Het effect van onderwijsniveau en studierichting op beroepsloopbaan - Downloaden Download PDF

(1)

J. D ronkers en L. Bros

Het effect van onderwijsniveau en studierichting op

beroepsloopbaan1

De relatie tussen het onderwijs en de arbeidsmarkt mag zich in een grote maatschappelijke belangstelling verheugen. Opleidingen worden door beleidmakers hoe langer hoe meer aangesproken op hun arbeids- marktrelevantie. Bij studenten spelen arbeidsmarktoverwegingen een rol bij hun keuzen van studierich tingen en opleidingen. Opleidingen 'adverteren' met de mogelijkheden die hun afgestudeerden hebben op de arbeidsmarkt. Het is uit eerder onderzoek bekend dat het bereikte onderwijsniveau een duidelijke relatie heeft met het latere succes op de arbeidsmarkt. In het algemeen heeft de hogergeschoolde, zeker op de langere termijn, betere kansen op de arbeidsmarkt dan de lagergeschoolde. Deze algemene wetma tigheid zegt echter niets over afgestudeerden van eenzelfde onderwijsniveau maar met verschillende stu dierichtingen. Sommige studierichtingen hebben een zeer afwijkend arbeidsmarktrendement. Over deze verschillen in arbeidsmarktkansen tussen studierichtingen van eenzelfde onderwijsniveau wil deze studie een empirische bijdrage leveren.

Probleemstelling

Zo duidelijk en stevig als de relatie tussen on derwijsniveau en arbeidsmarktkansen lijkt, zo onduidelijk en instabiel is de relatie tussen stu dierichting en arbeidsmarktkansen. Lange tijd is de belangstelling daarvoor niet groot geweest. Dominant in denken en beleid was het niveau waarop studenten het onderwijs verlieten, niet de studierichting. Pas aan het eind van de jaren tachtig ontstond wetenschappelijke belangstel ling voor verschillen in arbeidsmarktkansen van verschillend opgeleiden (Bakker, 1988). Bakker toonde toen aan dat er verschillen in arbeids marktkansen bestonden tussen volwassenen die verschillende studierichtingen van een gelijk waardig niveau gevolgd hadden, ook na controle voor andere verschillen tussen deze volwasse nen (leeftijd, geslacht, arbeidservaring).

Het belang van deze controle voor verschillen tussen afgestudeerden van verschillende studie richtingen kan moeilijk overschat worden. Door de (zelf)selectie binnen het onderwijs bij de keu ze van vakkenpakketten en studierichtingen en

door de beperkte mogelijkheden die voortvloei en uit bepaalde keuzen zijn er grote verschillen tussen de kenmerken van afgestudeerden van die verschillende studierichtingen. Het duide lijkste voorbeeld van een dergelijk verschil is de ongelijke verdeling van mannen en vrouwen over studierichtingen van een gelijk niveau. Zo is in het m b o meer dan de helft van de mannen

te vinden in de technische sector, terwijl maar weinig mannen belangstelling hebben voor de medische en verzorgende sector. Voor vrouwen geldt het omgekeerde: minder dan 10% volgt een technische opleiding en de helft volgt een opleiding in de medische en verzorgende sector (Sociaal en Cultureel Planbureau, 1994: 333- 336). Gegeven de beperkingen die vrouwen on dervinden op de arbeidsmarkt als gevolg van discriminatie en de arbeidsdeling tussen man nen en vrouwen in het gezin, lijkt de gemiddel de afgestudeerde van een 'vrouwelijke' studie richting slechtere arbeidsmarktkansen te heb ben dan de gemiddelde afgestudeerde van een 'mannelijke' studierichting (een soortgelijk ver schil treedt ook op tussen 'mannelijke' en

(2)

H et effect van onderw ijsniveau en studierichting op beroepsloopbaan

'vrouwelijke' vakkenpakketten). Daaruit zou vervolgens afgeleid kunnen worden dat de eerst genoemde studierichting slechter voorbereidt op de arbeidsmarkt dan de laatstgenoemde. Deze conclusie kan onjuist zijn omdat men in dat ge val geen rekening houdt met de verschillen in arbeidsmarktkansen tussen mannen en vrou wen (die mede de arbeidsmarktkansen van afge studeerden van verschillende studierichtingen met uiteenlopende percentages mannen en vrouwen beïnvloeden). Een goede controle op verschillen tussen individuele kenmerken van afgestudeerden is dus van groot belang voor een correcte schatting van de arbeidsmarktkansen van verschillende studierichtingen. In toene mende mate wordt dit ook erkend, hoewel nog in recente landelijke campagnes (keuze voor wiskunde) de effecten van vakkenpakketten verward zijn met het effect van het geslacht van de leerlingen (zie Baeten, Van Cuyck-Remijsen, Dronkers & Van 't Hof, 1989).

Onlangs brachten Berkhout en Mott (1992) het verschil in arbeidsmarktkansen tussen afge studeerden van verschillende studierichtingen in kaart aan de hand van de werkloosheidsduur van verschillende groepen schoolverlaters uit 1991. Zij controleerden voor relevante achtergrondskenmerken van deze schoolverlaters, zo als leeftijd, geslacht, etnische groep, regio en huwelijkse staat. Dit leidde tot een overzicht van de kansen op werkloosheid voor schoolver laters met uiteenlopende onderwijsniveaus en verschillende studierichtingen.

Aan dit overigens interessante en nuttige on derzoek kleven enkele beperkingen die tot een misleidend beeld van de arbeidsmarktkansen van studierichtingen kunnen leiden.

De eerste beperking is dat Berkhout en Mott slechts voor enkele achtergrondskenmerken konden controleren, namelijk die welke admini stratief gemakkelijk verzameld konden worden. Zij missen daardoor met name indicatoren van intelligentie en voorafgaand succes in het on derwijs. Gezien de grondslag van de selectie in het onderwijs (schoolprestaties) en de verdeling van leerlingen over onderwijsstromen op grond van eerder behaalde prestaties in het onderwijs, kan het niet-controleren voor intelligentie lei den tot een foute schatting van de verschillen tussen de arbeidsmarktkansen van schoolverla ters met uiteenlopende onderwijsniveaus en verschillende studierichtingen.

De tweede beperking is dat Berkhout en Mott

de werkloosheidskansen analyseren van school verlaters in 1991. Dit betekent dat het gemeen schappelijke van hun onderzoekspopulatie is dat zij in het zelfde jaar de arbeidsmarkt betra den. De onderwijsloopbanen van die onder zoekspopulatie begon in uiteenlopende jaren en de daarin gemaakte keuzen zijn dus op verschil lende tijdstippen gemaakt. De beslissingen van LBO-ers zijn meer recent dan die van universitair afgestudeerden. Dat kan betekenen dat de keu ze door de universitair afgestudeerden voor een bepaalde studierichting gemaakt is in een con text waarin de arbeidsmarktkansen nog heel an ders waren, zodat matige arbeidsmarktkansen in 1991 meer iets zegt over de verandering van de toenmalige context dan over de arbeidsmarktrelevantie van die studierichting bij aanvang. Bij LBO-ers zal de context, waarin voor een stu dierichting gekozen is dichter bij de reële ar- beidsmarktverhoudingen van 1991 liggen en worden de gemeten arbeidsmarktkansen min der vertekend door mogelijke veranderingen van de context tussen het moment van studie keuze en het moment waarop de arbeidsmarkt wordt betreden. Het is daarom de moeite waard de analyse nog eens te herhalen voor een gene ratie die op hetzelfde moment aan hun school loopbaan begon. Weliswaar verschilt bij een dergelijke generatie het tijdstip van betreden van de arbeidsmarkt, maar zij maakte haar keu ze tijdens de schoolloopbaan in een vergelijkba re context.

De derde beperking is dat Berkhout en Mott slechts verschil in werkloosheidsduur over een korte termijn tussen de schoolverlaters met uit eenlopende onderwijsniveaus en uit verschil lende studierichtingen onderzoeken. Dit kan in twee opzichten tot misleidende resultaten lei den.

Ten eerste zijn de verschillen tussen afgestu deerden in allerlei baankenmerken (aantal uren; vast werk; hoogte salaris; kwaliteit van de ar beid; enz.) niet vergelijkbaar met de verschillen in de werkloosheidsduur, die Berkhout en Mot gebruikten. Er bestaat immers geen noodzake lijk verband tussen de duur van de werkloos heid en andere aspecten van een gevonden baan. Daardoor kan beperking tot alleen werkloos heidsduur tot een foute schatting leiden van ar beidsmarktkansen van een bepaalde combinatie van studierichting en onderwijsniveau.

Ten tweede is het niet zeker dat een korte- termijn-verschil in arbeidsmarktkansen (direct

(3)

A rbeidsm arkt

na het schoolverlaten) gelijk is aan het bijbeho rende lange-termijn-verschil in arbeidsmarkt kansen (bijvoorbeeld na tien jaar arbeidsmark- tervaring). Meesters en Einerhand (1986) laten zien dat er verschil bestaat tussen de korte- en lange-termijn arbeidsmarktkansen van lbo- en MAVO-schoolverlaters, al op een termijn van twee jaar. Op een nog langere termijn zouden de verschillen tussen de korte- en lange-termijn-arbeidsmarktkansen van schoolverlaters met uit eenlopende onderwijsniveaus en uit verschillen de studierichtingen nog verder uiteen kunnen lopen (vergelijk Berkhout &. Mott met Meesters, 1992). Dit geldt met name voor de verschillen tussen afgestudeerden met een breed kwalifice rend diploma versus die met een specialistisch diploma. De laatstgenoemden kunnen op korte termijn waarschijnlijk gemakkelijker een plaats op de arbeidsmarkt veroveren, omdat hun oplei ding op een specifieke baan is toegesneden, maar zullen op langere termijn problemen kun nen krijgen om zich onder gewijzigde omstan digheden op de arbeidsmarkt te handhaven om dat hun kwalificatie smaller is. De eerstge- noemden kunnen op korte termijn waarschijn lijk moeilijker een plaats op de arbeidsmarkt veroveren omdat zij geen duidelijke opleiding hebben voor een bepaald arbeidsmarktsegment, maar zullen zich op langere termijn onder ge wijzigde omstandigheden op de arbeidsmarkt gemakkelijker kunnen handhaven omdat zij breder gekwalificeerd zijn. Concentratie op korte-termijn-verschillen in arbeidsmarktkansen kan derhalve tot een overschatting van de ar- beidsmarktbetekenis van het beroepsonderwijs en tot een onderschatting van de arbeidsmarkt- betekenis van het algemeen-vormend onderwijs leiden.

Gegeven de beperkingen van deze op zich in teressante studies worden in deze studie de vol gende drie vragen beantwoord: 1 verschillen de arbeidsmarktkansen van afgestudeerden van verschillende studierichtingen van een gelijk waardig niveau, ook na controle voor relevante achtergrondskenmerken (ouderlijk milieu, intel ligentie, geslacht, burgerlijke staat, kindertal)? 2 zijn deze gecontroleerde verschillen in arbeids marktkansen van afgestudeerden van verschil lende studierichtingen van een gelijkwaardig ni veau constant gedurende de beroepsloopbaan? 3 worden deze gecontroleerde verschillen in ar beidsmarktkansen van afgestudeerden van ver schillende studierichtingen van gelijkwaardig

niveau beïnvloed door de gebruikte maatstaf voor arbeidsmarktkansen, nl. werkloosheid, ni veau van het werk en inkomen? Het antwoord op deze drie vragen geeft een goed beeld van de problemen en mogelijkheden om te komen tot betrouwbare en geldige schattingen van ver schillen in arbeidsmarktkansen van combina ties van onderwijsniveau en studierichting.

Hiervoor is reeds opgemerkt dat studierich tingen kunnen verschillen in de mate waarin zij mannen of vrouwen recruteren. Daardoor ont staat verwarring tussen het effect van studie richtingen en van het geslacht van de leerlingen van die studierichtingen. Teneinde deze verwar ring te helpen ontwarren, zullen de drie vragen afzonderlijk voor mannen en vrouwen beant woord worden.

Werkwijze en dataverzameling

Om de drie vragen te beantwoorden moet men beschikken over een longitudinale dataset, waarin zowel alle relevante achtergrondkenmerken zijn opgenomen (zoals een iQ-score en een indicatie voor ouderlijk milieu) als de school- en beroepsloopbaan. Dergelijke datasets zijn erg zeldzaam in Nederland en bovendien zijn enkele niet beschikbaar voor publiek on derzoek (met name het schoolverlaters- of het zogenaamde SMVO-cohort van het Centraal Bu reau voor de Statistiek; zie Meesters, 1992). In feite zijn thans alleen het zogenaamde Van-jaar- tot-jaar-cohort (lagere schoolverlaters uit 1965, voor het laatst ondervraagd in 1987; zie Diede- ren, 1991), het zogenaamde Noord-Brabant-cohort (Noord-Brabantse lagere schoolverlaters uit 1952, voor het laatst ondervraagd in 1983; zie Van Praag, 1992) en het nieuwe hierna te be spreken Enschede-cohort beschikbaar.

Het SCO-Kohnstamm Instituut van de Facul teit Pedagogische en Onderwijskundige Weten schappen van de Universiteit van Amsterdam heeft toegang gekregen tot de gegevens van een cohort leerlingen, geboren rond 1958, die in 1964-65 in de eerste klassen van - op één na - alle lagere scholen in de gemeente Enschede in stroomden. Deze gegevens zijn destijds door Van Calcar cs. verzameld met het oog op het initiëren en begeleiden van onderwijsvernieu wingen (Van Calcar, 1976; Bros, 1994). Over de lagere schoolperiode van de generatie 1964-65 (maar ook over andere generaties) zijn

(4)

verschil-H et effect van onderwijsniveau en studierichting op beroepsloopbaan

lende soorten data beschikbaar. In het kader van dit onderzoek noemen wij een iQ-score en het beroep van de vader, beide gemeten toen de leer lingen gemiddeld zes jaar oud waren. Deze oude data zijn gekoppeld aan nieuwe data, verzameld in het najaar van 1992 in samenwerking met de gemeente Enschede. Voor 80% van de totaal 2893 cohort-leerlingen is het actuele adres te ruggevonden en hen is een vragenlijst toege stuurd over hun levensloop na het verlaten van de lagere school. De vragenlijst kent derhalve drie onderdelen: schoolloopbaan (voortgezet en eventueel hoger onderwijs), beroepsloopbaan (inclusief deelname aan het volwassenenonder wijs) en kenmerken van de ouderlijke en eigen samenlevingsvorm of gezinssituatie2. In totaal hebben 1123 leerlingen (van de 2315 leerlingen met bekende adressen) hun enquête geretour neerd. Uit een vergelijking van de bekende ken merken tussen diegenen die in de oorspronkelij ke groep van 2893 leerlingen zaten en de 1123 leerlingen die respondeerden, bleek dat het eni ge verschil was dat leerlingen met een zeer lage iQ-score minder vaak de vragenlijst ingevuld te rugstuurden. Overige verschillen (bijvoorbeeld in ouderlijk milieu) waren er niet tussen de ca tegorie respondenten en niet-respondenten of bleken herleidbaar tot het eerdergenoemde ver schil in iQ-score op 6-jarige leeftijd. Wij mogen derhalve aannemen dat de gecombineerde data set van 1123 levenslopen van deze Enschedese generatie, een betrouwbaar beeld geeft van een generatie die in 1964 de lagere school instroom de. Een voordeel van de dataset voor onze analy se is dat de generatie in het najaar van 1992 rond de 35 jaar oud is en beroepsloopbanen zich rond die leeftijd beginnen te stabiliseren. Ten slotte geeft de dataset een beeld van de arbeids marktkansen van een generatie die leefde in de schaduw van de instorting van de textielindus trie in Twente en dus niet meer de gebaande wegen van hun ouders kon volgen. Zij betraden de arbeidsmarkt in de jaren zeventig (een enke ling beginjaren tachtig) en hebben vroeger dan elders in Nederland te maken gehad met een in krimpende arbeidsmarkt. Ook zijn zij gecon fronteerd met de gevolgen van twee olie-crises en een oplopende werkloosheid. Desondanks heeft het overgrote deel van de generatie nau welijks een grote geografische mobiliteit gekend (ruim 70% van de teruggevonden leerlingen woont nog steeds in de RBA-regio Twente, waar van 56% in de gemeente Enschede). Dat is de

reden waarom de ontwikkeling van de loopba nen van deze generatie ook nu nog een grote ac tualiteitswaarde heeft. In de analyse gebruiken wij alleen de gegevens van de 1078 responden ten, die na hun initiële opleiding ooit betaald werk hebben verricht.

Analysetechnieken

De eerste stap is de operationalisering van de af hankelijke variabelen, die betrekking hebben op de arbeidsmarktkansen van de respondenten. Zoals reeds vermeld in de probleemstelling worden drie maatstaven voor arbeidsmarktkan sen onderscheiden: werkloosheid, niveau van het werk en inkomen. Dit leidt tot de volgende afhankelijke variabelen:

1 beroepsniveau van de eerste baan, gemeten in beroepsprestige volgens de Sixma en Ultee - be roepspres tigeschaal (1983);

2 beroepsniveau van de huidige baan, gemeten in beroepsprestige volgens de Sixma en Ultee - beroepsprestigeschaal (1983);

3 tussentijds werkloos geweest; 4 netto-inkomen in 1992.

Al deze afhankelijke variabelen hebben, blij kens inspectie van de data, voldoende variantie om betrouwbare analyses mee uit te voeren.

De tweede stap is de nadere operationalisatie van de belangrijkste onafhankelijke variabelen. In deze studie zijn de volgende onafhankelijke variabelen gebruikt:

1 Ouderlijk milieu: het beroepsniveau van de vader, gemeten in 1964 volgens de gehercodeer- de beroepsindeling van Van Heek (Bros &. Dron- kers, 1994), en het onderwijsniveau van beide ouders, gecodeerd met de Standaard Onderwijs Indeling van het CBS;

2 Intelligentie van de leerling gemeten in 1964, gebaseerd op de Primary Mental Ability 5-7 test van Thurstone en Thurstone (1954);

3 Studierichting en onderwijsniveau (van lager onderwijs tot universiteit) van de laatste suc cesvol afgesloten opleiding voor de aanvang van de beroepsloopbaan. Deze groep bestaat uit 24 dichotome variabelen, die elk aangeven of de respondent in een bepaalde studierichting op een bepaald niveau is afgestudeerd, voordat hij of zij aan een beroepsloopbaan begon. De inde ling in deze 24 variabelen is gebaseerd op de Standaard Onderwijs Indeling van het CBS en is

(5)

Arbeidsm arkt

zodanig gemaakt dat de cellen voldoende gevuld waren (minimaal 10).

Tabel 1 Hoogst bereikte combinatie van

onderwijsniveau en studierichting die met een diploma werd afgerond. N=1078

Lager onderwijs 14%

Algemeen voortgezet, lagere trap

mavo 3jaar 2%

mavo 4jaar 9%

Beroeps voortgezet, lagere trap

Technisch 8%

Administratief 2%

Verzorging 7%

Overig 2%

Algemeen voortgezet, hogere trap

HAVO 7%

VWO 3%

Beroeps voortgezet, hogere trap

Onderwijzend personeel 2% Medisch, Paramedisch 3% Elektro-techniek 3% Technisch, overig 5% Economisch, Administratief 4% Verzorging 5%

Hoger onderwijs, eerste fase

Onderwijzend personeel 5% Medisch, Paramedisch 3%

Technisch 3%

Economisch, Administratief 2%

Verzorging 4%

Hoger onderwijs, tweede fase

Humaniora 1%

Medisch, Paramedisch 2%

Economisch, administratief 2%

Sociaal-Cultureel 2%

Tabel 1 geeft een inzicht in de indeling. In de analyses wordt alleen lager onderwijs als refe- rentiecategorie gebruikt, waardoor er dus 23 combinaties van studierichting en onderwijsni veau overblijven. In een klein aantal combina ties is het aantal respondenten die de betrokken studie op dat niveau gevolgd heeft klein. Enige voorzichtigheid met onze onderzoeksresultaten

is derhalve op zijn plaats. Wij menen echter dat de gemaakte indeling rekening houdt met zo wel de betrouwbaarheid als de relevantie van de mogelijke combinaties.

4 Geslacht van de respondent3;

5 Huidige burgerlijke staat van de respondent4; 6 Kindertal van het gezin van de respondent5.

Teneinde de drie vragen te beantwoorden, ge bruiken wij multivariate regressie (bij afhanke lijke variabelen met een interval-karakter) of logistische regressie (bij de enige dichotome af hankelijke variabele tussentijdse werkloosheid) om goed voor de andere kenmerken te kunnen controleren (beide analyses gebeuren met lijst- gewijze weglating van individuen met missende waarden). In de tabellen 2 tot en met 5, waarin de analyses zijn samengevat zijn bij de multiva riate regressie de gestandaardiseerde regressie-c- oëfficiënten (die variëren tussen -1.0 en +1.0 met 0 als neutraal punt) en bij de logistische re gressie de exponentiële coëfficiënt (deze kans varieert tussen 0 en _ met 1 als neutraal punt) weergegeven. Voor elke afhankelijke variabele worden de onafhankelijke variabelen stapsge wijs ingevoerd. Eerst wordt begonnen met de dichotome variabelen die studierichting en ni veau van de laatste succesvol afgesloten oplei ding indiceren, vervolgens het geslacht van de leerling, de intelligentie van de leerling, het ou derlijk milieu en ten slotte burgerlijke staat en kindertal van de respondent. Aan de hand van de uitkomsten van deze stapsgewijze invoer van onafhankelijke variabelen kan vervolgens voor elke afzonderlijke afhankelijke variabele vastge steld worden wat de arbeidsmarktkansen van afgestudeerden van verschillende studierichtin gen van een gelijkwaardig onderwijsniveau zijn, ook na controle voor andere relevante achtergrondskenmerken (onderzoeksvraag 1). Door een vergelijking van de uitkomsten bij de afhan kelijke variabelen niveau van eerste en huidige baan, kan vastgesteld worden in hoeverre de ge vonden effecten gedurende de beroepsloopbaan constant zijn (onderzoeksvraag 2). Door een ver gelijking van de uitkomsten bij de verschillende afhankelijke variabelen (niveau van baan, werk loosheid, inkomen) kan vastgesteld worden in hoeverre de gevonden effecten voor de verschil lende maatstaven voor arbeidsmarktkansen ge lijk zijn (onderzoeksvraag 3).

Ten slotte worden de bovenstaande vergelij kingen afzonderlijk voor mannelijke en vrouwe lijke respondenten gemaakt, omdat

(6)

studierich-H et effect van onderwijsniveau en studierichting op beroepsloopbaan

Tabel 2 Het beroepsprestige van de eerste en huidige baan; gestandaardiseerde effect van de hoogst bereikte combinatie van studierichting en onderwijsniveau na en voor controle. N=1078

beroepsprestige eerste baan

beroepsprestige huidige/laatste baan

Lager onderwijs (referentie punt) na voor na voor

mavo 3 jaar n.s n.s. .08 .10

mavo 4 jaar .13 .16 .13 .15

Technisch n.s. n.s. n.s. n.s.

Administratief n.s. n.s. n.s. n.s.

Verzorging n.s. n.s. -.06 -.08

Overig n.s. n.s. n.s. n.s.

HAVO .14 .18 .16 .20

VWO .16 .20 .24 .29

Onderwijzend personeel .16 .18 .14 .15 Medisch, Paramedisch .16 .19 .12 .13 Elektro-techniek .12 .14 .08 .12 Technisch, overig n.s. n.s. .08 .12 Economisch, Administratief .09 .12 .14 .18 Verzorging .06 .08 n.s. n.s.

Onderwijzend personeel .29 .33 .24 .27 Medisch, Paramedisch .20 .23 .15 .18

Technisch .19 .22 .16 .20

Economisch, Administratief .14 .17 .12 .15

Verzorging .19 .23 .21 .25

Humaniora .15 .17 .15 .17 Medisch, Paramedisch .35 .40 .30 .35 Economisch, administratief .15 .19 .20 .25 Sociaal-Cultureel .22 .26 .15 .19 Controle variabelen Beroep vader .11 .09 Opleiding vader n.s. n.s. Opleiding moeder n.s. n.s. Geslacht n.s. -.11 iQ-score .09 .12 Burgerlijke staat n.s. n.s. Kindertal n.s. n.s. R2 (adjusted) .42 .40 .37 .35

(7)

A rbeidsm arkt

tingen nogal sterk verschillen in de mate waarin zij mannen of vrouwen recruteren.

De hier gevolgde analysestrategie (die overi gens ook door Bakker en Berkhout &. Mot ge volgd is) met dummy's voor elke combinatie van onderwijsniveau en studierichting maxima liseert het effect van deze combinaties en inter preteert bovendien onsystematische steekproef- fluctuaties als opleidingseffecten. Andere moge lijke analysestrategieën (bijvoorbeeld een com binatie van additieve eerste-orde variabelen en hun tweede orde interactietermen) hebben nog ernstiger bezwaren.

Beroepsprestige van de eerste en huidige

baan

In Tabel 2 staan de uitkomsten voor de analyse met de beroepsprestiges van de eerste en de hui dige baan en het verschil tussen beide metin gen.

De eerste twee kolommen van deze tabel heb ben betrekking op het beroepsprestige van de eerste baan. De tweede kolom geeft het onge controleerde effect van de combinatie van stu dierichting en onderwijsniveau. Universitair af gestudeerden in de medische of paramedische studierichtingen hebben het hoogste be roepsprestige (.40) in vergelijking met een gene ratiegenoot, die alleen lager onderwijs heeft. De groep met een één na hoogste beroepsprestige in hun eerste baan zijn afgestudeerden in het hoger beroepsonderwijs, die een leraar of onderwij zersopleiding volgden (.33). Afgestudeerden uit het lager beroepsonderwijs verschillen daarente gen niet significant (n.s.) in het beroepsprestige van hun eerste baan van generatiegenoten, die alleen lager onderwijs hebben. Hoewel het alge mene beeld is dat de hogere opleidingen tot een eerste baan met een hoger beroepsprestige lei den, zijn er veel uitzonderingen te zien. Een universitaire humaniora-opleiding geeft een gro tere kans op een beroep met een prestige dat on der het gemiddelde beroepsprestige van afgestu deerden uit het hoger beroepsonderwijs en uit het havo en vwo ligt. Ook tussen de verschil lende studierichtingen binnen het hoger beroep sonderwijs zijn nog veel verschillen in be roepsprestige van de eerste baan (.33 bij de on derwijzersopleiding en .17 bij de economisch- administratieve opleiding). Ten slotte kunnen ook algemene opleidingen als havo en vwo de

toegang bieden tot banen met een hoog be roepsprestige, zeker in vergelijking met be roepsopleidingen in het secundair onderwijs. Datzelfde geldt voor mavo en het lager beroep

sonderwijs: de eerst genoemde opleiding leidt tot een eerste baan met een hoog beroepspresti ge.

Een deel van de geprononceerde verschillen tussen studierichtingen en onderwijsniveaus is terug te voeren op achtergrondsverschillen tus sen de afgestudeerden, zoals een vergelijking van de eerste en tweede kolom leert. Met name het beroep van de vader en de iQ-score op 6-jarige leeftijd zijn verantwoordelijk voor een deel van de verschillen in beroepsprestige tussen studierichtingen. Na deze controle voor achtergrondskenmerken van de afgestudeerden zijn alle coëfficiënten kleiner geworden. Uit de ge volgen van deze controle voor achtergrondskenmerken volgen twee conclusies:

1 Verschillen in het bereik beroepsprestige tus sen combinaties van studierichtingen en onder wijsniveaus zijn niet volledig of in belangrijke mate te herleiden tot individuele verschillen tussen afgestudeerden. Combinaties van studie richtingen en onderwijsniveaus hebben een ei genstandige betekenis voor het beroepsprestige. 2 De ordening op grond van beroepsprestige van de combinaties van studierichtingen en on derwijsniveaus wordt niet ingrijpend veranderd als men rekening houdt met de achtergrondskenmerken van de afgestudeerden. Dit wijst nogmaals op de eigenstandige betekenis van combinaties van studierichtingen en onder wijsniveaus voor het beroepsprestige. De extre me verschillen worden wel afgezwakt. Dit bete kent dat grote verschillen tussen combinaties van studierichtingen en onderwijsniveaus niet noodzakelijkerwijze alleen maar indicatoren van een arbeidsmarkt 'zwakke' of 'sterke' oplei ding zijn.

Kolommen drie en vier geven het effect van de combinaties van studierichting en onder wijsniveau op het beroepsprestige van de huidi ge of laatste baan. Allereerst valt op dat studie richtingen en onderwijsniveaus slechter de ver schillen in beroepsprestige bij de huidige of laatste baan verklaren dan verschillen in het be roepsprestige bij de eerste baan (35% verklaarde variantie tegen 40% verklaarde variantie). Dit wijst erop dat de arbeidsmarkt verschillen tus sen studierichtingen en onderwijsniveaus eer der afzwakt dan versterkt. Anders gezegd: op de

(8)

Het effect van onderwijsniveau en studierichting op beroepsloopbaan

arbeidsmarkt spelen op de wat langere termijn processen een rol die niets te maken hebben met de eerder gevolgde studierichting en het on derwijsniveau. De ordening van de studierich tingen en onderwijsniveaus wordt echter door deze arbeidsmarktprocessen niet ernstig aange tast: universitair afgestudeerden met een medi sche of paramedische opleiding hebben nog steeds het hoogste beroepsprestige (.35), gevolgd door diegenen die met een vwo-diploma de ar beidsmarkt opstapten (.29). De meeste afgestu deerden uit het lager beroepsonderwijs hebben daarentegen nog steeds niet meer beroepspresti ge dan generatiegenoten met alleen lagere school. Het LBO-diploma in de sector verzorging leidt zelfs tot een huidige of laatste baan met een lager beroepsprestige dan dat van generatie genoten die alleen lager onderwijs hadden. Dit wijst erop dat afgestudeerden uit bepaalde com binaties van studierichtingen en onderwijsni veaus pas op de langere termijn een goede posi tie op de arbeidsmarkt veroveren of daaruit ver drongen worden. Beroepsopleidingen leveren op de langere termijn geen banen met een hoger prestige dan algemene opleidingen van hetzelf de niveau. Dat ziet men goed als men de para meters voor havoen vwo vergelijkt met die van beroepsopleidingen in het voortgezet onderwijs. Anderzijds leiden hogere opleidingen lang niet altijd tot banen met een hoger prestige dan lage re opleidingen, zoals blijkt uit een vergelijking van de parameters voor HAVO en vwo met die van het hoger onderwijs of uit de vergelijking van de parameters van mavo met die voor het beroepsonderwijs in het voortgezet onderwijs.

Ondanks bovengenoemde verschillen kunnen ten aanzien van het beroepsprestige in de huidi ge baan min of meer dezelfde conclusies getrok ken worden als bij het beroepsprestige van de eerste baan:

1 Verschillen in het huidige of laatste be roepsprestige tussen combinaties van studie richtingen en onderwijsniveaus zijn niet volle dig of in belangrijke mate te herleiden tot indi viduele verschillen tussen afgestudeerden. Stu dierichtingen en onderwijsniveaus hebben een eigenstandige betekenis voor het beroepspresti ge. Alleen moet rekening gehouden worden met een mogelijke langzame 'uitdoving' van de meeste verschillen door 'verstorende' processen op de arbeidsmarkt.

2 De ordening op grond van beroepsprestige van de combinaties van studierichtingen en on

derwijsniveaus wordt niet ingrijpend veranderd als men rekening houdt met de achtergrondskenmerken van de afgestudeerden. Dit wijst nogmaals op de eigenstandige betekenis van studierichtingen en onderwijsniveaus voor het beroepsprestige. Op de langere termijn wordt het geslacht van afgestudeerden van belang ter verklaring van het bereikte beroepsprestige. Vrouwen hebben een lager beroepsprestige in hun huidige baan dan mannen. Dit verschil kan verklaard worden door de prioriteit die vrouwen (moeten) geven aan de huishoudelijke arbeid en aan de beroepsarbeid van hun echtgenoot. Daar door kunnen zij hun opleiding en andere ken merken niet op een met mannen vergelijkbare wijze op de arbeidsmarkt en op de arbeidsplaats inzetten. Bij de afzonderlijke analyses voor mannen en vrouwen komen wij op deze verkla ring terug.

Werkloosheid

Werkloosheid wordt vaak als een belangrijke in dicator gezien van de arbeidsmarktrelevantie van een studierichting. Ook voor de generatie 35-jarige Enschedese scholieren zou dit waar moeten zijn. Zoals reeds eerder gezegd gaat het hier om een generatie die leefde in de schaduw van de ineenstorting van de textielindustrie in Twente en die dus niet meer de gebaande wegen van ouders kon volgen. Deze respondenten be traden immers de arbeidsmarkt in de jaren ze ventig. Zij zijn daardoor geconfronteerd met de gevolgen van twee oliecrises en een oplopende werkloosheid, juist als betreders van de arbeids markt. Het zal dan ook niemand verbazen dat 39% zegt tijdens de beroepsloopbaan werkloos te zijn geweest. De eerste twee kolommen van Tabel 3 geven een beeld van de verschillen in kans op werkloosheid bij afgestudeerden van verschillende studierichtingen en onderwijsni veaus. In feite zijn de verschillen tussen de afge studeerden niet groot. In de meeste gevallen verschilt de kans op werkloosheid niet signifi cant (n.s.) met die van generatiegenoten met al leen lagere school. Alleen bij LBO-afgestudeerden met de technische richting en MBO-afgestudeerden met een verzorgende richting is de kans op werkloosheid significant groter. Bij vwo-afgestudeerden en bij universitair en MBO-afgestudeerden met een medische of paramedische op leiding is de kans op werkloosheid significant

(9)

Arbeidsm arkt

Tabel 3 Tussentijdse werkloosheid en netto-inkomen, het effect van de hoogst bereikte combinatie van studierichting en onderwijsniveau, na en voor controle. N=1078

tussentijds werkloos netto inkomen 1992

Lager onderwijs (referentie punt) na voor na voor

mavo 3 jaar n.s. n.s. n.s. .07

mavo 4 jaar n.s. n.s. n.s. n.s.

Technisch 3.63 2.58 n.s. .13

Verzorging n.s. n.s. n.s. -.11

Overig n.s. n.s. n.s. n.s.

HAVO n.s. n.s. .12 .18

VWO .17 .12 .08 .16

Onderwijzend personeel n.s. n.s. n.s. n.s. Medisch, Paramedisch .19 n.s. n.s. -.10 Elektro-techniek n.s. n.s. n.s. .15 Technisch, overig n.s. n.s. n.s. .15 Economisch, Administratief n.s. n.s. .08 .17 Verzorging 5.59 3.96 n.s. n.s.

Onderwijzend personeel n.s. n.s. .10 .09 Medisch, Paramedisch n.s. n.s. n.s. n.s.

Technisch n.s. n.s. .11 .22

Economisch, Administratief n.s. n.s. .09 .15

Verzorging n.s. n.s. .07 .11

Humaniora n.s. n.s. .08 .09 Medisch, Paramedisch .19 .11 .15 .24 Economisch, administratief n.s. n.s. .15 .26 Sociaal-Cultureel n.s. n.s. .14 .18 Controle variabelen Beroep vader n.s. .08 Opleiding vader n.s. n.s. Opleiding moeder n.s. n.s. Geslacht n.s. -.57 iQ-score n.s. .08 Burgerlijke staat n.s. n.s. kindertal n.s. n.s. R2 (adjusted) .47 .25

(10)

H et effect van onderwijsniveau en studierichting op beroepsloopbaan

kleiner dan bij generatiegenoten met alleen la gere school. Interessant is dat achtergrondkenmerken in het geheel geen rol spelen bij de ver klaring van de kans op werkloosheid.

Inkomen

Inkomen gaat door voor een van de beste indica toren van de sterkte van de positie van individu en op de arbeidsmarkt. Direct of indirect zou in komen verwijzen naar de vermeende relatieve produktiviteit van de werknemer. Vermeend omdat het voor de werkgever vaak moeilijk is de individuele produktiviteit geregeld vast te stellen. Op grond van eerdere ervaringen met overeenkomstige individuen en de getoonde in zet van de betrokkene probeert de werkgever de produktiviteit van een werknemer vast te stel len. Uiteraard speelt niet alleen de absolute pro duktiviteit een rol bij de vaststelling van het in komen, maar ook de relatieve produktiviteits- verschillen. De kansen van een werknemer om elders tegen een hoger inkomen werk te vinden spelen daarbij een centrale rol. Deze kansen om elders tegen een hogere beloning werk te vinden hangen af van de omvang van het aanbod van overeenkomstig of hoger gekwalificeerde werk nemers op de arbeidsmarkt en van de materiële en immateriële kosten verbonden aan een baanwisseling voor zowel werknemer (bijvoorbeeld verhuizen, uitbesteden van huishoudelijke ta ken) als werkgever (trainingskosten, verlies van ervaring). Indien de kansen op het vinden van werk met een hogere beloning heel klein zijn of de materiële en immateriële kosten erg hoog, kan de werkgever gemakkelijker een lager sala ris betalen (bijvoorbeeld via de inschaling). In komens worden echter vaak niet individueel, maar via collectieve arbeidsovereenkomsten vastgesteld. De individuele produktiviteit komt in deze collectieve arbeidsovereenkomsten ui teraard niet aan de orde, zij kan alleen indirect via inschaling beloond worden. Maar collectie ve arbeidsovereenkomsten weerspiegelen op de langere termijn wel gemiddelde relatieve pro- duktiviteitsverschillen tussen verschillende categorieën gekwalificeerde werknemers en de gemiddelde kosten voor baanwisseling voor zo wel werkgever als werknemer. Evenwel, op de korte termijn kunnen collectieve arbeidsover eenkomsten tot inkomensverschillen tussen categorieën werknemers leiden die ook de uit

drukking vormen van de organisatiegraad van de betrokken werknemers en de daaruit voort vloeiende macht. Al met al is het netto-inkomen dus een redelijke indicatie van de sterkte van de positie op de arbeidsmarkt. Inkomens verschillen tussen verschillende combinaties van studierichtingen en onderwijsniveaus zijn dus in principe een redelijke indicator van hun arbeidsmarktpositie. Een complicatie is dat niet alle werknemers een gelijk aantal uren werken. Met name vrouwen werken vaak in deeltijd, waardoor hun netto-inkomen per jaar lager zal zijn dan dat van iemand die een overeenkomsti ge voltijd betrekking heeft. Daardoor zou het beter kunnen zijn met het netto-inkomen per uur te werken. Analyses met een dergelijk bere kend uur-inkomen leiden echter tot onbevredi gende resultaten daar de respondenten op uit eenlopende wijze hun werktijd opgaven (con tractuele uren6, werkelijke gewerkte uren, enz.). Daarom wordt hier toch gewerkt met het netto- inkomen per jaar. Deze oplossing heeft nog een voordeel. In bepaalde maatschappelijke sectoren is deeltijdwerk veel gebruikelijker dan in andere maatschappelijke sectoren, zowel voor mannen als voor vrouwen (bijvoorbeeld het onderwijs). In andere maatschappelijke sectoren komt weer betaald overwerk veel meer voor dan in andere sectoren. Het netto-inkomen per jaar drukt deze verschillen in hoeveelheid beschikbare ar beidstijd beter uit dan het netto-inkomen per uur.

De laatste twee kolommen van Tabel 3 geven het effect van de combinatie van studierichting en onderwijsniveau op het netto-inkomen per jaar weer. De ongecontroleerde effecten zijn duidelijk. MAVO-4-afgestudeerden, LBO-afgestu- deerden met een administratieve opleiding, MBO-afgestudeerden met een onderwijzersoplei ding of een opleiding voor de verzorgende sector en HBO-afgestudeerden met een medisch of pa ramedisch diploma verdienen netto per jaar evenveel als hun generatiegenoten met alleen lagere school. LBO-afgestudeerden met een op leiding voor de verzorgende sector en MBO-afge- studeerden met een medisch of paramedisch di ploma verdienen netto per jaar nog minder dan generatiegenoten met alleen lager onderwijs. Universitair afgestudeerden van een medische of een economisch-administratieve studierich ting verdienen de hoogste netto-inkomens, ge volgd door HBO-afgestudeerden uit de techni sche studierichting en universitair

(11)

afgestudeer-Arbeidsm arkt

den uit de sociaal-culturele richting. Opnieuw zien wij binnen een onderwijsniveau grote inko mensverschillen (bijvoorbeeld humaniora en economische studierichting bij wo-afgestudeer- den of onderwijsgevenden en technische HBO-af- gestudeerden).

Uit de een na laatste kolom blijkt dat een deel van deze inkomensverschillen verklaard kan worden uit bepaalde achtergrondskenmerken, met name het geslacht, IQ op 6-jarige leeftijd en beroep van de vader. Vrouwen verdienen een aanzienlijk lager netto-inkomen per jaar dan mannen, ook bij gelijke opleiding en studierich ting, waarschijnlijk als gevolg van deeltijdarbeid en hogere materiële en immateriële kosten ver bonden aan baanverandering door vrouwen. Te gelijkertijd wordt blijkbaar intelligentie extra beloond. Deze achtergrondskenmerken zijn voor de verklaring van verschillen in inkomens bijna even belangrijk als de combinatie van stu dierichting en onderwijsniveau. Toevoeging van deze twee achtergrondskenmerken verdubbelt de verklaarde variantie (van 25% naar 47%)7. Een gevolg van deze controle op achtergronds kenmerken is dat de meeste inkomensverschil len tussen combinaties van studierichting en onderwijsniveau minder geprononceerd worden dan zij zonder controle waren. Dat betekent dat de onmiddellijk zichtbare inkomensverschillen gedeeltelijk achtergrondsverschillen zijn. De enige uitzonderingen op een vermindering van de scherpte van de inkomensverschillen vindt men bij de HBO-afgestudeerden in de onderwijs sector. Na controle voor achtergrondskenmer ken is het effect van deze combinatie groter dan voor controle. Zonder twijfel zien wij hier het gevolg van het relatief grote aantal vrouwen dat in het onderwijs in deeltijd werkzaam is.

Ondanks het nivellerende effect van controle ren op achtergrondskenmerken zijn er nog steeds verschillen in netto-inkomen tussen combinaties van studierichtingen en onder wijsniveaus. De hoogste netto-inkomens wor den verdiend door universitair afgestudeerden, hoewel diegenen die in de humaniora afstudeer den eerder op het niveau van de gemiddelde HBO-afgestudeerde verdient dan op het niveau van de overige universitair afgestudeerden. HBO- afgestudeerden verdienen weer gemiddeld meer dan diegenen die op mbo niveau afstudeerden, maar ook hier vinden wij tussen studierichtin gen nog steeds inkomensverschillen. Hetzelfde geldt voor MBO-afgestudeerden. Interessant is

dat havoen vwo-afgestudeerden gemiddeld on geveer even goed verdienen als HBO-afgestudeerden. Blijkbaar kan deze generatie met een alge mene opleiding als havoof vwo nog een goede plaats op de arbeidsmarkt veroveren. Afgestu deerden uit het lbo, de mavoen een aantal stu dierichtingen in het mboverdienen na controle

voor achtergrondskenmerken niet significant meer dan generatiegenoten die alleen lagere school hebben. Deze geconstateerde verschillen in netto-inkomen betekenen dat voor deze ge neratie van 35-jarigen een universitaire of een hogere beroepsopleiding op de langere termijn leidde tot een betere inkomenspositie. Deze langere termijn is hier van belang want men moet bedenken dat afgestudeerden van het ter tiair niveau aan het eind van de jaren zeventig en het begin van de jaren tachtig de arbeids markt betraden. Op dat moment was de ar beidsmarkt voor intreders slecht als gevolg van de slechte economische conjunctuur, ook voor academici en hoger geschoolden. Dit heeft ech ter niet betekend dat zij ruim tien jaar later toch het hoogste netto-inkomen verdienen. Dit betekent dat zij er mede door verdringing in ge slaagd zijn een relatief sterke positie op arbeids markt te veroveren. Een andere conclusie die uit deze gecontroleerde effecten volgt, is dat het onderwijsniveau in hoofdzaak inkomensver schillen bepaalt met redelijk grote 'binnen-niveau-variantie'. De arbeidsmarktverschillen tussen studierichtingen zijn blijkbaar op de lan gere termijn niet zo dominant dat zij verschil len in onderwijsniveau overschaduwen. De bes te verklaring voor dit belang van onderwijsni veau lijkt de verdringing op de arbeidsmarkt, die in hoofdzaak tussen onderwijsniveaus ver loopt.

Verschillen tussen mannen en vrouwen

In de Tabellen 4 en 5 zijn alle eerder besproken analyses nog eens herhaald voor mannen en vrouwen afzonderlijk. Deze tabellen laten be langrijke verschillen tussen de effecten voor mannen en vrouwen zien.

Tabel 4 handelt over beroepsprestige. Duide lijk is dat bepaalde combinaties van studierich ting en onderwijsniveau voor vrouwen belang- rijker zijn bij het verwerven van een hoger be roepsprestige dan voor mannen. Het gaat hier om bijna alle MBO-opleidingen, de HBO-opleiding

(12)

Tabel 4 Beroepsprestige van eerste en huidige baan voor mannen en vrouwen afzonderlijk; het gestandaardiseerde en ongestandaardiseerde effect van de hoogst bereikte combinatie van studierichting en onderwijsniveau, na controle. N = 1078

beroepsprestige eerste baan

beroepsprestige huidig/laatste baan

Lager onderwijs (referentie punt) man vrouw man vrouw

mavo 3 jaar n.s. n.s. .09/11.6 .08/10.2

mavo 4 jaar .09/6.4 .19/8.5 .11/8.4 .20/10.6

Technisch n.s. . . . _n.s.

Administratief n.s. n.s. n.s. n.s. Verzorging n.s. n.s. n.s. -.09/-5.1

Overig n.s. n.s. -.10/-27 n.s.

HAVO .16/10.3 .13/67 .15/10.7 .18/10.6

VWO .20/19.4 .09/8.3 .24/23.9 .25/28.2

Onderwijzend personeel . . . _.27/22.9 . . . _.27/25.4 Medisch, Paramedisch n.s. .27/17.7 n.s. .22/16.7 Elektro-techniek .16/13.6 . . . _.09/8.9 . . . Technisch, overig n.s. .12/18.4 .08/5.4 .10/16.3 Economisch, Administratief .08/6.3 .15/10.3 .15/12.9 .13/12.6 Verzorging n.s. .12/4.3 n.s. n.s.

Onderwijzend personeel .23/22.4 .39/21.2 .19/19.2 .35/21.2 Medisch, Paramedisch .21/23.2 .23/18.3 .14/17.1 .17/16.4 Technisch .24/21.1 n.s. .21/20.1 n.s. Economisch, Administratief .17/19.2 .08/10.0 .13/15.7 .11/15.2 Verzorging .18/16.8 .23/16.8 .19/18.5 .28/22.7

Humaniora .14/28.6 .18/21.3 .11/23.9 .24/31.2 Medisch, Paramedisch .39/40.3 .28/36.9 .31/34.4 .27/39.7 Economisch, administratief .19/19.1 . . . _.26/27.6 — Sociaal-Cultureel .21/28.1 .24/26.6 .12/17.7 .20/24.2 Controle variabelen Beroep vader .13/1.4 .11/.9 n.s. n.s. Opleiding vader n.s. n.s. n.s. .11/1.7 Opleiding moeder n.s. n.s. n.s. n.s. iQ-score .10/.2 n.s. .18/.4 n.s. Burgerlijke staat n.s. n.s. n.s. n.s. Kindertal n.s. n.s. n.s. n.s. R2 (adjusted) .43 .40 .32 .45

(13)

Arbeidsm arkt

Tabel 5 Werkloosheid en netto-inkomen voor mannen en vrouwen afzonderlijk; het effect van de hoogst bereikte combinatie van studierichting en onderwijsniveau, na controle. N = 1078

tussentijds werkloos netto inkomen 1992

Lager onderwijs (referentie punt) man vrouw man vrouw

m a v o3 jaar 4.89 n.s. .12 n.s.

m a v o4 jaar n.s. n.s. .12 n.s.

Technisch 4.24 n.s. n.s. —

Verzorging n.s. n.s. n.s. n.s.

Overig n.s. 5.00 n.s. n.s.

HAVO n.s. n.s. .25 n.s.

VWO n.s. n.s. .22 n.s.

Onderwijzend personeel — n.s. . . . _.11 Medisch, Paramedisch n.s. n.s. n.s. n.s. Elektro-techniek n.s. . . . _.10 _— Technisch, overig n.s. n.s. .08 n.s. Economisch, Administratief n.s. .002 .18 n.s. Verzorging n.s. 5.33 .09 n.s.

Onderwijzend personeel n.s. n.s. .11 .18 Medisch, Paramedisch n.s. 5.99 n.s. n.s.

Technisch n.s. n.s. .26 n.s.

Economisch, Administratief n.s. n.s. .17 n.s.

Verzorging n.s. n.s. .09 .15

Humaniora — n.s. n.s. .20 Medisch, Paramedisch n.s. n.s. .30 .09 Economisch, administratief n.s. n.s. .31 Sociaal-Cultureel n.s. 8.00 .18 .18 Controle variabelen Beroep vader n.s. n.s. n.s. .21 Opleiding vader n.s. n.s. n.s. n.s. Opleiding moeder n.s. n.s. n.s. n.s. iQ-score n.s. n.s. n.s. n.s. Burgerlijke staat n.s. n.s. .15 -.25 Kindertal n.s. n.s. .09 n.s. R2 (adjusted) .27 .25

(14)

voor onderwijsgevenden en voor de verzorgende sector en de wo-opleiding in de sociaal-culturele sector en in de humaniora. Ook zijn er combi naties van studierichtingen en onderwijsniveaus die voor mannen belangrijker zijn bij het ver werven van een hogere beroepsprestige dan voor vrouwen. Het gaat in dat geval om de techni sche en administratieve HBO-opleidingen en de medische universitaire opleiding. In dit licht is de voorkeur, die nog steeds bij vrouwen bestaat voor een alfa- of gamma-studierichting, niet ir rationeel. Dat zijn voor hen de studierichtingen waarin zij uitgedrukt in beroepsprestige de beste mogelijkheden hebben. Waarschijnlijk hebben zij die gunstiger mogelijkheden omdat deze stu dierichtingen opleiden voor maatschappelijke sectoren, waarin deeltijdarbeid relatief veel voorkomt. Interessant is de significante bijdrage van IQ op 6-jarige leeftijd aan het beroepspresti ge van zowel de eerste als de huidige baan bij mannen, een bijdrage die bij vrouwen niet signi ficant is. Dit kan geïnterpreteerd worden als een gevolg van de grotere beperkingen waaraan de loopbanen van vrouwen onderworpen zijn.

Tabel 5 laat wel enige verschillen in de kans op werkloosheid tussen mannen en vrouwen zien maar de verschillen zijn slechts gering.

Bij de verklaring van het netto-inkomen heeft bij vrouwen het gehuwd zijn een negatief effect, terwijl bij mannen het gehuwd zijn juist een po sitief effect op het netto-inkomen heeft. Wat bij mannen een voordeel is bij hun beroepsloop baan (een gestabiliseerd levensritme in een hu welijk met kinderen), is bij vrouwen een belem mering (de huishoudelijke taken die voortvloei en uit de gebruikelijke rol-verdeling binnen de meeste huwelijken en de zorg voor de kinderen). Ook is interessant dat andere combinaties van studierichting en onderwijsniveaus bij mannen en vrouwen het hoogste netto-inkomen opleve ren. Bij mannen is de volgorde: universitaire economie, universitaire medicijnen, technisch HBO en havo. Bij vrouwen is de volgorde anders: een eerste plaats door een universitaire oplei ding in de humaniora, gevolgd door een HBO-op- leiding voor onderwijsgevenden en een universi taire opleiding in de sociaal-culturele sector. Gegeven deze verschillen in inkomsten bij man nen en vrouwen is de voorkeur van vrouwen voor de alfa- en gamma-studierichtingen geen toevallige voorkeur die met een gerichte adver tentiecampagne veranderd kan worden, maar een consequentie van de mogelijkheden die

deze opleidingen bieden voor een latere combi natie van zorg voor huishouden en kinderen met het buitenshuis werken. Indien men vrou wen wil stimuleren meer beta-studierichtingen te gaan volgen, zal men eerst de mogelijkheden moeten vergroten om in de sectoren waartoe deze beta-studierichtingen toegang bieden huis houden, kinderen en buitenshuis werken te combineren. Blijkbaar bieden deze maatschap pelijke sectoren deze mogelijkheden onvoldoen de, waardoor de keuze voor een alfa- of gamma- studierichting in het hboen wo voor deze 35-jarige vrouwen gezien hun netto-inkomen nog steeds de beste keus was.

Besluit

De eerste vraag van deze analyse kan bevesti gend beantwoord worden. De arbeidsmarktkan sen van afgestudeerden van verschillende stu dierichtingen van een gelijkwaardig onder wijsniveau verschillen. Deze verschillen zijn het duidelijkst bij het beroepsprestige van de eerste en huidige baan en bij het netto-inkomen per jaar. Men kan echter niet zeggen dat deze verschillen tussen studierichtingen met een ge lijkwaardig onderwijsniveau de verschillen tus sen de verschillende onderwijsniveaus over schaduwen of wegdrukken. In beroepsprestige van de huidige of laatste baan scoort de gemid delde academicus hoger dan de gemiddelde hbo- er, die hoger dan de gemiddelde MBO-er, die weer hoger dan de gemiddelde MAVO-er en die weer hoger dan de gemiddelde LBO-er. Ook bij netto-inkomen per jaar zien wij hetzelfde ver schijnsel: hoe hoger het gemiddelde onder wijsniveau, des te hoger het gemiddelde inko men. Maar dit zegt niet dat een universitair af gestudeerde van elke studierichting altijd een hoger beroepsprestige zal bereiken dan een hbo- er van elke studierichting. Zo ligt het gemid deld beroepsprestige van een academicus met een sociaal-culturele of een humaniora oplei ding lager dan die van een HBO-er met een stu dierichting in verzorging of het onderwijs. Er zijn dus bepaalde studierichtingen van een lager onderwijsniveau die een 'sterkere' arbeids marktpositie hebben (uitgedrukt in prestige en inkomen) dan bepaalde studierichtingen van een hoger onderwijsniveau.

Deze verschillen verdwijnen niet bij controle voor achtergrondskenmerken, zoals geslacht en

(15)

Arbeidsm arkt

jeugdige intelligentie. Wel worden de verschil len minder geprononceerd door rekening te hou den met deze achtergrondskenmerken. Ook ver andert de globale volgorde in de combinaties van studierichting en onderwijsniveaus niet door controle voor achtergrondskenmerken. Dit alles wijst erop dat studierichting een eigenstan dige betekenis heeft op de arbeidsmarkt los van het daarbij behorend onderwijsniveau. Tegelij kertijd kan men niet zeggen dat een bepaalde studierichting (technisch, medisch] op elk on derwijsniveau relatief een sterkere arbeids marktpositie biedt. Blijkbaar bestaat er voor deze generatie Enschedese leerlingen geen spe cifieke studierichting, die gezien zijn arbeids marktperspectieven, op elk niveau beter is ge weest dan een andere studierichting.

Tegelijkertijd leert het minder geprononceerd worden van de verschillen tussen studierichtin gen door controle voor achtergrondskenmerken dat arbeidsmarktverschillen tussen studierich tingen vertekend worden door achtergrondsken merken. Met name de uiteenlopende voorkeur van mannen en vrouwen voor bepaalde studie richtingen en de verschillende positie die man nen en vrouwen op de arbeidsmarkt innemen als gevolg van de arbeidsdeling tussen mannen en vrouwen in het gezin, leidt ertoe dat aan stu dierichtingen die veel door mannen worden ge volgd ten onrechte een sterkere arbeidsmarktpo sitie wordt toegeschreven. Een deel van deze sterkere arbeidsmarktpositie van de door veel mannen bezochte studierichting vloeit echter voort uit de extra mogelijkheden die mannen hebben - en door de arbeidsdeling tussen man nen en vrouwen in het gezin moeten hebben - om op de gehele arbeidsmarkt actief te zijn.

Ook laten de analyses zien dat er tussen man nen en vrouwen interessante verschillen be staan in de effecten van studierichting en onder wijsniveau op de beroepsloopbaan. Bepaalde combinaties zijn voor vrouwen belangrijker voor succes dan voor mannen. Grof gesteld kan men zeggen dat opleidingen voor onderwijsge venden, sociaal-culturele en verzorgende oplei dingen en de humaniora voor vrouwen belang rijker zijn bij het verwerven van een hoger beroepsprestige en inkomen dan voor mannen. Technische, economisch-administratieve en medische studierichtingen lijken belangrijker voor mannen. Dit kan verklaard worden door de grotere mogelijkheden voor deeltijdarbeid in de verzorgende, sociaal-culturele en onderwijs stu

dierichtingen en het grotere belang van deeltijd arbeid voor 35-jarige vrouwen die in toenemen de mate de arbeidsmarkt niet meer verlaten bij huwelijk of geboorte van kinderen, maar daar door nog wel beperkingen in hun zoekmogelijk heden op de arbeidsmarkt ondervinden. Naast de zorg voor kinderen en het huishouden zijn zij beperkt door het arbeidsmarktgedrag van hun echtgenoot die meestal hoofdkostwinner is. De verschillen tussen mannen en vrouwen in dit opzicht komen tot uitdrukking in het verschil lend effect dat burgerlijke staat en kindertal heeft op het netto-inkomen van mannen en vrouwen.

De ordening in arbeidsmarktkansen van ver schillende studierichtingen veranderen gedu rende de beroepsloopbaan niet sterk, als men dat meet met het beroepsprestige (tweede vraag). Wel kunnen studierichting en onder wijsniveau slechter verschillen in beroepspres tige verklaren in de baan op 35-jarige leeftijd dan in het beroepsprestige van de eerste baan na het verlaten van het onderwijs. Dit wijst erop dat de processen op de arbeidsmarkt eerder de verschillen tussen studierichtingen afzwakken dan versterken, zonder overigens de volgorde die bij de eerste baan optrad omver te werpen. De uitkomsten bevestigen de resultaten van Meesters en Einerhand (1986) en Meesters (1992) dat met name algemene opleidingen pas op de langere termijn hun 'kracht' op de ar beidsmarkt kunnen tonen, omdat zij breder ge kwalificeerd zijn en zo uiteindelijk beter een plaats kunnen vinden. Het is dus te beperkt om bij de vaststelling van de arbeidsmarktrelevantie alleen te kijken naar de toetreding tot de ar beidsmarkt. Dit kan leiden tot een overschat ting van de arbeidsmarktrelevantie van bepaal de opleidingen, die erg toegesneden zijn op on middellijke entree in een bepaald segment van de arbeidsmarkt.

De arbeidsmarktrelevantie van een studie richting van gelijkwaardig niveau wordt inder daad beïnvloed door de gebruikte maatstaf: in deze analyse beroepsprestige, inkomen en werk loosheid (derde vraag). Afhankelijk welke maat staf men gebruikt en hoe men die interpreteert krijgen andere studierichtingen een hogere of een lagere arbeidsmarktrelevantie. MBO-ers uit de medische studierichting hebben een lagere kans op werkloosheid en behalen een hoger be roepsprestige maar verdienen niet meer dan een generatiegenoot met lagere school.

(16)

Samenvattend, de keuze van een studierich ting is voor de latere beroepsloopbaan van be lang, maar algemene aanbevelingen zijn moei lijk te geven omdat dat afhangt van de gebmikte maatstaf, de verblijfsduur op de arbeidsmarkt en de arbeidsdeling tussen mannen en vrouwen in het gezin en de voor hen daaruit voortvloeiende beperkingen en mogelijkheden.

Noten

1 Dit artikel is een ingekorte en licht afwijkende ver sie van het eindverslag van een project, uitgevoerd in opdracht van het Instituut voor Onderzoek van het Onderwijs (SVO) in Den Haag (96303). Corres pondentieadres: J. Dronkers, Universiteit van Am sterdam, SCO-Kohnstamm Instituut, Grote Bickersstraat 72, 1013 KS Amsterdam.

2 Bij de samenstelling van deze vragenlijst is gebruik gemaakt van de ervaringen met het onderzoek naar de Noord-Brabantse zesdeklassers en het 'Van-jaar- tot-jaar-cohort' en met het levensloop-onderzoek zoals dat sinds enige jaren door het Max Planck In stitut für Bildungsforschung in Berlijn uitgevoerd wordt.

3 Man=0, Vrouw-1.

4 Alleenstaand = 0, getrouwd of samenwonend =1. 5 Indien geen kinderen, gehercodeerd op het gemid

delde.

6 De betekenis van contractuele uren verschilt bo vendien tussen bedrijfssectoren. In het ene geval kan het betekenen dat overwerk of werk thuis in de contractuele uren of het uur-salaris besloten lig gen (bijvoorbeeld onderwijs), terwijl in het andere geval overwerk extra vastgelegd en vergoed wordt en werk thuis ongebruikelijk is. Deze variëteit ver groot de onbetrouwbaarheid van de meting van het aantal gewerkte uren.

7 De achtergrondkenmerken alleen verklaren, blij kens een hier niet weergegeven analyse, 40% van de variantie in inkomensverschillen. Dit wijst er anderzijds op dat achtergrondskenmerken via stu dierichting en opleidingsniveau indirect het inko men beïnvloedt.

Literatuur

Baeten, A. van Cuijck-Remijsen, J. Dronkers &. L. van 't Hof (1989), 'Horizontale differentiatie in het onderwijs en ongelijkheid op de arbeidsmarkt.' Sociale Wetenschappen 32: 253-262.

Bakker, B.F.M. (1988), 'Onderwijs en de kans op werk.' p. 149-164 in Selectie en kwalificatie in het onderwijs, onder redactie van G.W. Meijnen, A.F.M. Nieuwenhuis en J.L. Peschar. Swets & Zeit- linger: Lisse.

Berkhout, P.H.G. & E.S. Mott (1992), De arbeidsmarktrelevantie van opleidingen. Rijswijk: Arbeids- marktvoorzieningsorganisatie: centraal bureau. Bros, L. (1994), Reconstructie van het Enschede-co-

hort, een speurtocht naar oud-leerlingen. Interim- rapport, UvA, Faculteit POW: Amsterdam.

Bros, L. & J. Dronkers (1994), 'Jencks in Twente: over de sleutelmacht van het onderwijs en de arbeids markt positie van vrouwen.' Amsterdams Sociolo gisch Tijdschrift 21: 67-88.

Calcar, C. van (1976), LerenLezen. Enschedese onder zoekingen. Wolters: Groningen.

Diederen, J. 1991. Loopbaan tussen 25 en 35 jaar. Van jaar tot jaar, 4-de fase: over de effecten van geslacht, milieu van herkomst, schoolprestatie, belangstel ling en gevolgd onderwijs op beroepsloopbaan en le vensloop. Instituut voor Toegepaste Sociale Weten schappen: Nijmegen.

Meesters, M.J. (1992), Loopbanen in het onderwijs en op de arbeidsmarkt. Verticale en horizontale diffe rentiatie in het voortgezet onderwijs: oorzaken en gevolgen voor de arbeidsmarktpositie van Neder landse jongeren. Nijmegen: Instituut voor Toege paste Sociale Wetenschappen. Dissertatie Universi teit van Amsterdam.

Meesters, M.J. & M.G.K. Einerhand (1986), 'LBO- en MAVO-schoolverlaters op de arbeidsmarkt.' Tijd schrift voor Arbeidsvraagstukken 2: 67-77.

Praag, M. van (1992), Zomaar een dataset. 'De Noord- brabantse Zesde Klassers'. Een Presenatie van 15 jaar Onderzoek. Vakgroep Micro-economie, Univer siteit van Amsterdam: Amsterdam.

Sixma, H. & W. Ultee (1983), 'Een beroepsprestigeschaal voor Nederland in de jaren tachtig'. Mens en Maatschappij 58: 360-382.

Sociaal en Cultureel Planbureau (1994), Sociaal en Cultureel Rapport 1994. Rijswijk: Sociaal en Cultu reel Planbureau.

Thurstone, T.G. & L.L. Thurstone (1954), Examiner manual for the SRA Primary Mental Abilities for ages 5 to 7, Chicago.