,000 ,000 ,000

,398 ,363 ,874 ,693 1,247

1,489 1,437 2,398 1,999 3,479

,981 ,812

,669 ,000

Exp (B)

,000 ,000 ,000 ,000 ,000

-,673 -,577 -,360 ,979 1,186 -,010

,510 ,562 ,697 2,663 3,274 ,990

,015 ,000 ,097 ,000 ,000 ,000

,426 ,127 ,803 ,407 1,000

1,531 1,136 2,233 1,502 2,718

,972 ,788

,000

,545 ,000

,000 ,242 ,000 ,000 ,000 ,000

-,575 -,343 -,085 ,585 ,615 ,012

,563 ,710 ,918 1,794 1,849 1,012

,000 -,029 -,239

Sign . ,000

,000

,000 -,019 -,208

B

,000

,000 -,558 -,487 -,506 ,906 1,352 -,014

Sign .

,057 ,000 ,718 ,001 ,034 ,000 ,000

,000 -,225

,999 ,799

,000

,991 ,000 ,000

-,162

,851

,000

-,145

,865

,000

-,195

,823

,000

-,037

,964

,508

-,065

,937

,280

-,113

,894

,081 191

Stap 1 B SCHOLINGSNIVEAU (hoger onderwijs van het lange type / Academische bachelor = ref) Hoger onderwijs van het korte type / Professionele bachelor STUDIEDOMEIN (Genees-, tandheel-, verpleegkunde enz. = ref) Lerarenopleiding en pedagogiek Computerwetenschapp en & - gebruik Rechten, notariaat & criminologie Technische wetenschappen en bouwkunde Natuurwetenschappen, levenswetenschappen (inclu biologie, milieukunde) enz. Sociale diensten (sociaal assistent, orthopedagogie, kinderen jeugdzorg,…) 192

Stap 2 Exp (B)

Sign .

B

Stap 3 Exp (B)

Sign .

B

Stap 4 Exp (B)

Sign .

B

Stap 5 Exp (B)

Sign .

B

Exp (B)

,000

,725

2,064

,000

Sign .

,000

,585

1,796

,000

,000

,000

,380

1,463

,000

,542

1,719

,000

,927

2,527

,000

,509

1,664

,000

1,741

5,702

,000

1,554

4,731

,000

1,605

4,978

,000

1,285

3,614

,000

1,401

4,059

,000

1,225

3,405

,000

,904

2,469

,000

1,002

2,725

,000

Stap 1 B

Stap 2 Exp (B)

Sign .

B

Stap 3 Exp (B)

Sign .

B

Sociale en economische wetenschappen Letteren en kunsten & vreemde talen Algemeen vormende opleidingen of onbekend Dienstverlening Handel, administratie, boekhouding, marketing, enz. OPLEIDING buiten het reguliere onderwijssysteem (Ja = ref) Neen ANCIËNNITEIT BEROEPSSTATUUT (Openbare sector = ref) Zelfstandige & helper 75

Bediende - private sector Arbeider - private sector

75

Stap 4 Exp (B)

Sign .

B

Stap 5 Exp (B)

Sign .

B

Exp (B)

Sign .

1,759

5,809

,000

1,606

4,982

,000

1,841

6,303

,000

1,674

5,332

,000

2,069

7,917

,000

1,948

7,014

,000

2,284

9,814

,000

2,091

8,093

,000

2,368

10,67 9

,000

1,983

7,262

,000

,000 ,492

1,636

,000

,000 ,353 -,020

1,424 ,981

,000 ,000 ,000

-,815

,384

,000

,227

1,255

,000

2,197

9,002

,000

Resulaten zonder controle voor de variabelen ‘supervisie’ of ‘contracttype’. 193

Stap 1 B SECTOR (Andere diensten = ref) Industrie en energie Bouwnijverheid Handel, horeca, vervoer, opslag en communicatie Financiële activiteiten Landbouw, jacht, bosbouw en visserij AANTAL WERKNEMERS (<=10 = ref) Tussen 11 en 50 Tussen 50 en 499 500 en meer SUPERVISIE (Ja = ref) Nee A-TYPISCHE WERKTIJDEN (Ja = ref) Nee ARBEIDSREGIME (Voltijds = ref) Deeltijds CONTRACTTYPE (Vast = ref) Tijdelijk 194

Stap 2 Exp (B)

Sign .

B

Stap 3 Exp (B)

Sign .

B

Stap 4 Exp (B)

Sign .

B

Stap 5 Exp (B)

Sign .

B

Exp (B)

Sign . ,000

,492 ,612

1,636 1,845

,000 ,000

1,110

3,033

,000

1,639

5,150

,000

,669

1,952

,040 ,000

-,273 -,384 -,206

,761 ,681 ,813

,000 ,000 ,000 ,000

,856

2,353

,000 ,000

,162

1,176

,000 ,000

,287

1,333

,000 ,000

-,111

,895

,091

Stap 1 B CONSTANT PSEUDO R²

Stap 2 Exp (B)

-1,338 ,262 0,011

Sign . ,000

B

Stap 3 Exp (B)

-1,338 ,262 0,020

Sign . ,000

B -,840 0,031

Stap 4 Exp (B) ,432

Sign . ,000

B

Stap 5 Exp (B)

-3,285 ,037 0,186

Sign . ,000

B

Exp (B)

-4,431 ,012 0,320

Sign . ,000

195

3.8.2.3. 3e model: hooggeschoolde geïmmigreerde beroepsbevolking De onderzoekspopulatie van het derde model werd gewijzigd. In plaats van de totale werkende beroepsbevolking (model 1) of de hooggeschoolde werkende beroepsbevolking (model 2) beperken we ons hier tot de hooggeschoolde geïmmigreerde beroepsbevolking. Deze bestaat uit nieuw- en oudkomers met als gemeenschappelijke noemer dat ze buiten België zijn geboren. De variabelen in het model zijn, behoudens het wegvallen van de categorie ‘autochtoon’, grotendeels gelijk gebleven. Bij de variabele ‘verblijfstijd-geslacht’ is de referentiecategorie nu ‘mannelijke oudkomers’. Wederom beperken we ons

tot

het

aangeven

van

de

belangrijkste

verschilpunten

met

de

voorafgaandelijke modellen. In tegenstelling tot het voorafgaandelijke modellen blijkt de richting van het effect van de nationaliteistvariabelen gelijk, maar is het effect niet langer significant voor alle onderscheidde groepen (op niveau α = 0,001), behoudens de significant lagere significant overkwalificatiekans van de hooggeschoolde ‘EU-15 onderdanen’ in vergelijking met de hooggeschoolde genaturaliseerde Belgen). Een effect dat voldoende groot is om de verklaringskracht van het model (pseudo R²) aanzienlijk te verbeteren door het opnemen van de nationaliteitsvariabelen. Veruit het grootste gevaar voor overkwalificatie vinden we bij hooggeschoolde immigranten die tewerkgesteld zijn binnen het arbeidersstatuut. Zij hebben 16 keer meer kans om overgekwalificeerd te zijn dan werknemers binnen de ‘openbare sector’.

196

Tabel 65: Logistische regressie van herkomst, verblijfstijd, onderwijsen tewerkstellingskenmerken op overkwalificatie van de hooggeschoolde geïmmigreerde beroepsbevolking, EAK 2007 & 2008, N= 3444 Stap 1 B

Stap 2 Exp (B)

VERBLIJFS-TIJD GESLACHT (Oudkomer – man = ref)

Sign .

B

Stap 4

Stap 3 Exp (B)

,000

Sig n.

B

Exp (B)

,000

Sign .

B

Stap 5 Exp (B)

,000

Sig n.

B

Exp (B)

,000

Sig n. ,000

Oudkomer – vrouw

,234

1,263

,054

,255

1,290

,038

,197

1,217

,116

,281

1,325

,038

,404

1,498

,009

Nieuwkomer – man

,276

1,318

,014

,264

1,302

,031

,139

1,149

,270

,285

1,330

,030

,208

1,231

,167


,705

2,025

,000

,789

2,201

,000

,636

1,888

,000

,805

2,237

,000

,746

2,108

,000


,000

,000

,000

,000

Andere OESO

-,503

,605

,066

-,535

,586

,052

-,591

,554

,041

-,462

,630

,145

EU-15

-,573

,564

,000

-,569

,566

,000

-,592

,553

,000

-,374

,688

,001

EU+12

-,426

,653

,045

-,475

,622

,029

-,342

,711

,131

-,187

,829

,458

Andere niet OESO

,914

2,493

,000

,868

2,382

,000

,932

2,540

,000

,462

1,587

,017

Turk of Marokkaan

1,457

4,292

,000

1,354

3,873

,000

1,204

3,335

,000

,551

1,734

,076

-,018

,982

,000

-,014

,986

,003

,009

1,009

,161

LEEFTIJD REGIO (Vlaanderen = ref)

,079

,032

,041

Brussel

-,127

,881

,196

-,016

,984

,880

,173

1,189

,146

Wallonië

-,232

,793

,024

-,248

,780

,023

-,111

,895

,370

197

Stap 1 B HUISHOUDPOSITIE (Zonder kinderen = ref) Samenwonend met partner met kind(eren) Hoofd éénouder-gezin SCHOLINGSNIVEAU (HO lang type / Academische bachelor = ref) HO korte type / Professionele bachelor STUDIEDOMEIN (Genees-, tandheel-, verpleegkunde enz. = ref) Leraren-opleiding en pedagogiek Computer-wetenschappen & - gebruik Rechten, notariaat & criminologie Technische wetenschappen en bouwkunde Natuurwetenschappen, levens-wetenschappen (inclu biologie, milieu198

Stap 2 Exp (B)

Sign .

B

Stap 3 Exp (B)

Sig n.

B

Stap 4 Exp (B)

Sign .

B

Stap 5 Exp (B)

,625

Sig n.

B

Exp (B)

,281

Sig n. ,645

,082

1,085

,333

,120

1,128

,173

,056

1,058

,571

,048

1,049

,750

-,071

,931

,657

-,103

,902

,567 ,000

,694

2,003

,000

,603

1,827

,000

,000

,000

,687

1,989

,003

,747

2,110

,006

,351

1,420

,229

,099

1,104

,765

1,386

4,001

,000

1,398

4,047

,000

1,265

3,542

,000

,966

2,627

,000

1,020

2,772

,000

,898

2,455

,000

Stap 1 B

Stap 2 Exp (B)

Sign .

B

Stap 3 Exp (B)

Sig n.

B

Stap 4 Exp (B)

Sign .

Stap 5

B

Exp (B)

Sig n.

B

Exp (B)

Sig n.

,611

1,843

,065

,985

2,677

,005

1,469

4,344

,000

1,448

4,254

,000

1,498

4,475

,000

1,432

4,185

,000

1,634

5,127

,000

1,604

4,974

,000

2,078

7,986

,000

1,981

7,252

,000

1,971

7,177

,000

1,835

6,264

,000

,309

1,363

,002

-,024

,976

,001

kunde) enz. Sociale diensten (sociaal assistent, orthopedagogie, kinderen jeugdzorg,…) Sociale en economische wetenschappen Letteren en kunsten & vreemde talen Algemeen vormende opleidingen of onbekend Dienstverlening Handel, administratie, boekhouding, marketing, enz. OPLEIDING buiten het reguliere onderwijs-systeem (Ja = ref) Neen ANCIËNNITEIT BEROEPSSTATUUT (Openbare sector =

,000 ,617

1,853

,000

,000

199

Stap 1 B

Stap 2 Exp (B)

Sign .

B

Stap 3 Exp (B)

Sig n.

B

Stap 4 Exp (B)

Sign .

B

Stap 5 Exp (B)

Sig n.

B

Exp (B)

Sig n.

-,851

,427

,000

,267

1,306

,027

16,388

,000

ref) Zelfstan-dige & helper 76

Bediende - private sector Arbeider - private sector SECTOR (Andere diensten = ref)

2,797

,000


,244

1,276

,125

Bouw-nijverheid

,573

1,774

,090


1,020

2,773

,000


1,061

2,890

,000

,051

1,052

,944


,464

Tussen 11 en 50

-,050

,951

,730

Tussen 50 en 499

-,045

,956

,753

500 en meer

,131

1,140

,394

76

Resulaten zonder controle voor de variabelen ‘supervisie’ of ‘contracttype’.

200

Stap 1 B

Stap 2 Exp (B)

Sign .

B

Stap 3 Exp (B)

Sig n.

B

Stap 4 Exp (B)

Sign .

B

Stap 5 Exp (B)

Sig n.

B

Exp (B)

Sig n.

,892

2,441

,000

,292

1,339

,003

,313

1,368

,011

,042

1,043

,773

SUPERVISIE (Ja = ref) Nee A-TYPISCHE WERKTIJDEN (Ja = ref) Nee ARBEIDSREGIME (Voltijds = ref) Deeltijds CONTRACTTYPE (Vast = ref) Tijdelijk CONSTANT

-1,189 ,305

PSEUDO R²

0,019

,000

-1,061 ,346 0,090

,000

-,421 0,099

,656

,017

-2,634 ,072 0,213

,000

-4,413 ,012

,003

0,389

201

202

4. Cijfers op basis van de speciale EAK-module 2008: ‘arbeidsmarktsituatie van migranten en hun directe nakomelingen’ Elk tweede kwartaal (referentieweek 14 t.e.m. 26) wordt aan de individuele vragenlijst (eerste bevraging) een “speciale module” toegevoegd. De module van 2008 heeft als doel om een duidelijker beeld te krijgen van de factoren die een invloed hebben op de ‘arbeidsmarktsituatie van migranten en hun nakomelingen’. We plaatsen de gegevens van deze module in het licht van overkwalificatie.

4.1. Integratie- & arbeidsmarktsituatie: de invloed hiervan op ‘overkwalificatie’ 4.1.1. Bivariate analyses In wat volgt bespreken we de volgende vragen die in de module aan bod komen: de belangrijkste migratiereden; al dan niet diploma laten erkennen; beperkingen in de geldigheidsduur van de verblijfsvergunning; cursussen gevolgd om één van de gastlandtalen te leren; gebruik gemaakt van diensten voor arbeidsmarktintegratie; kennis van (één) van de talen van het gastland moeten verbeteren om een geschikte baan te vinden; belangrijkste hulp om de huidige baan te vinden of om een eigen onderneming te starten. We maken hierbij, in de mate van het mogelijke (gezien het beperkt aantal respondenten), een onderscheid tussen de totale beroepsbevolking en hooggeschoolde beroepsbevolking. Vervolgens bekijken we deze variabelen in relatie tot ‘overkwalificatie’. We gaan hier wat dieper in op de bivariate analyses omdat de aanwezigheid van ‘missing values’ problemen oplevert voor de multivariate analyses. 77 We bespreken eerst de combinatie verblijfstijd & geslacht om vervolgens de combinatie ‘verblijfstijd & nationaliteitsgroep’ te belichten.

Steeds komen de

gegevens van de ‘totale (geïmmigreerde) beroepsbevolking’ eerst aan de beurt, gevolgd

door

de

gegevens

van

de

‘hooggeschoolde

(geïmmigreerde)

77

Dit gecombineerd met een relatief beperkt aantal respondenten maakt dat er maar twee geschikte variabelen van deze module overbleven om opgenomen te worden in de multivariate analyses nl. ‘al dan niet het diploma laten erkennen’ en ‘de belangrijkste hulp om de huidige baan te vinden of om een eigen onderneming te starten’. 203

beroepsbevolking’. Om het volume van het onderzoeksrapport te beperken zijn niet alle gegevens terug te vinden in de gepresenteerde tabellen.78 4.1.1.1. Verblijfsduur & geslacht & nationaliteit(sgroep)

Tabel 66: Jobmatch volgens nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd voor de beroepsbevolking, eerste en tweede kwartaal 2008, België

B Aut Totaal B All <= 10 jaar > 10 jaar Totaal EU-27 <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Totaal Andere <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Totaal Totaal <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Totaal

Overkwalificatie %

Adequaat %

Onderkwalifi catie %

Totaal #

12,2%

60,5%

27,3%

3791503

17,8% 9,9% 12,6%

55,8% 59,4% 58,2%

26,4% 30,7% 29,2%

75738 147282 223020

16,5% 5,8% 10,7% 12,4%

60,1% 52,8% 55,2% 57,1%

23,4% 41,4% 34,2% 30,4%

133243 70957 41971 246171

28,1% 11,5% 31,0% 25,4%

50,7% 60,1% 51,4% 52,4%

21,1% 28,4% 17,7% 22,3%

60431 12843 1975** 75248

19,5% 8,8% 12,2% 12,5%

56,8% 57,4% 60,5% 60,1%

23,7% 33,8% 27,3% 27,4%

269412 231082 3835449 4335942

De overkwalificatiegraad van de autochtonen, genaturaliseerden en EU-27 onderdanen liggen in elkaars verlengde (12%). De oudkomers van de EU-27 en de genaturaliseerden scoren zelfs lager in overkwalificatie dan de autochtonen (respectievelijk

6%

en

10%).

Voor

de

categorie

‘Andere’

ligt

de

overkwalificatiegraad een stuk hoger (25%). Voor de hooggeschoolden doen we een gelijkaardige vaststelling.

78

Desgewenst kunnen de niet gepresenteerde tabellen worden opgevraagd.

204

Tabel 67: Jobmatch volgens nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd voor de hooggeschoolde beroepsbevolking, eerste en tweede kwartaal 2008, België B Aut

B Aut Totaal B All <= 10 jaar > 10 jaar Totaal EU-27 <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Totaal Andere <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Totaal Totaal <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Totaal

Overkwalificatie %

Adequaat %

Onderkwalifi -catie %

Totaal #

22,2%

77,8%

-

1423827

31,7% 17,0% 21,9%

68,3% 83,0% 78,1%

-

26429 53135 79564

25,2% 11,4% 21,8% 21,7%

74,8% 88,6% 78,2% 78,3%

-

64747 22185 11828 98760

52,0% 12,4% nb 48,0%

48,0% 87,6% nb 52,0%

-

20655 3192* 611*** 24458

31,7% 15,2% 22,3% 22,6%

68,3% 84,8% 77,7% 77,4%

-

111831 78512 1436267 1626609

We zien een grote daling van de overkwalificatiegraad voor de EU-27 onderdanen die meer dan 5 jaar in België verblijven (van 22% voor diegenen die 5 jaar of minder op Belgisch grondgebied verblijven naar 9%). De categorie ‘Andere’ moet hier een stuk langer op wachten. We zien bij hen pas een behoorlijk daling indien ze minstens 11 jaar op het grondgebied verblijven (van 27% voor diegenen die 5 jaar of minder op Belgisch grondgebied verblijven naar 13%) Voor de hooggeschoolden stellen we hetzelfde vast maar is deze daling nog meer uitgesproken: voor de EU-27 onderdanen die meer dan 5 jaar in België verblijven van 29% naar 12%. Voor de categorie ‘Andere’ zien we pas een behoorlijk daling indien ze minstens 11 jaar op het grondgebied verblijven van 45% die 5 jaar of minder op Belgisch grondgebied verblijven naar 12%.

205

Tabel 68: Jobmatch naargelang verblijfsduur volgens nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd voor de beroepsbevolking, eerste en tweede kwartaal 2008, België Overkwalificatie % <= 5 jaar EU-27 21,5% Andere 26,8% >= 6 & <= 10 jaar EU-27 8,6% Andere 28,1% >= 11 jaar EU-27 7,3% Andere 13,2% Totaal EU-27 12,8% Andere 24,5%

Adequaat %

Onderkwalificatie %

Totaal #

56,4% 54,4%

22,1% 18,8%

76954 27767

73,2% 50,4%

18,2% 21,6%

35237 31924

54,6% 54,1%

38,2% 32,7%

94117 15716

58,4% 52,6%

28,8% 22,9%

206308 75406


Mannen hebben in het algemeen (ongeacht de scholingsgraad) een lagere overkwalificatiegraad en een hogere onderkwalificatiegraad. We stellen vast dat de combinatie van een relatief korte verblijfstijd (nieuwkomers) voornamelijk voor vrouwen aanleiding geeft tot een hoge overkwalificatiegraad (27% voor tot de totale beroepsbevolking en 39% voor de hooggeschoolde beroepsbevolking).

206

4.1.1.2. Voornaamste migratiereden Chiswick (ea., 1985; 2002) wees ons reeds eerder op het belang van de migratiereden als een belangrijke determinant om de arbeidsmarktpositie van immigranten te verklaren. (Zo bleek het U-vormige arbeidmarkttraject van minder diep te zijn voor economische migranten dan voor vluchtelingen). Het merendeel van de immigranten (nieuw- en oudkomers) komt voornamelijk om familiale redenen (huwelijk of gezinshereniging) naar België (46%). Voor de Turken en Marokkanen loopt dit op tot respectievelijk 69% en 62%. Ook komen de ‘genaturaliseerde Belgen’ voornamelijk om familiale redenen naar België (50%). 56% van de ‘EU+12 onderdanen’ komt omwille van werkgerelateerde redenen

naar

België.

Enigszins

verrassend

(gezien

hun

relatief

goede

arbeidsmarktpostie) blijken de ‘EU-15 onderdanen’ voornamelijk om nietwerkgerelateerde redenen naar België te komen. De migratiereden van de categorie ‘Andere’ situeert zich voornamelijk binnen de sfeer van internationale bescherming (27%). De hoogste overkwalificatiegraad vinden we bij vrouwelijke nieuwkomers die onder het stelsel van internationale bescherming naar België kwamen (55%). Maar ook de mannen die hieronder vallen scoren boven gemiddeld hoog (29%). Verder is de hoge overkwalificatiegraad van diegenen die naar België kwamen om te studeren opmerkelijk. De mannelijke nieuwkomers-studenten scoren hier aanzienlijk hoger dan de vrouwelijke nieuwkomers (44% tov. 22%). De laagste overkwalificatiegraad vinden we bij diegenen die omwille van werkgerelateerde redenen naar België kwamen (al dan niet met een betrekking die

men

vóór

de

migratie

had

gevonden)

en

diegenen

die

andere

migratieredenen opgaven. We verwachten dat zowel de nieuw- als de oudkomers onder de EU-27 onderdanen een iets lagere overkwalificatiegraad zullen hebben dan de genaturaliseerden en een aanzienlijk lagere overkwalificatiegraad dan de categorie ‘Andere’. We zien deze ranking nagenoeg overal terugkomen ongeacht de migratiereden. Maar de overkwalificatiegraad van de EU-27 onderdanen blijkt voornamelijk laag indien zij werkgerelateerde migratieredenen opgeven. Voor de studenten

daarentegen

loopt

deze

aanzienlijk

op

(tot

30%

voor

de

nieuwkomers) en voor de recente huwelijkmigranten stijgt deze tot boven de huwelijkmigranten van de categorie ‘Andere’ (27% tov. 21%). Verder zien we dat de categorie ‘Andere’ het goed doen op vlak van overkwalificatie indien zij omwille van werkgerelateerde reden naar België zijn gekomen

en

beter

scoren

dan

de

EU-27

onderdanen

indien

het

een 207

overplaatsing betreft binnen de onderneming of indien men de baan gevonden heeft vóór de migratie (nl. 7% tov 13%). Met andere woorden zien we dat de migratiereden inspeelt op de overkwalificatiegraad en deze van zowel de EU-27 onderdanen, de genaturaliseerden als de restcatgeorie ‘Andere’ kan beïnvloeden.

208

Tabel 69: Jobmatch naargelang voornaamste migratiereden volgens nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd voor de beroepsbevolking, eerste en tweede kwartaal 2008, België OverkwaliAdequaat OnderkwaliTotaal ficatie % ficatie # % % WERK (OVERPLAATSING BINNEN DE ONDERNEMING OF BAAN GEVONDEN VOOR DE MIGRATIE) B All <= 10 jaar 30,7% 54,9% 14,4% 1837** > 10 jaar 9,3% 69,5% 21,3% 6250 Totaal 14,1% 66,2% 19,7% 8086 EU-27 <= 10 jaar 16,5% 69,4% 14,1% 37132 > 10 jaar 2,5% 78,9% 18,5% 12793 Totaal 12,9% 71,9% 15,2% 49925 Andere <= 10 jaar 8,7% 84,4% 6,9% 5437 > 10 jaar 0,0% 100,0% ,0% 1001** Totaal 7,3% 86,8% 5,8% 6438 WERK (GEEN WERK IN BELGIE GEVONDEN VOOR DE MIGRATIE) B All <= 10 jaar 11,8% 41,3% 47,0% 6525 > 10 jaar 5,2% 69,1% 25,7% 8120 Totaal 8,1% 56,7% 35,2% 14646 EU-27 <= 10 jaar 11,7% 51,4% 36,9% 17677 > 10 jaar 0,0% 33,5% 66,5% 6587 Totaal 8,5% 46,5% 44,9% 24264 Andere <= 10 jaar 15,1% 50,9% 34,0% 8876 > 10 jaar 0,0% 0,0% 100,0% 2013** Totaal 12,3% 41,5% 46,2% 10889 STUDIE B All <= 10 jaar 20,5% 79,5% ,0% 4256* > 10 jaar 14,3% 76,2% 9,5% 10279 Totaal 16,1% 77,2% 6,7% 14535 EU-27 <= 10 jaar 29,8% 70,2% ,0% 6133 > 10 jaar 21,0% 65,2% 13,8% 2282** Totaal 27,4% 68,9% 3,7% 8414 Andere <= 10 jaar 52,7% 40,1% 7,3% 4689* > 10 jaar 24,4% 57,7% 18,0% 1620** Totaal 45,4% 44,6% 10,0% 6309 INTERNATIONALE BESCHERMING (BV. ASIELAANVRAAG) B All <= 10 jaar 28,5% 42,5% 29,0% 5310 > 10 jaar 17,4% 60,8% 21,7% 14925 Totaal 20,3% 56,0% 23,6% 20236 EU-27 <= 10 jaar nb nb nb 486*** > 10 jaar nb nb nb 0*** Totaal nb nb nb 486*** 209

Overkwalificatie %

Adequaat %

Onderkwalificatie %

Andere <= 10 jaar 42,1% 20,9% 37,0% > 10 jaar 15,3% 84,7% ,0% Totaal 37,8% 31,2% 31,0% VERGEZELLEND GEZINSLID / GEZINSHERENIGING B All <= 10 jaar 24,9% 50,1% 25,0% > 10 jaar 13,6% 40,3% 46,1% Totaal 19,6% 45,6% 34,8% EU-27 <= 10 jaar 12,1% 57,3% 30,5% > 10 jaar 19,7% 30,3% 50,0% Totaal 14,6% 48,4% 37,0% Andere <= 10 jaar 24,6% 42,1% 33,3% > 10 jaar 30,8% 0,0% 69,2% Totaal 25,3% 37,0% 37,6% GEZINSVORMING (HUWELIJK) B All <= 10 jaar 21,9% 51,7% 26,4% > 10 jaar 7,7% 45,6% 46,7% Totaal 15,2% 48,8% 36,0% EU-27 <= 10 jaar 27,3% 57,4% 15,3% > 10 jaar 0,0% 42,2% 57,8% Totaal 18,2% 52,3% 29,5% Andere <= 10 jaar 21,2% 72,6% 6,2% > 10 jaar 22,9% 77,1% 0,0% Totaal 21,4% 73,0% 5,5% ANDERE (PENSIOEN, MEDISCHE ZORGEN...) B All <= 10 jaar 4,8% 65,8% 29,4% > 10 jaar 0,0% 59,1% 40,9% Totaal 3,8% 64,4% 31,8% EU-27 <= 10 jaar 13,4% 54,3% 32,3% > 10 jaar 1,0% 62,3% 36,7% Totaal 11,5% 55,6% 33,0% Andere <= 10 jaar 39,4% 42,6% 17,9% > 10 jaar nb nb nb Totaal 37,4% 45,6% 17,0%

Totaal #

11883 2280** 14163

15877 13703 29580 20276 10085 30360 7546 1023** 8569

19052 17062 36114 19291 9638 28929 15498 1842** 17340

20501 5360 25861 31781 5934 37715 6502 349*** 6851


Als

we

gaan

kijken

naar

de

belangrijkste

migratieredenen

van

de

hooggeschoolden dan stellen we een veel grotere spreiding vast van de migratieredenen. 210

Familiale

redenen

dalen

van

46%

naar

30%;

studiegerelateerde redenen stijgen van 7% naar 16% en werkgerelateerde redenen stijgen van 23% naar 29%. In absolute aantallen zijn het aantal respondenten beperkt (en dus minder betrouwbaar)

maar

de


van

de

hooggeschoolde

nieuwkomers die onder het stelsel van internationale bescherming naar België kwamen

is

zorgwekkend

hoog

te

noemen.

Maar

liefst

80%

van

de

hooggeschoolden uit deze categorie is overgekwalificeerd. Verblijfstijd blijkt in in deze groep wel bijzonder belangrijke factor te zijn: de overkwalificatiegraad van de oudkomers daalt tot 17%. 79 Voor geen enkele verblijfscategorie is deze daling zo spectaculair, maar deze is toch nog substantieel te noemen voor de meeste andere verblijfscategorieën zoals bijvoorbeeld voor de hooggeschoolde studenten (van 35% tot 20%). De belangrijkste uitzondering hierop zijn de hooggeschoolde gezinsherenigers. Niettegenstaande dit een verblijfscategorie is met een eerder stabiel verblijfstatuut, en we normaal een halvering zouden verwachten van de overkwalificatiegraad, is de daling eerder beperkt: van 31% voor de nieuwkomers naar 25% voor de oudkomers. We zien we eveneens bij de hooggeschoolden dat de migratiereden inspeelt op de


binnen

een

bepaalde

nationaliteitsgroep

(EU-27,

genaturaliseerde Belgen, Andere). Zo loopt de overkwalificatiegraad van de hooggeschoolde EU-27 studenten aanzienlijk op (tot 32% voor de nieuwkomers) maar vooral

voor de recente hooggeschoolde EU-27 huwelijkmigranten stijgt

deze aanzienlijk (46%). Wederom zien we dat de hooggeschoolde rescategorie ‘Andere’ het goed doet op vlak van overkwalificatie indien zij omwille van werkgerelateerde redenen naar België zijn gekomen en beter scoren dan de EU27 onderdanen indien het een overplaatsing betreft binnen de onderneming of indien men de baan gevonden heeft vóór de migratie (nl. 11% tov 15%). 4.1.1.3. Geldigheidsduur van de verblijfsvergunning Het

merendeel

van

de

(geïmmigreerde)

beroepsbevolking

ziet

zich

geconfronteerd met beperkingen in de verblijfsvergunning of visum (62%). ‘EU15 onderdanen’ (56%) zien zich het minst vaak en de ‘EU+12 onderdanen’ en Turken (75% en 76%) het vaakst met zulke beperkingen geconfronteerd. Zoals te vewachten viel komen deze beperkingen iets vaker voor bij nieuw- dan bij oudkomers (67% tov 52%). Van de nieuwkomers hebben de Marokkanen het vaakst een onbeperkte verblijfsvergunning.

79

Een alternatieve verklaring hiervoor is een selectie-effect door bijvoorbeeld asielzoekers die terugkeren of in de illegaliteit verdwijnen. (Borjas, 1995) 211

Al dan niet onderworpen zijn aan beperkingen in de verblijfsduur blijkt voornamelijk voor nieuwkomers nadelig te zijn voor een goede verticale jobmatch (22% tov. 17%) en meer bepaald voor de mannelijke nieuwkomers (18% tov. 9%). De overkwalificatiegraad van de vrouwen daarentegen is in beide gevallen even hoog (27% en 28%); maar wel uitgesproken hoog indien de geldigheidsduur van de verblijfsvergunning minder dan 1 jaar bedraagt (41%). Het positief effect van een onbeperkte verblijfsvergunning is het minst groot voor de categorie ‘Andere’ (24% tov. 26%) en het grootst voor de EU-27 onderdanen (10% tov. 15%). Tabel 70: Jobmatch naargelang beperking van de geldigheidsduur van de verblijfsvergunning volgens nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd voor de beroepsbevolking, eerste en tweede kwartaal 2008, België

JA EU-27 <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Totaal Andere <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Totaal NEEN EU-27 <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Totaal Andere <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Totaal

Overkwalificatie %

Adequaat %

Onderkwalificatie %

Totaal #

18,8% 6,8% 11,1% 14,7%

59,7% 60,6% 63,7% 60,3%

21,6% 32,7% 25,2% 24,9%

82857 35771 13452 132079

28,8% 13,3% nb 26,2%

49,1% 49,7% nb 49,6%

22,1% 37,0% nb 24,3%

42340 7984 370*** 50694

12,9% 5,0% 10,5% 10,0%

60,5% 45,9% 51,3% 53,7%

26,6% 49,1% 38,2% 36,3%

49919 33624 28428 111971

26,5% 8,7% 38,1% 23,7%

54,5% 77,2% 40,2% 58,1%

19,0% 14,1% 21,8% 18,2%

18091 4858* 1605** 24554


De hooggeschoolde (geïmmigreerde) beroepsbevolking wordt iets minder vaak geconfronteerd met beperkingen in de huidige verblijfsvergunning of visum dan de totale (geïmmigreerde) beroepsbevolking. De verschillen zijn echter niet groot (35% tov 38%). De verschillen onderling de hooggeschoolde EU-27 onderdanen en de categorie ‘Andere’ zijn miniem (zowel in het algemeen als

212

tussen nieuw- en oudkomers). Zoals te vewachten viel komen deze beperkingen iets vaker voor bij nieuw- dan bij oudkomers Voor de hooggeschoolden blijken beperkingen in de geldigheidsduur van de verblijfsvergunning van minder belang te zijn. Wat wellicht te wijten is hooggeschoolde

arbeidsmigranten

met

een

tijdelijke

verblijfsvergunning.

Specifiek voor de hooggeschoolden stellen we vast dat het positief effect van een onbeperkte verblijfsvergunning helemaal verdwenen is voor de EU-27 onderdanen (beiden 22%) en voor de categorie ‘Andere’ zelfs een omgekeerd effect bewerkstelligt: een overkwalificatiegraad van 55% voor diegenen met een onbeperkte verblijfsvergunning tegenover 45% voor diegenen met een beperkte verblijfsvergunning. We kunnen besluiten dat de beperkingen in de geldigheidsduur van de verblijfsvergunning een variabel effect heeft op de overkwalificatiegraad, maar deze in algemene termen verhoogt. 4.1.1.4. Diploma laten erkennen Het merendeel van de geïmmigreerde beroepsbevolking heeft zijn/haar diploma niet laten gelijkwaardig verklaren (83%). De nieuwkomers onder hen deden dit wel iets vaker dan de oudkomers (20% tov 12%). De verschillen onderling de nieuwkomers zijn klein maar de Turkse nieuwkomers lieten het minst van al hun diploma erkennen (16%) en de ‘Andere’ nieuwkomers het vaakst (22%), gevolgd door de Marokkaanse nieuwkomers (21%). Voor diegenen die geen gelijkwaardigheidsprocedure opstartten, was een een erkenning soms niet nodig omdat het hoogst behaalde diploma in België werd behaald. Dit geldt vooral voor de genaturaliseerde Belgen (43%) gevolgd door de ‘EU-15 onderdanen’ (22%). Dit betekent dat het merendeel van de immigranten geen gebruik heeft gemaakt van de erkenningsprocedure omwille van ‘andere redenen’ 80 (55%) wat oploopt voor de nieuwkomers onder hen tot 62%. Voornamelijk de Turkse nieuwkomers en de nieuwkomers uit de categorie ‘Andere’ scoren hier hoog (respectievelijk 48% en 44%) en nieuwkomers met EU-15 nationaliteit het laagst (23%). Een gelijkwaardigheidsprocedure opstarten geeft nog geen garantie voor daadwerkelijke erkenning van het buitenlands diploma. Dit is voornamelijk weggelegd voor de diploma’s van ‘EU-15 onderdanen’ die bij het indienen ongeveer 4 keer meer kans hebben om een gelijkwaardigheid te bekomen dan om deze niet te bekomen. De diploma’s van Turken en Marokkanen hebben de laagste erkenningskans (< 50%). 80

Niet nodig, procedure niet gekend, kosten verbonden aan procedure, problemen met bewijslast enz 213

Zoals te verwachten viel is de overkwalificatiegraad hoger indien er geen gelijkwaardigheid gelijkwaardig

werd

verklaard.

vastgesteld Zo

daalt

nieuwkomers van 32% naar 20%.

dan de

indien

het

diploma


wél

werd

voor

deze

Vooral voor de vrouwelijke nieuwkomers

blijkt een niet-erkenning een groot effect te hebben op overkwalificatie (44%). Niettemin is een erkend diploma geen garantie voor een lage overkwalificatie. Zeker indien we deze groep vergelijken met diegenen die in België hun hoogste diploma behaalden. Deze nieuwkomers hebben een overkwalificatiegraad van 12% en voor de oudkomers daalt deze nog verder tot 10% (maw onder deze van de autochtonen). Een gelijkwaardig verklaard diploma heeft niet voor elke nationaliteitsgroep éénzelfde effect. Voor de categorie ‘Andere’ heeft een erkend diploma een kleiner effect op overkwalificatie dan voor de EU-27 onderdanen of de genaturaliseerden (28% tov. 13% en 16%) en omgekeerd heeft een nieterkenning een groter negatief effect voor de categorie ‘Andere’ dan de EU-27 onderdanen of de genaturaliseerden (40% tov. 13% en 19%). Echter, indien het hoogst behaalde diploma in België werd behaald, dan zien we nagenoeg geen onderscheid

naargelang

de

onderscheidde

nationaliteitsgroepen.

De

nieuwkomers van de categorie ‘Andere’ doen het in dat geval zelfs beter op vlak van overkwalificatie dan de EU-27 onderdanen of de genaturaliseerden (9% tov. 15% en 10%).

214

Tabel 71: Jobmatch naargelang al dan niet het diploma laten erkennen volgens nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd voor de beroepsbevolking, eerste en tweede kwartaal 2008, België OverAdequaat Onderkwalificatie % kwalificatie % % JA, EN GELIJKWAARDIGHEID VASTGESTELD B All <= 10 jaar 19,0% 46,0% 35,0% > 10 jaar 14,6% 73,2% 12,1% Totaal 16,4% 62,6% 21,0% EU-27 <= 10 jaar 15,3% 80,3% 4,4% > 10 jaar 7,3% 63,2% 29,6% Totaal 13,2% 75,8% 10,9% Andere <= 10 jaar 31,4% 55,1% 13,5% > 10 jaar 15,6% 71,5% 13,0% Totaal 28,2% 58,4% 13,4% JA, MAAR GEEN GELIJKWAARDIGHEID VASTGESTELD B All <= 10 jaar 35,2% 50,2% 14,6% > 10 jaar 8,3% 55,5% 36,2% Totaal 19,1% 53,4% 27,5% EU-27 <= 10 jaar 17,3% 52,1% 30,6% > 10 jaar ,0% 66,4% 33,6% Totaal 13,3% 55,4% 31,3% Andere <= 10 jaar 42,1% 45,4% 12,5% > 10 jaar nb nb nb Totaal 39,5% 42,6% 17,9% JA, MAAR PROCEDURE IS NOG BEZIG B All <= 10 jaar nb nb nb > 10 jaar nb nb nb Totaal 69,9% ,0% 30,1% EU-27 <= 10 jaar 78,3% 21,7% ,0% > 10 jaar nb nb nb Totaal 74,8% 25,2% ,0% Andere <= 10 jaar 67,4% ,0% 32,6% > 10 jaar nb nb nb Totaal 67,4% ,0% 32,6% NEEN, WAS NIET NODIG OMDAT HET HOOGSTE AFGESLOTEN ONDERWIJSNIVEAU IN BELGIE WERD BEHAALD B All <= 10 jaar 10,2% 66,9% 22,9% > 10 jaar 9,5% 65,5% 25,0% Totaal 9,7% 65,9% 24,4% EU-27 <= 10 jaar 15,2% 52,1% 32,7% > 10 jaar 8,6% 54,0% 37,4%

Totaal #

8752 13732 22484 18033 6327 24360 9014 2242** 11256

3563* 5261 8824 4384* 1296** 5680 5035 326*** 5361

565*** 593*** 1158** 1575** 75*** 1650** 1016** 0*** 1016**

26719 70867 97586 19768 20850 215

Overkwalificatie % 11,8%

Adequaat %

Onderkwalificatie % 35,1%

Totaal #

Totaal 53,1% 40617 Andere <= 10 jaar 8,9% 77,1% 14,0% 6482 > 10 jaar 13,1% 66,0% 20,9% 3011 Totaal 10,3% 73,5% 16,2% 9493 NEEN, WAS NIET NODIG OM ANDERE REDENEN B All <= 10 jaar 27,0% 42,6% 30,4% 15776 > 10 jaar 5,2% 50,7% 44,1% 26159 Altijd nb nb nb 0*** Totaal 13,4% 47,6% 39,0% 41935 EU-27 <= 10 jaar 13,4% 62,2% 24,4% 57931 > 10 jaar 6,2% 56,1% 37,7% 26149 Totaal 11,2% 60,3% 28,5% 84079 Andere <= 10 jaar 28,1% 53,9% 18,0% 18208 > 10 jaar 19,6% 52,9% 27,5% 3766* Totaal 26,7% 53,7% 19,6% 21974 NEEN, HEEFT ER GEEN GEBRUIK VAN GEMAAKT OM ANDERE REDENEN B All <= 10 jaar 16,2% 54,8% 29,0% 18642 > 10 jaar 13,0% 46,2% 40,8% 28383 Totaal 14,3% 49,6% 36,1% 47025 EU-27 <= 10 jaar 20,8% 52,1% 27,1% 31085 > 10 jaar 1,7% 42,3% 56,0% 14698 Totaal 14,7% 48,9% 36,4% 45783 Andere <= 10 jaar 27,4% 41,6% 31,0% 20675 > 10 jaar 0,0% 61,1% 38,9% 3497* Totaal 23,4% 44,4% 32,1% 24173 nb = niet betrouwbaar wegens te gering aantal geëxtrapoleerde respondenten. *** < 1000 / ** >= 1000 - < 3000 / * > = 3000 - < 5000

Hooggeschoolde immigranten hebben relatief vaker de erkenninsgprocedure opgestart dan de totale geïmmigreerde beroepsbevolking (24% tov. 17%). Dit betekent dat 76% van de hooggeschoolde immigranten dit niet deden. Voor 29% onder hen was dit niet nodig omdat het diploma in België werd behaald. Vooral hooggeschoolde nieuwkomers uit de categorie ‘Andere’ startte de procedure op (36%), gevolgd door de hooggeschoolde nieuwkomers uit de EU27 en de genaturaliseerden (beiden 24%). 64% van de nieuwkomers uit de EU27 en 54% van de oudkomers uit de categorie ‘Andere’ geven een ‘andere reden’

216

op

om

de

gelijkwaardigheidsprocedure

niet

op

te

starten.

De

erkenningskans ligt voor de hooggeschoolde geïmmigreerde beroepsbevolking het hoogst voor de EU-27 onderdanen en het laagst voor de categorie ‘Andere’. Voor de hooggeschoolden blijkt een erkend hogeronderwijsdiploma een relatief belangrijke invloed te hebben op de overkwalificatiegraad. Zo is het verschil met diegenen die in België een hogeronderwijsdiploma hebben behaald eerder klein voor de nieuwkomers (26% tov. 23%) en zelfs lager voor de oudkomers (14% tov. 19%). Indien de hooggeschoolden de erkenningsprocedure met negatief gevolg hebben doorlopen, dan resulteert dit voor de nieuwkomers in een hoge overkwalificatiegraad (65%). Een gelijkwaardig verklaard diploma heeft niet voor elke nationaliteitsgroep éénzelfde effect op de overkwalificatiegraad. Voor de hooggeschoolden uit de categorie ‘Andere’ is dit effect kleiner dan voor de EU-27 onderdanen of de genaturaliseerden (28% tov. 13% en 16%). Indien het hoogst behaalde diploma in België werd behaald, dan zien we geen verschil tussen de verblijfs- en nationaliteitsgroepen. 4.1.1.5. Gebruik gemaakt van diensten voor arbeidsmarktintegratie in de twee jaar ná de laatste vestiging Het merendeel van de geïmmigreerde beroepsbevolking beweert geen gebruik te hebben gemaakt van arbeidsmarktintegratie in de twee jaar na de laatste vestiging (82%). Vooral de EU-15 deden dit het minst (10%) en de categorie ‘Andere’ deden dit het vaakst (32%). Ook de Turkse nieuwkomers scoren, naast de genaturaliseerde Belgen, opvallend laag (beiden 14%). De

nieuwkomers

die

beroep

hebben

gedaan

op

diensten

voor

arbeidsmarktintegratie zijn in het algemeen vaker overgekwalificeerd dan zij dit dit niet deden (26% tov. 18%). Voor mannelijke nieuwkomers is dit het meest uitsgesproken (26% tov. 11%). We vinden dat arbeidsmarktintegratie voornamelijk een negatief effect heeft op overkwalificatie van de nieuwkomers uit de restcategorie ’Andere’ (31% tov. 27%) maar

nog meer

nieuwkomers

(26%

tov.

uitgesproken voor de genaturaliseerde Belgische 16%).

Voor

de

nieuwkomers

met

een

EU-27

nationaliteit is het negatief effect eerder beperkt (19% tov. 16%).

217

Tabel 72: Jobmatch naargelang al dan niet gebruik gemaakt van diensten voor arbeidsmarktintegratie in de twee jaar ná de laatste vestiging volgens geslacht en verblijfstijd voor de beroepsbevolking, eerste en tweede kwartaal 2008, België

JA B All <= 10 jaar EU-27 <= 10 jaar Andere <= 10 jaar NEEN B All <= 10 jaar EU-27 <= 10 jaar Andere <= 10 jaar

Overkwalificatie %

Adequaat %

Onderkwalificatie %

Totaal #

25,9%

51,1%

23,0%

11154

18,7%

68,0%

13,4%

16096

31,2%

43,3%

25,5%

20704

16,0%

56,2%

27,9%

62205

16,3%

58,9%

24,9%

116680

26,5%

54,6%

18,8%

39727


In totaal maken de hooggeschoolde nieuwkomers relatief iets minder vaak gebruik

van

diensten

van

arbeidsmarktintegratie

dan

de

totale

recent

geïmmigreerde beroepsbevolking (15% tov. 18%). Dit geldt echter niet voor de hooggeschoolde Turken & Marokkanen. 43% van de hooggeschoolde Turken en Marokkanen heeft gebruik gemaakt van arbeidsmarktintegratie binnen de twee jaar na vestiging. Voor de hooggeschoolde nieuwkomers die beroep hebben gedaan op diensten voor arbeidsmarktintegratie zijn de verschillen in overkwalificatie nog meer uitgesproken: is 52% overgekwalificeerd tov. 29% die dit niet deden. Het effect is het grootst voor de hooggeschoolde nieuwkomers uit de categorie ’Andere’ (77% tov. 42%). Voor de hooggeschoolde nieuwkomers met een EU-27 nationaliteit stellen we het omgekeerde vast (18% tov. 26% die dit niet deden.) Arbeidsmarktintegratie heeft met andere woorden een diffuus effect op de overkwalifcatiegraad van de hooggeschoolden afhankelijk van de nationaliteit: een daling voor de EU-27 onderdanen en een stijging voor de andere hooggeschoolde nieuwkomers.

218

4.1.1.6. Hulp om huidge baan te vinden Het merendeel van de (geïmmigreerde) beroepsbevolking beweert geen hulp te hebben ontvangen bij het vinden van de huidige baan of opstart van de eigen onderneming (74%).

In totaal heeft 15% hulp ontvangen uit de ‘familiale- of

vriendschappelijkesfeer’; 6% van publieke diensten voor arbeidsbemiddeling (bv. VDAB) en 3% uit de private arbeidsbemiddeling. De meest ‘zelfredzame’ zijn de Belgische autochtonen en de ‘EU-15 onderdanen’ (76%). De Turken hebben het vaakst hulp gehad bij het vinden van de huidige baan of onderneming. Slechts 28% onder hen beweert geen hulp te hebben ontvangen;

veelal

situeert

deze

hulp

zich

in

de

‘familiale-

of

vriendschappelijkesfeer’ (49%). Ook de categorie ‘Andere’ ontvangt relatief veel steun uit deze hoek( 33%). De nieuwkomers die hulp hebben gekregen van de ‘publieke diensten voor arbeidsbemiddeling’ (bv. VDAB) hebben de laagste overkwalificatiegraad (14%); gevolgd door de nieuwkomers beweren ‘geen hulp’ te hebben gekregen in het vinden van de huidige betrekkingen of het opstarten van een eigen onderneming (17%). De nieuwkomers daarentegen die hulp hebben gekregen van ‘private diensten

voor

arbeidsbemiddeling’

(zoals

uitzendbureaus

en

headhunterbureau’s) hebben de hoogste overkwalificatiegraad (32%) en meer bepaald de vrouwelijke nieuwkomers (54%). Voor oudkomers zien we dat diegenen die voornamelijk hulp hebben gekregen van ‘familie & vrienden’ de laagste overkwalificatiegraad hebben (8%). Voor nieuwkomers is hulp van ‘familie en vrienden’ minder effectief om de overkwalificatiegraad te reduceren (23%). We zien weinig verschil in de overkwalificatiegraad van de onderscheidde nationaliteitsgroepen indien de belangrijkste hulp afkomstig is van familie en vrienden. Ook bij de private diensten voor arbeidsbemiddeling zien we ongeacht de nationaliteistgroep een unaniem hoge overkwalificatiegraad. Bij de publieke diensten voor arbeidsbemiddeling zien we wel wat verschillen volgens de nationaliteitsgroep: voor de nieuwkomers van de EU-27 en de genaturaliseerde Belgen zien we een aanzienlijk lagere overkwalificatiegraad (8% en 10%) dan voor de categorie ‘Andere’ (31%). Een hoge zelfredzaamheid is voor de nieuwen zeker voor de oudkomers die genaturaliseerd zijn en EU-27 onderdanen geen aanleiding tot een hoge overkwalificatiegraad. Voor de restacategorie ‘Andere’ daarentegen

is

dit

in

veel

mindere

mate

een

garantie

op

een

lage


219

Tabel 73: Belangrijkste hulp om huidige baan te vinden of eigen onderneming te beginnen naar nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd voor de beroepsbevolking, eerste en tweede kwartaal 2008, België OverAdequaat OnderTotaal kwalificatie % kwalificatie # % % FAMILIE / VRIENDEN B Aut Totaal 11,8% 54,7% 33,5% 533749 B All <= 10 jaar 19,5% 51,8% 28,8% 22927 > 10 jaar 5,5% 54,4% 40,1% 29680 Totaal 11,6% 53,2% 35,2% 52606 EU-27 <= 10 jaar 21,8% 51,7% 26,5% 23107 > 10 jaar 6,8% 33,0% 60,2% 15702 Altijd 8,5% 29,6% 61,9% 4980* Totaal 14,9% 42,5% 42,6% 43789 Andere <= 10 jaar 28,0% 54,1% 18,0% 21560 > 10 jaar 10,5% 54,4% 35,1% 2996 Altijd nb nb nb 276*** Totaal 25,5% 54,6% 19,8% 24832 PUBLIEKE DIENSTEN VOOR ARBEIDSBEMIDDELING (BV. VDAB) B Aut Totaal 15,1% 58,7% 26,2% 202328 B All <= 10 jaar 10,0% 61,5% 28,6% 5970 > 10 jaar 16,7% 48,7% 34,6% 10823 Totaal 14,3% 53,2% 32,5% 16792 EU-27 <= 10 jaar 7,6% 54,1% 38,3% 5529 > 10 jaar nb nb nb 743*** Altijd 22,3% 58,2% 19,5% 2735** Totaal 11,4% 59,1% 29,4% 9007 Andere <= 10 jaar 30,5% 41,0% 28,6% 3856 > 10 jaar nb nb nb 942*** Altijd nb nb nb 0*** Totaal 24,5% 45,3% 30,2% 4799* PRIVATE DIENSTEN VOOR ARBEIDSBEMIDDELING (BV. UITZENDBUREAUS, HEADHUNTERSBUREAUS) B Aut Totaal 16,5% 59,0% 24,5% 84946 B All <= 10 jaar 28,8% 47,7% 23,5% 3801* > 10 jaar 26,9% 56,7% 16,4% 5016 Totaal 27,7% 52,8% 19,5% 8817 EU-27 <= 10 jaar 37,8% 27,1% 35,0% 3152* > 10 jaar 22,0% 46,0% 32,0% 2585** Altijd 11,1% 75,3% 13,6% 2724** Totaal 24,4% 48,4% 27,2% 8461 Andere <= 10 jaar 30,1% 46,9% 23,0% 6298 220

OverAdequaat kwalificatie % % > 10 jaar nb nb Altijd nb nb Totaal 25,1% 51,9% GEEN HULP OF GEEN HULP UIT BELGIE B Aut Totaal 12,0% 61,9% B All <= 10 jaar 15,5% 59,9% > 10 jaar 8,8% 61,6% Totaal 10,5% 61,2% EU-27 <= 10 jaar 15,2% 63,0% > 10 jaar 4,4% 59,8% Altijd 10,5% 55,3% Totaal 11,3% 60,8% Andere <= 10 jaar 24,8% 55,4% > 10 jaar 19,7% 64,1% Altijd nb nb Totaal 23,1% 57,1% ANDERE B Aut Totaal 9,9% 56,2% B All <= 10 jaar 25,7% 43,8% > 10 jaar 23,3% 64,7% Totaal 24,7% 52,6% EU-27 <= 10 jaar 15,8% 65,8% > 10 jaar 16,8% 51,9% Altijd 0,0% 100,0% Totaal 13,8% 67,9% Andere <= 10 jaar 35,4% 35,7% > 10 jaar 0,0% 52,9% Altijd nb nb Totaal 31,9% 37,1%

Onderkwalificatie % nb nb 23,0%

Totaal #

26,1%

2848437

24,6% 29,6% 28,3%

32156 92882 125038

21,8% 35,7% 34,2% 27,9%

93459 48435 29973 171867

19,8% 16,3% nb 19,8%

21402 5922 719*** 28043

33,9%

75145

30,4% 11,9% 22,7%

9163 6595 15759

18,4% 31,2% 0,0% 18,2%

7528 1931** 1467** 10926

28,9% 47,1% nb 31,0%

7315 2100** 611*** 10026

882*** 369*** 7549


Het merendeel van de hooggeschoolde (geïmmigreerde) beroepsbevolking heeft geen hulp ontvangen bij het vinden van de huidige baan of opstart eigen onderneming. In vergelijking met de totale beroepsbevolking loopt dit op van 74% tot 82%. Wederom zijn de hooggeschoolden die ‘altijd’ in België woonden het meest ‘zelfredzaam’. 82% onder hen heeft geen hulp ontvangen in vergelijking met 77% van de oudkomers en 67% van de nieuwkomers. De EU27 onderdanen zijn samen met de autochtonen het meest zelfredzaam 221

(respectievelijk 80% en 83%) en de categorie ‘Andere’ (nieuwkomers) het minst zelfredzaam (beiden 46%). Voor de hooggeschoolden zien we een aantal trendverschuivingen. De hooggeschoolde nieuwkomers die hulp hebben gekregen van de ‘publieke diensten voor arbeidsbemiddeling’ (bv. VDAB) hebben niet langer de laagste overkwalificatiegraad (44%). De nieuw- en oudkomers die beweren geen hulp te hebben gekregen in het vinden van de huidige betrekkingen of het opstarten van een eigen onderneming hebben de laagste overkwalifcatiegraad (25% en 12%). De hooggeschoolde nieuwkomers die hulp hebben gekregen van ‘private diensten

voor

arbeidsbemiddeling’

(zoals

uitzendbureaus

en

headhunterbureau’s) hebben wederom de hoogste overkwalificatiegraad (70%). Hooggeschoolde oudkomers die voornamelijk hulp hebben gekregen van ‘familie & vrienden’ hebben wederom een lage overkwalificatiegraad (16%); wat niet kan gezegd worden van de nieuwkomers. Familiale en vriendschappelijke netwerken blijken voor hooggeschoolde nieuwkomers minder effectief om de overkwalificatiegraad te reduceren (46%). Binnen al de onderscheidde hulpkanalen zien we dat de overkwalificatiegraad het laagst is voor de EU-27 onderdanen en de genaturaliseerde Belgen en het hoogst voor de restacategorie ‘Andere’. 4.1.1.7. Cursussen gevolgd om één van de gastlandtalen te leren We zien relatief grote verschillen onderling de nationaliteitsgroepen. Vooral de nieuwkomers uit de EU+12 landen (33%) en de categorie ‘Andere’ (31%) volgden een taalcursus om één van de gastlandtalen te leren. De ‘EU-15 onderdanen’ (11%), Turken en Marokkanen deden dit in veel mindere mate (beiden 16%). In het algemeen zijn het voornamelijk nieuwkomers die een cursus hebben gevolgd om één van de landstalen te leren die overgekwalificeerd zijn en dit ongeacht de nationaliteitsgroep (genaturaliseerd, EU-27 of Andere). Voor de mannelijke

nieuwkomers

zijn

de

verschillen

klein

(14%

tegenstelling tot de vrouwelijke nieuwkomers (41% tov. 24%).

222

tov.

13%)

in

Tabel 74: Jobmatch naargelang al dan niet cursussen gevolgd te hebben om één van de gastlandtalen te leren in de twee jaar ná de laatste vestiging volgens nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd voor de beroepsbevolking, eerste en tweede kwartaal 2008, België

JA B All <= 10 jaar EU-27 <= 10 jaar Andere <= 10 jaar NEEN B All <= 10 jaar EU-27 <= 10 jaar Andere <= 10 jaar

Overkwalificatie %

Adequaat %

Onderkwalificatie %

Totaal #

28,6%

41,1%

30,3%

7045

21,8%

63,4%

14,8%

20578

30,8%

53,0%

16,2%

14740

15,0%

57,6%

27,3%

58461

15,5%

59,6%

24,9%

106529

26,9%

52,3%

20,7%

34555


De hooggeschoolde nieuwkomers volgden relatief iets vaker een taalcursus om één van de gastlandtalen te leren dan de totale beroepsbevolking (23% tov 17%). Wederom zijn het voornamelijk de ‘EU+12 onderdanen’en de categorie ‘Andere’ (respectievlijk 43% en 46%). De hooggeschoolde ‘EU-15 onderdanen’ en de Turken en Marokkanen volgden in veel mindere mate zo’n cursus (respectievelijk 16% en 12%). Voor de hooggeschoolden zijn het eveneens voornamelijk nieuwkomers die een cursus

hebben

gevolgd

om

één

van

de

landstalen

te

leren,

die

overgekwalificeerd zijn. Voor de mannelijke nieuwkomers zijn de verschillen klein, in tegenstelling tot de vrouwelijke nieuwkomers (59% tov. 33%). 4.1.1.8. Kennis van (één van) de talen van het gastland moeten verbeteren om een geschikte baan te vinden Het merendeel van de immigranten heeft de kennis van (één van) de talen van het gastland niet moeten verbeteren om een geschikte baan te vinden omdat ze (één van) deze reeds kenden (56%). De nieuwkomers geven het vaakst te kennen dat ze de kennis van (één van) de landstalen hebben moeten bijschaven (33%). Dit is het meest uitgesproken voor de Turkse nieuwkomers. Zij kenden immers geen enkele landstaal vooraleer ze migreerden. Maar opvallend is verder dat de meerderheid onder hun ook denkt dat dit niet nodig is om werk te vinden 223

(55%). 45% van de Turkse nieuwkomers heeft wel één van de landstalen moeten verbeteren om een geschikte baan te vinden. Nieuwkomers uit de EU+12 en de restacategorie ‘Andere’ hebben het vaakst de kennis van één van de landstalen moeten verbeteren (52% en 56%) Nieuw- en oudkomers die de kennis van de (één van) de talen van het gastland hebben moeten verbeteren om een geschikte baan te vinden, hebben de grootste overkwalificatiekans. Zij die dit niet deden omdat ze (één van) de talen al kende of die denken dat het niet nodig is voor het vinden van werk zijn het minst

van

al

overgekwalificeerd;

met

uitzondering

van

de

vrouwelijke

nieuwkomers (40%). In grote lijnen volgen de nationaliteitsgroepen de voorafgaandelijke vaststelling. De uitzondering hierop vinden we bij de categorie ‘Andere’.

De nieuwkomers

onder hen die de kennis niet moesten verbeteren van (één van) de landstalen omdat ze deze al kenden, zijn het meest van al overgekwalificeerd (31%).

224

Tabel 75: Jobmatch naargelang al dan kennis van (één van) de talen van het gastland moeten verbeteren om een geschikte baan te vinden volgens nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd voor de beroepsbevolking, eerste en tweede kwartaal 2008, België Overkwalificatie %

Adequaat %

Onderkwalificatie %

Totaal #

JA B All <= 10 jaar 23,9% 44,6% 31,5% 25730 > 10 jaar 7,7% 52,3% 40,0% 37890 Totaal 14,3% 49,2% 36,6% 63620 EU-27 <= 10 jaar 22,8% 55,1% 22,1% 25840 > 10 jaar 5,4% 41,5% 53,0% 17272 Totaal 15,9% 49,7% 34,5% 43112 Andere <= 10 jaar 29,3% 51,1% 19,7% 27270 > 10 jaar 17,6% 61,6% 20,7% 6003 Totaal 27,2% 53,0% 19,9% 33273 NEEN, KENDE (EEN VAN DE) TALEN AL B All <= 10 jaar 11,8% 63,1% 25,2% 38626 > 10 jaar 10,8% 63,9% 25,3% 95426 Totaal 11,1% 63,7% 25,2% 134051 EU-27 <= 10 jaar 15,8% 62,0% 22,2% 83537 > 10 jaar 7,1% 55,9% 37,0% 44992 Totaal 12,8% 59,9% 27,4% 128529 Andere <= 10 jaar 31,3% 48,5% 20,2% 20619 > 10 jaar 7,1% 57,9% 34,9% 5934 Totaal 25,9% 50,6% 23,5% 26553 NEEN, DENKT DAT HET NIET NODIG IS VOOR HET VINDEN VAN WERK B All <= 10 jaar 28,9% 49,6% 21,5% 9661 > 10 jaar 10,3% 42,6% 47,1% 11679 Totaal 18,7% 45,8% 35,5% 21341 EU-27 <= 10 jaar 12,3% 58,1% 29,6% 23400 > 10 jaar ,0% 66,6% 33,4% 7130 Totaal 9,4% 60,1% 30,5% 30530 Andere <= 10 jaar 20,4% 53,7% 25,9% 12542 > 10 jaar nb nb nb 905*** Totaal 19,0% 54,4% 26,6% 13447 nb = niet betrouwbaar wegens te gering aantal geëxtrapoleerde respondenten. *** < 1000 / ** >= 1000 - < 3000 / * > = 3000 - < 5000

Ook voor de hooggeschoolde nieuw- en oudkomers geldt dat, diegenen die de kennis van de (één van) de talen van het gastland moesten verbeteren om een geschikte baan te vinden, de grootste overkwalificatiekans hebben. Zij die dit 225

niet deden, omdat ze (één van) de talen al kende of omdat ze denken dat het niet nodig is voor het vinden van werk, zijn het minst van al overgekwalificeerd. De verschillen in overkwalificatiegraad tussen enerzijds de EU-27 en anderzijds de genaturaliseerden en ‘Andere’ loopt hoog op. Zo is het voor de recent geïmmigreerde hooggeschoolde EU-27 onderdanen minder erg in termen van overkwalificatie om (één van de) landstalen niet te kennen en hiervoor een cursus te moeten volgen (26%) dan voor de genaturaliseerde Belgen of ‘Andere’ (57% en 58%). Indien de hooggeschoolde genaturaliseerde Belgen (één van) de landstalen reeds kenden, dan doet dit de overkwalificatiegraad, ongeacht de verblijfsduur, behoorlijk dalen (15%). Dit is niet het geval voor de categorie ‘Andere’ (48%).

4.1.2. Multivariate analyses De

onderzoekspopulatie

is

verschillend

met

de

reeds

eerder

besproken

logistische modellen voor de EAK gegevens van 2007 & 2008. Voor de EAK gegevens van 2008 (eerste en tweede kwartaal) moeten we het stellen met aanzienlijk minder respondenten. Daarom werd er, in tegenstelling tot de voorafgaandelijke modellen, gebruik gemaakt van de gekalibreerde gewichten en werd tevens het aantal onafhankelijke variabelen beperkt tot de belangrijkste achtergrondvariabelen en/of de variabelen die een goede verklaringskracht bieden. Hierdoor is het ook niet mogelijk om de onderzoekspopulatie te verkleinen tot de hooggeschoolde geïmmigreerde beroepsbevolking. We brengen, wederom zoals in de voorgaandelijke modellen, stapsgewijs 6 stappen in het model in. In stap 1 brengen we een combinatie van verblijfstijd en geslacht in en in stap 2 brengen we nationaliteit(sgroep). In stap 3 brengen leeftijd en woonplaats (regio) in. opgenomen.

In

stap

De variabele ‘huishoudpositie’ wordt niet langer 4

brengen

we

de

onderwijsvariabelen

in:

nl.

scholingsniveau, studiedomein en bijkomende opleiding buiten het reguliere onderwijs gevolgd (laatste 12 maanden). tewerkstellingsvariabelen

in:

nl.

In stap 5

anciënniteit,

brengen we de

beroepsstatuut,

sector,

supervisie. In stap 6 brengen we twee nieuwe variabelen in nl. ‘hulp ontvangen bij het vinden van de huidige baan of opstarten van eigen onderneming’ en ‘al dan niet het buitenlands diploma laten erkennen’. Voor de verschillende categorieën en referentiecategorieën van deze variabelen verwijzen we u naar de tabel. Voor de bespreking van de hypotheses die 226

verbonden zijn aan de variabelen verwijzen we u naar het eerste model. Voor de twee nieuw ingebrachte variabelen verwachten we enerzijds dat een erkend diploma de kans op overkwalificatie doet dalen, maar dat het voornamelijk de Belgische

diploma’s

zijn

die

de

laagste

overkwalificatiekans

hebben

(=

referentiecategorie). Voor het ontvangen van hulp bij het vinden van werk of bij het opstarten van een eigen onderneming vermoeden we dat diegenen die zich moeten beroepen op ‘hulp van anderen’ een lagere zelfredzaamheidsgraad hebben dan diegenen die het ‘zonder hulp’ kunnen stellen en hierdoor een hogere ovekwalificatierisico hebben . Zoals in de voorgaandelijke modellen gaat de grootste verklaringskracht uit van de onderwijsen tewerkstellingsvariabelen.

Elke stap leverde een significante

verbetering op van het model. De pseudo R² (Nagelkerke) stijgt van 0,071 voor stap 1 (verblijfstijd * geslacht) naar 0,097 in stap 2 (nationaliteitsgroep). Vanaf stap 3 (leeftijd * woonplaats) zien we een behoorlijke toename van de verklaringskracht (0,103). Voor stap 4 (onderwijsvariabelen) wordt 0,217 van de variantie verkaard, voor stap 5 (tewerkstellingsvariabelen) en stap 6 respectievelijk 0,364 en 0,380. Dit wil zeggen dat ons finaal model 38% van de totale variantie verklaart van de kans op overkwalificatie, wat behoorlijk goed is. Wat

opvalt

is

dat

overkwalificatiekans hogeronderwijs

voor

behoorlijk

heeft

in

de

geïmmigreerde

toeneemt vergelijking

indien met

beroepsbevolking

men

een

diegenen

diploma die

de van geen

hogeronderwijsdiploma hebben (=referentiecategorie). Vooral bij professionele bachelors neemt de kans op overkwalificatie toe (29 keer meer kans op overkwalificatie), maar ook diegenen met een academisch diploma (minstens bachelor) hebben 13 keer meer kans om overgekwalificeerd te zijn dan de referentiecategorie (‘geen hoger onderwijs’). Wederom hebben de afgestudeerden in de ‘lerarenopleiding en pedagogiek’ en computerwetenschappers

een

lagere


dan

de

referentiecategorie (‘genees-, tandheel-, verpleegkunde, farmacie, logopodie, kinesistherapie’ ). Verder zien we nog een groot effect van het beroepsstatuut en meer bepaald werknemers met een arbeidersstatuut. Voor de sectoren zien we dat alleen de primaire sector een grotere overkwalificatiekans oplevert dan de dienstensector (=referentiecategorie). Voor de twee toegevoegde variabelen zien we, conform de verwachtingen, dat tewerkgestelden die hulp hebben gekregen bij het zoeken van hun betrekking, vaker overgekwalificeerd zijn dan diegenenen die zelfdredaam zijn.

227

Uit de bivariate analyses blijkt dat voornamelijk hooggeschoolden die gebruikmaakten

van

hulp

van

‘familie

en

vrienden’,

een

verhoogde

overkwalificatiekans laten optekenen. Het effect hiervan was niet significant voor diegenen met een acedemisch profiel. Voor werknemers met een professioneel diploma blijkt dit sociaal netwerk zelfs de overkwalificatiegraad te doen dalen. Werknemers die gebruik maakten van publieke- of private diensten voor arbeidsbemiddeling brengen het er op vlak van overkwalificatie, minder goed vanaf. Voor de publieke diensten blijft de significante toename van de overkwalificatiegraad beperkt tot de afgestudeerden met een academisch profiel. Voor de private diensten (zoals uitzendbureau’s)

stijgt de overkwalificatiekans

voor werknemers met een professioneel profiel tot 3,8. Voor werknemers met een academisch profiel loopt dit zelfs op tot 16,0.

Ook met betrekking diploma-erkenning sluiten de resultaten aan bij de verwachtingen:

een

Belgische

diplomahouder

heeft

de

laagste

overkwalificatiekans. Opmerkelijk is zeer minieme verschil in overkwalificatie tussen diegenen die een erkend buitenlands diploma hebben en zij die geen erkend diploma hebben. Na controle voor mogelijke interactie-effecten met de nationaliteitsvariabele blijkt voornamelijk de restcategorie ‘Andere’, maar meer nog de ‘Turken en Marokkanen’ die, desondanks een erkend buitenlands diploma, een veel hogere overkwalificatiekans hebben (respectievelijk een odds van 5,0 en 9,6) dan de EU-27

onderdanen

(=

referentiecategorie).

Met

andere

woorden

blijkt

overkwalificatie van immigranten zeker niet alleen een probleem van een zogenaamde

‘skill deficit’ of van een ‘human capital gap’, maar spelen

mogelijkerwijs ook andere factoren. We denken hierbij aan een gerpercipieerde minderwaardigheid van bepaalde buitenlandse diploma’s en/of (statistische) discriminatie tijdens de selectie- en aanwervingsprocedures van werkgevers.

228

Tabel 76: Logistische regressie van herkomst, verblijfstijd, onderwijsen tewerkstellingskenmerken op overkwalificatie van de geïmmigreerde beroepsbevolking, EAK-module 2008 (eerste en tweede kwartaal), N= 1039 Stap 1 B

Exp (B)

VERBLIJFSTIJD – GESLACHT (Oudkomer man = ref)

Stap 2 Sign. B

Exp (B)

,000

Stap 3 Sign. B

Exp (B)

,000

Stap 4 Sign. B

Exp (B)

,000

Stap 5 Sign.

B

Exp (B)

,000

Stap 6 Sign. B

Exp (B)

Sign.

,000

,000

Oudkomer vrouw

,492

1,635

,000

,524

1,688

,000

,509

1,663

,000

,404

1,498

,000

,359

1,432

,000

,286

1,331

,000

Nieuwkomer man

,773

2,166

,000

,854

2,348

,000

,769

2,158

,000

,611

1,842

,000

,322

1,380

,000

,097

1,101

,000

Nieuwkomer vrouw

1,550

4,713

,000

1,673

5,327

,000

1,569

4,803

,000

1,457

4,293

,000

,948

2,581

,000

,758

2,133

,000

NATIONALITEIT (EU-27 = ref)

,000

,000

,000

,000

,000

Andere

,753

2,123

,000

,729

2,072

,000

,800

2,226

,000

,350

1,419

,000

,298

1,347

,000

Turk of Marokkaan

,503

1,654

,000

,449

1,567

,000

,719

2,052

,000

,080

1,083

,000

-,023

,978

,170

-,011

,989

,000

-,015

,985

,000

,006

1,006

,000

,001

1,001

,193

LEEFTIJD REGIO (Vlaanderen = ref)

,000

,000

,000

,000

Brussel

-,049

,952

,000

-,180

,835

,000

-,240

,787

,000

-,244

,783

,000

Wallonië

-,260

,771

,000

-,261

,770

,000

-,255

,775

,000

-,252

,777

,000

SCHOLINGSNIVEAU (Geen hoger onderwijs = ref) Hoger onderwijs van het korte type / Professionele bachelor Hoger onderwijs van het lange type /

,000

,000

,000

1,877

6,534

,000

3,400

29,956 ,000

3,367

28,995 ,000

,881

2,414

,000

2,605

13,526 ,000

2,589

13,321 ,000

229

Stap 1 B Academische bachelor STUDIEDOMEIN (Genees-, tand-heel-, verpleegkunde enz. = ref) Lerarenopleiding en pedagogiek Computerwetenschappen & gebruik Rechten, notariaat & criminologie Technische wetenschappen en bouwkunde Natuurwetenschappen, levens-wetenschappen (inclu- biologie, milieukunde) enz. Sociale diensten (sociaal assistent, orthopedagogie, kinderen jeugdzorg,…) Sociale en economische wetenschappen Letteren en kunsten & vreemde talen Algemeen vormende opleidingen of onbekend Dienstverlening

230

Exp (B)

Stap 2 Sign. B

Exp (B)

Stap 3 Sign. B

Exp (B)

Stap 4 Sign. B

Exp (B)

Stap 5 Sign.

B

Exp (B)

,000

Stap 6 Sign. B

Exp (B)

,000

Sign.

,000

-1,072 ,342

,000

-1,342 ,261

,000

-1,528 ,217

,000

-,749

,473

,000

-,514

,598

,000

-,603

,547

,000

,806

2,239

,000

,387

1,473

,000

,397

1,488

,000

,487

1,628

,000

,255

1,291

,000

,316

1,372

,000

,941

2,562

,000

,819

2,269

,000

,829

2,290

,000

-,160

,852

,000

,386

1,470

,000

,497

1,643

,000

,873

2,393

,000

1,015

2,759

,000

,983

2,672

,000

,605

1,832

,000

,625

1,868

,000

,504

1,655

,000

,443

1,558

,000

,423

1,526

,000

,367

1,443

,000

,670

1,955

,000

,903

2,468

,000

,979

2,661

,000

Stap 1 B Handel, administratie, boekhouding, marketing, enz. OPLEIDING buiten het reguliere onderwijssysteem (Ja = ref) Neen ANCIËNNITEIT

Exp (B)

Stap 2 Sign. B

Exp (B)

Stap 3 Sign. B

Exp (B)

Stap 4 Sign. B 1,238

Exp (B) 3,447

Stap 5 Sign. ,000

B 1,816

Exp (B) 6,150

,000 ,375

1,455

,000

Stap 6 Sign. B ,000

1,907

Exp (B)

Sign.

6,735

,000

,000

,000

,115

1,122

,000

,029

1,030

,038

-,027

,973

,000

-,023

,977

,000

SECTOR (Andere diensten = ref)

,000

,000


-,532

,588

,000

-,547

,579

,000

Bouwnijverheid

-,580

,560

,000

-,604

,546

,000

-,270

,763

,000

-,277

,758

,000


-,184

,832

,000

-,192

,825

,000

Landbouw, jacht, bosbouw en visserij BEROEPSSTATUUT (Openbare sector = ref)

,064

1,066

,197

,131

1,140

,010

Zelfstandige & helper

-,293

,746

,000

-,272

,762

,000

Bediende –private sector Arbeider – private sector

,460

1,584

,000

,468

1,597

,000

2,779

16,108 ,000

2,651

14,161 ,000


SUPERVISIE (Ja = ref)

,000

,000

,000

,000

231

Stap 1 B Nee

Exp (B)

Stap 2 Sign. B

Exp (B)

Stap 3 Sign. B

Exp (B)

Stap 4 Sign. B

Exp (B)

Stap 5 Sign.

B 1,664

Exp (B) 5,281

Stap 6 Sign. B ,000

1,667

Exp (B) 5,298

Sign. ,000 ,000

HULP (geen hulp = ref) Familie en vrienden

,419

1,520

,000

Andere

,817

2,263

,000

Publieke diensten voor arbeidsbemiddeling Private diensten voor arbeids-bemiddeling HULP * SCHOLINGSNIVEAU Familie en vrienden * HOKT/ Profes. Bach. Familie en vrienden * HOLT/ Acad. Bach. Andere * HOKT/ Profes. Bach. Andere * HOLT/ Acad. Bach. Publieke diensten voor arbeidsbemiddeling * HOKT/ Profes. Bach. Publieke diensten voor arbeidsbemiddeling * HOLT/ Acad. Bach. Private diensten voor arbeids-bemiddeling * HOKT/ Profes. Bach.

,011

1,011

,625

,542

1,719

,000

232

,000 -1,034 ,356

,000

,055

1,057

,071

,223

1,250

,000

-,348

,706

,000

-,105

,900

,092

,494

1,638

,000

1,327

3,768

,000

Stap 1 B

Exp (B)

Stap 2 Sign. B

Exp (B)

Stap 3 Sign. B

Exp (B)

Stap 4 Sign. B

Exp (B)

Stap 5 Sign.

B

Exp (B)

Stap 6 Sign. B

Exp (B)

Sign.

Private diensten voor arbeids-bemiddeling * HOLT/ Acad. Bach. DIPLOMA ERKENNING (nee, hoogste diploma in België = ref)

2,777

Ja, en gelijkwaardig

,135

1,144

,000

Ja, maar niet gelijkwaardig

,310

1,363

,000

Neen

,936

2,549

,000

16,064 ,000

,000

DIPLOMA ERKENNING * NATIONALITEIT Ja, en gelijkwaardig * Andere Ja, en gelijkwaardig * Turk of Marokkaan Ja, maar niet gelijkwaardig * Andere Ja, maar niet gelijkwaardig * Turk of Marokkaan

,000 1,612

5,011

,000

2,266

9,645

,000

,290

1,337

,000

,133

1,143

,001

Neen * Andere

,553

1,739

,000

Neen * Turk of Marokkaan

,341

1,406

,000

CONSTANT PSEUDO R²

-2,357 ,095

,071

,000

-2,775 ,062

,097

,000

-2,337 ,097

,103

,000

-3,639 ,026

,217

,000

-6,740 ,001

,364

,000

-6,773 ,001

,000

,400 233

4.2. Besluit ‘overkwalificatie’ 4.2.1. Inleiding Het

element

van


heeft

een

groot

individueel

&

maatschappelijk belang en verdient een plaats in een reeks van fundamentele debatten die het domein van migratie en discriminatie ver overschrijden nl.: studiekeuze en de return hiervan op de arbeidsmarkt; discriminatie op de arbeidsmarkt (wie heeft welk diploma nodig om welke positie te bekleden?); de behoefte aan arbeidsmigranten (welk profiel en hoe deze rekruteren en begeleiden) en arbeidsintegratie van nieuw- en oudkomers enz. Onze interesse gaat voornamelijk uit naar dit laatste punt en meer bepaald naar de faciliterende en belemmerende factoren van een vlotte intrede met een goede (verticale) jobmatch voor (hoog)geschoolde nieuwkomers. In de literatuur vinden we twee soorten mismatch: de horizontale en verticale. Horizontale of inhoudelijke mismatch heeft betrekking op de discrepantie tussen het domein van de opleiding en het domein van de job. Van verticale mismatch is er sprake als het onderwijsniveau, gemeten in het aantal jaren scholing of het niveau van het diploma, niet overeenstemt met het niveau van de baan die wordt

uitgeoefend.

Zo

kan

een

persoon

‘overgeschoold’

zijn

(te

hoge

kwalificaties voor de baan) of ‘ondergeschoold’ (te lage kwalificaties voor de baan). Verticale mismatch zegt met andere woorden tot op zekere hoogte iets over het over- of onderaanbod van een bepaald opleidingsniveau. Beleidsmatig is

de

studie

hiervan

interessant

voor

het

beoordelen

van

over-

of

onderinvestering in scholing. Er zijn verschillende manieren om dit fenomeen empirisch te meten. Globaal gezien zijn er in de literatuur drie grote technieken voorhanden om tot een meting van mismatch te komen: de objectieve, de subjectieve en de statistische. Deze maatstaven zijn in de eerste plaats ontwikkeld om verticale mismatch te meten. (Verhaest, 2006; Humblet 2007) Volgens de statistische methode wordt de meest passende opleiding voor een job bepaald door het gemiddeld aantal jaren scholing (voor verticale mismatch) of de modale opleiding (voor horizontale mismatch) (Humblet, 2007). Bij de bepaling van (mis)match op basis van zelfrapportering (subjectieve methode) baseert men zich op het oordeel van de werknemer zelf. In dit rapport maken we gebruik van de objectieve meettechniek. Bij de objectieve meettechniek bepaalt een externe instantie (buiten de werknemer zelf) of de gevolgde onderwijsrichting (bij horizontale mismatch) en –niveau (bij verticale mismatch) bij de job past. In de Amerikaanse literatuur wordt in dit geval erg veel gebruik gemaakt van de 234

Dictionary of Occupational Titles. In Europese vergelijkende studies maakt men veelal gebruik van de International Standard Classification of Occupations (ISCO). 81 Voor onze studie maken we gebruik van de objectieve methode zoals deze gehanteerd werd in een publicatie van de OESO (2007).

Tabel 77: Jobmatch op basis van beroepsniveau (ISCO) & scholingsniveau (ISCED) Scholingsniveau (ISCED) Laaggeschoold Midden geschoold Hooggeschoold

Beroepsniveau (ISCO) Laag Adequaat Overkwalificatie Overkwalificatie

Midden Onderkwalificatie Adequaat Overkwalificatie

Hoog Onderkwalificatie Overkwalificatie Adequaat

Het effect van een (verticale of horizontale) mismatch op loon, jobtevredenheid en zoekgedrag naar een nieuwe betrekking (job turnover of jobmobiliteit), is al in verschillende studies onderzocht, onder meer door Allen en van der Velden (2001), Garcia-Espejo en Ibanez (2006), Bender en Heywood (2006) en Verhaest (2006). Doorgaans wordt uit deze onderzoeken geconcludeerd dat mismatch leidt tot lagere lonen, lagere jobtevredenheid en een hogere jobmobiliteit, wat niet wenselijk is voor werknemer of werkgever. Volgens Groot en Maassen van den Brink (1998) zijn de individuele en maatschappelijke gevolgen van overscholing groter in het geval van permanente overscholing dan in het geval van tijdelijke overscholing. 82 De bevindingen van Wolbers

81

Deze benadering bleef, zoals elke meetmethode om de jobmatch te meten, niet zonder kritiek. Elke schoolverlater wordt gekenmerkt door een bepaalde mix van competenties op een concreet ogenblik in de tijd. Anderzijds worden beroepen gekarakteriseerd door een bepaald vereist type en niveau van specifieke competenties. (Verhaest, 2006; Humblet, 2007) Sloane (2003) concludeert hieruit dat ‘overkwalificatie’, eigenlijk een reflectie is van de heterogeniteit in vaardigheden binnen bepaalde scholingsniveaus. Een ‘subjectieve’ oplossing benadering die aan deze kritiek tegenmoet bevraagt de ‘skill deficits’ die de werknemers ervaren; een ‘objectieve’ oplossing hiervan vinden we in onderzoeken die gebruik maken van vaardigheidstesten. Deze oplossingen vallen buiten het bestek/mogelijkheden van dit onderzoek.

82

Volgens Wolbers (2008) zijn er op zijn minst vier theorieën die voorspellen dat een slechte start op de arbeidsmarkt blijvende, nadelige gevolgen heeft voor de latere arbeidsmarktsituatie van individuen: segmentatietheorie; signaaltheorie; ‘job-competition theorie’ en de human capital theorie. Er zijn daarentegen ook theoretische aanknopingspunten die stellen dat de nadelige gevolgen van een gebrekkige arbeidsmarktintrede verdwijnen tijdens de latere beroepsloopbaan: neoklassieke theorie; theorie van loopbaanmobiliteit of ‘occupational mobility theory’; ‘matching theorie’; interne arbeidsmarkttheorie. 235

(2008) geven steun aan de valhypothese: een slechte start op de arbeidsmarkt heeft negatieve gevolgen voor de latere arbeidsmarktsituatie van individuen. Effecten

van

een

arbeidsmarktsituatie

gebrekkige kunnen

arbeidsmarktintrede

heterogene

op

uitkomsten

de

latere

opleveren

voor

verschillende sociale groepen (Burgess et al. 2003; Steijn et al. 2006). Uit bestaand

onderzoek

blijkt

dat

schoolverlaters,

vrouwen

en

etnische

minderheden het meest kwetsbaar zijn voor overkwalificatie. (Sloane, Battu en Seaman, 1996; Battu & Sloane, 2003; Wolbers, 2003; Kler, 2006; Verhaest, 2006) In deze studie focussen we op de (hooggeschoolde) immigranten en gebruiken in onze analyses het cijfermateriaal van de Enquête naar de Arbeidskrachten (EAK) van de bevragingsjaren 2007 en 2008. Internationale

verschillen

in


weerspiegelen

specifieke

arbeidsmarktomstandigheden of zelfs ruimer de ‘opportunity structure’ van het land. Sommige landen die goed scoren op de tewerkstellingsgraad van immigranten, scoren slecht op ‘overkwalificatie’ (zoals Italië) en sommige landen die slecht scoren op de tewerkstellingsgraad van immigranten, scoren beter op ‘overkwalificatie’ (zoals België). (OESO, 2007) De structuur van de arbeidsmarkt (bv. loon- of baanconcurrentie), het migratieregime (bv. vraag of aanbod gestuurd),

het

integratieregime kwalificaties)

welvaartsregime (bv.

erkenning

beïnvloeden

(bv. van

wellicht

bestaan elders

de

van

minimumlonen)

verworven

intrede

van

competenties

immigranten

op

en en de

arbeidsmarkt en hun arbeidsmarktpositie. In 19 van 25 OESO-landen is de overkwalificatiegraad van vrouwelijke immigranten groter dan deze van mannelijke immigranten. Voor recente immigranten ligt de ‘overkwalificatiegraad’ hoger dan voor immigranten die reeds langer op het grondgebied verblijven. We formuleren een aantal hypotheses met betrekking tot de beschikbare achtergrond-, onderwijsen tewerkstellingsvariabelen in de EAK 2007 & 2008. Verblijfstijd en nationaliteit vormen wellicht belangrijke variabelen in de verklaring voor

‘overkwalificatie’. Van beiden kan er een versterkend effect

uitgaan. In het kader van de ‘human capital theorie’ zouden we kunnen veronderstellen dat wanneer de kwaliteit en organisatievorm van het onderwijs en productie-apparaat van het herkomstland ver verwijderd is van het onze, dit aanleiding kan geven tot een problematische ‘human capital transfer’ (cfr. Friedberg, 2000). We denken in eerste instantie

aan

de meeste niet-OESO

landen. We vermoeden dat de gezinssituatie (jonge kinderen) vooral voor vrouwen/nieuwkomers aanleiding geeft tot overkwalificatie. Dit effect zal 236

vermoedelijk het grootst zijn zijn bij ‘alleenstaande ouders’ en het kleinst bij ‘alleenstaanden’ of ‘samenwonenden zonder

kinderen’. Uit de geraadpleegde

literatuur onthielden we dat het studiedomein een belangrijke invloed kan uitoefenen op de overkwalificatiegraad. In het algemeen wordt vastgesteld dat een ‘brede opleiding’ (met andere woorden een opleiding die niet uitmondt in een specifiek beroep zoals architect of arts), de kans op overkwalificatie doet toenemen. Een ander belangrijk gegeven is natuurlijk de vraagzijde van de arbeidsmarkt. Zo zal een persoon die afgestudeerd is in een studierichting die uitzicht biedt op een knelpuntberoep, vermoedelijk gemakkelijker op zijn/haar niveau

tewerkgesteld

verpleegkundigen.

83

zijn.

We

denken

hierbij

bijvoorbeeld

aan

de

We vermoeden alleszins dat voor opleidingen die resulteren

in een relatief lage of hoge

overkwalificatiegraad bij ‘native Belgen’ 84; we dit

effect ook terugvinden bij de genaturaliseerde Belgen of vreemdelingen. 85 We verwachten op basis van de literatuur dat de eerder beroepsgerichte opleidingen (professionele bachelors) voor een betere

(verticale) ‘fit’ zorgen tussen het

studie- en het beroepsniveau. Anderzijds kunnen we vanuit de idee van ‘diploma-inflatie’ (cfr. democratisering van het onderwijs in combinatie met de idee

van

‘baanconcurrentie’

in

plaats

van

‘loonconcurrentie’

die

onze

gereguleerde arbeidsmarkt kenmerkt) poneren dat er een cascade effect ontstaat waarbij diplomahouders van de academische richtingen, deze van de professionele ‘inpikken’ ten nadelen van deze laatsten. Alhoewel het niet makkelijk is om (de richting van) het effect te voorspellen, kan het volgen van opleiding, onderwijs of vorming een invloed uitoefenen op de verticale jobmatch. Immers, ‘overscholing’ sluit niet uit dat men een ‘verkeerde scholing’ of

‘buitenlandse

scholing’

(cfr.

‘skill

defecit’

of

‘skill

mismatch’

versus

studiemismatch) heeft voor het beroep dat men uitoefent. 86 In die zin valt het volgen van opleiding, onderwijs of vorming best te rijmen met overscholing, conform de idee dat professionele training complimenten of substituten zijn. Ook is de causaliteit moeilijk te achterhalen: is men overgekwalificeerd omdat men nog wenst te studeren of wenst men te studeren omdat men overgekwalificeerd

83

Idealiter zouden we hierbij ook moeten controleren voor vormen van ‘verkeerde’ kwalificatie (cfr. horizontale mismatch) en de interactie tussen ‘over-’ en ‘verkeerde’ kwalificatie. 84 We gebruiken deze term, gedefinieerd als ‘in België geboren’ om verwarring te voorkomen met de term ‘allochtoon’ of ‘autochtoon’. 85 Gezien er typisch ‘vrouwelijke’ en ‘mannelijke’ studierichtingen bestaan, zou het kunnen dat de specifieke studiekeuze van vrouwen (of nieuwkomers) leidt tot overkwalificatie. 86 Jammer genoeg beschikken we binnen de EAK niet over informatie omtrent de herkomst van het diploma. We kunnen hier ook geen ‘proxy’ van maken gezien het ontbreken van gedetailleerde informatie over de verblijfstijd. Zo zou men kunnen veronderstellen dat bv. de hooggeschoolde migranten die ouder zijn dan 25 jaar op het moment van migratie, beschikken over een buitenlands hogeronderwijsdiploma. 237

is? Indien initiële scholing en professionele training substituten zijn, kan men veronderstellen

dat

overgekwalificeerden

minder

zullen

participeren

in

additionele trainingsprogramma’s. Wellicht hebben overgekwalificeerden minder training nodig om de job uit te oefenen aangezien hun opleiding ze reeds voldoende vaardigheden heeft bijgebracht. Wanneer echter initiële scholing en beroepsopleidingen hooggeschoolden

complementen

sneller

leren,

zijn

zullen

van

elkaar,

initiële

bijvoorbeeld

verschillen

omdat

vergroten

door

additionele training en zullen overgekwalificeerden sneller promotie ontvangen dan adequaat geschoolden. (Sloane, 2003) In het geval van inhoudelijke mismatch kan men er van uitgaan dat het substituten zijn. Een werknemer met te weinig competenties in een bepaalde discipline zal bijgevolg veel opleidingen op de werkvloer moeten volgen. (Humblet, 2007) We vinden in de literatuur dat ‘overkwalificatie’ aanleiding geeft tot jobhoppen en dat de fit (tussen diploma- en beroepsniveau) verbetert naarmate de loopbaan vordert (bv. interne promotie). We vermoeden dan ook dat er een negatief effect uitgaat van anciënniteit op overkwalificatie en dat het een belangrijke verklarende variabele vormt voor de overkwalificatie die grotendeels het leeftijdseffect wegverklaart. We vermoeden, ondermeer op basis van de signaaltheorie, dat werknemers met een tijdelijk contract, een hogere overkwalificatiegraad laten optekenen dan mensen met een vast contract. Bijkomend vermoeden we dat dit effect kan versterkt worden door het arbeidsregime (en meer bepaald deeltijds werken). Op basis van de ‘credential theorie’ verwachten we dat overkwalificatie vaker voorkomt in de markt- dan in de overheidssector en dat meer bepaald de arbeiders binnen de private sector een risicogroep vormen. Verder verwachten we dat werknemers die tewerkgesteld zijn in een bedrijf met een hoog aantal werknemers, omwille

van

de

interne

promotie-

en

scholingsmogelijkheden,

de

overkwalificatiegraad lager zal liggen dan in kleinere bedrijven.

4.2.2. Bivariate analyses Op basis van de Belgische EAK gegevens van 2007 & 2008 vinden we dat 59% van de totale werkende beroepsbevolking ‘adequaat geschoold’ en 28% ondergekwalificeerd is. 13% van de totale werkende beroepsbevolking is overgekwalificeerd.

Dit

komt

neer

op

meer

dan

een

half

miljoen

tewerkgestelden. We zien relatief grote verschillen volgens geslacht. Zo is 15% van de vrouwen en 10% van de mannen overgekwalificeerd. Mannen zijn relatief ook meer ‘ondergekwalificeerd’ dan vrouwen: 33% tegenover 22%. De overkwalificatiegraad neemt toe bij de hooggeschoolden (gedefinieerd als bezitters 238

van

een

hogeronderwijsdiploma)

van

13%

tot

23%

van

de

beroepsbevolking. De verschillen tussen vrouwen en mannen blijven persistent (25% en 20%). 87 In het algemeen geldt dat de overkwalificatiegraad stijgt voor diegenen met een vreemde

herkomst

en/of

nationaliteit.

De

‘EU-15

onderdanen’

(de

onderdanen van de zgn. ‘oude EU-lidstaten’ zonder Belgen) hebben dezelfde overkwalificatiegraad dan de Belgische autochtonen (zgn. ‘native Belgen’ dwz. in België

geboren)

(12%).

Voor

de

genaturaliseerde

Belgen

bedraagt

de

overkwalificatiegraad 15%; voor de ‘EU+12 onderdanen’(onderdanen van de zgn. ‘nieuwe EU-lidstaten’); Turken & Marokkanen, ‘Andere OESO’ onderdanen bedraagt deze ongeveer 20% en voor de ‘Andere niet-OESO’ 25%. Voor de hooggeschoolden merken we een behoorlijke stijging: voor de hooggeschoolde Belgische autochtonen, ‘EU-15 onderdanen’ en ‘Andere OESO’ onderdanen bedraagt deze 22%; voor de hooggeschoolde genaturaliseerde Belgen en ‘EU+12 onderdanen’28% en tenslotte voor de hooggeschoolde ‘Andere nietOESO’ 57% en voor de hooggeschoolde Turken en Marokkanen 62%. We kunnen deze objectieve meetmethode trachten te verfijnen door de uitersten (nl. enerzijds de combinatie hooggeschoold & laag beroepsniveau en anderzijds laaggeschoold en hoog beroepsniveau) te onderscheiden. Het uitzonderlijke

karakter

van

maximale

overkwalificatie

(combinatie

hooggeschoold – laagste beroepsniveau) blijkt minder uitzonderlijk te zijn bij werknemers met een vreemde nationaliteit en meer bepaald relatief het frequenst voor te komen bij de categorie ‘andere’ 88 (4%), Turken/Marokkanen (3%) en ‘EU+12 onderdanen’(2%). Voor sommige hooggeschoolden met vreemde

nationaliteit

overkwalificatie

vervalt

helemaal.

het Zo

uitzonderlijk is

15%

karakter

van

de

van

maximale

hooggeschoolde

Turken/Marokkanen maximaal overgekwalificeerd en 14% van de ‘Ander nietOESO’

onderdanen.

Ook

de

EU+12

scoren

met

een

maximale

overkwalificatiegraad van 8% behoorlijk hoog. We stellen voor alle herkomst- en nationaliteitsgroepen vast dat er een serieuze daling is van de overkwalificatiegraad tussen nieuw- en oudkomers (al dan niet langer dan 10 jaar op Belgisch grondgebied), maar dat deze daling vooral uitgesproken is bij de categorie ‘andere’ (van 25% naar 16%). Wanneer een EU27 onderdaan behoort tot de oudkomers dan daalt zijn overkwalificatiegraad tot

87

Interessant was evenwel de vaststelling dat het sekse-effect vervalt in de twee vereenvoudigde modellen (het hoofd-/handenarbeidmodel en het arbeiders/bediendemodel). 88 Deze categorie omvat alle vreemdelingen met uitzondering van de EU-27 onderdanen, (genaturaliseerde) Belgen, en éénmalig ook de Turken en Marokkanen. 239

10%;

wat

onder

het

gemiddelde

van

‘native

Belgen’

is.

Voor

de

hooggeschoolden stellen we een gelijkaardige trend vast: deze daling is wederom vooral uitgesproken bij de categorie ‘andere’ (van 54% naar 36%). Wanneer een hooggeschoolde EU-27 onderdaan behoort tot de oudkomers dan daalt zijn overkwalificatiegraad tot 19% (wat onder het gemiddelde is van de ‘native Belgen’). Indien we geslacht en verblijfstijd combineren dan vinden we steeds voor de vrouwen de hoogste overkwalificatiekans terug. We komen tot de volgende overkwalificatierangorde (van klein naar groot): autochtone mannen < autochtone vrouwen < mannelijke oudkomers < vrouwelijke oudkomers < mannelijke nieuwkomers < vrouwelijke nieuwkomers. Op basis van de bivariate analyses kunnen we besluiten dat het effect van het huishoudtype (en het al dan niet hebben van kinderen) geen groot effect heeft op de overkwalificatie. Ook heeft de leeftijd van het jongste kind eerder een beperkte

invloed

op

de

overkwalificatiekans.

Noch

het

leeftijds-

en

anciënniteitseffect kan hier de oorzaak van zijn. 89 Een aantal studierichtingen monden uit in een beroep met een lagere overkwalificatiegraad dan gemiddeld. Voor sommige studiedomeinen vinden we voor alle onderscheidde nationaliteits- en verblijfstijdcategorieën een lage overkwalificatiegraad; voor sommige andere studiedomeinen varieert dit naargelang de nationaliteit(sgroep) of verblijfstijd. Voor de ‘algemeen vormende opleidingen’

vinden

we

voor

de

verschillende

nationaliteits-

en

verblijfstijdcategorieën een lage overkwalificatiegraad. Voor de gediplomeerden in de ‘genees-, tandheel-, verpleegkunde, farmacie, kinesitherapie of logopedie’ vinden we eveneens een lage overkwalificatiegraad. Ook voor de ‘technische wetenschappen

en


bouwkunde’ dan

het

vinden

we

algemeen

een

relatief

gemiddelde.

iets

Voor

lagere

sommige

gediplomeerden vinden we een iets hogere overkwalificatiegraad dan gemiddeld en dit zowel voor de ‘native Belgen’ als voor de andere nationaliteits- of verblijfstijd-categorieën. De gediplomeerden in de ‘rechten, notariaat en criminologie’ vallen hieronder. Voor sommige diploma’s vinden we voor alle categorieën

89

(ongeacht

nationaliteit

of

verblijfstijd)

een

(zeer)

hoge

Dit wordt bevestigd door de multivariate analyses (cfr. infra). Voor de multivariate analyses stellen we vast dat geslacht niet langer significant is vanaf het binnenbrengen van de onderwijsvariabelen. Dit betekent dat voornamelijk de studiekeuze de onderliggende reden is waarom vrouwen vaker overgekwalificeerd zijn dan mannen. We vinden eveneens geen significant (α > 0.05) interactie-effect met ‘geslacht’. Met andere woorden: ‘vrouw’ zijn in combinatie met een ‘huishouden met (jonge) kinderen’ leidt niet tot een hogere overkwalificatiekans. 240

overkwalificatiegraad. Dit zijn met name: de gediplomeerden in de ‘letteren (moedertaal en vreemde talen) en kunsten (zoals bv. film, fotografie, grafische kunsten, muziek en podiumkunsten), geschiedenis, theologie, wijsbegeerte en vertaler-tolk’; de gediplomeerden in de ‘sociale gedragswetenschappen en economische wetenschappen’ en de gediplomeerden in de ‘handel, administratie, boekhouding, marketing, verzekeringen, secretariaat en kantoorwerk’. In absolute termen heeft een behoorlijk aandeel van de beroepsbevolking de laatste

12

maanden

opleiding

gevolgd

buiten

het

reguliere

onderwijssysteem (21%). Iets meer vrouwen dan mannen, maar vooral hooggeschoolden hebben relatief veel opleiding gevolgd. Hooggeschoolden autochtonen

(34%)

doen

dit

relatief

iets

vaker

dan

nieuwkomers (33%) en oudkomers (32%). We vinden geen

hooggeschoolde verschil in het

aandeel gevolgde opleiding tussen hooggeschoolde mannen en vrouwen (beiden 50%). Het zijn vooral de adequaat geschoolden (volgens studieniveau) die de laatste 12 maanden opleiding hebben gevolgd (zowel zelfstudie, buiten het reguliere als binnen het reguliere onderwijs). We stellen vast dat diegenen die overgekwalificeerd zijn, doorgaans minder frequent een opleiding hebben gevolgd. Dit is eerder logisch want men is reeds overgeschoold; wat een indicatie vormt dat het volgen van bijkomende opleiding eerder een subsitituut is voor scholing. Langs de andere kant houdt het volgen van opleiding ook de mogelijkheid in om jobmobiliteit te realiseren. Op basis van de bivariate analyses blijkt het volgen van ‘opleiding binnen het reguliere onderwijs’ niet belangrijk voor de overkwalificatiekans (Dit geldt ook voor het al dan niet volgen van ‘opleiding binnen het reguliere onderwijs’, ‘opleiding als loontrekkende’ of ‘opleiding betaald door de werkgever’). Voor de hooggeschoolden daarentegen merken we in de bivariate analyses wel een relatief grote dalende trend in de overkwalificatiegraad; en dit zowel bij de autochtonen, als bij de ouden nieuwkomers.

Opleiding


volgen

aanzienlijk

buiten

het

dalen,

reguliere

maar

heft

onderwijs de

doet

de

verschillen

in

overkwalificatie tussen ‘native belgen’ en de EU-27 onderdanen langs de ene kant en de genaturaliseerde Belgen en de categorie ‘andere’ langs de andere kant,

niet op. Vooral voor de ‘native Belgen’ gaat er hiervan een nivillerende

werking uit. De multivariate analyses daarentegen relativeren het algemeen effect hiervan voor de hooggeschoolden. Anciënniteit

blijkt

zoals

verwacht

een

invloed

te

hebben

op

de

overkwalificatiegraad en dit ongeacht de nationaliteit of verblijfstijd. Het effect van anciënniteit op de overkwalificatiegraad is duidelijker dan het effect van

241

leeftijd

op

overkwalificatie. 90

We

stellen

voor

alle

onderscheidde

anciënniteitsgroepen (zowel voor mannen als vrouwen) een daling vast naarmate de anciënniteit oploopt. En dit geldt zowel voor autochtonen, als voor ouden nieuwkomers. Indien we geslacht & anciënniteit kruisen dan zien we op het eerste zicht een langdurig effect van geslacht op overkwalifcatie. Pas na iets meer dan 25 jaar anciënniteit blijkt de overkwalificatiekans van mannen en vrouwen gelijk te zijn. 91 Voor de genaturaliseerde Belgen en de EU-27 onderdanen

is

het

effect

nog

groter

dan

voor

de

‘native

Belgen’.

Verhoudingsgewijs stellen we de grootste daling vast bij de categorie ‘andere’. Voor de hooggeschoolden stellen we vast dat er een zeer hoge ‘intredepenalty’ 92 bestaat voor de genaturaliseerde Belgen en voor de categorie ‘andere’. Voor de EU-27 onderdanen daarentegen schommelt de overkwalificatiegraad rond deze van de ‘native Belgen’ (25%). De overkwalificatiegraad is volgens het beroepsniveau het hoogst voor ‘bedienden in administratieve beroepen’ én voor ‘ongeschoolde arbeiders en bedienden’. Voor deze laatste categorie geldt dit ongeacht de herkomstgroep. Voor de administratieve beroepen zien we de overkwalificatiegraad duidelijk oplopen; beginnend bij de ‘natives’ (38%), de genaturaliseerden (43%), de EU27 onderdanen (45%) tot de categorie ‘andere’ (inclusief Marokkanen en Turken) (59%). Overkwalificatie komt voornamelijk voor bij ongeschoolde arbeiders en bedienden. 46% van de tewerkgestelden binnen dit beroep of functie is overgekwalificeerd. In die zin is de term ‘ongeschoold arbeider’ of ‘ongeschoold bediende’ misleidend. In een relatief groot aantal gevallen betreft het wel degelijk een (midden- of hoog)geschoolde werknemer. In absolute aantallen vinden we de meeste overgekwalificeerden in de ‘industriële sector’ (# 84788). In de ‘bouwsector’ zijn mannen relatief het minst (7%) en vrouwen (op uitzondering van de ‘financiële sector’ (39%)), relatief het meest (21%) overgekwalificeerd. Het is enigszins opmerkelijk dat we de hoogste overkwalificatiegraad vinden in ‘financiële instellingen’ (33%; # 55576). Binnen de ‘huishoudsector’ vinden we de tweede hoogste overkwalifcatiegraad (nl. 30%; # 11482). In de ‘onderwijssector’ vinden we het laagste aandeel overgekwalificeerden (5%; # 19577) en het grootste aandeel adequaat geschoolden (84%; # 316179). De overkwalificatiegraad is in de openbare sector in het algemeen lager dan in de private sector (zowel bij arbeiders als

90

Conform de hypothese vervalt het leeftijdseffect in de multivariate analyses grotendeels (wel nog significant) van zodra anciënniteit wordt opgenomen in het model. 91 Echter, in het multivariate model verdwijnt het hoofdeffect van geslacht en is er ook geen sprake van een interactie-effect tussen geslacht en anciënniteit. 92 Niet in de betekenis van ‘schoolverlater zonder werkervaring’. 242

bedienden), maar hoger dan bij de zelfstandigen. De overkwalificatiegraad is ook bij nieuw-en oudkomers het kleinst bij de zelfstandigen. Voor de openbare sector zien we voornamelijk een lagere overkwalificatiegraad voor de ‘native bevolking’. De overkwalificatiegraad voor de categorie ‘andere’ (inclusief Marokkanen en Turken) is met 27% hoog te noemen. Voor de hooggeschoolden zien we een gelijkaardige trend. De stijging in de overkwalificatiegraad is beperkt, maar hoe meer werknemers een onderneming telt, hoe hoger de overkwalificatiegraad en dit ongeacht de nationaliteitsgroep multivariate)

of

verblijfstijd.

gegegens,

niet

te

Dit

blijkt

kloppen

volgens voor

de, de

bivariate

(en

hooggeschoolde

vreemdelingen/immigranten. Samengevat merken we voor hooggeschoolde vreemdelingen

een

positieve

samenhang

tussen

de

bedrijfsgrootte

en

overkwalificatie; maar is het omgekeerde het geval voor de hooggeschoolde ‘native Belgen’. We stellen voor alle nationaliteitsgroepen en voor de meeste verblijfsgroepen vast dat werknemers met een vast contract relatief minder overgekwalificeerd zijn dan werknemers met een tijdelijk contract. (Het effect hiervan is echter in de multivariate analyses verdwenen, en dit zowel voor de totale als voor de hooggeschoolde beroepsbevolking). Voor de hooggeschoolden is de invloed van een vast of tijdelijk contract op de overkwalificatiegraad wat minder duidelijk. Hooggeschoolde autochtonen met een tijdelijk contract zijn relatief iets minder vaak overgekwalificeerd dan hooggeschoolde autochtonen met een vast contract (22% tov. 23%).

Voor hooggeschoolde nieuw- en oudkomers geldt het

omgekeerde. Voltijds of deeltijds werken heeft een relatief grote invloed op de overkwalificatiegraad en dit voor alle nationaliteits- en verblijfsgroepen. Ook voor de hooggeschoolden blijkt het al dan niet vol- of deeltijds werken een relatief grote invloed te hebben op de overkwalificatiegraad en dit wederom overheen alle nationaliteits- en verblijfstijdgroepen. In het algemeen geldt dat binnen de onderscheidde nationaliteitsgroepen de overkwalificatiegraad van (hooggeschoolde) nieuwkomers die voltijds werken minder overgekwalificeerd zijn dan (hooggeschoolde) oudkomers die deeltijds werken. Met andere woorden heeft het arbeidsregime een grote impact op de overkwalificatiegraad dan de verblijfstijd (nieuwkomer versus oudkomer). Indien we het contracttype (vast/tijdelijk) met het arbeidsregime kruisen, dan vermoeden we dat de combinatie ‘deeltijds werken’ met een ‘tijdelijk contract’ het minst favorabel is voor de overkwalificatiegraad; gevolgd door de combinatie tussen deeltijds werken met een vast contract; gevolgd door diegenen die voltijds werken met 243

een tijdelijk contract en ten slotte de groep van voltijds werkenden met een vast contract. Deze ranking in de overkwalificatiegraad wordt nagenoeg in alle onderscheidde nationaliteits- en verblijfsgroepen gerespecteerd. 93 4.2.2.1. Multivariate analyses In wat volgt presenteren we in een notendop de resultaten van drie logistische modellen die betrekking hebben op drie verschillende populaties: de beroepsbevolking in zijn geheel, de hooggeschoolde beroepsbevolking en tenslotte de hooggeschoolde geïmmigreerde beroepsbevolking. Niettegenstaande het over drie verschillende populaties gaat, stellen we vast dat de determinerende factoren voor overkwalificatie in de lijn liggen van elkaar. Zo blijkt in alle modellen het belang van het studiedomein, de sector van tewerkstelling en het beroepsstatuut. De totale verklaarde variantie van de modellen schommelt tussen de 28% en 39%. In de modellen werd gecontroleerd voor het bevragingsjaar (2007 & 2008), om zo eventuele periode-effecten te ondervangen. De overkwalificatiekans bleek voor het jaar 2008 groter dan voor 2007, maar het effect was niet significant op niveau (0,001) en werd daarom niet weerhouden. Ons model is voornamelijk in staat om

de


geïmmigreerde

te

beroepsbevolking.

voorspellen Dit

is

het

van enige

de

hooggeschoolde model

waar

de

nationaliteitsvariabelen, onder controle van verblijfstijd en geslacht, enige verklaringskracht bezit (maar waarvan het effect niet altijd significant is). We stellen vast dat van verblijfstijd en nationaliteit weliswaar een significant effect uitgaat, maar geen grote verklaringskracht heeft om overkwalificatie te verklaren. Een vreemde nationaliteit, onder controle van verblijfstijd, staat niet garant voor een hogere overkwalificatiekans. Nationaliteit blijkt wel een belangrijke determinant te zijn indien men de verblijfstijd weglaat uit het model. 94 Dit geldt voor alle onderscheidde nationaliteiten behalve voor de EU-15

93

De enige uitzondering hierop is de overkwalificatiegraad van deeltijds werkenden binnen de categorie ‘andere’: er blijkt geen verschil te zijn in de overkwalificatiegraad van diegenen die vast of tijdelijk werken (beiden 29%). 94

We vermoeden dat ondermeer de definitie van ‘native Belgen’ (inclusief de zogenaamde allochtonen die in België geboren zijn) en de vaak grote nationaliteitsgroepen die onderlinge verschillen verhullen, een rol spelen in dit eerder onverwacht resultaat. Bijkomend zegt de nationaliteit niets over de herkomst van het hoogste diploma. Niettegenstaande blijkt de nationaliteit(sgroep) een veel belangrijkere determinant te zijn indien er niet wordt gecontroleerd voor ‘verblijfstijd’. Indien we deze vasstelling verruimen naar het onderzoek naar vreemdelingen en allochtonen in algemeen, dat zet het belang van verblijfstijd ons aan om in elk onderzoek hier terdege rekening mee te houden. Met andere woorden: men is niet gewoon een ‘Marokkaan’ maar eerder een ‘nieuwkomer met de Marokkaanse nationaliteit’. 244

en de ‘Andere OESO’. Ongeacht de verblijfstijd hebben zij minder kans om overgekwalificeerd te zijn dan de (genaturaliseerde) Belgen’. Voor een aantal variabelen bleef de richting van de effecten onderling de modellen gelijk. Geslacht als hoofdeffect bleek, in tegenstelling tot het interactie-effect van geslacht en verblijfstijd, niet significant te zijn. Vrouwelijke autochtonen, nieuw- en oudkomers scoren wel systematisch slechter dan hun mannelijke tegenvoeters. De ‘leeftijd van het jongste kind’ (0 tot 6 en 7 tot 18 jaar) bleek niet significant te zijn (ook niet als interactie-effect met geslacht). Een toename van de leeftijd gaat samen met een verhoogde kans op overkwalificatie (7% per jaar voor de totale beroepsbevolking). Van de variabele ‘scholingsniveau’ en ‘studiedomein’ gaat in alle modellen een bijzonder groot effect uit op de overkwalificatiekans. Afgestudeerden met een ‘academische bachelor of master’; maar voornamelijk afgestudeerden met een ‘professionele bachelor’ hebben aanzienlijk meer kans om overgekwalificeerd te zijn dan werkenden zonder hogeronderwijsdiploma. De


van

het

studiedomein

is

behoudens

voor

de

hooggeschoolde geïmmigreerden consistent het laagste voor de studierichtingen die zich richten op het uitoefenen van een beroep binnen de gezondheidssector (genees-, tandheel-, en verpleegkunde, farmacie, kinesitherapie en logopedie). Het verschil met vernoemde referentiecategorie is het kleinst voor diegenen die een ‘lerarenopleiding of pedagogiek’ hebben gevolgd en het grootst voor de afgestudeerden

in

de

‘handel,

administratie,

boekhouding,

marketing,

verzekeringen, secretariaat en kantoorwerk’. Ook de ICT’ers blijken goed geplaatst op de overkwalificatieladder. Beide vaststellingen vallen binnen de verwachting dat voornamelijk beroepsgeoriënteerde opleidingen en specifiek deze

waaraan

de

arbeidsmarkt

behoefte

heeft,

resulteren

in

een

lage

overkwalificatiekans. Het volgen van opleiding buiten het reguliere onderwijs doet in alle modellen de overkwalificatiekans dalen. We veronderstelde een interactie-effect met de scholingsgraad, in de zin dat het effect van opleiding voor hooggeschoolden de overkwalificatiekans meer zou doet dalen (zoals gesuggereerd door de bivariate analyses), maar het effect blijkt niet significant (en daarom niet weerhouden in het model). De financiële sector resulteert verbazend genoeg unaniem in een hoge overkwalificatiekans.

De

‘interne

arbeidsmarkttheorie’

biedt

hiervoor

een

verklaring via het concept ‘efficiency wage’. In het kort komt het er op neer dat de sector door zijn hoge verloning in staat is om hooggekwalificeerd personeel 245

aan te trekken zonder dat dit zich hoeft te weerspiegelen in het functieniveau. De hooggeschoolde beroepsbevolking loopt voornamelijk binnen de sectoren ‘industrie en energie’, ‘bouwnijverheid’ en de primaire sector (landbouw, jacht, bosbouw en visserij) een verhoogde overkwalificatiekans. Dit is minder het geval voor de totale beroepsbevolking. Verder is de kans op overkwalificatie groter voor diegenen die ‘geen supervisie‘ uitoefenen, dan zij die dit wel doen. Voornamelijk werken tijdens de kantooruren verhoogt, conform de theorie van compenserende verschillen, de kans op overkwalificatie in vergelijking met tewerkstelling op a-typische werktijden. Zoals te verwachten viel hebben werknemers die voltijds werken een lagere overkwalificatiekans

dan

zij

die

deeltijds

werken.

Het

contracttype

(vast/tijdelijk) blijkt geen significante rol te spelen. We vermoedde dat er een versterkend effect zou kunnen uitgaan op de overkwalificatiegraad van een bepaald soort arbeidsregime en contracttype (en meer bepaald het interactieeffect tussen ‘deeltijds werken’ & werken met een ‘tijdelijk contract’). Maar dit blijkt niet het geval. 95 Voor een aantal variabelen durfde de richting van de effecten onderling de modellen wel te variëren. Dit was het geval voor het beroepsstatuut en de tewerkstellingssector. Indien we de onderzoekspopulatie beperken tot de ‘hooggeschoolde (geïmmigreerde) beroepsbevolking’ dan zien we het verschil in overkwalificatiekans voor de vrouwelijke ouden nieuwkomers toenemen in vergelijking met de hooggeschoolde mannelijke autochtonen. Verder zien we de overkwalificatiekans van de ‘arbeiders’ toenemen. Ook met betrekking tot de sectoren zien we een aantal wijzigingen: werken in de ‘primaire sector’, ‘bouwnijverheid’, ‘industrie en energie’ resulteert in een hogere overkwalificatiekans. De hogere overkwalificatiekans voor de financiële sector blijft gehandhaafd (en neemt toe). Voor hooggeschoolden geven bedrijven met minder dan 10 werknemers aanleiding tot een hogere overkwalificatiekans dan grotere bedrijven.

4.3. Integratie- & arbeidsmarktsituatie op basis van de ‘EAK-migrantenmodule 2008’ Elk tweede kwartaal (referentieweek 14 t.e.m. 26) wordt aan de individuele vragenlijst (eerste bevraging) een “speciale module” toegevoegd. De module 95

We vonden ook geen significante effecten (zoals gesuggereerd door de bivariate analyses) van het arbeidsregime (voldtijds werken ) en verblijfstijd, nationaliteit of scholingsgraad.

246

van 2008 heeft als doel om een duidelijker beeld te krijgen van de factoren die een invloed hebben op de arbeidsmarktsituatie van migranten en nakomelingen.

hun

In deze module komen, in het kader van ons onderzoek, een

aantal zeer interessante ‘integratievariabelen’ aan bod zoals de belangrijkste migratiereden,

al

dan niet

diploma

laten

erkennen,

beperkingen

in

de

geldigheidsduur van de verblijfsvergunning, cursussen gevolgd om één van de gastlandtalen te leren, enz. We gaan hier wat dieper op in via bivariate analyses omdat de aanwezigheid van ‘missing values’ problemen oplevert voor de multivariate analyses waardoor we slechts 2 bijkomende variabelen kunnen opnemen in vergelijking met voorafgaandelijke modellen (hulp bij vinden van baan of opstart eigen onderneming & diploma-erkenning).

96

4.3.1. Bivariate analyses We zien een divers effect grote daling van de overkwalificatiegraad voor de EU27 onderdanen die meer dan 5 jaar in België verblijven. De categorie ‘andere’ moet hier een stuk langer op wachten. We zien bij hen pas een behoorlijk daling indien

ze

minstens

11

jaar

op

het

grondgebied

verblijven.

Voor

de

hooggeschoolden stellen we hetzelfde vast; maar is deze daling nog meer uitgesproken. De assimiliatiesnelheid (en -potentieel) van deze doelgroep lijkt althans op basis van deze cross-sectionele gegevens, groter dan voor de totale geïmmigreerde beroepsbevolking. We zien dat de migratiereden inspeelt op de overkwalificatiegraad en deze van alle

onderscheidde

nationaliteitsgroepen

(EU-27

onderdanen,

de

genaturaliseerden als de catgeorie ‘andere’) beïnvloedt. In absolute aantallen zijn het aantal respondenten beperkt (en dus minder betrouwbaar)

maar

de


van

de

hooggeschoolde

nieuwkomers die onder het stelsel van internationale bescherming naar België kwamen

is

zorgwekkend

hoog

te

noemen.

Maar

liefst

80%

van

de

hooggeschoolden uit deze categorie is overgekwalificeerd. Verblijfstijd blijkt in in

deze

groep

wel

een

bijzonder

belangrijke

factor

te

zijn:

de

overkwalificatiegraad van de oudkomers daalt tot 17%. De belangrijkste uitzondering hierop zijn de hooggeschoolde gezinsherenigers. Niettegenstaande dit een verblijfscategorie is met een eerder stabiel verblijfstatuut, en we een halvering zouden verwachten van de overkwalificatiegraad, is de daling eerder

96

‘Missing values’ gecombineerd met een relatief beperkt aantal respondenten maakt dat er maar twee geschikte variabelen van deze module overbleven om opgenomen te worden in de multivariate analyses nl. al dan niet het diploma laten erkennen en de belangrijkste hulp om de huidige baan te vinden of om een eigen onderneming te starten. 247

beperkt. We zien we eveneens bij de hooggeschoolden dat de migratiereden inspeelt op de overkwalificatiegraad en deze van zowel de EU-27 onderdanen, de genaturaliseerden als de catgeorie ‘andere’ kan beïnvloeden. Al dan niet onderworpen zijn aan beperkingen in de verblijfsduur blijkt voornamelijk voor nieuwkomers nadelig te zijn voor een goede verticale jobmatch. Voor de hooggeschoolden blijken beperkingen in de geldigheidsduur van de verblijfsvergunning van minder belang te zijn. Wat wellicht te wijten is hooggeschoolde arbeidsmigranten met een tijdelijke verblijfsvergunning. Een gelijkwaardigheidsprocedure opstarten geeft nog geen garantie voor daadwerkelijke erkenning van het buitenlands diploma. Dit is voornamelijk weggelegd voor de diploma’s van EU-15 onderdanen. Conform de verwachtingen is de overkwalificatiegraad hoger indien er geen gelijkwaardigheid werd vastgesteld, dan indien het diploma wél werd gelijkwaardig verklaard. Niettemin is een erkend diploma geen garantie voor een lage overkwalificatie. Zeker indien we deze groep vergelijken met diegenen die in België hun hoogste diploma behaalden. Een gelijkwaardig verklaard diploma heeft niet voor elke nationaliteitsgroep éénzelfde effect. Voor de categorie ‘andere’ resulteert een erkend diploma in een kleinere daling van de overkwalificatiegraad dan voor de EU-27 onderdanen of de genaturaliseerden. Omgekeerd resulteert een niet-erkenning in een hogere overkwalificatiegraad voor de categorie ‘andere’ dan voor de EU-27 onderdanen of de genaturaliseerden. Echter, indien de hoogst verworven diploma in België werd

behaald,

dan

zien

we

geen

verschil

tussen

de

verblijfs-

en

nationaliteitsgroepen. De nieuwkomers van de categorie ‘andere’ doen het in dat geval zelfs beter op vlak van overkwalificatie dan de EU-27 onderdanen of de genaturaliseerden. Indien de hooggeschoolden de erkenningsprocedure met negatief gevolg hebben doorlopen, dan resulteert dit voor de nieuwkomers in een hoge overkwalificatiegraad (65%). Voor de hooggeschoolden uit de categorie ‘andere’ is dit effect kleiner dan voor de EU-27 onderdanen of de genaturaliseerden. De

nieuwkomers

die

beroep

hebben

gedaan

op

diensten

voor

arbeidsmarktintegratie in de twee jaar na de laatste vestiging, zijn in het algemeen vaker overgekwalificeerd dan zij dit dit niet deden. In totaal maken de hooggeschoolde nieuwkomers relatief iets minder vaak gebruik van diensten van arbeidsmarktintegratie dan de totale recent geïmmigreerde beroepsbevolking. Dit geldt echter niet voor de hooggeschoolde Turken & Marokkanen. We zien met andere woorden voor de hooggeschoolden een diffuse samenhang tussen arbeidsmarktintegratie en overkwalifcatie afhankelijk van de nationaliteit: een 248

negatieve samenhang voor de EU-27 onderdanen en een positieve samenhang voor de andere hooggeschoolde nieuwkomers. De nieuwkomers daarentegen die hulp hebben gekregen van private diensten voor arbeidsbemiddeling (zoals uitzendbureau’s en headhunterbureau’s) hebben, ongeacht de scholingsgraad, de hoogste overkwalificatiegraad. Familiale en vriendschappelijke netwerken blijken voor hooggeschoolde nieuwkomers minder effectief om de overkwalificatiegraad te reduceren. Vooral de nieuwkomers uit de EU+12 landen (33%) en de categorie ‘andere’ (31%) volgden een taalcursus om één van de gastlandtalen te leren. De ‘EU-15 onderdanen’ (11%), Turken en Marokkanen deden dit in veel mindere mate (beiden 16%). Voornamelijk nieuwkomers die een cursus hebben gevolgd om één van de landstalen te leren, zijn overgekwalificeerd en dit ongeacht de scholingsgraad. Nieuw- en oudkomers die de kennis van de (één van) de talen van het gastland hebben moeten verbeteren om een geschikte baan te vinden, hebben de grootste overkwalificatiekans. Zij die dit niet deden, omdat ze (één van) de talen al kende of omdat ze denken dat het niet nodig is voor het vinden van werk, zijn het minst van al overgekwalificeerd en dit ongeacht de scholingsgraad of nationaliteitsgroep (met uitzondering van de categorie ‘andere’).

4.3.2. Multivariate analyses Voor de EAK gegevens van de zogenaamde ‘migrantenmodule 2008’ (eerste en tweede kwartaal) moeten we het stellen met aanzienlijk minder respondenten. Daarom werd er gebruik gemaakt van de gekalibreerde gewichten en werd het aantal

onafhankelijke

variabelen

beperkt

tot

de

belangrijkste

achtergrondvariabelen en/of de variabelen die een goede verklaringskracht bieden. Hierdoor is het ook niet mogelijk om het netto-odds van de modellen te vergelijken,

noch

‘hooggeschoolde

om

de

onderzoekspopulatie

geïmmigreerde

beroepsbevolking’,

te

verkleinen

maar moesten

tot we

de de

onderzoekspopulatie uitbreiden tot de ‘geïmmigreerde beroepsbevolking’. De

effecten

van

de

ingebrachte

achtergrond,

opleidings-

en

tewerkstellingevariabelen (verblijfstijd & geslacht, nationaliteitsgroep, leeftijd, woonplaats, scholingsniveau, studiedomein, opleiding buiten het reguliere onderwijs, anciënniteit, beroepsstatuut, sector en supervisie) zijn vergelijkbaar met de voorgaandelijke modellen. We staan hier dan ook niet langer bij stil. In het model werden twee nieuwe variabelen ingebracht: nl. ‘diploma-erkenning’ en de ‘hulp ontvangen bij het vinden van de huidige baan of opstarten van de eigen onderneming’. 249

We verwachten dat een erkend diploma de kans op overkwalificatie doet dalen, maar dat voornamelijk de Belgische diploma’s de laagste overkwalificatiekans hebben. Voor het ontvangen van ‘hulp bij het vinden van werk of bij het opstarten van een eigen onderneming’ vermoeden we dat diegenen die zich moeten beroepen op hulp van anderen, een lagere zelfredzaamheidsgraad hebben dan diegenen die het zonder hulp kunnen stellen en hierdoor een hogere overkwalificatierisico

lopen.

Conform

de

verwachtingen,

zien

we

dat

tewerkgestelden die hulp hebben gekregen bij het zoeken van hun betrekking, vaker overgekwalificeerd zijn dan diegenenen die zelfdredaam zijn. Uit de bivariate

analyses

gebruikmaakten

van

blijkt

dat

hulp

van

voornamelijk ‘familie

en

hooggeschoolden vrienden’,

een

die

verhoogde

overkwalificatiekans laten optekenen. Het effect hiervan was niet significant voor diegenen met een acedemisch profiel. Voor werknemers met een professioneel diploma blijkt dit sociaal netwerk zelfs de overkwalificatiegraad te doen dalen. Werknemers die gebruik maakten van publieke- of private diensten voor arbeidsbemiddeling brengen het er op vlak van overkwalificatie, minder goed vanaf. Voor de publieke diensten blijft de significante toename van de overkwalificatiegraad beperkt tot de afgestudeerden met een academisch profiel. Voor de private diensten (zoals uitzendbureau’s)

stijgt de overkwalificatiekans

voor werknemers met een professioneel profiel tot 3,8. Voor werknemers met een academisch profiel loopt dit zelfs op tot 16,0. Met betrekking tot diploma-erkenning stellen we vast dat het verschil in overkwalificatie, tussen diegenen die een erkend buitenlands diploma hebben en zij die geen erkend diploma hebben, zeer miniem is. Met andere woorden, niettegenstaande het buitenlandsdiploma voldoet aan de eindtermen van de Vlaamse of Franse Gemeenschap, resulteert dit in een overkwalificatiekans die in dezelfde grootorde ligt dan deze van een buitenlands niet-erkend diploma. Na controle voor mogelijke interactie-effecten met de nationaliteitsvariabele blijkt voornamelijk de restcategorie ‘Andere’, maar meer nog de ‘Turken en Marokkanen’ die, desondanks een erkend buitenlands diploma, een veel hogere overkwalificatiekans hebben (respectievelijk een odds van 5,0 en 9,6) dan de EU-27

onderdanen

(=

referentiecategorie).

Met

andere

woorden

blijkt

overkwalificatie van immigranten zeker niet alleen een probleem van een zogenaamde

‘skill deficit’ of van een ‘human capital gap’, maar spelen

mogelijkerwijs ook andere factoren. We denken hierbij aan een gerpercipieerde minderwaardigheid van bepaalde buitenlandse diploma’s en/of (statistische) discriminatie tijdens de selectie- en aanwervingsprocedures van werkgevers.

250

4.4. Epliloog Onze

onderzoeksresultaten

tonen

aan

dat

het

in

een

studie

van

de

arbeidsmarktpositie niet alleen belangrijk is om een onderscheid te maken tussen de verschillende nationaliteiten, maar dat het bijkomend belangrijk is om een onderscheid te maken volgens verblijfstijd en scholingsgraad. Er blijken immers aanzienlijke verschillen te bestaan in de arbeidsmarktpositie van (hooggeschoolde) oudkomers)

en

immigranten

enerzijds

(hooggeschoolde)

(en

meer

bepaald

allochtonen/autochtonen

nieuw-

en

anderzijds.

De

effecten van geslacht, nationaliteit, verblijfstijd en scholingsgraad kunnen elkaar versterken of temperen. De meest problematische populatie met betrekking tot overkwalificatie

blijkt,

conform

de

bevindingen

uit

de

literatuur,

(hooggeschoolde) (vrouwelijke) immigranten te zijn. Dit blijkt bovendien een hardnekkig fenomeen te zijn. Voor (hooggeschoolde) EU-27 immigranten schommelt de overkwalificatiegraad rond deze van de ‘native Belgen’. Aangezien ook het werkloosheidspercentage van de (hooggeschoolde) EU-27 immigranten behoorlijk laag is, kunnen we hieruit besluiten dat voor de (hooggeschoolde) EU-27

immigranten

de

intrede

op

de

Belgische

arbeidsmarkt

minder

problematisch verloopt dan deze van de andere nationaliteitsgroepen en dat de arbeidsmarktpositie van de (hooggeschoolde) EU-15 immigranten, deze van de Belgen evenaart of overtreft. Het concept ‘overkwalificatie’ doet de vraag rijsen in welke mate ons integratieinstrumentarium in staat is om het ‘human capital’ van al het (latent) talent te valoriseren. Internationale vergelijkingen in dit kader kunnen verhelderend zijn. Longitudinale monitoringssurveys zoals deze in Canada en Australië bestaan kunnen

dit

debat

competentiebeleid

funderen.

We

(inclusief

pleiten

voor

een

werkgevers

ruim

gedragen

onderwijs-,

en

opleidingsverstrekkers) waar vermoedelijk nog plaats is voor andere actoren. We denken in het kader van deze studie spontaan aan het hogeronderwijs die, behoudens enkele pilootprojecten, structureel afwezig is in de inburgeringsflow. Niettegenstaande overkwalificatie ondermeer ook een kwestie is van de ‘juiste studiekeuze’,

blijkt

onder

controle

van

ondermeer

de

gezinssituatie,

studiedomein en het arbeidsregime, het een vrouwelijk gelaat te vertonen. De vraag in welke mate hier al dan niet sprake is van een ‘ongewenste arbeidsmarktsituatie’ 97 en/of een ‘bewuste of gedwongen keuze’ is van de

97

Bijvoorbeeld: is overkwalificatie in het bankof verzekeringswezen (individueel/maatschappelijk) even problematisch dan aan de lopende band met weinig mogelijkheid tot opwaartse mobiliteit? 251

betrokkenen, kan op basis van deze data jammer genoeg niet worden beantwoord.

252

5. Bijlage I: Arbeidsmarktpositie Tabel 78: Werkzaamheids- en werkloosheidsgraad volgens studiedomein, nationaliteit(sgroep) & verblijfstijd, gemiddelde voor 2007 & 2008, België Werkzaamheidsgraad Algemeen vormende opleiding B Aut Totaal 42 B All <= 10 jaar 40 > 10 jaar 41 Totaal 41 EU 27 <= 10 jaar 51 > 10 jaar 41 Altijd 44 Totaal 46 Andere <= 10 jaar 35 > 10 jaar 29 Altijd 25 Totaal 33 Lerarenopleiding en pedagogiek B Aut Totaal 77 B All <= 10 jaar 69 > 10 jaar 68 Totaal 68 EU 27 <= 10 jaar 79 > 10 jaar 72** Altijd nb Totaal 77 Andere <= 10 jaar 36** > 10 jaar nb Altijd nb Totaal 33 Letteren en kunsten & Vreemde talen B Aut Totaal 74 B All <= 10 jaar 59 > 10 jaar 62 Totaal 61 EU 27 <= 10 jaar 70 > 10 jaar 75 Altijd 64 Totaal 70 Andere <= 10 jaar 50

Werkloosheidsgraad

8 21 18 19 13 13 17 14 31 34 41 32

3 12 11 11 1 8** nb 3 26** nb nb 29

7 21 16 18 10 6 19 10 24 253

Werkzaamheidsgraad Werkloosheidsgraad > 10 jaar 61** 9** Altijd nb nb Totaal 52 22 Sociale en economische wetenschappen B Aut Totaal 78 5 B All <= 10 jaar 72 11 > 10 jaar 70 12 Totaal 71 11 EU 27 <= 10 jaar 78 7 > 10 jaar 81 4 Altijd 83 7 Totaal 79 6 Andere <= 10 jaar 56 19 > 10 jaar 65** 13** Altijd nb nb Totaal 58 18 Handel, administratie, boekhouding, marketing, verzekeringen, secretariaat, kantoorwerk B Aut Totaal 74 7 B All <= 10 jaar 55 20 > 10 jaar 62 15 Totaal 60 17 EU 27 <= 10 jaar 72 8 > 10 jaar 69 11 Altijd 67 13 Totaal 70 10 Andere <= 10 jaar 44 24 > 10 jaar 56** 16** Altijd nb nb Totaal 45 23 Rechten, notariaat & criminologie B Aut Totaal 87 3 B All <= 10 jaar 67** 16** > 10 jaar 82** 11** Totaal 77 13 EU 27 <= 10 jaar 91 1 > 10 jaar 85** 3** Altijd nb nb Totaal 88 2 Andere <= 10 jaar 54** 27** > 10 jaar nb nb Altijd nb nb 254

Werkzaamheidsgraad Werkloosheidsgraad Totaal 52** 27** Natuurwetenschappen, Levenswetenschappen (inclusief biologie en milieukunde), Landbouw- en diergeneeskunde, Wiskunde en statistiek B Aut Totaal 78 4 B All <= 10 jaar 73 11 > 10 jaar 60 15 Totaal 65 13 EU 27 <= 10 jaar 84 4 > 10 jaar 73 10 Altijd 71** 18** Totaal 80 6 Andere <= 10 jaar 49 21 > 10 jaar nb nb Altijd nb nb Totaal 50 19 Computerwetenschappen & -gebruik B Aut Totaal 86 5 B All <= 10 jaar 75** 6** > 10 jaar 77* 8* Totaal 76 7 EU 27 <= 10 jaar 89* 1* > 10 jaar 75** 3** Altijd nb nb Totaal 82 4 Andere <= 10 jaar 65** 16** > 10 jaar nb nb Altijd nb nb Totaal 63** 19** Technische wetenschappen en bouwkunde B Aut Totaal 73 5 B All <= 10 jaar 67 10 > 10 jaar 63 15 Totaal 64 13 EU 27 <= 10 jaar 77 6 > 10 jaar 64 9 Altijd 74 10 Totaal 72 8 Andere <= 10 jaar 51 26 > 10 jaar 51 26 Altijd 64** 22** Totaal 52 26 Genees-, tandheel-, verpleegkunde, farmacie, kinesitherapie, logopedie 255

Werkzaamheidsgraad Werkloosheidsgraad B Aut Totaal 84 2 B All <= 10 jaar 70 11 > 10 jaar 76 6 Totaal 74 8 EU 27 <= 10 jaar 70 6 > 10 jaar 76 0 Altijd 81 4 Totaal 74 4 Andere <= 10 jaar 41* 30* > 10 jaar nb nb Altijd nb nb Totaal 49 25 Sociale diensten (sociaal assistent, orthopedagogie, kinderen jeugdzorg, ….) B Aut Totaal 74 6 B All <= 10 jaar 62** 16** > 10 jaar 63 12 Totaal 63 14 EU 27 <= 10 jaar 77** 8** > 10 jaar 58* 6* Altijd 66* 16* Totaal 69 10 Andere <= 10 jaar nb nb > 10 jaar nb nb Altijd nb nb Totaal nb nb Dienstverlening B Aut Totaal 67 9 B All <= 10 jaar 61 18 > 10 jaar 54 19 Totaal 57 18 EU 27 <= 10 jaar 61 10 > 10 jaar 67 8 Altijd 62 16 Totaal 63 11 Andere <= 10 jaar 52 25 > 10 jaar 67** 13** Altijd nb nb Totaal 54 24 Onbekend of NVT B Aut Totaal 60 9 B All 256

<= 10 jaar > 10 jaar Totaal EU 27 <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Totaal Andere <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Totaal

Werkzaamheidsgraad nb nb 50**

Werkloosheidsgraad nb nb 22**

71** nb nb 65**

5** nb nb 7**

nb nb nb nb

nb nb nb Nb

257

Tabel 79: Beroepsniveau van de beroepsbevolking naar nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd, gemiddelde voor 2007 & 2008, België Aantal

Kolom % (per beroepsniveau)

Kolom % (per nationa liteitsgroep)

Kolom % (Totaal)

30292

92,1

100,0%

0,7%

Strijdkrachten B Aut Altijd B All <=10 jaar

720

2,2

37,1%

0,0%

> 10 jaar

1222

3,7

62,9%

0,0%

EU-27 <=10 jaar

519

1,6

96,0%

0,0%

> 10 jaar

21

0,1

4,0%

0,0%

Andere <=10 jaar

125

0,4

100,0%

0,0%

> 10 jaar

0

0,0

0,0%

0,0%

Leden uitvoerende macht, bedrijfsleiders & hoger kader B Aut Altijd

402249

83,4

100,0%

9,2%

<=10 jaar

8441

1,8

33,7%

0,2%

> 10 jaar

16613

3,4

66,3%

0,4%

26112

5,4

55,8%

0,6%

B All

EU-27 <=10 jaar > 10 jaar

14376

3,0

30,7%

0,3%

Altijd

6296

1,3

13,5%

0,1%

Andere <=10 jaar

5920

1,2

73,9%

0,1%

> 10 jaar

1829

0,4

22,8%

0,0%

Altijd

263

0,1

3,3%

0,0%

100,0%

18,9%

Intellectuele en wetenschappelijke beroepen B Aut Altijd

824961

89,9

B All <=10 jaar

11322

1,2

30,5%

0,3%

> 10 jaar

25768

2,8

69,5%

0,6%

EU-27 <=10 jaar

28341

3,1

58,1%

0,6%

> 10 jaar

12606

1,4

25,8%

0,3%

Altijd

7848

0,9

16,1%

0,2%

Andere 258

Aantal


<=10 jaar

5379

0,6

Kolom % (per nationa liteitsgroep) 76,3%

> 10 jaar

1432

0,2

20,3%

0,0%

Altijd

238

0,0

3,4%

0,0%

90,7

100,0%

10,6%

Kolom % (Totaal)

0,1%

Intermediaire beroepen B Aut Altijd

462551

B All <=10 jaar

7579

1,5

35,3%

0,2%

> 10 jaar

13885

2,7

64,7%

0,3%

EU-27 <=10 jaar

9951

2,0

42,8%

0,2%

> 10 jaar

6585

1,3

28,3%

0,2%

Altijd

6734

1,3

28,9%

0,2%

Andere <=10 jaar

2003

0,4

71,2%

0,0%

> 10 jaar

659

0,1

23,4%

0,0%

Altijd

153

0,0

5,4%

0,0%

90,3

100,0%

13,4%

Bedienden in administratieve functies B Aut Altijd

583185

B All <=10 jaar

8925

1,4

33,6%

0,2%

> 10 jaar

17677

2,7

66,4%

0,4%

EU-27 <=10 jaar

16028

2,5

51,5%

0,4%

> 10 jaar

7883

1,2

25,3%

0,2%

Altijd

7228

1,1

23,2%

0,2%

4052

0,6

79,3%

0,1%

Andere <=10 jaar > 10 jaar

864

0,1

16,9%

0,0%

Altijd

193

0,0

3,8%

0,0%

Dienstverlenend en verkoopspersoneel B Aut Altijd

420975

84,6

100,0%

9,7%

<=10 jaar

12092

2,4

36,1%

0,3%

> 10 jaar

21405

4,3

63,9%

0,5%

B All

EU-27 259

Aantal


<=10 jaar

12022

2,4


Kolom % (Totaal)

> 10 jaar

8565

1,7

29,6%

0,2%

Altijd

8367

1,7

28,9%

0,2%

0,3%

Andere <=10 jaar

11473

2,3

81,9%

0,3%

> 10 jaar

1919

0,4

13,7%

0,0%

Altijd

610

0,1

4,4%

0,0%

Landbouwers & geschoolde arbeid. in landb. & visserij B Aut Altijd

71947

91,7

100,0%

1,6%

B All <=10 jaar

1153

1,5

43,8%

0,0%

> 10 jaar

1477

1,9

56,2%

0,0%

EU-27 <=10 jaar

1113

1,4

61,5%

0,0%

> 10 jaar

517

0,7

28,5%

0,0%

Altijd

180

0,2

9,9%

0,0%

1592

2,0

77,8%

0,0%


455

0,6

22,2%

0,0%

Altijd

0

0,0

0,0%

0,0%

100,0%

8,7%

Ambachtslieden en ambachtelijke vakarbeiders B Aut Altijd

379744

85,0

B All <=10 jaar

8492

1,9

38,7%

0,2%

> 10 jaar

13435

3,0

61,3%

0,3%

13661

3,1

39,7%

0,3%


11113

2,5

32,3%

0,3%

Altijd

9679

2,2

28,1%

0,2%

Andere <=10 jaar

7774

1,7

72,4%

0,2%

> 10 jaar

1982

0,4

18,5%

0,0%

Altijd

986

0,2

9,2%

0,0%

Machine- en installatiebestuurders, montagearbeiders B Aut Altijd B All 260

291430

86,8

100,0%

6,7%

Aantal


<=10 jaar

9162

2,7


> 10 jaar

11427

3,4

55,5%

Kolom % (Totaal)

0,3%

0,2%

EU-27 <=10 jaar

5465

1,6

35,3%

0,1%

> 10 jaar

5512

1,6

35,6%

0,1%

Altijd

4517

1,3

29,2%

0,1%

Andere <=10 jaar

6648

2,0

80,6%

0,2%

> 10 jaar

1129

0,3

13,7%

0,0%

Altijd

468

0,1

5,7%

0,0%

80,2

100,0%

7,6%

Ongeschoolde arbeiders en bedienden B Aut Altijd

331514

B All

0,0

<=10 jaar

13610

3,3

40,1%

0,3%

> 10 jaar

20329

4,9

59,9%

0,5%

EU-27

0,0

<=10 jaar

13278

3,2

48,8%

0,3%

> 10 jaar

8266

2,0

30,4%

0,2%

Altijd

5670

1,4

20,8%

0,1%

16305

3,9

79,7%

0,4%


3311

0,8

16,2%

0,1%

Altijd

842

0,2

4,1%

0,0%

3798849

87,1

100,0%

87,1%

<=10 jaar

26954

1,6

35,5%

1,6%

> 10 jaar

49032

3,0

64,5%

3,0%

126491

2,9

48,9%

2,9%

Totaal B Aut Altijd B All


75443

1,7

29,2%

1,7%

Altijd

56518

1,3

21,9%

1,3%

Andere <=10 jaar

61271

1,4

77,9%

1,4%

> 10 jaar

13580

0,3

17,3%

0,3%

Altijd

3753

0,1

4,8%

0,1%

261

Tabel 80: Beroepsniveau van de hooggeschoolde beroepsbevolking naar nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd, gemiddelde voor 2007 & 2008, België Aantal


Kolom % (per nationaliteit (sgroep)

Kolom % (Totaal)

85,6

100,0%

0,3%

Strijdkrachten B Aut Altijd

4304

B All

0,0

<=10 jaar

181

3,6

44,5%

0,0%

> 10 jaar

226

4,5

55,5%

0,0%

EU-27 <=10 jaar

227

4,5

100,0%

0,0%

> 10 jaar

0

0,0

,0%

0,0%

Altijd

0

0,0

,0%

0,0%

Andere <=10 jaar

90

1,8

100,0%

0,0%

> 10 jaar

0

0,0

0,0%

0,0%

Altijd

0

0,0

0,0%

0,0%

Leden uitvoerende macht, bedrijfsleiders & hoger kader B Aut Altijd

219156

83,8

100,0%

13,3%

<=10 jaar

4194

1,6

34,2%

0,3%

> 10 jaar

8076

3,1

65,8%

0,5%

<=10 jaar

16705

6,4

64,6%

1,0%

> 10 jaar

7300

2,8

28,2%

0,4%

Altijd

1844

0,7

7,1%

0,1%

3245

1,2

78,3%

0,2%

B All

EU-27


799

0,3

19,3%

0,0%

Altijd

100

0,0

2,4%

0,0%

Intellectuele en wetenschappelijke beroepen B Aut Altijd

707170

89,9

100,0%

42,8%

<=10 jaar

9728

1,2

30,3%

0,6%

> 10 jaar

22407

2,8

69,7%

1,4%

<=10 jaar

24941

3,2

60,2%

1,5%

> 10 jaar

10445

1,3

25,2%

0,6%

B All

EU-27

262

Altijd

Aantal


Kolom % (Totaal)

0,8

Kolom % (per nationaliteit (sgroep) 14,6%

6037 4575

0,6

77,2%

0,3%

0,4%


1114

0,1

18,8%

0,1%

Altijd

238

0,0

4,0%

0,0%

207168

90,8

100,0%

12,5%

<=10 jaar

3712

1,6

38,2%

0,2%

> 10 jaar

6011

2,6

61,8%

0,4%

4918

2,2

49,7%

0,3%

Intermediaire beroepen B Aut Altijd B All


2588

1,1

26,2%

0,2%

Altijd

2383

1,0

24,1%

0,1%

<=10 jaar

878

0,4

63,9%

0,1%

> 10 jaar

421

0,2

30,7%

0,0%

Altijd

74

0,0

5,4%

0,0%

223161

88,7

100,0%

13,5%

<=10 jaar

3963

1,6

34,8%

0,2%

> 10 jaar

7424

3,0

65,2%

0,4%

<=10 jaar

9080

3,6

64,5%

0,5%

> 10 jaar

2806

1,1

19,9%

0,2%

Altijd

2193

0,9

15,6%

0,1%

<=10 jaar

2565

1,0

85,7%

0,2%

> 10 jaar

360

0,1

12,0%

0,0%

Altijd

69

0,0

2,3%

0,0%

Andere

Bedienden in administratieve functies B Aut Altijd B All

EU-27

Andere

Dienstverlenend en verkoopspersoneel B Aut Altijd

40537

79,8

100,0%

2,5%

<=10 jaar

1585

3,1

39,4%

0,1%

> 10 jaar

2442

4,8

60,6%

0,1%

B All

263

Aantal



Kolom % (Totaal)

<=10 jaar

1887

3,7

52,6%

0,1%

> 10 jaar

933

1,8

26,0%

0,1%

Altijd

769

1,5

21,4%

0,0%

2271

4,5

86,3%

0,1%

EU-27


283

0,6

10,8%

0,0%

Altijd

76

0,1

2,9%

0,0%

Landbouwers & geschoolde arbeid. in landb. & visserij B Aut Altijd

7747

89,6

100,0%

0,5%

<=10 jaar

183

2,1

36,6%

0,0%

> 10 jaar

317

3,7

63,4%

0,0%

130

1,5

87,6%

0,0%

B All


18

0,2

12,4%

0,0%

Altijd

0

0,0

,0%

0,0% 0,0%

Andere <=10 jaar

191

2,2

77,2%

> 10 jaar

57

0,7

22,8%

0,0%

Altijd

0

0,0

0,0%

0,0%

Ambachtslieden en ambachtelijke vakarbeiders B Aut Altijd

20525

81,2

100,0%

1,2%

<=10 jaar

1035

4,1

62,5%

0,1%

> 10 jaar

622

2,5

37,5%

0,0%

<=10 jaar

944

3,7

50,8%

0,1%

> 10 jaar

547

2,2

29,4%

0,0%

Altijd

368

1,5

19,8%

0,0%

B All

EU-27

Andere <=10 jaar

1111

4,4

89,0%

0,1%

> 10 jaar

116

0,5

9,3%

0,0%

Altijd

22

0,1

1,7%

0,0%

Machine- en installatiebestuurders, montagearbeiders B Aut Altijd 264

10648

70,4

100,0%

0,6%

Aantal



Kolom % (Totaal)

<=10 jaar

1146

7,6

57,5%

0,1%

> 10 jaar

845

5,6

42,5%

0,1%

<=10 jaar

311

2,1

43,0%

0,0%

> 10 jaar

181

1,2

25,0%

0,0%

Altijd

231

1,5

32,0%

0,0%

1558

10,3

88,8%

0,1%

B All

EU-27


197

1,3

11,2%

0,0%

Altijd

0

0,0

0,0%

0,0%

12131

66,2

100,0%

0,7%

<=10 jaar

1227

6,7

65,0%

0,1%

> 10 jaar

661

3,6

35,0%

0,0%

1114

6,1

81,9%

0,1%

Ongeschoolde arbeiders en bedienden B Aut Altijd B All


210

1,1

15,4%

0,0%

Altijd

37

0,2

2,7%

0,0% 0,2%

Andere <=10 jaar

2656

14,5

90,6%

> 10 jaar

275

1,5

9,4%

0,0%

Altijd

0

0,0

0,0%

0,0%

1452548

88,0

100,0%

88,0%

<=10 jaar

26954

1,6

35,5%

1,6%

> 10 jaar

49032

3,0

64,5%

3,0%

<=10 jaar

60256

3,6

60,8%

3,6%

> 10 jaar

25030

1,5

25,2%

1,5%

Altijd

13862

0,8

14,0%

0,8%

<=10 jaar

19140

1,2

82,0%

1,2%

> 10 jaar

3623

0,2

15,5%

0,2%

Altijd

579

0,0

2,5%

0,0%

Totaal B Aut Altijd B All

EU-27

Andere

265

266

6. Bijlage II: Overkwalificatie Tabel 81: Conversion of ISCO-88 9 categories to 3 categories (Bron: OECD, 2007) ISCO-88↓

Recoding of jobs →

Lowskilled

Intermediate

Highskilled

(0: Armed Forces) 1: legislators, senior officials and managers

X

2: professionals

X

3: technician and associate professionals

X

4: clerks

X

5: service workers and shop and market sales workers

X

6: skilled agricultural and fishery workers

X

7: craft and related trades workers

X

8: plant and machinery operators and assemblers

X

9: elementary occupations

X

Tabel 82: Conversion from ISCED 7 categories to 3 categories (Bron: OECD, 2007) Level of studies↓

Recoding of level of studies →

Pre-primary education or preschool (starting at age 2 or 3) Primary education (starting at age 5, 6 or 7 and running for four to six years) Lower secondary education (running 2 to 6 years, with an average of three) Upper secondary education (running for 2 and 5 years) Post secondary non-tertiary education

Lowskilled

Intermediate

Skills or highly skilled

X X X X X

The first stage of tertiary education (university)

X

Second stage of tertiary education (university)

X

267

Tabel 83: Correspondence between ISCED education level and ISCO employment level (Bron: OECD, 2007) ISCO employment level Low skilled

Underqualified

Low skilled ISCED education level

Intermediate Skilled or highly skilled

Intermediate

Overqualified Overqualified

Skilled or highly skilled Underqualified Underqualified

Overqualified

Methodologie en haar beperkingen (Bron: OECD, 2007, p. 155-156) There are limitations to this approach, which stem first from the categories themselves. The attempt to achieve uniformity through the ISCO and ISCED classification systems can mask certain particularities associated with specific countries or periods of time: The content of diplomas of an apparently similar level in two different countries may differ, and within any given country, the value of a diploma may vary over time. Reporting bias can also affect the findings, and perhaps even more so in respect to the qualifications for a job, which are more readily subject to “over-estimation”. The matching of categories of educational levels and categories of qualifications (especially when they are highly aggregated), as noted in ILO recommendations (OECD, 2002), is arbitrary. The exact prerequisites for any given job are not examined (and may vary from one country to another). The existence of widely divergent standards for measuring the correspondence between education and job qualifications attests to the fact that the correspondence cannot be definitively pinned down. Lastly, in many cases the supply of skills as measured by education is not exhaustive: It corresponds to educational attainment at the time individuals complete their schooling, and excludes skills acquired outside the classroom (e.g. ongoing training, etc.). There is every reason to believe, then, that to calculate an over-qualification rate from a simple correspondence between education and job classification runs the risk of multiple biases. Observing gross rates of over-qualification is certainly not the best approach here.

268

A comparison between over-qualification rates among immigrants and the native-born faces an asymmetric bias from the implicit comparison of two different education systems. Lastly, the comparison of relative degrees of overqualification requires the assumption that these biases work in the same direction for all countries. The results of this approach to over-qualification must in all cases be interpreted with caution.

269

Tabel 84: Jobmatch van de totale beroepsbevolking naar studiedomein, nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd, gemiddelde voor 2007 & 2008, België OverAdequaat kwalificatie % % Algemeen vormende opleidingen B Aut Totaal 3,2% 43,4% B All <= 10 jaar 7,3% 44,7% > 10 jaar 6,3% 40,4% Totaal 6,6% 41,8% EU 27 <= 10 jaar 6,1% 40,9% > 10 jaar 2,7% 29,6% Altijd 3,4% 37,4% Totaal 4,4% 36,2% Andere <= 10 jaar 12,9% 45,6% > 10 jaar 8,0% 47,8% Altijd nb nb Totaal 11,8% 45,8% Lerarenopleiding en pedagogiek B Aut Totaal 11,5% 84,0% B All <= 10 jaar 23,0% 74,0% > 10 jaar 13,2% 82,0% Totaal 16,9% 78,9% EU 27 <= 10 jaar 19,9% 72,3% > 10 jaar 8,9% 78,8% Altijd nb nb Totaal 15,4% 75,9% Andere <= 10 jaar nb nb > 10 jaar nb nb Altijd ,0% ,0% Totaal Letteren & kunsten, vreemde talen B Aut Totaal 21,4% 68,1% B All <= 10 jaar 35,2% 57,7% > 10 jaar 20,1% 74,9% Totaal 25,7% 68,5% EU 27 <= 10 jaar 21,5% 70,6% > 10 jaar 19,8% 71,2% Altijd 13,4% 70,6% Totaal 19,8% 70,8% Andere <= 10 jaar 53,6% 35,5% > 10 jaar nb nb Altijd nb nb 270

Onderkwalificatie %

Totaal #

53,4%

675029

48,0% 53,3% 51,5%

22521 44955 67476

53,0% 67,7% 59,2% 59,4%

27032 21561 11112 59705

41,4% 44,2% nb 42,4%

24032 4831* 880*** 29743

4,6%

222326

3,0% 4,9% 4,2%

2668** 4351* 7019

7,8% 12,3% nb 8,7%

2716** 1282** 680*** 4677*

nb nb ,0%

932*** 61*** 0 993***

10,4%

168492

7,2% 5,0% 5,8%

3209* 5465 8674

7,9% 8,9% 16,1% 9,5%

8398 5137 2366** 15901

10,8% nb nb

2892** 693*** 33***

OverAdequaat OnderTotaal kwalificatie % kwalificatie # % % Totaal 47,6% 41,7% 10,7% 3618* Sociale en economische wetenschappen B Aut Totaal 21,1% 75,9% 3,1% 120432 B All <= 10 jaar 33,2% 61,2% 5,6% 3089* > 10 jaar 29,5% 69,3% 1,2% 5289 Totaal 30,9% 66,3% 2,8% 8378 EU 27 <= 10 jaar 24,0% 75,0% 1,0% 8127 > 10 jaar 15,6% 82,2% 2,2% 3405* Altijd 37,8% 62,2% ,0% 1314** Totaal 23,1% 75,6% 1,2% 12846 Andere <= 10 jaar 58,2% 40,4% 1,5% 2411** > 10 jaar nb nb nb 700*** Altijd nb nb nb 141*** Totaal 49,7% 47,2% 3,1% 3252* Handel, administratie, boekhouding, marketing, verzekeringen, secretariaat, kantoorwerk B Aut Totaal 26,0% 58,0% 16,0% 464434 B All <= 10 jaar 38,9% 47,4% 13,8% 6881 > 10 jaar 29,5% 50,6% 20,0% 14710 Totaal 32,5% 49,5% 18,0% 21591 EU 27 <= 10 jaar 28,9% 55,8% 15,3% 14094 > 10 jaar 23,0% 62,3% 14,7% 7282 Altijd 23,0% 56,3% 20,7% 7663 Totaal 25,9% 57,6% 16,6% 29038 Andere <= 10 jaar 54,8% 35,6% 9,6% 4683* > 10 jaar nb nb nb 987*** Altijd nb nb nb 214*** Totaal 50,9% 39,1% 10,0% 5884 Rechten, notariaat & criminologie B Aut Totaal 16,8% 82,0% 1,2% 59298 B All <= 10 jaar 25,5% 74,5% ,0% 1082** > 10 jaar 16,5% 80,5% 2,9% 2213** Totaal 19,5% 78,5% 2,0% 3295* EU 27 <= 10 jaar 17,6% 82,2% ,2% 4436* > 10 jaar 19,0% 81,0% ,0% 1496 Altijd nb nb nb 252*** Totaal 19,0% 80,9% ,2% 6184 Andere <= 10 jaar 64,8% 35,2% ,0% 1060** > 10 jaar nb nb nb 178*** Altijd ,0% ,0% ,0% 0 271

OverAdequaat OnderTotaal kwalificatie % kwalificatie # % % Totaal 60,6% 39,4% ,0% 1239** Natuurwetenschappen; levenswetenschappen; landbouwkunde en diergeneeskunde; wiskunde en statistiek B Aut Totaal 14,3% 71,6% 14,1% 179571 B All <= 10 jaar 37,6% 61,3% 1,1% 3699* > 10 jaar 21,5% 67,6% 10,9% 4908* Totaal 28,4% 64,9% 6,7% 8608 EU 27 <= 10 jaar 16,7% 77,8% 5,6% 9924 > 10 jaar 12,8% 79,7% 7,5% 3216* Altijd 19,8% 66,9% 13,3% 1101** Totaal 16,0% 77,3% 6,6% 14241 Andere <= 10 jaar 31,2% 64,1% 4,6% 3070* > 10 jaar nb nb nb 388*** Altijd nb nb nb 72*** Totaal 32,4% 63,6% 4,0% 3530* Computerwetenschappen & - gebruik B Aut <= 10 jaar ,0% ,0% ,0% 0 > 10 jaar ,0% ,0% ,0% 0 Totaal 13,2% 79,1% 7,7% 71536 B All <= 10 jaar 15,6% 73,7% 10,7% 1535* > 10 jaar 12,3% 82,4% 5,3% 2400** Altijd ,0% ,0% ,0% 0 Totaal 13,6% 79,0% 7,4% 3935* EU 27 <= 10 jaar 8,5% 86,7% 4,8% 2892** > 10 jaar nb nb nb 897*** Altijd nb nb nb 619*** Totaal 5,6% 82,4% 12,1% 4408* Andere <= 10 jaar 24,7% 65,7% 9,6% 1375** > 10 jaar nb nb nb 142*** Altijd nb nb nb 39*** Totaal 25,3% 63,9% 10,7% 1557** Technische wetenschappen en bouwkunde B Aut Totaal 10,1% 55,8% 34,1% 1031467 B All <= 10 jaar 15,0% 52,6% 32,4% 16020 > 10 jaar 11,1% 55,6% 33,3% 27390 Totaal 12,5% 54,5% 32,9% 43411 EU 27 <= 10 jaar 12,6% 56,5% 30,9% 25188 > 10 jaar 8,9% 50,7% 40,4% 17687 Altijd 8,8% 50,2% 41,0% 19553 Totaal 10,4% 52,9% 36,8% 62427 Andere 272

OverAdequaat OnderTotaal kwalificatie % kwalificatie # % % <= 10 jaar 22,4% 59,7% 17,9% 7776 > 10 jaar 12,3% 54,1% 33,6% 2605** Altijd 7,5% 66,7% 25,9% 1558** Totaal 18,2% 59,4% 22,4% 11939 Genees-, tandheel-, verpleegkunde, farmacie, kinesitherapie, logopedie B Aut Totaal 6,5% 80,4% 13,1% 272675 B All <= 10 jaar 15,5% 80,1% 4,5% 4849* > 10 jaar 8,6% 82,4% 9,0% 10404 Totaal 10,8% 81,7% 7,5% 15253 EU 27 <= 10 jaar 9,7% 85,5% 4,8% 6028 > 10 jaar 7,6% 79,4% 13,0% 2534** Altijd ,0% 93,5% 6,5% 2903** Totaal 6,8% 86,2% 7,0% 11466 Andere <= 10 jaar 40,3% 53,5% 6,2% 1587** > 10 jaar nb nb nb 782*** Altijd nb nb nb 53*** Totaal 32,0% 57,6% 10,4% 2422** Sociale diensten (sociaal assistent, orthopedagogie, kinderen jeugdzorg,…) B Aut Totaal 15,1% 64,7% 20,1% 108394 B All <= 10 jaar 18,7% 66,2% 15,1% 1556 > 10 jaar 22,8% 62,7% 14,4% 2479** Totaal 21,2% 64,1% 14,7% 4035* EU 27 <= 10 jaar 6,4% 84,2% 9,4% 1973** > 10 jaar nb nb nb 632*** Altijd 11,0% 49,0% 40,0% 1043** Totaal 10,0% 68,7% 21,2% 3648* Andere <= 10 jaar nb nb nb 223*** > 10 jaar ,0% ,0% ,0% 0 Altijd nb nb nb 76*** Totaal nb nb nb 299*** Dienstverlening B Aut Totaal 15,8% 59,4% 24,8% 267293 B All <= 10 jaar 15,1% 59,5% 25,4% 5605 > 10 jaar 18,9% 53,1% 28,0% 8377 Totaal 17,4% 55,7% 26,9% 13982 EU 27 <= 10 jaar 20,2% 52,2% 27,6% 7028 > 10 jaar 13,5% 57,7% 28,8% 5697 Altijd 14,1% 60,8% 25,1% 5143 Totaal 16,3% 56,4% 27,3% 17868 Andere <= 10 jaar 35,1% 43,0% 22,0% 3728* 273

Overkwalificatie % nb nb 30,7%

> 10 jaar Altijd Totaal Onbekend , NVT B Aut Totaal 20,7% B All <= 10 jaar nb > 10 jaar nb Totaal nb EU 27 <= 10 jaar nb > 10 jaar nb Altijd nb Totaal 11,0% Andere <= 10 jaar nb > 10 jaar ,0% Altijd ,0% Totaal nb

Adequaat %

Totaal #

nb nb 49,3%

Onderkwalificatie % nb nb 20,0%

51,9%

27,4%

11570

nb nb nb

nb nb nb

422*** 304*** 726***

nb nb nb 56,3%

nb nb bn 32,7%

730*** 258*** 84*** 1073**

nb ,0% ,0% nb

nb ,0% ,0% nb

365*** 0 0 365***

899*** 216*** 4843*


274

Tabel 85: Jobmatch van de totale beroepsbevolking naar sector, nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd, gemiddelde voor 2007 & 2008, België OverAdequaat kwalificatie % % Landbouw, jacht, bosbouw en visserij B Aut Totaal 11,2% 48,6% B All <= 10 jaar 15,2% 23,6% > 10 jaar 23,3% 30,9% Totaal 19,7% 27,6% EU 27 <= 10 jaar nb nb > 10 jaar nb nb Altijd nb nb Totaal 9,5% 33,5% Andere <= 10 jaar 20,7% 35,3% > 10 jaar nb nb Altijd ,0% ,0% Totaal 19,3% 27,7% Industrie en energie B Aut Totaal 11,8% 55,7% B All <= 10 jaar 15,1% 47,4% > 10 jaar 11,0% 46,9% Totaal 12,6% 47,1% EU 27 <= 10 jaar 13,8% 58,4% > 10 jaar 6,9% 43,7% Altijd 7,7% 51,2% Totaal 10,1% 52,1% Andere <= 10 jaar 20,1% 47,1% > 10 jaar 14,6% 47,2% Altijd nb nb Totaal 18,4% 47,4% Bouwnijverheid B Aut Totaal 7,8% 49,7% B All <= 10 jaar 14,0% 35,7% > 10 jaar 8,0% 40,7% Totaal 10,3% 38,8% EU 27 <= 10 jaar 7,0% 40,2% > 10 jaar 1,5% 32,4% Altijd 5,4% 47,2% Totaal 5,1% 39,3% Andere <= 10 jaar 22,1% 40,6% > 10 jaar 7,5% 41,9% Altijd nb nb

Onderkwalificatie %

Totaal #

40,2%

70983

61,3% 45,8% 52,7%

1248** 1554** 2802**

nb nb nb 56,9%

997*** 533*** 88*** 1618**

44,0% nb ,0% 53,0%

1454** 400*** 0 1855**

32,5%

665665

37,5% 42,1% 40,3%

13515 20972 34486

27,8% 49,4% 41,1% 37,8%

18908 12564 13419 44892

32,8% 38,2% nb 34,3%

9723 2307** 568*** 12597

42,6%

260580

50,4% 51,3% 50,9%

4882 7769 12652

52,8% 66,0% 47,4% 55,6%

14506 8417 5646 28569

37,2% 50,6% nb

4416* 1082** 767*** 275

Overkwalificatie % Totaal 17,2% Handel, horeca, vervoer, opslag B Aut Totaal 12,2% B All <= 10 jaar 17,7% > 10 jaar 13,1% Totaal 14,9% EU 27 <= 10 jaar 12,7% > 10 jaar 8,8% Altijd 10,1% Totaal 10,8% Andere <= 10 jaar 25,4% > 10 jaar 13,4% Altijd 8,3% Totaal 22,5% Financiële activiteiten B Aut Totaal 33,4% B All <= 10 jaar 20,5% > 10 jaar 24,2% Totaal 23,1% EU 27 <= 10 jaar 35,6% > 10 jaar 24,9% Altijd 22,9% Totaal 30,2% Andere <= 10 jaar nb > 10 jaar nb Altijd nb Totaal 43,7%

276

Adequaat %


Totaal #

50,7%

37,2%

878103

43,7% 42,8% 43,2%

38,6% 44,1% 42,0%

24696 39304 64000

47,4% 44,5% 44,9% 45,8%

39,9% 46,7% 45,0% 43,4%

27454 20883 16454 64791

37,4% 44,8% 54,6% 39,5%

37,3% 41,8% 37,1% 37,9%

20864 3979* 1591** 26434

53,4%

13,2%

155767

62,3% 62,6% 62,5%

17,2% 13,2% 14,4%

1735** 3953* 5689

58,5% 45,6% 60,3% 56,5%

5,8% 29,5% 16,8% 13,3%

3159* 1140** 1498** 5797

nb nb nb 53,5%

nb nb nb 2,8%

924*** 144*** 54*** 1122

42,8% en communicatie

6265

Andere diensten B Aut Totaal 11,2% B All <= 10 jaar 17,8% > 10 jaar 13,7% Totaal 15,1% EU 27 <= 10 jaar 16,4% > 10 jaar 13,1% Altijd 13,3% Totaal 14,9% Andere <= 10 jaar 27,8% > 10 jaar 18,9% Altijd nb Totaal 25,4%

69,2%

19,6%

1737459

65,5% 65,7% 65,6%

16,7% 20,6% 19,3%

34700 68463 103162

70,1% 64,7% 63,0% 67,4%

13,4% 22,3% 23,7% 17,7%

60948 31884 19413 112246

56,7% 66,5% nb 59,2%

15,5% 14,6% nb 15,4%

23765 5667 773*** 30205


Tabel 86: Jobmatch van de hooggeschoolde beroepsbevolking naar sector, nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd, gemiddelde voor 2007 & 2008, België OverAdequaat kwalificatie % % Landbouw, jacht, bosbouw en visserij B Aut Totaal 72,6% 27,4% B All <= 10 jaar nb nb > 10 jaar nb nb Totaal nb nb EU 27 <= 10 jaar nb nb > 10 jaar nb nb Altijd ,0% ,0% Totaal nb nb Andere <= 10 jaar nb nb > 10 jaar nb nb Altijd ,0% ,0% Totaal nb nb Industrie en energie B Aut Totaal 28,0% 72,0% B All <= 10 jaar 42,9% 57,1% > 10 jaar 34,2% 65,8% Totaal 37,5% 62,5% EU 27 <= 10 jaar 25,1% 74,9% > 10 jaar 17,6% 82,4% Altijd 28,6% 71,4%

Onderkwalificatie %

Totaal #

-

10166

-

273*** 386*** 659***

-

219*** 120*** 0 339***

-

273*** 57*** 0 330***

-

185689

-

3217* 5321 8538

-

8341 2863** 2350** 277


Adequaat %

Totaal 75,9% Andere <= 10 jaar 51,9% 48,1% > 10 jaar nb nb Altijd ,0% ,0% Totaal 51,4% 48,6% Bouwnijverheid B Aut Totaal 34,4% 65,6% B All <= 10 jaar nb nb > 10 jaar nb nb Totaal 59,1% 40,9% EU 27 <= 10 jaar 25,5% 74,5% > 10 jaar nb nb Altijd nb nb Totaal 23,5% 76,5% Andere <= 10 jaar nb nb > 10 jaar nb nb Altijd nb nb Totaal nb nb Handel, horeca, vervoer, opslag en communicatie B Aut Totaal 38,3% 61,7% B All <= 10 jaar 57,1% 42,9% > 10 jaar 40,3% 59,7% Totaal 46,8% 53,2% EU 27 <= 10 jaar 34,1% 65,9% > 10 jaar 29,8% 70,2% Altijd 41,5% 58,5% Totaal 34,4% 65,6% Andere <= 10 jaar 72,1% 27,9% > 10 jaar nb nb Altijd nb nb Totaal 67,2% 32,8% Financiële activiteiten B Aut Totaal 49,3% 50,7% B All <= 10 jaar 29,7% 70,3% > 10 jaar 39,7% 60,3% Totaal 36,3% 63,7% EU 27 <= 10 jaar 42,1% 57,9% > 10 jaar nb nb Altijd nb nb Totaal 43,8% 56,2% 278

Onderkwalificatie % -

Totaal #

-

2650** 374*** 0 3024*

-

36250

-

585*** 862*** 1447**

-

1767** 466*** 693*** 2926**

-

766*** 82*** 94*** 942***

-

183418

-

5388 8526 13914

-

7476 4002* 2862** 14339

-

5449 926*** 204*** 6580

-

104064

-

1198** 2319** 3516*

-

2671** 666*** 664*** 4001

13554

Overkwalificatie % Andere <= 10 jaar nb > 10 jaar nb Altijd nb Totaal 48,8% Andere diensten B Aut Totaal 13,1% B All <= 10 jaar 22,9% > 10 jaar 17,4% Totaal 19,2% EU 27 <= 10 jaar 18,1% > 10 jaar 15,4% Altijd 17,2% Totaal 17,3% Andere <= 10 jaar 42,1% > 10 jaar 24,5% Altijd nb Totaal 38,1%

Adequaat %

Onderkwalificatie %

Totaal #

nb nb nb 51,2%

-

854*** 99*** 54*** 1006**

86,9%

-

928656

77,1% 82,6% 80,8%

-

16112 31393 47505

81,9% 84,6% 82,8% 82,7%

-

39555 16913 7293 63761

57,9% 75,5% nb 61,9%

-

9058 2086** 226*** 11370


279

Tabel 87: Jobmatch van de totale beroepsbevolking naar beroepsstatuut, nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd, gemiddelde voor 2007 & 2008, België Overkwalificatie % Arbeider - private sector B Aut Totaal 13,1% B All <= 10 jaar 21,4% > 10 jaar 14,9% Totaal 17,6% EU 27 <= 10 jaar 15,9% > 10 jaar 10,7% Altijd 9,9% Totaal 12,6% Andere <= 10 jaar 28,2% > 10 jaar 17,4% Altijd 6,3% Totaal 25,5% Bediende - private sector B Aut Totaal 15,7% B All <= 10 jaar 17,0% > 10 jaar 16,9% Totaal 17,0% EU 27 <= 10 jaar 15,9% > 10 jaar 9,6% Altijd 13,1% Totaal 13,7% Andere <= 10 jaar 26,1% > 10 jaar 16,2% Altijd nb Totaal 23,6% Openbare sector B Aut Totaal 9,5% B All <= 10 jaar 17,6% > 10 jaar 10,0% Totaal 12,6% EU 27 <= 10 jaar 16,9% > 10 jaar 14,4% Altijd 11,7% Totaal 15,5% Andere <= 10 jaar 28,1% > 10 jaar 28,2% Altijd nb 280

Adequaat %

Onderkwalificatie %

Totaal #

51,8%

35,2%

971898

46,7% 45,6% 46,1%

31,9% 39,5% 36,4%

33887 49264 83151

48,8% 39,4% 51,7% 46,5%

35,3% 49,9% 38,4% 40,9%

31439 24697 20736 76871

42,7% 47,2% 57,3% 44,1%

29,1% 35,4% 36,4% 30,4%

35734 6562 2206** 44502

61,7%

22,6%

1398083

57,5% 57,4% 57,4%

25,4% 25,7% 25,6%

22699 45208 67907

65,5% 60,2% 56,5% 62,0%

18,6% 30,1% 30,4% 24,3%

46002 23109 21596 90707

58,4% 66,5% nb 60,3%

15,5% 17,4% nb 16,1%

14301 3107* 799*** 18207

69,3%

21,1%

872627

64,6% 69,3% 67,7%

17,8% 20,7% 19,7%

13622 26283 39905

71,7% 68,2% 66,6% 70,0%

11,4% 17,4% 21,8% 14,5%

24684 13066 5295 43046

62,8% 55,6% nb

9,0% 16,2% nb

4969* 1352** 262***

Totaal Zelfstandige B Aut Totaal B All <= 10 jaar > 10 jaar Totaal EU 27 <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Totaal Andere <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Totaal Helper B Aut Totaal B All <= 10 jaar > 10 jaar Totaal EU 27 <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Totaal Andere <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Totaal


Adequaat %

Totaal #

62,6%


4,9%

56,7%

38,4%

480994

2,7% 4,7% 4,0%

51,0% 53,5% 52,7%

46,3% 41,8% 43,3%

9800 19233 29033

7,1% 3,6% 4,5% 5,5%

49,1% 43,0% 40,6% 45,6%

43,8% 53,4% 54,9% 48,9%

22318 13871 8331 44520

4,1% 3,2% nb 3,9%

35,0% 47,9% nb 39,2%

61,0% 48,9% nb 56,9%

5264 2423** 446*** 8133

16,1%

47,7%

36,1%

44955

nb 10,4% 9,3%

nb 43,5% 44,1%

nb 46,1% 46,6%

769*** 2028** 2797**

18,3% nb nb 13,8%

42,0% nb nb 46,5%

39,7% nb nb 39,7%

1529** 679*** 561*** 2768**

nb nb nb 9,9%

nb nb nb 19,1%

nb nb nb 71,0%

878*** 135*** 40*** 1054**

6583


281

Tabel 88: Jobmatch van de hooggeschoolde beroepsbevolking naar beroepsstatuut, nationaliteit(sgroep) en verblijfstijd, gemiddelde voor 2007 & 2008, België Overkwalificatie % Arbeider - private sector B Aut Totaal 66,8% B All <= 10 jaar 91,8% > 10 jaar 82,5% Totaal 88,0% EU 27 <= 10 jaar 70,9% > 10 jaar nb Altijd nb Totaal 78,1% Andere <= 10 jaar 94,0% > 10 jaar nb Altijd nb Totaal 92,5% Bediende - private sector B Aut Totaal 27,7% B All <= 10 jaar 31,9% > 10 jaar 31,0% Totaal 31,3% EU 27 <= 10 jaar 23,1% > 10 jaar 18,3% Altijd 28,8% Totaal 23,1% Andere <= 10 jaar 35,5% > 10 jaar 32,3% Altijd nb Totaal 34,8% Openbare sector B Aut Totaal 12,4% B All <= 10 jaar 20,7% > 10 jaar 14,0% Totaal 16,2% EU 27 <= 10 jaar 19,8% > 10 jaar 17,1% Altijd 16,0% Totaal 18,7% Andere <= 10 jaar 48,8% > 10 jaar nb 282

Adequaat %

Onderkwalificatie %

Totaal #

33,2%

-

37957

8,2% 17,5% 12,0%

-

4118* 2908** 7025

29,1% nb nb 21,9%

-

2112** 903*** 429*** 3444*

6,0% nb nb 7,5%

-

6029 739*** 76*** 6844

72,3%

-

742298

68,1% 69,0% 68,7%

-

11405 22629 34033

76,9% 81,7% 71,2% 76,9%

-

29762 10474 9080 49316

64,5% 67,7% nb 65,2%

-

9579 1445** 273*** 11297

87,6%

-

455107

79,3% 86,0% 83,8%

-

6831 13845 20676

80,2% 82,9% 84,0% 81,3%

-

18707 8739 2546** 29992

51,2% nb

-

2059** 513***

Altijd Totaal Zelfstandige B Aut Totaal B All <= 10 jaar > 10 jaar Totaal EU 27 <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Totaal Andere <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Totaal Helper B Aut Totaal B All <= 10 jaar > 10 jaar Totaal EU 27 <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Totaal Andere <= 10 jaar > 10 jaar Altijd Totaal

Overkwalificatie % nb 44,9%

Adequaat %

Totaal #

nb 55,1%

Onderkwalificatie % -

10,3%

89,7%

-

203142

6,2% 8,6% 7,8%

93,8% 91,4% 92,2%

-

4243* 9094 13337

12,6% 8,7% 10,2% 11,1%

87,4% 91,3% 89,8% 88,9%

-

9019 4788* 1807** 15614

16,3% nb nb 11,2%

83,7% nb nb 88,8%

-

1312** 892*** 202*** 2407**

69,6%

30,4%

-

9740

24,2% 54,8% 44,2%

75,8% 45,2% 55,8%

-

175*** 332*** 507***

58,6% 49,6% ,0% 56,5%

41,4% 50,4% ,0% 43,5%

-

429*** 127*** 0 556***

100,0% 100,0% ,0% 100,0%

,0% ,0% ,0% ,0%

-

71*** 34*** 0 105***

27*** 2599**


283

284

7. Bijlage III: Beknopte bibliografie Allen, J., van der Velden R.(2001), Educational mismatches versus skill mismatches: effects on wages, job satisfaction and on-the-job search, Oxford Economic Papers, 53 (3), 434-452. Battu, H., Sloane, P, (2003), Educational mismatch and ethnic minorities in England and Wales, in Büchel, F., de Grip, A., Mertens, A., (ed.), (2003), Overeducation in Europe: current issues in theory and policy, Edward Elgar Publishing, Cheltenham UK. Borghans L., de Grip A., (2000), The Overeducated Worker? The Economics of Skill Utilization, Edward Elgar Publishers, Cheltenham. Büchel, F., de Grip, A., Mertens, A., (ed.), (2003), Overeducation in Europe: current issues in theory and policy, Edward Elgar Publishing, Cheltenham UK. Dekker, R., de Grip, A., en Heijke, H., (2002), The effects of training and overeducation on career mobility in a sequential labour market. International Journal of Manpower, 23 (2), 106-136. Geets, J., (2009), Arbeidsmarktpositie van (hoog)geschoolde immigranten: een literatuurstudie van theorie en empirie, Steunpunt Gelijkekansenbeleid, Antwerpen. Hartung, A., Neels K., (2009), Destination manual worker or clerk? Ethnic differences in the transition from scjool to work, Journal of Applied Social Science Studies. Humblet, S., (2007), Horizontale mismatch op de arbeidsmarkt: literatuurstudie, Steunpunt Studie en Schoolloopbanen, Universiteit Antwerpen. Humblet, S., (2008), Hoe meet men horizontale mismatch? Een verkennende illustratie op basis van SONAR-gegevens, Steunpunt Studie en Sschoolloopbanen, Universiteit Antwerpen. Kler, P., (2006), Graduate overeducation and it effects among recently arrived immigrants to Australia: a longitudinal survey, International Migration vol. 44 (5), p. 93-128 Mortelmans D., (2010), Logitische regressie, Acco, Leuven. Neels, K., (2000), Education and the transition to employment: young Turkish end Maroccan adults in Belgium. Neels, K., Stoop, R., (2000), Reassessing the ethnic gap: employment of younger Turks and Moroccans in Belgium.

285

OECD, (2007), International Migration Outlook, Annual Report. Okkerse L. & Termote A., (2004), Hoe vreemd is vreemd op de arbeidsmarkt? Over de allochtone arbeidskrachten in België Oosterbeek, H. (1995). Choosing the optimum mix of duration and effort in education. Economics of Education Review, 14 , 253-263. Oreopoulos, P., (2009), Why do skilled immigrants struggle in the labor market? A field experiment with six thousand resumes, NBER working paper n° 15036, June 2009, p. 33 Sloane, (2003), Much ado about nothing? What does the overeducation literature really tell us?, in Büchel, F., de Grip, A., Mertens, A., (ed.), (2003), Overeducation in Europe: current issues in theory and policy, Edward Elgar Publishing, Cheltenham UK. Timmerman, C., (1999), Onderwijs maakt het verschil, Socio-culturele praxis en etniciteitsbeleving bij Turkse jonge vrouwen, Acco. Van den Cruyce, B., (2005), De ondergebruikte arbeidsreserve vreemdelingen in België, Kwartaalschrift Economie, Nummer 2.

van

Verhaest, D., (2006), Over-education in the Labour Market , Doctoral Dissertation, Ghent University, Faculty of Economics and Business Administration, 2006. Verhaest, D., (2006), ‘Overscholing: statistische fictie of realiteit?', Over.Werk , 16 (4), p. 112-116. Verhaest, D. & Omey, E. (2006), ‘The impact of over-education and its measurement', Social Indicators Research , 77 (3), p. 419-448. Verhaest, D., Omey, E., (2006), Measuring the incidence of over- and undereducation In : Quality and quantity – International Journal of methodology, 40 (5), p. 783-803 Verhaest, D., Omey, E., (2008), Objective overeducation and worker well-being: a shadow price approach, Workingpaper UGent, D/2008/7012/23. Wolbers, M.H.J. (1998), Diploma-inflatie en verdringing op de arbeidsmarkt. Een studie naar ontwikkelingen in de opbrengsten van diploma’s in Nederland, ICS dissertatiereeks nr. 50, Thesis Publishers, Amsterdam. Wolbers, M.H.J.,(2003), ‘Mismatches’ tussen opleidingrichting en beroep onder schoolverlaters, Mens en Maatschappij, Jaargang 78 nr. 3

286

Wolbers, M.H.J., (2008), Blijvende gevolgen van een slechte start? Het effect van tijdelijk werk en overscholing bij arbeidsmarktintrede op de latere arbeidsmarktsituatie van individuen in Nederland.

287

288

Steunpunt Gelijkekansenbeleid consortium UA en UHasselt 2010

Recommend Documents