Het effect van onderwijsniveau en studierichting op beroepsloopbaan1

Transcriptie

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 arbeidsmarktrelevantie. Bij studenten spelen arbeidsmarktoverwegingen een rol bij hun keuzen van studierichtingen 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 wetmatigheid zegt echter niets over afgestudeerden van eenzelfde onderwijsniveau maar met verschillende studierichtingen. 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 onderwijsniveau en arbeidsmarktkansen lijkt, zo onduidelijk en instabiel is de relatie tussen studierichting 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 belangstelling voor verschillen in arbeidsmarktkansen van verschillend opgeleiden (Bakker, 1988). Bakker toonde toen aan dat er verschillen in arbeidsmarktkansen bestonden tussen volwassenen die verschillende studierichtingen van een gelijkwaardig niveau gevolgd hadden, ook na controle voor andere verschillen tussen deze volwassenen (leeftijd, geslacht, arbeidservaring). Het belang van deze controle voor verschillen tussen afgestudeerden van verschillende studierichtingen kan moeilijk overschat worden. Door de (zelf)selectie binnen het onderwijs bij de keuze van vakkenpakketten en studierichtingen en door de beperkte mogelijkheden die voortvloeien uit bepaalde keuzen zijn er grote verschillen tussen de kenmerken van afgestudeerden van die verschillende studierichtingen. Het duidelijkste 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: ). Gegeven de beperkingen die vrouwen ondervinden op de arbeidsmarkt als gevolg van discriminatie en de arbeidsdeling tussen mannen en vrouwen in het gezin, lijkt de gemiddelde afgestudeerde van een 'vrouwelijke' studierichting slechtere arbeidsmarktkansen te hebben dan de gemiddelde afgestudeerde van een 'mannelijke' studierichting (een soortgelijk verschil treedt ook op tussen 'mannelijke' en * Beide auteurs zijn verbonden aan het SCO Kohnstamm Instituut van de Universiteit van Amsterdam. 358 Tijdschrift voor Arbeidsvraagstukken , nr. 4

2 Het effect van onderwijsniveau en studierichting op beroepsloopbaan 'vrouwelijke' vakkenpakketten). Daaruit zou vervolgens afgeleid kunnen worden dat de eerstgenoemde studierichting slechter voorbereidt op de arbeidsmarkt dan de laatstgenoemde. Deze conclusie kan onjuist zijn omdat men in dat geval geen rekening houdt met de verschillen in arbeidsmarktkansen tussen mannen en vrouwen (die mede de arbeidsmarktkansen van afgestudeerden 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 toenemende 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 afgestudeerden van verschillende studierichtingen in kaart aan de hand van de werkloosheidsduur van verschillende groepen schoolverlaters uit Zij controleerden voor relevante achtergrondskenmerken van deze schoolverlaters, zoals leeftijd, geslacht, etnische groep, regio en huwelijkse staat. Dit leidde tot een overzicht van de kansen op werkloosheid voor schoolverlaters met uiteenlopende onderwijsniveaus en verschillende studierichtingen. Aan dit overigens interessante en nuttige onderzoek 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 administratief gemakkelijk verzameld konden worden. Zij missen daardoor met name indicatoren van intelligentie en voorafgaand succes in het onderwijs. 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 leiden tot een foute schatting van de verschillen tussen de arbeidsmarktkansen van schoolverlaters met uiteenlopende onderwijsniveaus en verschillende studierichtingen. De tweede beperking is dat Berkhout en Mott de werkloosheidskansen analyseren van schoolverlaters in Dit betekent dat het gemeenschappelijke van hun onderzoekspopulatie is dat zij in het zelfde jaar de arbeidsmarkt betraden. De onderwijsloopbanen van die onderzoekspopulatie begon in uiteenlopende jaren en de daarin gemaakte keuzen zijn dus op verschillende tijdstippen gemaakt. De beslissingen van LBO-ers zijn meer recent dan die van universitair afgestudeerden. Dat kan betekenen dat de keuze door de universitair afgestudeerden voor een bepaalde studierichting gemaakt is in een context waarin de arbeidsmarktkansen nog heel anders 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 studierichting gekozen is dichter bij de reële arbeidsmarktverhoudingen van 1991 liggen en worden de gemeten arbeidsmarktkansen minder vertekend door mogelijke veranderingen van de context tussen het moment van studiekeuze en het moment waarop de arbeidsmarkt wordt betreden. Het is daarom de moeite waard de analyse nog eens te herhalen voor een generatie die op hetzelfde moment aan hun schoolloopbaan begon. Weliswaar verschilt bij een dergelijke generatie het tijdstip van betreden van de arbeidsmarkt, maar zij maakte haar keuze tijdens de schoolloopbaan in een vergelijkbare context. De derde beperking is dat Berkhout en Mott slechts verschil in werkloosheidsduur over een korte termijn tussen de schoolverlaters met uiteenlopende onderwijsniveaus en uit verschillende studierichtingen onderzoeken. Dit kan in twee opzichten tot misleidende resultaten leiden. Ten eerste zijn de verschillen tussen afgestudeerden in allerlei baankenmerken (aantal uren; vast werk; hoogte salaris; kwaliteit van de arbeid; enz.) niet vergelijkbaar met de verschillen in de werkloosheidsduur, die Berkhout en Mot gebruikten. Er bestaat immers geen noodzakelijk verband tussen de duur van de werkloosheid en andere aspecten van een gevonden baan. Daardoor kan beperking tot alleen werkloosheidsduur tot een foute schatting leiden van arbeidsmarktkansen van een bepaalde combinatie van studierichting en onderwijsniveau. Ten tweede is het niet zeker dat een kortetermijn-verschil in arbeidsmarktkansen (direct Tijdschrift voor Arbeidsvraagstukken , nr

3 Arbeidsm arkt na het schoolverlaten) gelijk is aan het bijbehorende lange-termijn-verschil in arbeidsmarktkansen (bijvoorbeeld na tien jaar arbeidsmarktervaring). 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 uiteenlopende onderwijsniveaus en uit verschillende studierichtingen nog verder uiteen kunnen lopen (vergelijk Berkhout &. Mott met Meesters, 1992). Dit geldt met name voor de verschillen tussen afgestudeerden met een breed kwalificerend diploma versus die met een specialistisch diploma. De laatstgenoemden kunnen op korte termijn waarschijnlijk gemakkelijker een plaats op de arbeidsmarkt veroveren, omdat hun opleiding op een specifieke baan is toegesneden, maar zullen op langere termijn problemen kunnen krijgen om zich onder gewijzigde omstandigheden op de arbeidsmarkt te handhaven omdat hun kwalificatie smaller is. De eerstgenoemden kunnen op korte termijn waarschijnlijk moeilijker een plaats op de arbeidsmarkt veroveren omdat zij geen duidelijke opleiding hebben voor een bepaald arbeidsmarktsegment, maar zullen zich op langere termijn onder gewijzigde 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 arbeidsmarktbetekenis van het beroepsonderwijs en tot een onderschatting van de arbeidsmarktbetekenis van het algemeen-vormend onderwijs leiden. Gegeven de beperkingen van deze op zich interessante studies worden in deze studie de volgende drie vragen beantwoord: 1 verschillen de arbeidsmarktkansen van afgestudeerden van verschillende studierichtingen van een gelijkwaardig niveau, ook na controle voor relevante achtergrondskenmerken (ouderlijk milieu, intelligentie, geslacht, burgerlijke staat, kindertal)? 2 zijn deze gecontroleerde verschillen in arbeidsmarktkansen van afgestudeerden van verschillende studierichtingen van een gelijkwaardig niveau constant gedurende de beroepsloopbaan? 3 worden deze gecontroleerde verschillen in arbeidsmarktkansen van afgestudeerden van verschillende studierichtingen van gelijkwaardig niveau beïnvloed door de gebruikte maatstaf voor arbeidsmarktkansen, nl. werkloosheid, niveau 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 verschillen in arbeidsmarktkansen van combinaties van onderwijsniveau en studierichting. Hiervoor is reeds opgemerkt dat studierichtingen kunnen verschillen in de mate waarin zij mannen of vrouwen recruteren. Daardoor ontstaat verwarring tussen het effect van studierichtingen en van het geslacht van de leerlingen van die studierichtingen. Teneinde deze verwarring te helpen ontwarren, zullen de drie vragen afzonderlijk voor mannen en vrouwen beantwoord 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 onderzoek (met name het schoolverlaters- of het zogenaamde SMVO-cohort van het Centraal Bureau voor de Statistiek; zie Meesters, 1992). In feite zijn thans alleen het zogenaamde Van-jaartot-jaar-cohort (lagere schoolverlaters uit 1965, voor het laatst ondervraagd in 1987; zie Diederen, 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 bespreken Enschede-cohort beschikbaar. Het SCO-Kohnstamm Instituut van de Faculteit Pedagogische en Onderwijskundige Wetenschappen van de Universiteit van Amsterdam heeft toegang gekregen tot de gegevens van een cohort leerlingen, geboren rond 1958, die in in de eerste klassen van - op één na - alle lagere scholen in de gemeente Enschede instroomden. Deze gegevens zijn destijds door Van Calcar cs. verzameld met het oog op het initiëren en begeleiden van onderwijsvernieuwingen (Van Calcar, 1976; Bros, 1994). Over de lagere schoolperiode van de generatie (maar ook over andere generaties) zijn verschil- 360 Tijdschrift voor Arbeidsvraagstukken , nr. 4

4 Het 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 leerlingen 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 teruggevonden en hen is een vragenlijst toegestuurd 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 volwassenenonderwijs) en kenmerken van de ouderlijke en eigen samenlevingsvorm of gezinssituatie2. In totaal hebben 1123 leerlingen (van de 2315 leerlingen met bekende adressen) hun enquête geretourneerd. Uit een vergelijking van de bekende kenmerken tussen diegenen die in de oorspronkelijke groep van 2893 leerlingen zaten en de 1123 leerlingen die respondeerden, bleek dat het enige verschil was dat leerlingen met een zeer lage iq-score minder vaak de vragenlijst ingevuld terugstuurden. Overige verschillen (bijvoorbeeld in ouderlijk milieu) waren er niet tussen de categorie respondenten en niet-respondenten of bleken herleidbaar tot het eerdergenoemde verschil in iq-score op 6-jarige leeftijd. Wij mogen derhalve aannemen dat de gecombineerde dataset van 1123 levenslopen van deze Enschedese generatie, een betrouwbaar beeld geeft van een generatie die in 1964 de lagere school instroomde. Een voordeel van de dataset voor onze analyse 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 arbeidsmarktkansen van een generatie die leefde in de schaduw van de instorting van de textielindustrie in Twente en dus niet meer de gebaande wegen van hun ouders kon volgen. Zij betraden de arbeidsmarkt in de jaren zeventig (een enkeling beginjaren tachtig) en hebben vroeger dan elders in Nederland te maken gehad met een inkrimpende arbeidsmarkt. Ook zijn zij geconfronteerd met de gevolgen van twee olie-crises en een oplopende werkloosheid. Desondanks heeft het overgrote deel van de generatie nauwelijks een grote geografische mobiliteit gekend (ruim 70% van de teruggevonden leerlingen woont nog steeds in de RBA-regio Twente, waarvan 56% in de gemeente Enschede). Dat is de reden waarom de ontwikkeling van de loopbanen van deze generatie ook nu nog een grote actualiteitswaarde heeft. In de analyse gebruiken wij alleen de gegevens van de 1078 respondenten, die na hun initiële opleiding ooit betaald werk hebben verricht. Analysetechnieken De eerste stap is de operationalisering van de afhankelijke variabelen, die betrekking hebben op de arbeidsmarktkansen van de respondenten. Zoals reeds vermeld in de probleemstelling worden drie maatstaven voor arbeidsmarktkansen 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 - beroepspres 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 Al deze afhankelijke variabelen hebben, blijkens 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 gehercodeerde beroepsindeling van Van Heek (Bros &. Dronkers, 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 succesvol 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 indeling in deze 24 variabelen is gebaseerd op de Standaard Onderwijs Indeling van het CBS en is Tijdschrift voor Arbeidsvraagstukken , nr

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 referentiecategorie gebruikt, waardoor er dus 23 combinaties van studierichting en onderwijsniveau overblijven. In een klein aantal combinaties 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 zowel 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, gebruiken wij multivariate regressie (bij afhankelijke variabelen met een interval-karakter) of logistische regressie (bij de enige dichotome afhankelijke variabele tussentijdse werkloosheid) om goed voor de andere kenmerken te kunnen controleren (beide analyses gebeuren met lijstgewijze weglating van individuen met missende waarden). In de tabellen 2 tot en met 5, waarin de analyses zijn samengevat zijn bij de multivariate regressie de gestandaardiseerde regressie-coëfficiënten (die variëren tussen -1.0 en +1.0 met 0 als neutraal punt) en bij de logistische regressie de exponentiële coëfficiënt (deze kans varieert tussen 0 en _ met 1 als neutraal punt) weergegeven. Voor elke afhankelijke variabele worden de onafhankelijke variabelen stapsgewijs ingevoerd. Eerst wordt begonnen met de dichotome variabelen die studierichting en niveau van de laatste succesvol afgesloten opleiding indiceren, vervolgens het geslacht van de leerling, de intelligentie van de leerling, het ouderlijk 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 vastgesteld worden wat de arbeidsmarktkansen van afgestudeerden van verschillende studierichtingen van een gelijkwaardig onderwijsniveau zijn, ook na controle voor andere relevante achtergrondskenmerken (onderzoeksvraag 1). Door een vergelijking van de uitkomsten bij de afhankelijke variabelen niveau van eerste en huidige baan, kan vastgesteld worden in hoeverre de gevonden effecten gedurende de beroepsloopbaan constant zijn (onderzoeksvraag 2). Door een vergelijking van de uitkomsten bij de verschillende afhankelijke variabelen (niveau van baan, werkloosheid, inkomen) kan vastgesteld worden in hoeverre de gevonden effecten voor de verschillende maatstaven voor arbeidsmarktkansen gelijk zijn (onderzoeksvraag 3). Ten slotte worden de bovenstaande vergelijkingen afzonderlijk voor mannelijke en vrouwelijke respondenten gemaakt, omdat studierich- 362 Tijdschrift voor Arbeidsvraagstukken , nr. 4

6 Het 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 Algemeen voortgezet, lagere trap mavo 3 jaar n.s n.s mavo 4 jaar Beroeps voortgezet, lagere trap Technisch n.s. n.s. n.s. n.s. Administratief n.s. n.s. n.s. n.s. Verzorging n.s. n.s Overig n.s. n.s. n.s. n.s. Algemeen voortgezet, hogere trap HAVO VWO Beroeps voortgezet, hogere trap Onderwijzend personeel Medisch, Paramedisch Elektro-techniek Technisch, overig n.s. n.s Economisch, Administratief Verzorging n.s. n.s. Hoger onderwijs, eerste fase Onderwijzend personeel Medisch, Paramedisch Technisch Economisch, Administratief Verzorging Hoger onderwijs, tweede fase Humaniora Medisch, Paramedisch Economisch, administratief Sociaal-Cultureel Controle variabelen Beroep vader Opleiding vader n.s. n.s. Opleiding moeder n.s. n.s. Geslacht n.s iq-score Burgerlijke staat n.s. n.s. Kindertal n.s. n.s. R2 (adjusted) Tijdschrift voor Arbeidsvraagstukken , nr

7 Arbeidsm arkt tingen nogal sterk verschillen in de mate waarin zij mannen of vrouwen recruteren. De hier gevolgde analysestrategie (die overigens ook door Bakker en Berkhout &. Mot gevolgd is) met dummy's voor elke combinatie van onderwijsniveau en studierichting maximaliseert het effect van deze combinaties en interpreteert bovendien onsystematische steekproeffluctuaties als opleidingseffecten. Andere mogelijke analysestrategieën (bijvoorbeeld een combinatie 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 huidige baan en het verschil tussen beide metingen. De eerste twee kolommen van deze tabel hebben betrekking op het beroepsprestige van de eerste baan. De tweede kolom geeft het ongecontroleerde effect van de combinatie van studierichting en onderwijsniveau. Universitair afgestudeerden in de medische of paramedische studierichtingen hebben het hoogste beroepsprestige (.40) in vergelijking met een generatiegenoot, 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 onderwijzersopleiding volgden (.33). Afgestudeerden uit het lager beroepsonderwijs verschillen daarentegen niet significant (n.s.) in het beroepsprestige van hun eerste baan van generatiegenoten, die alleen lager onderwijs hebben. Hoewel het algemene beeld is dat de hogere opleidingen tot een eerste baan met een hoger beroepsprestige leiden, zijn er veel uitzonderingen te zien. Een universitaire humaniora-opleiding geeft een grotere kans op een beroep met een prestige dat onder het gemiddelde beroepsprestige van afgestudeerden uit het hoger beroepsonderwijs en uit het havo en vwo ligt. Ook tussen de verschillende studierichtingen binnen het hoger beroepsonderwijs zijn nog veel verschillen in beroepsprestige van de eerste baan (.33 bij de onderwijzersopleiding en.17 bij de economischadministratieve opleiding). Ten slotte kunnen ook algemene opleidingen als havo en vwo de toegang bieden tot banen met een hoog beroepsprestige, zeker in vergelijking met beroepsopleidingen in het secundair onderwijs. Datzelfde geldt voor mavo en het lager beroepsonderwijs: de eerst genoemde opleiding leidt tot een eerste baan met een hoog beroepsprestige. Een deel van de geprononceerde verschillen tussen studierichtingen en onderwijsniveaus is terug te voeren op achtergrondsverschillen tussen 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 gevolgen van deze controle voor achtergrondskenmerken volgen twee conclusies: 1 Verschillen in het bereik beroepsprestige tussen combinaties van studierichtingen en onderwijsniveaus zijn niet volledig of in belangrijke mate te herleiden tot individuele verschillen tussen afgestudeerden. Combinaties van studierichtingen en onderwijsniveaus hebben een eigenstandige betekenis voor het beroepsprestige. 2 De ordening op grond van beroepsprestige van de combinaties van studierichtingen en onderwijsniveaus 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 onderwijsniveaus voor het beroepsprestige. De extreme verschillen worden wel afgezwakt. Dit betekent dat grote verschillen tussen combinaties van studierichtingen en onderwijsniveaus niet noodzakelijkerwijze alleen maar indicatoren van een arbeidsmarkt 'zwakke' of 'sterke' opleiding zijn. Kolommen drie en vier geven het effect van de combinaties van studierichting en onderwijsniveau op het beroepsprestige van de huidige of laatste baan. Allereerst valt op dat studierichtingen en onderwijsniveaus slechter de verschillen in beroepsprestige bij de huidige of laatste baan verklaren dan verschillen in het beroepsprestige bij de eerste baan (35% verklaarde variantie tegen 40% verklaarde variantie). Dit wijst erop dat de arbeidsmarkt verschillen tussen studierichtingen en onderwijsniveaus eerder afzwakt dan versterkt. Anders gezegd: op de 364 Tijdschrift voor Arbeidsvraagstukken , nr. 4

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 onderwijsniveau. De ordening van de studierichtingen en onderwijsniveaus wordt echter door deze arbeidsmarktprocessen niet ernstig aangetast: universitair afgestudeerden met een medische of paramedische opleiding hebben nog steeds het hoogste beroepsprestige (.35), gevolgd door diegenen die met een vwo-diploma de arbeidsmarkt opstapten (.29). De meeste afgestudeerden uit het lager beroepsonderwijs hebben daarentegen nog steeds niet meer beroepsprestige 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 generatiegenoten die alleen lager onderwijs hadden. Dit wijst erop dat afgestudeerden uit bepaalde combinaties van studierichtingen en onderwijsniveaus pas op de langere termijn een goede positie op de arbeidsmarkt veroveren of daaruit verdrongen worden. Beroepsopleidingen leveren op de langere termijn geen banen met een hoger prestige dan algemene opleidingen van hetzelfde niveau. Dat ziet men goed als men de parameters voor havo en vwo vergelijkt met die van beroepsopleidingen in het voortgezet onderwijs. Anderzijds leiden hogere opleidingen lang niet altijd tot banen met een hoger prestige dan lagere 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 huidige baan min of meer dezelfde conclusies getrokken worden als bij het beroepsprestige van de eerste baan: 1 Verschillen in het huidige of laatste beroepsprestige tussen combinaties van studierichtingen en onderwijsniveaus zijn niet volledig of in belangrijke mate te herleiden tot individuele verschillen tussen afgestudeerden. Studierichtingen en onderwijsniveaus hebben een eigenstandige betekenis voor het beroepsprestige. 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 onderwijsniveaus 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. Daardoor kunnen zij hun opleiding en andere kenmerken 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 verklaring terug. Werkloosheid Werkloosheid wordt vaak als een belangrijke indicator 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 betraden immers de arbeidsmarkt in de jaren zeventig. Zij zijn daardoor geconfronteerd met de gevolgen van twee oliecrises en een oplopende werkloosheid, juist als betreders van de arbeidsmarkt. 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 onderwijsniveaus. In feite zijn de verschillen tussen de afgestudeerden niet groot. In de meeste gevallen verschilt de kans op werkloosheid niet significant (n.s.) met die van generatiegenoten met alleen 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 opleiding is de kans op werkloosheid significant Tijdschrift voor Arbeidsvraagstukken , nr

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 Algemeen voortgezet, lagere trap mavo 3 jaar n.s. n.s. n.s..07 mavo 4 jaar n.s. n.s. n.s. n.s. Beroeps voortgezet, lagere trap Technisch n.s..13 Administratief n.s. n.s. n.s. n.s. Verzorging n.s. n.s. n.s Overig n.s. n.s. n.s. n.s. Algemeen voortgezet, hogere trap HAVO n.s. n.s VWO Beroeps voortgezet, hogere trap Onderwijzend personeel n.s. n.s. n.s. n.s. Medisch, Paramedisch.19 n.s. n.s Elektro-techniek n.s. n.s. n.s..15 Technisch, overig n.s. n.s. n.s..15 Economisch, Administratief n.s. n.s Verzorging n.s. n.s. Hoger onderwijs, eerste fase Onderwijzend personeel n.s. n.s Medisch, Paramedisch n.s. n.s. n.s. n.s. Technisch n.s. n.s Economisch, Administratief n.s. n.s Verzorging n.s. n.s Hoger onderwijs, tweede fase Humaniora n.s. n.s Medisch, Paramedisch Economisch, administratief n.s. n.s Sociaal-Cultureel n.s. n.s Controle variabelen Beroep vader n.s..08 Opleiding vader n.s. n.s. Opleiding moeder n.s. n.s. Geslacht n.s iq-score n.s..08 Burgerlijke staat n.s. n.s. kindertal n.s. n.s. R2 (adjusted) Tijdschrift voor Arbeidsvraagstukken , nr. 4

10 Het effect van onderwijsniveau en studierichting op beroepsloopbaan kleiner dan bij generatiegenoten met alleen lagere school. Interessant is dat achtergrondkenmerken in het geheel geen rol spelen bij de verklaring van de kans op werkloosheid. Inkomen Inkomen gaat door voor een van de beste indicatoren van de sterkte van de positie van individuen op de arbeidsmarkt. Direct of indirect zou inkomen 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 inzet van de betrokkene probeert de werkgever de produktiviteit van een werknemer vast te stellen. Uiteraard speelt niet alleen de absolute produktiviteit een rol bij de vaststelling van het inkomen, maar ook de relatieve produktiviteitsverschillen. 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 werknemers op de arbeidsmarkt en van de materiële en immateriële kosten verbonden aan een baanwisseling voor zowel werknemer (bijvoorbeeld verhuizen, uitbesteden van huishoudelijke taken) 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 salaris betalen (bijvoorbeeld via de inschaling). Inkomens worden echter vaak niet individueel, maar via collectieve arbeidsovereenkomsten vastgesteld. De individuele produktiviteit komt in deze collectieve arbeidsovereenkomsten uiteraard niet aan de orde, zij kan alleen indirect via inschaling beloond worden. Maar collectieve arbeidsovereenkomsten weerspiegelen op de langere termijn wel gemiddelde relatieve produktiviteitsverschillen tussen verschillende categorieën gekwalificeerde werknemers en de gemiddelde kosten voor baanwisseling voor zowel werkgever als werknemer. Evenwel, op de korte termijn kunnen collectieve arbeidsovereenkomsten tot inkomensverschillen tussen categorieën werknemers leiden die ook de uitdrukking vormen van de organisatiegraad van de betrokken werknemers en de daaruit voortvloeiende macht. Al met al is het netto-inkomen dus een redelijke indicatie van de sterkte van de positie op de arbeidsmarkt. Inkomensverschillen 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 overeenkomstige voltijd betrekking heeft. Daardoor zou het beter kunnen zijn met het netto-inkomen per uur te werken. Analyses met een dergelijk berekend uur-inkomen leiden echter tot onbevredigende resultaten daar de respondenten op uiteenlopende wijze hun werktijd opgaven (contractuele uren6, werkelijke gewerkte uren, enz.). Daarom wordt hier toch gewerkt met het nettoinkomen 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 arbeidstijd 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-afgestudeerden met een administratieve opleiding, MBO-afgestudeerden met een onderwijzersopleiding of een opleiding voor de verzorgende sector en HBO-afgestudeerden met een medisch of paramedisch diploma verdienen netto per jaar evenveel als hun generatiegenoten met alleen lagere school. LBO-afgestudeerden met een opleiding voor de verzorgende sector en MBO-afgestudeerden met een medisch of paramedisch diploma verdienen netto per jaar nog minder dan generatiegenoten met alleen lager onderwijs. Universitair afgestudeerden van een medische of een economisch-administratieve studierichting verdienen de hoogste netto-inkomens, gevolgd door HBO-afgestudeerden uit de technische studierichting en universitair afgestudeer- Tijdschrift voor Arbeidsvraagstukken , nr

11 Arbeidsm arkt den uit de sociaal-culturele richting. Opnieuw zien wij binnen een onderwijsniveau grote inkomensverschillen (bijvoorbeeld humaniora en economische studierichting bij wo-afgestudeerden of onderwijsgevenden en technische HBO-afgestudeerden). 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 studierichting, waarschijnlijk als gevolg van deeltijdarbeid en hogere materiële en immateriële kosten verbonden aan baanverandering door vrouwen. Tegelijkertijd wordt blijkbaar intelligentie extra beloond. Deze achtergrondskenmerken zijn voor de verklaring van verschillen in inkomens bijna even belangrijk als de combinatie van studierichting en onderwijsniveau. Toevoeging van deze twee achtergrondskenmerken verdubbelt de verklaarde variantie (van 25% naar 47%)7. Een gevolg van deze controle op achtergrondskenmerken is dat de meeste inkomensverschillen 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 onderwijssector. Na controle voor achtergrondskenmerken 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 controleren op achtergrondskenmerken zijn er nog steeds verschillen in netto-inkomen tussen combinaties van studierichtingen en onderwijsniveaus. De hoogste netto-inkomens worden verdiend door universitair afgestudeerden, hoewel diegenen die in de humaniora afstudeerden eerder op het niveau van de gemiddelde HBO-afgestudeerde verdient dan op het niveau van de overige universitair afgestudeerden. HBOafgestudeerden verdienen weer gemiddeld meer dan diegenen die op mbo niveau afstudeerden, maar ook hier vinden wij tussen studierichtingen nog steeds inkomensverschillen. Hetzelfde geldt voor MBO-afgestudeerden. Interessant is dat havo- en vwo-afgestudeerden gemiddeld ongeveer even goed verdienen als HBO-afgestudeerden. Blijkbaar kan deze generatie met een algemene opleiding als havo of vwo nog een goede plaats op de arbeidsmarkt veroveren. Afgestudeerden uit het lbo, de mavo en een aantal studierichtingen in het mbo verdienen na controle voor achtergrondskenmerken niet significant meer dan generatiegenoten die alleen lagere school hebben. Deze geconstateerde verschillen in netto-inkomen betekenen dat voor deze generatie 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 tertiair niveau aan het eind van de jaren zeventig en het begin van de jaren tachtig de arbeidsmarkt betraden. Op dat moment was de arbeidsmarkt voor intreders slecht als gevolg van de slechte economische conjunctuur, ook voor academici en hoger geschoolden. Dit heeft echter niet betekend dat zij ruim tien jaar later toch het hoogste netto-inkomen verdienen. Dit betekent dat zij er mede door verdringing in geslaagd zijn een relatief sterke positie op arbeidsmarkt te veroveren. Een andere conclusie die uit deze gecontroleerde effecten volgt, is dat het onderwijsniveau in hoofdzaak inkomensverschillen bepaalt met redelijk grote 'binnen-niveau-variantie'. De arbeidsmarktverschillen tussen studierichtingen zijn blijkbaar op de langere termijn niet zo dominant dat zij verschillen in onderwijsniveau overschaduwen. De beste verklaring voor dit belang van onderwijsniveau lijkt de verdringing op de arbeidsmarkt, die in hoofdzaak tussen onderwijsniveaus verloopt. 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 belangrijke verschillen tussen de effecten voor mannen en vrouwen zien. Tabel 4 handelt over beroepsprestige. Duidelijk is dat bepaalde combinaties van studierichting en onderwijsniveau voor vrouwen belangrijker zijn bij het verwerven van een hoger beroepsprestige dan voor mannen. Het gaat hier om bijna alle MBO-opleidingen, de HBO-opleiding 368 Tijdschrift voor Arbeidsvraagstukken , nr. 4

12 Het effect van onderwijsniveau en studierichting op beroepsloopbaan 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 Algemeen voortgezet, lagere trap mavo 3 jaar n.s. n.s..09/ /10.2 mavo 4 jaar.09/6.4.19/8.5.11/8.4.20/10.6 Beroeps voortgezet, lagere trap 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. Algemeen voortgezet, hogere trap HAVO.16/ /67.15/ /10.6 VWO.20/ /8.3.24/ /28.2 Beroeps voortgezet, hogere trap Onderwijzend personeel....27/ /25.4 Medisch, Paramedisch n.s..27/17.7 n.s..22/16.7 Elektro-techniek.16/ / Technisch, overig n.s..12/ /5.4.10/16.3 Economisch, Administratief.08/6.3.15/ / /12.6 Verzorging n.s..12/4.3 n.s. n.s. Hoger onderwijs, eerste fase Onderwijzend personeel.23/ / / /21.2 Medisch, Paramedisch.21/ / / /16.4 Technisch.24/21.1 n.s..21/20.1 n.s. Economisch, Administratief.17/ / / /15.2 Verzorging.18/ / / /22.7 Hoger onderwijs, tweede fase Humaniora.14/ / / /31.2 Medisch, Paramedisch.39/ / / /39.7 Economisch, administratief.19/ /27.6 Sociaal-Cultureel.21/ / / /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) Tijdschrift voor Arbeidsvraagstukken , nr

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 Algemeen voortgezet, lagere trap m a v o 3 jaar 4.89 n.s..12 n.s. m a v o 4 jaar n.s. n.s..12 n.s. Beroeps voortgezet, lagere trap Technisch 4.24 n.s. n.s. Administratief n.s. n.s. n.s. n.s. Verzorging n.s. n.s. n.s. n.s. Overig n.s n.s. n.s. Algemeen voortgezet, hogere trap HAVO n.s. n.s..25 n.s. VWO n.s. n.s..22 n.s. Beroeps voortgezet, hogere trap Onderwijzend personeel n.s Medisch, Paramedisch n.s. n.s. n.s. n.s. Elektro-techniek n.s Technisch, overig n.s. n.s..08 n.s. Economisch, Administratief n.s n.s. Verzorging n.s n.s. Hoger onderwijs, eerste fase Onderwijzend personeel n.s. n.s Medisch, Paramedisch n.s 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 Hoger onderwijs, tweede fase Humaniora n.s. n.s..20 Medisch, Paramedisch n.s. n.s Economisch, administratief n.s. n.s..31 Sociaal-Cultureel n.s 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 Kindertal n.s. n.s..09 n.s. R2 (adjusted) Tijdschrift voor Arbeidsvraagstukken , nr. 4

14 Het effect van onderwijsniveau en studierichting op beroepsloopbaan voor onderwijsgevenden en voor de verzorgende sector en de wo-opleiding in de sociaal-culturele sector en in de humaniora. Ook zijn er combinaties van studierichtingen en onderwijsniveaus die voor mannen belangrijker zijn bij het verwerven van een hogere beroepsprestige dan voor vrouwen. Het gaat in dat geval om de technische 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 irrationeel. Dat zijn voor hen de studierichtingen waarin zij uitgedrukt in beroepsprestige de beste mogelijkheden hebben. Waarschijnlijk hebben zij die gunstiger mogelijkheden omdat deze studierichtingen opleiden voor maatschappelijke sectoren, waarin deeltijdarbeid relatief veel voorkomt. Interessant is de significante bijdrage van IQ op 6-jarige leeftijd aan het beroepsprestige van zowel de eerste als de huidige baan bij mannen, een bijdrage die bij vrouwen niet significant 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 positief effect op het netto-inkomen heeft. Wat bij mannen een voordeel is bij hun beroepsloopbaan (een gestabiliseerd levensritme in een huwelijk met kinderen), is bij vrouwen een belemmering (de huishoudelijke taken die voortvloeien 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 opleveren. 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 opleiding in de humaniora, gevolgd door een HBO-opleiding voor onderwijsgevenden en een universitaire opleiding in de sociaal-culturele sector. Gegeven deze verschillen in inkomsten bij mannen en vrouwen is de voorkeur van vrouwen voor de alfa- en gamma-studierichtingen geen toevallige voorkeur die met een gerichte advertentiecampagne veranderd kan worden, maar een consequentie van de mogelijkheden die deze opleidingen bieden voor een latere combinatie van zorg voor huishouden en kinderen met het buitenshuis werken. Indien men vrouwen 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 huishouden, kinderen en buitenshuis werken te combineren. Blijkbaar bieden deze maatschappelijke sectoren deze mogelijkheden onvoldoende, waardoor de keuze voor een alfa- of gammastudierichting in het hbo en wo voor deze 35-jarige vrouwen gezien hun netto-inkomen nog steeds de beste keus was. Besluit De eerste vraag van deze analyse kan bevestigend beantwoord worden. De arbeidsmarktkansen van afgestudeerden van verschillende studierichtingen van een gelijkwaardig onderwijsniveau 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 gelijkwaardig onderwijsniveau de verschillen tussen de verschillende onderwijsniveaus overschaduwen of wegdrukken. In beroepsprestige van de huidige of laatste baan scoort de gemiddelde academicus hoger dan de gemiddelde hboer, 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 verschijnsel: hoe hoger het gemiddelde onderwijsniveau, des te hoger het gemiddelde inkomen. Maar dit zegt niet dat een universitair afgestudeerde van elke studierichting altijd een hoger beroepsprestige zal bereiken dan een hboer van elke studierichting. Zo ligt het gemiddeld beroepsprestige van een academicus met een sociaal-culturele of een humaniora opleiding lager dan die van een HBO-er met een studierichting in verzorging of het onderwijs. Er zijn dus bepaalde studierichtingen van een lager onderwijsniveau die een 'sterkere' arbeidsmarktpositie hebben (uitgedrukt in prestige en inkomen) dan bepaalde studierichtingen van een hoger onderwijsniveau. Deze verschillen verdwijnen niet bij controle voor achtergrondskenmerken, zoals geslacht en Tijdschrift voor Arbeidsvraagstukken , nr

15 Arbeidsm arkt jeugdige intelligentie. Wel worden de verschillen minder geprononceerd door rekening te houden met deze achtergrondskenmerken. Ook verandert de globale volgorde in de combinaties van studierichting en onderwijsniveaus niet door controle voor achtergrondskenmerken. Dit alles wijst erop dat studierichting een eigenstandige betekenis heeft op de arbeidsmarkt los van het daarbij behorend onderwijsniveau. Tegelijkertijd kan men niet zeggen dat een bepaalde studierichting (technisch, medisch] op elk onderwijsniveau relatief een sterkere arbeidsmarktpositie biedt. Blijkbaar bestaat er voor deze generatie Enschedese leerlingen geen specifieke studierichting, die gezien zijn arbeidsmarktperspectieven, op elk niveau beter is geweest dan een andere studierichting. Tegelijkertijd leert het minder geprononceerd worden van de verschillen tussen studierichtingen door controle voor achtergrondskenmerken dat arbeidsmarktverschillen tussen studierichtingen vertekend worden door achtergrondskenmerken. Met name de uiteenlopende voorkeur van mannen en vrouwen voor bepaalde studierichtingen en de verschillende positie die mannen en vrouwen op de arbeidsmarkt innemen als gevolg van de arbeidsdeling tussen mannen en vrouwen in het gezin, leidt ertoe dat aan studierichtingen die veel door mannen worden gevolgd ten onrechte een sterkere arbeidsmarktpositie 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 mannen en vrouwen in het gezin moeten hebben - om op de gehele arbeidsmarkt actief te zijn. Ook laten de analyses zien dat er tussen mannen en vrouwen interessante verschillen bestaan in de effecten van studierichting en onderwijsniveau op de beroepsloopbaan. Bepaalde combinaties zijn voor vrouwen belangrijker voor succes dan voor mannen. Grof gesteld kan men zeggen dat opleidingen voor onderwijsgevenden, sociaal-culturele en verzorgende opleidingen en de humaniora voor vrouwen belangrijker 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 studierichtingen en het grotere belang van deeltijdarbeid voor 35-jarige vrouwen die in toenemende mate de arbeidsmarkt niet meer verlaten bij huwelijk of geboorte van kinderen, maar daardoor nog wel beperkingen in hun zoekmogelijkheden 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 verschillend effect dat burgerlijke staat en kindertal heeft op het netto-inkomen van mannen en vrouwen. De ordening in arbeidsmarktkansen van verschillende studierichtingen veranderen gedurende de beroepsloopbaan niet sterk, als men dat meet met het beroepsprestige (tweede vraag). Wel kunnen studierichting en onderwijsniveau slechter verschillen in beroepsprestige 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 arbeidsmarkt kunnen tonen, omdat zij breder gekwalificeerd 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 arbeidsmarkt. Dit kan leiden tot een overschatting van de arbeidsmarktrelevantie van bepaalde opleidingen, die erg toegesneden zijn op onmiddellijke entree in een bepaald segment van de arbeidsmarkt. De arbeidsmarktrelevantie van een studierichting van gelijkwaardig niveau wordt inderdaad beïnvloed door de gebruikte maatstaf: in deze analyse beroepsprestige, inkomen en werkloosheid (derde vraag). Afhankelijk welke maatstaf 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 beroepsprestige maar verdienen niet meer dan een generatiegenoot met lagere school. 372 Tijdschrift voor Arbeidsvraagstukken , nr. 4

16 Het effect van onderwijsniveau en studierichting op beroepsloopbaan Samenvattend, de keuze van een studierichting is voor de latere beroepsloopbaan van belang, maar algemene aanbevelingen zijn moeilijk 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 versie van het eindverslag van een project, uitgevoerd in opdracht van het Instituut voor Onderzoek van het Onderwijs (SVO) in Den Haag (96303). Correspondentieadres: J. Dronkers, Universiteit van Amsterdam, 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-jaartot-jaar-cohort' en met het levensloop-onderzoek zoals dat sinds enige jaren door het Max Planck Institut 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 gemiddelde. 6 De betekenis van contractuele uren verschilt bovendien tussen bedrijfssectoren. In het ene geval kan het betekenen dat overwerk of werk thuis in de contractuele uren of het uur-salaris besloten liggen (bijvoorbeeld onderwijs), terwijl in het andere geval overwerk extra vastgelegd en vergoed wordt en werk thuis ongebruikelijk is. Deze variëteit vergroot de onbetrouwbaarheid van de meting van het aantal gewerkte uren. 7 De achtergrondkenmerken alleen verklaren, blijkens een hier niet weergegeven analyse, 40% van de variantie in inkomensverschillen. Dit wijst er anderzijds op dat achtergrondskenmerken via studierichting en opleidingsniveau indirect het inkomen 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: Bakker, B.F.M. (1988), 'Onderwijs en de kans op werk.' p in Selectie en kwalificatie in het onderwijs, onder redactie van G.W. Meijnen, A.F.M. Nieuwenhuis en J.L. Peschar. Swets & Zeitlinger: Lisse. Berkhout, P.H.G. & E.S. Mott (1992), De arbeidsmarktrelevantie van opleidingen. Rijswijk: Arbeidsmarktvoorzieningsorganisatie: centraal bureau. Bros, L. (1994), Reconstructie van het Enschede-cohort, een speurtocht naar oud-leerlingen. Interimrapport, UvA, Faculteit POW: Amsterdam. Bros, L. & J. Dronkers (1994), 'Jencks in Twente: over de sleutelmacht van het onderwijs en de arbeidsmarkt positie van vrouwen.' Amsterdams Sociologisch Tijdschrift 21: Calcar, C. van (1976), LerenLezen. Enschedese onderzoekingen. Wolters: Groningen. Diederen, J Loopbaan tussen 25 en 35 jaar. Van jaar tot jaar, 4-de fase: over de effecten van geslacht, milieu van herkomst, schoolprestatie, belangstelling en gevolgd onderwijs op beroepsloopbaan en levensloop. Instituut voor Toegepaste Sociale Wetenschappen: Nijmegen. Meesters, M.J. (1992), Loopbanen in het onderwijs en op de arbeidsmarkt. Verticale en horizontale differentiatie in het voortgezet onderwijs: oorzaken en gevolgen voor de arbeidsmarktpositie van Nederlandse jongeren. Nijmegen: Instituut voor Toegepaste Sociale Wetenschappen. Dissertatie Universiteit van Amsterdam. Meesters, M.J. & M.G.K. Einerhand (1986), 'LBO- en MAVO-schoolverlaters op de arbeidsmarkt.' Tijdschrift voor Arbeidsvraagstukken 2: Praag, M. van (1992), Zomaar een dataset. 'De Noordbrabantse Zesde Klassers'. Een Presenatie van 15 jaar Onderzoek. Vakgroep Micro-economie, Universiteit van Amsterdam: Amsterdam. Sixma, H. & W. Ultee (1983), 'Een beroepsprestigeschaal voor Nederland in de jaren tachtig'. Mens en Maatschappij 58: Sociaal en Cultureel Planbureau (1994), Sociaal en Cultureel Rapport Rijswijk: Sociaal en Cultureel Planbureau. Thurstone, T.G. & L.L. Thurstone (1954), Examiner manual for the SRA Primary Mental Abilities for ages 5 to 7, Chicago. Tijdschrift voor Arbeidsvraagstukken , nr