TWEE Figuur 2
2.6 Aannames van het model
Met het model willen we onderzoeken hoe veerkrachtig de verschillende arbeidsmarkten binnen Nederland zijn voor verschillende soorten potentiële schokken. De mogelijkheden die de regionale sectorstructuur biedt voor sectoroverstijgende arbeidsmobiliteit en de mogelijkheden die de ontsluiting van de regio biedt om ook in andere regio’s een baan te vinden, staan hierbij
TWEE TWEE
centraal. Dit heeft wel als consequentie dat andere factoren die van invloed kunnen zijn op de veerkracht van regionale arbeidsmarkten, buiten beschouwing blijven. Zoals elk model is ook het in dit rapport gehanteerde veerkrachtmodel een versimpelde weergave van de werkelijkheid. Het model is gebaseerd op een aantal aannames. In deze paragraaf beschrijven we de drie belangrijkste aannames kort.
In de eerste plaats veronderstellen we dat het aantal potentiële banen in gerelateerde sectoren dat beschikbaar is na de schok, een indicatie geeft van de kans dat iemand een nieuwe baan vindt. We houden echter geen rekening met de mogelijke concurrentie tussen ontslagen werknemers om dezelfde banen, en daarmee met de kans dat iemand ook daadwerkelijk wordt aangenomen. Het is daarom niet mogelijk om aan te geven in welke mate de werkloosheid in een regio na een schok zal stijgen; we kunnen alleen aangeven dat de kans op een toename van de werkloosheid in sommige regio’s groter is doordat daar voor de ontslagen
werknemers minder alternatieve banen beschikbaar zijn. Van de vier dimensies van regionale veerkracht die Martin (2012) onderscheidt – weerstand, herstel, heroriëntatie en vernieuwing –, beperkt ons model zich hierdoor tot de eerste twee. We inventariseren de mogelijkheden voor herstel van een schok. Hoewel ons model er wel vanuit gaat dat de mogelijkheden voor herstel afhankelijk zijn van de mate waarin de werknemers anders over sectoren en regio’s worden verdeeld, bekijken we niet hoe deze verdeling er na de schok uiteindelijk uit ziet. Dit laatste is namelijk alleen mogelijk als we ook bepalen wie welke baan krijgt. Hoewel het technisch gezien mogelijk is het model hierop uit te breiden, vereist dit vele additionele aannames en resulteert een veel complexer model. Die grotere complexiteit maakt het vervolgens minder makkelijk om te zien hoe de regionale verschillen in sectorsamenstelling en ontsluiting van regio’s van invloed zijn op de veerkracht van regio’s bij verschillende soorten schokken.
De tweede aanname waarop het model is gebaseerd, is dat alle bedrijven op dezelfde wijze op een schok reageren, namelijk door werknemers te ontslaan. In werkelijkheid zijn er veel andere manieren waarop bedrijven kunnen reageren, zoals loonverlaging of regelingen voor deeltijd-WW. Hoewel bedrijven bij een daadwerkelijke schok waarschijnlijk verschillend reageren, is het voor het doel van deze studie handig om te veronderstellen dat de bedrijven in alle sectoren en regio’s in dezelfde mate overgaan tot ontslag. Dit biedt ons de mogelijkheid om de effecten van de schok tussen sectoren en regio’s te vergelijken en vooral inzicht te
verkrijgen inde verschillen in de skill-gerelateerdheid van sectoren en de mogelijkheden voor pendel tussen regio’s. Tot slot veronderstellen we dat de werknemers hun gedrag na een schok niet wijzigen. De empirische gegevens die we gebruiken om in te schatten wat de mogelijkheden voor intersectorale en interregionale arbeidsmobiliteit zijn, zijn gebaseerd op arbeidsstromen die plaatsvonden zonder dat er sprake was van een schok. Hetzelfde geldt voor de gegevens in hoofdstuk 1, die aangeven hoe waarschijnlijk het is dat ontslagen werknemers verhuizen, gaan pendelen of een baan in een andere sector zoeken. Door een schok verliezen binnen een korte periode veel mensen tegelijkertijd hun baan. Hierdoor zijn zij mogelijk eerder bereid te verhuizen naar een andere regio of bijvoorbeeld een baan op een lager niveau te accepteren. Hiernaast kunnen mensen besluiten zich te laten omscholen voordat ze op zoek gaan naar een nieuwe baan. Om de complexiteit van het model niet onnodig te vergroten houden we in het model geen rekening met deze gedragswijzigingen. Overigens kan zelfs worden verondersteld dat, sinds het uitbreken van de crisis halverwege 2008, de mogelijkheden voor interregionale en intersectorale arbeidsmobiliteit eerder zijn af- dan toegenomen. Door de ontstane situatie op de huizenmarkt zijn de mogelijkheden om op korte termijn een woning te verkopen en dus te verhuizen alleen maar kleiner geworden. Bovendien zijn de mogelijkheden voor intersectorale arbeidsmobiliteit ook afgenomen doordat een geringer aantal vacatures beschikbaar is.
TWEE
Noten
1 Onder andere sectorsamenstelling, ondernemerschap, innovatief vermogen van bedrijven, de kennis en vaardigheden van werknemers, instituties maar ook politieke keuzes.
2 We beperken ons hierbij tot de baanmogelijkheden van mensen die door de schok hun baan zijn kwijtgeraakt. Structurele werkloosheid laten we buiten beschouwing omdat hier vaak andere oorzaken aan ten grondslag liggen en deze niet wordt veroorzaakt door een schok.
3 Een vereiste daarbij is wel dat de gerelateerde sectoren in verschillende mate door de schok worden getroffen. De links via de bedrijfskolom moeten niet te groot zijn. Ook moeten de sectoren zich in verschillende groeifasen bevinden. Diodato en Weterings (2012) tonen echter aan dat de gerelateerdheid van sectoren binnen de bedrijfskolom niet volledig samenvalt met gerelateerdheid in kennis en vaardigheden, zelfs niet op een hoger aggregatieniveau (2-digit standaardbedrijfsindeling).
4 Dit betekent ook dat de veerkrachtindicator alleen aangeeft hoeveel potentiële banen er beschikbaar zijn in gerelateerde sectoren binnen pendelafstand per ontslagen werknemer en niet wat de mogelijke verschillen zijn in de kosten van herstel tussen gemeenten. De hoogte van de kosten van de (tijdelijke) werkloosheid hangt namelijk niet alleen af van de duur van werkloosheid, maar ook van het aantal mensen dat hun baan kwijtraakt. Zelfs als ontslagen werknemers maar kortstondig werkloos zijn, kan dit toch gepaard gaan met hoge kosten, namelijk als er veel werknemers tegelijk hun baan verliezen.
5 Dit zijn alle sectoren op 4-digit niveau volgens de
standaardbedrijfsindeling uit 1993 (versie 2002) waar tussen 2001 en 2004 gemiddeld meer dan 250 banen waren. 6 Als iemand werkt voor een bedrijf met meerdere
vestigingen, dan is het niet bekend bij welke vestiging deze persoon werkt. Het CBS wijst personen dan toe aan vestigingen vanuit het principe dat mensen zullen werken bij de vestiging die het dichtst bij hun woongemeente ligt. Dit kan leiden tot een onderschatting van de daadwerkelijke woon-werkafstand. Het voordeel van de gegevens uit het SSB-bestand is echter dat dit populatiegegevens zijn. Alle andere gegevens over woon-werkafstanden zijn gebaseerd op enquêtes, wat ook kan leiden tot een bias.