1
Startsalaris en salarisontwikkeling van mbo’ers in Nederland, 2007-2020 Paul Bisschop, Bas ter Weel, Jelle Zwetsloot
SEO Economisch Onderzoek 28 juni 2021
Samenvatting
Meer dan de helft van de mbo’ers met een Nederlandse achtergrond die tussen 2007 en 2010 de arbeidsmarkt opkwamen werkte een jaar later in een bedrijf met minder dan vijf procent werknemers met een niet-westerse migratieachtergrond. Mbo’ers met een niet-westerse migratieachtergrond starten vaker in bedrijven met een hoger percentage collega’s met een niet-westerse migratieachtergrond en vaker via een uitzendbedrijf. Deze sortering van instromers heeft invloed op de ontwikkeling van uurlonen. De ontwikkeling van uurlonen in de eerste tien jaar op de arbeidsmarkt is namelijk minder gunstig voor mbo’ers met een mbo-3 of mbo-4-diploma die werkzaam zijn in bedrijven met een hoger aandeel werknemers met een niet-westerse migratieachtergrond. Binnen eenzelfde type bedrijf is de ontwikkeling van de lonen niet anders voor werknemers met een Nederlandse en niet-westerse migratieachtergrond. Hoewel de uurloonontwikkeling afhangt van de werknemerskenmerken van een bedrijf, is de invloed van de gevolgde opleidingsrichting op het uurloon een stuk groter.
Inleiding
Na afronding van het middelbaar beroepsonderwijs (mbo) betreden jaarlijks ongeveer 80.000 jongeren de arbeidsmarkt. De arbeidsmarktparticipatie van deze jongeren ligt een jaar na afronding van de opleiding gemiddeld tussen 70 en 95 procent, afhankelijk van het gevolgde opleidingsniveau, de gekozen leerweg en de studierichting. Er bestaan een jaar na afronding van de opleiding opvallend grote verschillen in arbeidsmarktparticipatie tussen Nederlandse jongeren en jongeren met een niet- westerse migratieachtergrond. Die verschillen lopen voor sommige groepen op tot wel 30 procentpunt en worden maar deels verklaard door sociaaleconomische kenmerken en onderwijskeuzes (Bisschop et al., 2020). Tevens bestaan er verschillen in inkomen tussen Nederlandse jongeren en jongeren met een niet-westerse migratieachtergrond nadat een baan is gevonden.
Dit onderzoek analyseert de salarisontwikkeling van jongeren die tien jaar actief zijn op de arbeidsmarkt. Van de jongeren die in de periode 2007-2010 hun entree op de arbeidsmarkt hebben gemaakt wordt de salarisgroei vergeleken tussen 2008-2011 en 2017-2020. We onderzoeken in het bijzonder in hoeverre de grootte en de samenstelling van het personeelsbestand van het bedrijf waar een baan is gevonden van invloed is op de salarisgroei. Het zou bijvoorbeeld zo kunnen zijn dat wanneer jongeren starten in het mkb, de salarisgroei anders is dan in het grootbedrijf. Tevens is het mogelijk dat wanneer de eerste baan wordt gevonden in een bedrijf met een relatief groot aantal collega’s met een niet-westerse migratieachtergrond, de salarisgroei afwijkt van een bedrijf waar dit aantal kleiner is. Ten slotte is het mogelijk dat jongeren zich sorteren naar achtergrond, waardoor bedrijven ontstaan waarin bepaalde groepen dominant zijn.
Het vinden van een baan hangt samen met kenmerken van jongeren en de keuzes die zij maken, waaronder hun opleidingsniveau en -richting binnen het mbo, hun omgeving en de kwaliteit van de baan en stages gedurende de opleiding (Bisschop et al., 2020). Dit onderzoek kijkt naast kenmerken
2
van het bedrijf naar de invloed van deze factoren op de salarisontwikkeling, waarbij een groot aantal kenmerken wordt meegenomen in de analyses.
Literatuur
De entree op de arbeidsmarkt is een belangrijk moment, omdat keuzes gemaakt moeten worden die impact hebben op de toekomstige carrière. Het vinden van de eerste baan is hierbij essentieel, omdat dit voor een deel de salarisontwikkeling voorspelt (Beaudry & DiNardo, 1991). Kernvariabelen voor het mbo zijn het opleidingsniveau (mbo-2, 3 of 4), de gekozen leerweg (BOL of BBL) en de opleidingsrichting.
Stages, bijbanen en leerwerkplekken zijn voor jongeren een eerste kennismaking met de arbeidsmarkt en bieden toekomstige werkgevers een eerste signaal over de kwaliteit van mbo-afgestudeerden.
Voor mbo’ers is de kwaliteit van het signaal dat zij afgeven aan potentiële werkgevers belangrijk, omdat de kwaliteit van de beroepsopleiding een minder goed signaal is. Voor universiteiten is dat anders en bestaat een Alma Mater-effect (Brunello & Cappellari, 2008). Tevens kan een succesvolle stage of leerwerkplek de opmaat zijn naar een eerste baan, vooral voor jongeren die een BBL-opleiding volgen. In de analyse controleren we voor de kwaliteit van bijbanen en stages door variabelen op te nemen over de extensieve (het hebben van een bijbaan of het hebben gevolgd van een stage voor jongeren met een BOL-opleiding) en de intensieve marge (de duur en contractvorm). Daarnaast maken we een generiek onderscheid tussen BOL- en BBL-opleidingen.
Een ander belangrijk signaal is de vooropleiding in het voortgezet onderwijs. Het is mogelijk dat toekomstige werkgevers hierop selecteren als inschatting van competenties. Resultaten tijdens de opleiding en het niveau van de vooropleiding zijn een voorspeller voor de potentie van een kandidaat (Hansen et al., 2004). Een vergelijkbaar signaal gaat uit van de leeftijd waarop iemand de arbeidsmarkt betreedt (los van het feit dat jongeren een lager salaris ontvangen) en in hoeverre de opleiding nominaal is doorlopen. In de empirische analyses houden we rekening met vooropleiding, studieduur en leeftijd bij arbeidsmarktentree.
De strategie die door jongeren wordt gevolgd om een baan te vinden, lijkt voor een deel af te hangen van hun omgeving en de sterkte en omvang van het sociale netwerk waartoe jongeren behoren (Kramarz & Nordström Skans, 2014 en Van den Berg et al., 2020). Dit netwerk stuurt keuzes en uit wetenschappelijk onderzoek blijkt dat juist jongeren hun keuzes in sterke mate laten bepalen door hun sociale netwerk (Bayer et al., 2008). Naarmate het netwerk meer mensen bevat met een hoog inkomen, profiteren jongeren daarvan voor wat betreft hun eigen inkomen. We controleren in de empirische analyse zo goed mogelijk voor het netwerk van jongeren door kenmerken op te nemen over hun huishoudpositie bij het afronden van de opleiding, kenmerken van de buurt waarin jongeren wonen, de belangrijkste inkomstenbron en hoogte van het inkomen van hun ouders en de hoogst afgeronde opleiding van de ouders.
De kwaliteit van de eerste baan is ook belangrijk voor salarisontwikkeling. Barbieri et al. (2019) laten bijvoorbeeld zien dat jongeren die starten in een tijdelijke baan, jaren later een minder goede arbeidsmarktpositie hebben dan jongeren die snel een vast contract hebben. We nemen daarom controlevariabelen op over de kwaliteit van de baan een jaar na afstuderen (vast dienstverband, tijdelijk dienstverband of oproep/uitzendwerk).
Ten slotte bestaan er regionale verschillen in salarissen in Nederland. Groot en De Groot (2014) vinden in een empirische analyse van de Nederlandse arbeidsmarkt dat deze salarisverschillen worden veroorzaakt door de dichtheid en omvang van de werkgelegenheid in een arbeidsmarktregio en door regionale kennisclusters die voor bepaalde beroepen productiviteitsverhogend werken. We nemen
3
daarom in de empirische analyse dummyvariabelen op voor 35 arbeidsmarktregio’s, 50 opleidingsrichtingen en 23 sectoren.
Data en onderzoekspopulatie
De analyses in dit onderzoek zijn verricht op administratieve Microdata van het CBS. De Microdata bestaan uit verschillende gegevens die – nadat ze zijn geanonimiseerd – op persoonsniveau te koppelen zijn. In de analyse is gebruikgemaakt van onderwijsdata afkomstig van de Dienst Uitvoering Onderwijs (DUO), inkomensdata (lonen en uitkeringen) afkomstig van het Uitvoeringsinstituut Werknemers Verzekeringen (UWV) en de Belastingdienst en persoonskenmerken uit de Basisregistratie Personen (BRP).
In het onderzoek staat de salarisontwikkeling in uurlonen tussen één en tien jaar na afstuderen centraal. De onderzoekspopulatie betreft jongeren die een mbo-diploma hebben behaald in de studiejaren 2006-2007 t/m 2009-2010, vervolgens zijn uitgestroomd uit het onderwijs en zowel één als tien jaar na afstuderen een baan in loondienst in Nederland hebben. Jongeren die een jaar na afstuderen werkzaam zijn bij een bedrijf met minder dan 2 werknemers in loondienst, zijn niet meegenomen in de analyse, aangezien voor die bedrijven de samenstelling van het personeelsbestand niet goed is af te leiden. Verder beperkt de analyse zich tot jongeren met minimaal een mbo-2- diploma. jongeren die het onderwijs verlaten met een diploma op mbo-1 niveau zijn buiten beschouwing gelaten, aangezien dit niveau niet opleidt tot een startkwalificatie voor de arbeidsmarkt.
Deze selecties resulteren in een onderzoekspopulatie van 180.195 personen (Figuur 1). Het betreft 77.960 personen met een afgeronde mbo-4 opleiding, 57.515 personen met een mbo-3 opleiding en 44.720 personen met een mbo-2 opleiding. Gezien de verschillen in participatie tussen mbo’ers met en zonder een migratieachtergrond is deze sample van werkenden selectief. Dat betekent dat de verschillen die worden gevonden tussen beide groepen eerder een onder- dan overschatting zijn als deze in het nadeel van mbo’ers met een niet-westerse migratieachtergrond uitvallen.
Figuur 1. Schematische weergave van de gebruikte data
Bron: CBS Microdata (2021)
De uitkomstmaat in het onderzoek betreft de uurloonontwikkeling tussen één en tien jaar na afstuderen. Het uurloon is afgeleid door het contractueel overeengekomen bruto maandloon te delen door het aantal basisuren. Het aantal basisuren betreft het aantal verloonde uren, exclusief overwerkuren waartegen een hogere vergoeding staat. Het contractueel overeengekomen bruto maandloon is het brutoloon inclusief de pensioenbijdrage van de werknemer, maar exclusief bijzondere beloningen (o.a. overwerkloon, vakantiegeld, dertiende maand, resultaatdeling, etc.).
Afstudeerders 2006-2007 (n = 58.364)
Afstudeerders 2007-2008 (n = 62.284)
Afstudeerders 2008-2009 (n = 63.367)
Afstudeerders 2009-2010 (n = 67.352)
Sep ‘08 Sep ‘09 Sep ‘10 Sep ‘11 Sep ‘17 Sep ‘18 Sep ‘19 Sep ‘20 Baan één jaar na afstuderen Baan tien jaar na afstuderen
Onderzoekspopulatie:
aantal met baan één én tien jaar na afstuderen, startbedrijf >= 2 werknemers
(n = 42.838)
(n = 44.885)
(n = 45.248)
(n = 47.224)
Totaal = 180.195 Totaal = 251.367
4
Figuur 2 presenteert per mbo-niveau en geslacht de gemiddelde uurlonen één jaar na afstuderen.
Daaruit blijkt dat de uurlonen van mbo’ers met een mbo-2-diploma bij zowel jongens als meisjes substantieel lager liggen dan de uurlonen van mbo’ers met een niveau-3 of niveau-4-opleiding. Verder verdienen vrouwen gemiddeld minder dan jongens met hetzelfde opleidingsniveau, met uitzondering van mbo’ers met een mbo-4-diploma waar geen verschil bestaat tussen mannen en vrouwen.
Figuur 2. Verschillen in uurlonen tussen mbo-niveaus en mannen en vrouwen na één jaar op de arbeidsmarkt.
Bron: CBS Microdata
Tien jaar na afstuderen verdienen mbo-4-afgestudeerden gemiddeld het meest, gevolgd door mbo-3- en mbo-2-afgestudeerden (niet in figuren weergegeven). De achterstand tussen mannen en vrouwen is tien jaar na afstuderen opgelopen: vrouwen verdienen gemiddeld ongeveer € 1,50 (mbo niveau 3 en 4) tot € 2 per uur (mbo niveau 2) minder dan mannen.
Model
Het model dat we schatten heeft als afhankelijke variabele de (logaritme van de) ontwikkeling van het uurloon in de periode tussen één jaar en tien jaar na het betreden van de arbeidsmarkt (𝑆𝑂𝑖). De onafhankelijke variabelen zijn (de logaritme van) het startsalaris (dat is het uurloon een jaar na afstuderen; 𝑆𝑆𝑖), het type bedrijf waar een jongere een jaar na afstuderen werkt (11 typen), de sector waarin iemand werkzaam is, het type contract, de herkomstgroep en het geslacht, opleidingsniveau, -richting en leerweg, arbeidsmarktregio, vooropleiding, kenmerken van het netwerk, informatie over stages en bijbanen, het jaar waarin de opleiding is afgerond, het aantal jaren in het mbo en de leeftijd bij arbeidsmarktentree. Dit vatten we samen in de vector 𝐾𝑖. De vergelijking die wordt geschat ziet er als volgt uit:
𝑆𝑂𝑖 = 𝐶 + 𝛽1𝑆𝑆𝑖+ 𝛽2𝐾𝑖+ 𝜖𝑖. (1)
€11,54
€13,45
€13,02
€10,53
€12,62
€13,03
€8,00
€9,00
€10,00
€11,00
€12,00
€13,00
€14,00
mbo-2 mbo-3 mbo-4
Gemiddeld uurloon na één jaar op de arbeidsmarkt
mannen vrouwen
5
Het aantal observaties bedraagt 180.195 en is gebaseerd op alle mbo’ers die één en tien jaar na hun arbeidsmarktentree een baan in loondienst hebben en salaris ontvangen – zie Figuur 1.
Mbo’ers met een niet-westerse migratieachtergrond zijn gedefinieerd als personen met een Marokkaanse, Turkse, Surinaamse of Antilliaanse achtergrond en een groep met een overige niet- westerse migratieachtergrond. Van deze groep zijn mbo’ers met een Marokkaanse, Turkse of Surinaamse achtergrond het grootst. Mbo’ers met een westerse migratieachtergrond zijn buiten de analyse gelaten.
Het hoofddoel van de analyses is om met dit model vast te stellen in hoeverre jongeren zonder een migratieachtergrond en jongeren met een niet-westerse migratieachtergrond starten in verschillende typen bedrijven qua omvang en personeelssamenstelling en zo ja, in hoeverre dit de ontwikkeling van hun uurloon in de tien daarop volgende jaren beïnvloedt. Op die manier kunnen we vaststellen in welke mate sprake is van padafhankelijkheid als gevolg van de eerste stappen op de arbeidsmarkt.
Type bedrijf
Het type bedrijf waar een jongere één jaar na afstuderen werkt betreft in onze analyses een combinatie van de omvang en de herkomst van het personeelsbestand van het bedrijf. Qua omvang maken we onderscheid tussen het mkb (0 tot 250 werkzame personen) en het grootbedrijf (250 of meer werkzame personen). Qua personeelssamenstellingen onderscheiden we werkgevers met minder dan 5 procent werknemers met een niet-westerse migratieachtergrond, werkgevers met meer dan 40 procent werknemers met een niet-westerse migratieachtergrond en werkgevers met een percentage tussen de 5 en 10, 10 en 20 en 20 en 40. Uiteraard betreft dit het personeelsbestand exclusief de jongere zelf. Daarnaast hebben we een extra categorie: het uitzendbedrijf. We labelen dit als type werkgever en onderscheiden zo 11 typen werkgevers.
Van de jongeren zonder een migratieachtergrond achtergrond werkt een jaar na afstuderen 55 procent bij een werkgever die minder dan 5 procent werknemers met een niet-westerse migratieachtergrond in dienst heeft (Figuur 3). Slechts 1 procent is werkzaam bij een werkgever met meer dan 40 procent werknemers met een niet-westerse migratieachtergrond. Jongeren zonder een migratieachtergrond werken dus vooral voor werkgevers waar al veel Nederlandse werknemers in dienst zijn. Jongeren met een niet-westerse migratieachtergrond werken relatief vaak in grotere bedrijven waar het aandeel werknemers met eenzelfde achtergrond tussen de 5 en 40 procent ligt.
Ook opvallend is het grote aandeel jongeren met een niet-westerse migratieachtergrond dat een jaar na afstuderen via een uitzendbedrijf werkzaam is: ruim twee keer zo hoog als het aandeel van jongeren zonder een migratieachtergrond.
Een uitsplitsing naar mbo-niveau leert dat 51, 58 en 55 procent van de mbo’ers zonder een migratieachtergrond in bedrijven werkzaam is met minder dan 5 procent collega’s met een niet- westerse migratieachtergrond. Ook de overige cijfers verschillen niet of nauwelijks per niveau voor mbo’ers zonder een migratieachtergrond. Wat opvalt bij mbo’ers met een niet-westerse migratieachtergrond en een niveau 2 of niveau 4 diploma is dat respectievelijk 20 en 19 procent van hen via een uitzendbedrijf werkzaam is. Van de mbo-2-gediplomeeerden met een niet-westerse migratieachtergrond is slechts een kwart (26 procent) werkzaam bij een bedrijf met minder dan 10 procent werknemers met een niet-westerse migratieachtergrond. Voor mbo-3 en mbo-4- gediplomeerden ligt dit percentage beduidend hoger op 36 en 33 procent.
Op basis van deze doorsnede van de data kan worden geconcludeerd dat één jaar na arbeidsmarktentree er een behoorlijk verschil bestaat in het type bedrijf waar jongeren werkzaam
6
zijn. Het lijkt erop dat jongeren zich in zekere mate sorteren op basis van de samenstelling van het personeelsbestand van het bedrijf.
Figuur 3. Jongeren zonder een migratieachtergrond werken één jaar hun arbeidsmarktentree veel vaker in een bedrijf met voornamelijk werknemers met een Nederlandse achtergrond.
Noot: mkb is gedefinieerd als 0 tot 250 werkzame personen en groot als 250 of meer werkzame personen. NW betekent niet-westerse migratieachtergrond. Deze grafiek is gebaseerd op 180.195 werkzame personen die in de periode 2007-2010 hun arbeidsmarktentree hebben gemaakt en in de data een salaris ontvangen één en tien na hun arbeidsmarktentree.
Bron: CBS Microdata
Ontwikkeling van het uurloon
De vraag is in hoeverre de verschillen in Figuur 3 van invloed zijn op het arbeidsmarktsucces op langere termijn. We schatten daarom de salarisontwikkeling in uurlonen van alle jongeren in de data aan de hand van vergelijking (1). De eerste kolom van Tabel 1 laat zien hoe de salarisontwikkeling in uurlonen van jongeren afwijkt ten opzichte van jongeren die in het mkb werkzaam zijn in een bedrijf met minder dan vijf procent werknemers met een niet-westerse migratieachtergrond. In grotere bedrijven is de salarisontwikkeling hoger geweest, met uitzondering van grote bedrijven met meer dan veertig procent werknemers met een niet-westerse migratieachtergrond. Verschillen in salarisontwikkeling in het mkb wijken statistisch significant af waar het gaat om bedrijven met meer dan veertig procent werknemers met een niet-westerse migratieachtergrond. Hier is de salarisontwikkeling kleiner.
De modellen zijn ook geschat per mbo-niveau. De conclusies wijken niet af van het totaalbeeld. Wel is te zien dat de salarisstijging van mbo’ers met een hoger opleidingsniveau ten opzichte van de referentiegroep groter is geweest, met uitzondering van werknemers met een mbo-4-diploma die
37%
18%
8% 9%
6%
8%
3% 3%
1% 0%
8%
10%
7%
5%
9% 8%
14%
7%
11%
9%
3%
18%
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
35%
40%
Aandeel naar type bedrijf (%)
Nederlands Niet-westerse migratieachtergrond
7
werken in een bedrijf met meer van veertig procent collega’s met een niet-westerse migratieachtergrond. Verder valt op dat de salarisontwikkeling van mbo’ers die zijn gestart in een baan bij een uitzendbedrijf relatief groot is geweest. Dit laat zien dat deze banen als opstap kunnen worden gezien.
Tabel 1. Mbo’ers in bedrijven met veel werknemers met een niet-westerse migratieachtergrond kennen gemiddeld lagere groei van het uurloon
Totaal Mbo-2 Mbo-3 Mbo-4
MKB
<5% NW referentie 49% referentie 61% referentie 40% referentie 48%
Groot
<5% NW 0,037*** 54% 0,012* 63% 0,034*** 45% 0,047*** 55%
MKB
5-10% NW 0,005* 49% -0,004 61% 0,007* 41% 0,009** 49%
Groot
5-10% NW 0,022*** 52% 0,015** 64% 0,017*** 42% 0,028*** 52%
MKB
10-20% NW 0,001 49% -0,011* 60% 0,005 40% 0,004 49%
Groot
10-20% NW 0,008*** 50% 0,007 63% -0,003 39% 0,013*** 50%
MKB
20-40% NW 0,003 49% -0,007 60% 0,002 40% 0,0100 49%
Groot
20-40% NW 0,004 49% 0,010 63% 0,009 41% -0,009 47%
MKB
40%+ NW -0,017*** 46% -0,020* 58% -0,021* 37% -0,013 46%
Groot
40%+ NW -0,018* 46% -0,018 58% -0,006 39% -0,038** 43%
Uitzendbedrijf 0,021*** 52% 0,001 62% 0,024** 43% 0,036*** 54%
Noot: Significantie van de coëfficiënten is als volgt: * = 5%, ** = 1%, *** = 0,01%.
Bron: CBS Microdata
Naast de geschatte coëfficiënten hebben we ‘voorspelde marges’ gerapporteerd. Deze marges geven aan wat de salarisontwikkeling is geweest voor werknemers in verschillende typen bedrijven. De salarisontwikkeling in uurlonen in kleinere bedrijven met minder dan vijf procent werknemers met een niet-westerse migratieachtergrond is 49 procent, in grote bedrijven met een vergelijkbare samenstelling 54 procent. Deze percentages zijn gecorrigeerd voor alle kenmerken die zijn opgenomen in het model. Voor mbo’ers met een mbo-2-diploma is de voorspelde marge het hoogst.
Dit betekent dat gecorrigeerd voor de samenstelling van deze groep en al hun achtergrondkenmerken de groei van het uurloon het hoogst is geweest.
Wanneer we in de kolommen van boven naar beneden de voorspelde marges bekijken, ontstaat het beeld dat de ontwikkeling van uurlonen gemiddeld gezien gunstiger is geweest in bedrijven met minder werknemers met een niet-westerse migratieachtergrond, vooral voor mbo’ers met een mbo- 3 of mbo-4-diploma.
Verschillen binnen bedrijven
Wanneer we kijken naar de salarisontwikkeling in uurlonen van mbo’ers zonder een migratieachtergrond en die in alle typen bedrijven vergelijken met de salarisontwikkeling van mbo’ers
8
met een niet-westerse migratieachtergrond, dan laten de coëfficiënten gemiddeld zien dat de salarisgroei van mbo’ers met een niet-westerse migratieachtergrond groter is geweest. Figuur 4 plot alle coëfficiënten van de modellen zoals weergegeven in Tabel 1, maar dan apart geschat voor mbo’ers zonder een migratieachtergrond (horizontale as) en mbo’ers met een niet-westerse migratieachtergrond (verticale as).1 De trendlijn gaat niet door de oorsprong, maar op de verticale as door 0,018 wat betekent dat de gemiddelde salarisgroei van mbo’ers met een niet-westerse migratieachtergrond 1,8 procentpunt hoger is geweest (waarbij geen rekening is gehouden met de omvang van de groepen). De richtingscoëfficiënt van de lijn is 0,47 wat betekent dat tegenover lage (hoge) groei van mbo’ers zonder een migratieachtergrond relatief hoge (lage) groei van mbo’ers met een niet-westerse migratieachtergrond staat. Deze verschillen correleren niet systematisch met de samenstelling van het personeelsbestand. De conclusie op basis van deze geschatte coëfficiënten is dat tussen bedrijven de salarisontwikkeling tussen mbo’ers met en zonder niet-westerse migratieachtergrond niet systematisch afwijkt.
De bolletjes zijn per niveau gekleurd. Wat opvalt is dat de ontwikkeling van uurlonen voor mbo’ers met een niet-westerse migratieachtergrond gunstiger is geweest als zij een mbo-2 of mbo-3-diploma hebben behaald. De oranje en grijze bolletjes liggen vaker in het kwadrant linksboven, wat betekent dat de uurlonen zich gunstiger ontwikkelen voor mbo’ers met een niet-westerse migratieachtergrond.
Voor mbo’ers met een niet-westerse migratieachtergrond met een mbo-4-diploma liggen veel punten onder het nulpunt op de verticale as en relatief rechts op de horizontale as wat betekent dat de ontwikkeling van het salaris minder gunstig is geweest.
Figuur 2. Salarisontwikkeling mbo’ers met een niet-westerse migratieachtergrond is gemiddeld gunstiger, geen systematische afwijking naar type bedrijf
Noot: De bolletjes zijn de geschatte coëfficiënten – identiek aan die weergegeven in de kolommen van Tabel 1 – naar herkomstgroep voor de 11 typen bedrijven.
Bron: CBS Microdata
1 Niet alle coëfficiënten zijn statistisch significant. De figuur is een illustratie van mogelijke verschillen in salarisontwikkeling tussen herkomstgroepen.
-0,080 -0,060 -0,040 -0,020 0,000 0,020 0,040 0,060 0,080
-0,050 -0,030 -0,010 0,010 0,030 0,050
Salarisontwikkeling (uurlonen) werkenden met een niet-westerse migratieachterond achtergrond
Salarisontwikkeling (uurlonen) mbo'ers met een Nederlandse achtergrond
Totaal mbo-2 mbo-3 mbo-4
9 Impact type startbedrijf in perspectief
Bovenstaande analyses wijzen erop dat er verschillen bestaan in de uurloonontwikkeling per type bedrijf waarin afgestudeerde mbo’ers beginnen. De omvang en de samenstelling van het personeel hangen samen met een hogere of lagere uurloonontwikkeling. De verschillen daarin zijn echter gering als ze afgezet worden tegenover de verschillen in uurloonontwikkeling tussen de verschillende gekozen opleidingsrichtingen. Waar de uurloonontwikkeling maximaal zes procentpunt verschilt tussen (qua omvang en personeelssamenstelling) verschillende type bedrijven, verschilt de uurloonontwikkeling tussen de verschillende gevolgde opleidingsrichtingen maximaal 64 procentpunt. Mbo’ers die een opleiding in de richting Dier, Management en ondernemerschap of Media- en evenemententechniek hebben gevolgd, hebben gemiddeld een lage uurloonontwikkeling van gemiddeld 35 tot 36 procent. Daartegenover staan mbo’ers met een diploma in de richting Verpleging en verzorging, Scheepvaart of Procestechniek met een gemiddeld hoge uurloonontwikkeling van respectievelijk 73, 81 en 99 procent.
Conclusie
Mbo’ers met en zonder niet-westerse migratieachtergrond verschillen systematisch in het type bedrijven waar ze terechtkomen één jaar na het afronden van hun studie. Mbo’ers met een niet- westerse migratieachtergrond gaan relatief vaak aan de slag bij organisaties waar een relatief groot deel van het personeel ook een niet-westerse migratieachtergrond heeft. Jongeren zonder een migratieachtergrond gaan juist vaker aan de slag bij bedrijven met een groot aandeel werknemers zonder een migratieachtergrond.
De samenstelling van het personeel en de omvang van de organisatie waarin mbo’ers beginnen, heeft invloed op de ontwikkeling van het uurloon in de eerste tien jaar op de arbeidsmarkt. Een startbaan bij grotere organisaties en organisaties met een lager aandeel werknemers met een niet-westerse migratieachtergrond hangt samen met een hogere uurloonontwikkeling. Tussen bedrijven (en binnen de gedefinieerde groepen van bedrijven in deze analyse) wijkt de uurloonontwikkeling tussen mbo’ers met een niet-westerse migratieachtergrond en mbo’ers zonder migratieachtergrond niet systematisch af.
Gecorrigeerd voor andere relevante factoren gaan mbo-afgestudeerden met een niet-westerse migratieachtergrond dus vaker aan de slag bij organisaties met kenmerken die samenhangen met een lage uurloonontwikkeling. Dat roept de vraag op of dit systematische verschil een gevolg is van het zoekgedrag en de voorkeuren van mbo’ers met een niet-westerse migratieachtergrond, of dat deze groep in minder mate toegang heeft tot organisaties met andere kenmerken die samenhangen met een hogere uurloonontwikkeling. Het antwoord op deze vraag vraagt om vervolgonderzoek waarin het zoekgedrag en de voorkeuren systematisch in beeld worden gebracht.
Wanneer we de invloed van de omvang en het type bedrijf op de uurloonontwikkeling vergelijken met de invloed die andere factoren, waaronder de gevolgde opleidingsrichting, daarop heeft, stellen we vast dat het type organisatie een marginale invloed heeft. Bij het bevorderen van de loopbaanperspectieven van afgestudeerde mbo’ers met een niet-westerse migratieachtergrond kan daarom waarschijnlijk beter ingezet worden op het verbeteren van de studiekeuze, dan op het benadrukken van een afgewogen keuze van het bedrijf van de startbaan.
10 Literatuur
Barbieri, P. G. Cutuli, R. Luijkx, G. Mari & S. Scherer (2019). Substitution, entrapment, and inefficiency?
Cohort inequalities in a two-tier labour market. Socio-Economic Review, 17(2), 409-431.
Bayer, P. S.L. Ross & G. Topa (2008). Place of work and place of residence: Informal hiring networks and labor market outcomes. Journal of Political Economy, 116(6), 1150-1196.
Beaudry, P. & J. DiNardo (1991). The effect of implicit contracts on the movement of wages over the business cycle: Evidence from micro data. Journal of Political Economy, 99(4), 665-688.
van den Berg, E., P. Bisschop, B. ter Weel & J. Zwetsloot (2020). Verschillen in arbeidsparticipatie van mbo’ers circa een jaar na afstuderen. Rapport 2020-073, SEO Economisch Onderzoek:
Amsterdam.
Bisschop, P., B. ter Weel & J. Zwetsloot (2020). Ethnic Employment Gaps of Graduates in the Netherlands. De Economist, 168(4), 577-598.
Brunello, G. & L. Cappellari (2008). The labour market effects of Alma Mater: Evidence from Italy.
Economics of Education Review, 27(5), 564-574.
Groot, S.P.T. & H.L.F. de Groot (2014). Regional wage differences in the Netherlands: Micro evidence on agglomeration externalities. Journal of Regional Science, 54(3), 503-523.
Hansen, K.T., J.J. Heckman & K.J. Mullen (2004). The effect of schooling and ability on achievement test scores. Journal of Econometrics, 121(1-2), 39-98.
Kramarz, F. & O. Nordström Skans (2014). When strong ties are strong: Networks and youth labour market entry. Review of Economic Studies, 81(3), 1164-1200.
