Op basis van voorgaande bivariate analyses kregen we reeds een algemeen beeld van de belang-rijkste samenhangen. In dit deel trachten we bovenstaande bevindingen te verfijnen in een mul-tivariaat model. Als afhankelijke variabele gebruiken we de Princalsschaal voor temporele flexibiliteit. Als onafhankelijke variabelen voeren we de verschillende achtergrondvariabelen, de jobkenmerken en een samengestelde maat voor tijdsoevereiniteit in. Om de relatie tussen de on-afhankelijke variabelen en temporele flexibiliteit na te gaan, maken we gebruik van de ANOVA-analyse (MCA). Bij de bespreking van de gegevens hierna, maken we gebruik van de gemiddel-de score op gemiddel-de Princalsschaal. De gemidgemiddel-delgemiddel-de scores worgemiddel-den telkens bruto (ongecontroleerd voor de effecten van andere variabelen in het model) en netto (gecontroleerd voor de andere onafhankelijke variabelen) weergegeven.
In de eerste plaats onderzoeken we de invloed van de jobkenmerken. Elke functie heeft namelijk een aantal specifieke kenmerken die nauw verbonden zijn met de aard van de job. Op basis van voorgaande resultaten verwachten we dat een aantal van deze jobkenmerken vrij sterk samen-hangt met flexibiliteit. Indien we de parameters voltijds/deeltijds, tijdelijke versus vaste arbeid, sector en aard van tewerkstelling simultaan invoegen in een model, merken we dat de eerste drie factoren niet significant samenhangen met temporele flexibiliteit. Tussen de aard van te-werkstelling en het werken op afwijkende werktijden bestaat wel een significant verband. Door-dat de vraag naar het statuut (vast/tijdelijk) enkel geldt voor de loontrekkenden worden de zelfstandigen niet opgenomen in dit model. Door het ontbreken van de zelfstandigen valt onder meer het verband met de sector van tewerkstelling weg. Vermits de invloed van het al dan niet tijdelijk werken niet significant is, herschatten we hetzelfde model maar ditmaal zonder de factor tijdelijke arbeid (en dus inclusief de zelfstandigen).
De resultaten van de ANOVA-analyse zonder tijdelijke arbeid bevestigen de samenhang tussen bepaalde jobkenmerken en temporele flexibiliteit. Alledrie de factoren blijken significant te zijn (zie tabel 4.21). We merken op dat, indien we statistisch controleren voor de sector en aard van tewerkstelling, de voltijds werkenden lager scoren op de flexibiliteitsschaal, en dus gemiddeld meer werken op afwijkende tijden dan de deeltijdse werkers. De sector van tewerkstelling is
be-TEMPORELE FLEXIBILITEIT
langrijk voor het verklaren van flexibiliteit in die zin dat zelfstandigen veel flexibeler zijn dan personen uit de andere sectoren. Gecontroleerd voor sector van tewerkstelling en deeltijds werk, merken we dat vooral de gemiddelde score van de leiders/verkopers toeneemt – wat wijst op minder flexibiliteit – en die van het dienstpersoneel en de sociale beroepen nog afneemt. De toe-name van de flexibiliteitsscore van de leiders/verkopers is waarschijnlijk te wijten aan de con-trole voor de sector, de zelfstandigen zijn in deze groep immers sterk vertegenwoordigd. De afname van de score van de laatste twee groepen is vermoedelijk te wijten aan de controle voor deeltijds/voltijds werk. In deze sectoren werken immers veel deeltijdse arbeidskrachten. Indien we de Beta-waarden bekijken, merken we dat sector en aard van tewerkstelling ongeveer een even sterk effect hebben op temporele flexibiliteit. Het feit dat iemand tewerkgesteld is als loon-trekkende of zelfstandige en het beroep waarin men terechtkomt, blijken van doorslaggevend belang te zijn of men al dan niet op onregelmatige of afwijkende tijdstippen werkt. De totale ver-klaarde variantie van dit model is bijna 11%.
Tabel 4.21
Multiple Classificatie-Analyse van temporele flexibiliteit naar arbeidssituatie (18 tot 64 jarigen) – TOR’99
Ongecontr. Eta Gecontr. Beta
Sector Overheid ,03 ,22 ,12 ,21*
Privé-sector ,10 ,05
Zelfstandigen -,60 -,55
Arbeidsstatuut Voltijds -,02 ,03 -,04 ,08*
Deeltijds ,05 ,15
Aard tewerkstelling Arbeiders ,14 ,26 ,15 ,26*
Bedienden ,35 ,32
Indien we het interactie-effect tussen de aard en de sector van tewerkstelling in het model invoe-ren, valt het op dat arbeiders en bedienden die bij de overheid tewerkgesteld zijn een gunstigere positie innemen op de flexibiliteitsschaal dan zij die in de privé-sector worden tewerkgesteld.
Dezelfde tendens is zeer opvallend aanwezig bij de sociale beroepen. De personen die in een
Dat de zelfstandigen het meest geflexibiliseerd zijn in elke beroepscategorie wekt geen verba-zing. In tegenstelling tot de arbeiders, bedienden en sociale beroepen zien we dat de leiders/ver-kopers en het dienstpersoneel die voor de overheid werken veel vaker op afwijkende en onregelmatige tijdstippen tewerkgesteld zijn dan in de privé-sector. Vooral bij het dienstperso-neel is deze polarisatie sterk zichtbaar; het dienstpersodienstperso-neel dat voor de overheid werkt, heeft een gemiddelde score van -,66 terwijl het dienstpersoneel in de privé-sector een gemiddelde score heeft van ,07. Betreffende het interactie-effect tussen deeltijds/voltijds en aard van tewerkstelling kunnen we opmerken dat bij de arbeiders, de leiders/verkopers en de sociale beroepen de deeltijds werkenden meer werken op afwijkende tijdstippen dan de voltijds werkenden, bij de overige twee beroepsgroepen is deze tendens omgekeerd.
We weerhouden de drie significante jobkenmerken en voegen daarbij een aantal relevante ach-tergrondvariabelen (zie tabel 4.22). De factoren leeftijd en het hebben van kinderen blijken, na controle voor de overige variabelen, niet significant samen te hangen met temporele flexibiliteit.
Ook het effect van al dan niet voltijds werken blijkt niet meer significant na controle voor de ach-tergrondvariabelen. Dit is verklaarbaar door het feit dat het bijna uitsluitend vrouwen zijn die deeltijds werken. In voorgaande bivariate analyses zagen we dat geslacht geen zelfstandig effect had op flexibiliteit. Indien we geslacht controleren voor de andere belangrijke achtergrondvaria-belen blijkt deze factor wel significant te zijn. Mannen werken meer op afwijkende tijdstippen dan vrouwen. Dit is enigszins onverwacht, we zouden verwachten dat vrouwen, die meer in de sociale en dienstensector tewerkgesteld zijn, vaker met temporele flexibiliteit te maken krijgen.
We merken echter op dat er twee significantie interactie-effecten zijn met geslacht. Indien we deze als interactietermen in het model invoeren (en controleren voor de overige variabelen) ko-men we tot de opmerkelijke vaststelling dat, ondanks het feit dat vrouwen meer tewerkgesteld zijn in de dienstensector en in de sociale sector, ze relatief weinig flexibiliteit kennen in die jobs.
Mannelijke bedienden scoren met ,09 opmerkelijk slechter op de schaal voor flexibiliteit dan de vrouwen (,51), beide groepen scoren uiteraard wel positief. Het interactie-effect tussen geslacht en aard van tewerkstelling is het meest frappant bij het dienstverlenend personeel, de mannen hebben een sterk negatieve score (-1,02) wat op veel temporele flexibiliteit wijst, de vrouwen sco-ren boven het nulpunt (,18). Ook bij de sociale beroepen vinden we dezelfde tendens (-,40 voor mannen versus -,27 voor vrouwen).
TEMPORELE FLEXIBILITEIT
Tabel 4.22
Multiple Classificatie-Analyse van temporele flexibiliteit naar arbeidssituatie en achtergrondkenmerken (18 tot 64 jarigen) – TOR’99
Ongecontr. Eta Gecontr. Beta
Sector Overheid ,01 ,21 ,12 ,19*
Privé-sector ,11 ,06
Zelfstandigen -,53 -,50
Aard tewerkstelling Arbeiders ,15 ,25 ,25 ,29*
Bedienden ,35 ,28
Leiders/verkopers -,24 -,11
Dienstpersoneel -,33 -,38
Sociale professies -,20 -,41
Arbeidsstatuut Voltijds -,01 ,04 -,01 ,04
Deeltijds ,08 ,08
Geslacht Man -,03 ,04 -,12 ,15*
Vrouw ,05 ,18
Leeftijd 16-24 ,02 ,04 ,19 ,07
25-49 -,01 -,03
50-64 ,09 ,11
Opleidingsniveau Geen of Lager Onderwijs -,22 ,17 -,29 ,18*
Lager TSO of BSO2 ,23 ,16
Lager ASO -,02 ,00
Hoger TSO of BSO -,21 -,23
Hoger ASO ,14 ,11
Hoger Onderwijs ,06 ,13
Partnersituatie Geen partner -,25 ,14 -,25 ,15*
niet-werkende partner ,20 ,22
Werkende partner ,02 ,02
Kinderen Geen kinderen -,07 ,07 -,04 ,05
Jongste jonger dan 7 ,11 ,09
Jongste ouder dan 7 ,03 ,01
R2= 16,6%
* p < .05
De significante interactie-effecten zijn:
aard tewerkstelling * sector sector * geslacht
aard tewerkstelling * geslacht opleidingsniveau * partnersituatie aard tewerkstelling * partnersituatie leeftijd * kinderen
aard tewerkstelling * kinderen
Indien we de sector van tewerkstelling onder de loep nemen, verkrijgen we eenzelfde ten-dens voor het overheidspersoneel en de privé-sector. In beide sectoren zijn mannen flexibe-ler dan vrouwen. Vooral bij het overheidspersoneel geldt dat de mannen veel vaker op afwijkende of onregelmatige tijdstippen werken (-,12) tegenover de vrouwen (,35). Zelfstan-digen vormen hierop een uitzondering: vrouwelijke zelfstanZelfstan-digen werken iets vaker op af-wijkende tijden dan mannelijke zelfstandigen. Flexibiliteit situeert zich dus niet enkel in bepaalde beroepscategorieën, binnen deze categorieën zijn het vaker de mannen die veel meer geflexibiliseerd zijn dan de vrouwen. We kunnen dus stellen dat vrouwen wel werken in de meest geflexibiliseerde beroepscategorieën, maar binnen die beroepsgroepen zijn ze minder geflexibiliseerd dan mannen. Vandaar dat we in de ongecontroleerde gegevens geen verschil vinden tussen de mate van flexibilisering van mannen en vrouwen. Technisch uit-gedrukt: het effect van geslacht op flexibilisering wordt onderdrukt in de bruto-gegevens omwille van interactie-effecten.
Verder blijkt uit tabel 4.22 dat het opleidingsniveau en het hebben van een partner significant sa-menhangen met de mate van temporele flexibiliteit. Laaggeschoolden (geen diploma of enkel Lager Onderwijs) en personen met een diploma Hoger Secundair Beroeps zijn flexibeler net als de personen zonder partner. De gemiddelde Princalsscores wijzigen nauwelijks indien we con-troleren voor de andere ingevoerde variabelen. Bij de factoren sector en aard van tewerkstelling merken we nauwelijks belangrijke verschillen na controle voor de achtergrondvariabelen tegen-over het eerste model. Het sterkste effect op de afhankelijke variabele blijft uitgaan van de factor aard van tewerkstelling. Het effect van sector, geslacht, opleiding en de situatie van de partner op flexibiliteit is ongeveer even groot. Het beroep is dus belangrijker om flexibiliteit te verklaren dan bijvoorbeeld de opleiding die iemand genoten heeft of het geslacht. Door de invoering van geslacht, opleidingsniveau en partnersituatie (de drie significante achtergrondkenmerken) stijgt de verklaarde variantie van het model van 10,8% naar 16,6%.
Voor ons derde en tevens definitief model (zie tabel 4.23) weerhouden we enkel de significante variabelen uit de twee vorige modellen. We voegen er de variabelen die verwijzen naar soeverei-niteit aan toe. We brengen deze echter niet in als aparte variabelen omdat de betekenis van de drie variabelen grotendeels in dezelfde lijn ligt en dus onderling sterk samenhangen. We creëerden een somschaal met de drie variabelen die verwijzen naar tijdsoevereiniteit, voorspel-baarheid van het einde van de werkdag en controle op het werk. Deze wordt in het model inge-voerd als categorische variabele3. Hoewel onze maat voor soevereiniteit, ook na controle voor de
TEMPORELE FLEXIBILITEIT
3 Op basis van de frequentietabel probeerden we drie min of meer gelijke groepen af te bakenen. Vermits er echter veel personen zijn die relatief laag scoren op de somschaal bevat de groep personen die weinig soeverein zijn 43% van de respondenten, de overige categorieën (matig en sterk soeverein) omvatten respectievelijk 27% en 30% van de respondenten.
andere variabelen in het model, significant samenhangt met temporele flexibiliteit, is de toename van verklaarde variantie minimaal (slechts 1% in vergelijking met het vorige model). Dat wijst erop dat soevereiniteit samenhangt met een aantal andere variabelen die reeds in het model vervat zitten (o.m. sector van tewerkstelling) en op die manier een deel van de invloed van deze variabelen ‘opslorpt’.
Tabel 4.23
Multiple Classificatie-Analyse van temporele flexibiliteit naar arbeidssituatie, achtergrondkenmerken en soevereiniteit (18 tot 64 jarigen) – TOR’99
Ongecontr. Eta Gecontr. Beta
Sector Overheid ,03 ,21 ,08 ,13*
Privé-sector ,11 ,04
Zelfstandigen -,57 -,35
Aard tewerkstelling Arbeiders ,14 ,25 ,19 ,29*
Bedienden ,37 ,35
Leiders/verkopers -,26 -,05
Dienstpersoneel -,30 -,39
Sociale professies -,20 -,41
Geslacht Man -,02 ,03 -,10 ,13*
Vrouw ,05 ,16
Opleidingsniveau Geen of Lager Onderwijs -,12 ,15 -,20 ,19*
Lager TSO of BSO ,21 ,11
Lager ASO -,00 -,02
Hoger TSO of BSO -,22 -,26
Hoger ASO ,14 ,08
Hoger Onderwijs ,07 ,19
Partnersituatie Geen partner -,27 ,15 -,28 ,16*
niet-werkende partner ,20 ,22
Werkende partner ,04 ,04
Soevereiniteit Weinig soeverein ,14 ,16 ,15 ,16*
Matig soeverein ,08 ,06
Sterk soeverein -,23 -,22
R2= 17,2%
* p < .05
De significante interactie-effecten zijn:
aard tewerkstelling * sector sector * geslacht
aard tewerkstelling * geslacht opleidingsniveau * partnersituatie aard tewerkstelling * partnersituatie
We overlopen kort welke factoren in dit definitieve model van belang zijn. Het grootste effect
sociale beroepen hebben – als we abstractie maken van andere achtergrondkenmerken – een zeer grote kans om geconfronteerd te worden met flexibele uurroosters. Een andere belangrijke verklarende factor is het opleidingsniveau. Personen die geen onderwijs genoten hebben of en-kel Lager Onderwijs en personen die Hoger Secundair Technisch of Beroeps gedaan hebben, werken meer op onregelmatige of afwijkende tijdstippen dan de overige groepen.
Na controle voor soevereiniteit heeft de sector van tewerkstelling een belangrijk deel van zijn verklaringskracht verloren. De zelfstandigen blijven nog altijd flexibeler dan de personen uit de overige sectoren maar hebben toch een lagere gemiddelde score dan in het vorige model. Zelfs als we controleren voor de effecten van variabelen die naar soevereiniteit verwijzen, blijven de zelfstandigen zonder meer vaker werken op flexibele werktijden. In het vorige model was het verschil tussen de mannen en de vrouwen zeer duidelijk. Na controle voor soevereiniteit blijven mannen flexibeler dan vrouwen, al komen beide groepen weer dichter bijeen. De invloed van de partnerrelatie is over de drie voorgaande modellen nauwelijks gewijzigd. Onafhankelijk van de jobkenmerken, achtergrondvariabelen en soevereiniteit blijkt dat de situatie van de partner een duidelijk effect heeft op de mate van flexibiliteit. Personen die geen partner hebben werken veel vaker op afwijkende tijdstippen dan personen met een partner. Personen die samen zijn met een werkende partner, zijn net iets flexibeler dan personen die samenzijn met een niet-werkende partner.