A multichannel typology of flexible employment careers. Lucille Mattijssen & Dimitris Pavlopoulos Vrije Universiteit Amsterdam

Maat: px

Weergave met pagina beginnen:

Download "A multichannel typology of flexible employment careers. Lucille Mattijssen & Dimitris Pavlopoulos Vrije Universiteit Amsterdam"

Tania Vos
5 jaren geleden
Aantal bezoeken:

1 A multichannel typology of flexible employment careers Lucille Mattijssen & Dimitris Pavlopoulos Vrije Universiteit Amsterdam

2 Innovatie in surveyonderzoek? Innovatief? Methode bestaat al langer Surveyonderzoek? Ik gebruik registerdata Maar: Methode kan gebruikt worden met paneldata (3+ waves) Methode is in opkomst in de sociale wetenschappen, dus relatief nieuw

3 Introductie en theorie Flexibel werk neemt al jaren toe Tijdelijke contracten Uitzendkrachten Oproepkrachten Stages Zelfstandigen Eerder onderzoek is onbeslist over het effect op de verdere carrière: Stepping stone effect Trap effect Onduidelijkheid wordt veroorzaakt door: Focus op één specifieke transitie: naar vast werk Te veel focus op vast werk als de enige goede uitkomst Onvoldoende aandacht voor verschillende soorten flexwerk

4 Onze aanpak: Multichannel sequentieanalyse Bestuderen carrières als een geheel Houden rekening met verschillende soorten flexwerk Bestuderen arbeidsmarktposities en inkomen tegelijkertijd Een gedetailleerde beschrijving van flexibele loopbanen Clustering van loopbanen op basis van gelijkenis Duidelijk beeld van het aantal succesvolle en precaire carrières in Nederland

5 Sequentieanalyse Hoe kun je sequentieanalyse gebruiken om een typologie te maken? Table 1: Example of sequences Month Persoon 1 LMP 1 T T T T U U T T T P P P P P U Persoon 2 LMP T T T T T T T T T T T T P P P Persoon 3 LMP T T T T T T T T T T T P P P P 1 Labour market position. In this example, T = temporary contract, U = unemployed and P = permanent contract Stap 1: Sequenties vergelijken hoe groot zijn de verschillen tussen de loopbanen?

6 Sequentieanalyse Table 1: Example of sequences Month Persoon 1 LMP 1 T T T T U U T T T P P P P P U Persoon 2 LMP T T T T T T T T T T T T P P P Persoon 3 LMP T T T T T T T T T T T P P P P 1 Labour market position. In this example, T = temporary contract, U = unemployed and P = permanent contract Bijvoorbeeld: hoeveel wijzigingen zijn er nodig om de carrière van persoon 1 in de carrière van persoon 2 te veranderen? 6 wijzigingen

7 Sequentieanalyse Table 1: Example of sequences Month Persoon 1 LMP 1 T T T T U U T T T P P P P P U Persoon 2 LMP T T T T T T T T T T T T P P P Persoon 3 LMP T T T T T T T T T T T P P P P 1 Labour market position. In this example, T = temporary contract, U = unemployed and P = permanent contract En hoeveel wijzigingen zijn er nodig om de carrière van Persoon 2 in die van Persoon 3 te veranderen? 1 wijziging Persoon 2 lijkt dus meer op persoon 3 dan op persoon 1.

8 Sequentieanalyse Table 1: Example of sequences Month Persoon 1 LMP 1 T T T T U U T T T P P P P P U Persoon 2 LMP T T T T T T T T T T T T P P P Persoon 3 LMP T T T T T T T T T T T P P P P 1 Labour market position. In this example, T = temporary contract, U = unemployed and P = permanent contract En hoeveel wijzigingen zijn er nodig om de carrière van Persoon 1 in die van Persoon 3 te veranderen? 5 wijzigingen Persoon 2 en 3 lijken relatief meer op elkaar dan op Persoon 1

9 Sequentieanalyse Stap 2: De sequenties die het meest op elkaar lijken clusteren in grotere groepen Distance matrix Persoon 1 Persoon 2 Persoon 3 Persoon Persoon Persoon Persoon 2 en 3 zouden samen in één groep kunnen.

10 Multichannel Sequentieanalyse Table 1: Example of multichannel sequences Month Persoon 1 Persoon 2 LMP 1 T T T T U U T T T P P P P P U Income ,5 1,5 1, LMP T T T T T T T T T T T T P P P Income ,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3, LMP T T T T T T T T T T T P P P P Persoon 3 Income ,5 3,5 3,5 3,5 3, Labour market position. In this example, T = temporary contract, U = unemployed and P = permanent contract 2 Income * 1000 Hetzelfde idee, maar dan met twee sequenties per persoon: 1. Arbeidsmarktposities 2. Inkomen

11 Multichannel Sequentieanalyse Table 1: Example of multichannel sequences Month Persoon 1 Persoon 2 LMP 1 T T T T U U T T T P P P P P U Income ,5 1,5 1, LMP T T T T T T T T T T T T P P P Income ,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3, LMP T T T T T T T T T T T P P P P Persoon 3 Income ,5 3,5 3,5 3,5 3, Labour market position. In this example, T = temporary contract, U = unemployed and P = permanent contract 2 Income * 1000 Hoeveel wijzigingen zijn er nodig om de carrière van persoon 1 in de carrière van persoon 2 te veranderen? 21 wijzigingen

12 Multichannel Sequentieanalyse Table 1: Example of multichannel sequences Month Persoon 1 Persoon 2 LMP 1 T T T T U U T T T P P P P P U Income ,5 1,5 1, LMP T T T T T T T T T T T T P P P Income ,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3, LMP T T T T T T T T T T T P P P P Persoon 3 Income ,5 3,5 3,5 3,5 3, Labour market position. In this example, T = temporary contract, U = unemployed and P = permanent contract 2 Income * 1000 Hoeveel wijzigingen zijn er nodig om de carrière van persoon 2 in de carrière van persoon 3 te veranderen? 2 wijzigingen nodig

13 Multichannel Sequentieanalyse Table 1: Example of multichannel sequences Month Persoon 1 Persoon 2 LMP 1 T T T T U U T T T P P P P P U Income ,5 1,5 1, LMP T T T T T T T T T T T T P P P Income ,5 3,5 3,5 3,5 3,5 3, LMP T T T T T T T T T T T P P P P Persoon 3 Income ,5 3,5 3,5 3,5 3, Labour market position. In this example, T = temporary contract, U = unemployed and P = permanent contract 2 Income * 1000 Hoeveel wijzigingen zijn er nodig om de carrière van persoon 1 in de carrière van persoon 3 te veranderen? 20 wijzigingen nodig

14 Multichannel Sequentieanalyse Stap 2: De sequenties die het meest op elkaar lijken clusteren Distance matrix Persoon 1 Persoon 2 Persoon 3 Persoon Persoon Persoon Persoon 2 en 3 zouden samen in één groep kunnen.

15 Data en methoden CBS registerdata over alle mensen in Nederland die in 2007 begonnen zijn met flexwerk Personen worden 96 maanden gevolgd N= Multichannel sequentieanalyse Channel met arbeidsmarktposities Channel met inkomens Channels zijn gelinkt Gepresenteerd d.m.v. index plots die de loopbanen weergeven met verschillende kleuren voor iedere status

16 Resultaat: een typologie met 17 loopbaanclusters

17 Arbeidsmarktposities Inkomen Al duizelig?

18 Resultaten

19 Succesvolle kwadrant 29,6%

20 Precaire kwadrant 39,7%

21 + Carrièrezekerheid, - Inkomenszekerheid 13,3%

22 - Carrièrezekerheid, + Inkomenszekerheid

23 Zelfstandigen en terugkeer naar flex 7,4% 5,8%

24 Conclusie 29,6% heeft een stepping stone carrière 39,7% heeft een trap carrière Veel meer variatie in carrières dan door oorspronkelijke splitsing tussen traps en stepping stones Carrières met transities naar vast werk, maar met lage inkomens (13,3%) Carrières gevuld met tijdelijke contracten, met hoge inkomens (5,6%) Terugkeer van vast werk naar flexibel werk (5,8%) 24,7% van de populatie wordt gemist in onderzoek en beleid!

25 Bedankt voor uw aandacht Zijn er nog vragen?

26 Technische details Data: Stelsel van Sociaal Statistische Bestanden van het CBS Bewerking voor het bestuderen van flexwerk Gekoppeld aan inkomensgegevens uit SSB Populatie: werknemers die in 2007 startten met een flexibele baan 6.5% selectie vanwege rekenkrachtbeperkingen Sequentieanalyse: TraMineR Hamming distance Constante kosten Clusterbepaling: replicatiestrategie op 10 verschillende 6.5% steekproeven

27 Replicatiestrategie Table 2: Replication strategy: relative sizes of clusters occurring in the 17-cluster solutions per sample Sample Sample Sample Sample Sample Sample Sample Sample Sample 9 Sample 10 Count Number # Cluster mottos of cases Ongoing on-call 3,25% 3,08% 4,00% 1,46% 3,15% 2,02% 2,36% 2,79% 1,89% 2,24% 10 4 Swift security 6,60% 5,59% 9,02% 7,36% 6,62% 6,65% 5,66% 6,81% 4,30% 5,93% 10 7 Prospects pronto 5,76% 6,47% 7,52% 5,54% 6,38% 6,20% 5,83% 5,15% 2,83% 5,38% 10 6 Comfortable careers 6,42% 5,28% 4,14% 3,78% 3,90% 5,93% 4,62% 5,83% 4,98% 5,71% Unfortunate unemployed 3,75% 4,13% 3,90% 3,43% 3,60% 3,65% 4,28% 3,41% 3,97% 4,15% Passing permanency 4,93% 8,83% 5,24% 6,99% 3,84% 7,99% 4,21% 6,18% 3,42% 6,31% Itinerary to inactivity 3,34% 3,47% 2,36% 4,51% 2,60% 2,52% 3,44% 4,09% 4,23% 4,83% 10 5 Common course 4,06% 6,94% 6,66% 4,53% 5,99% 6,58% 5,34% 6,01% 7,83% 6,57% Shift to self-employment 7,17% 6,76% 7,56% 7,22% 6,99% 7,44% 7,64% 7,71% 7,36% 7,60% Way to welfare 11,85% 11,36% 9,69% 10,82% 10,58% 7,67% 7,91% 10,87% 11,56% 10,96% 10 2 Precarious permanency 5,30% 5,91% 6,97% 7,05% 7,90% 4,84% x 4,76% 4,67% 6,10% 9 16 Inactive intermezzo 6,26% 3,88% 3,51% x 7,91% 7,60% 3,05% 6,90% 4,49% x 8 8 Forever flexible 11,57% 7,42% 13,66% 7,88% x x 9,89% x 10,13% 8,98% 7 11 Temporary work agency track 3,63% 5,39% 3,21% x 3,96% x x 3,25% 4,64% 6 3 Moderately to modesty 4,48% x 3,86% x x x 9,07% 6,02% 9,95% 4,82% 6 1 Regular route 7,73% 8,94% x 7,29% 5,55% 7,11% x x x x 5 9 Fortunate fixed-term 3,91% 4,89% x x 6,67% x x 6,38% 6,19% x 5 * Careers with a short period of inactivity x 1,66% 4,48% x x x 3,11% x x 5,08% 4 * Volatile careers with periods of temporary work agency employment x x x 8,90% x 8,15% 11,20% x x 6,71% 4 * Mostly temporary contracts, income < 2000 x x x x 11,25% 6,31% x 8,79% x x 3 * Quick transition to permanent employment, income 1750 x x 4,23% x x x x 5,05% x 4,26% 3 * Mostly temporary contracts, income x x x x x x 3,31% x x 4,35% 2 * Later transition to permanent employment, income x x x 3,93% x 4,49% x x x x 2 * Quick transition to permanent employment, income x x x 2,72% x x x x 7,56% x 2 * Quick transition to permanent employment, income < 1500 x x x x x x 9,06% x x x 1 * Passing permanency, incomes 3000 x x x x 3,09% x x x x x 1 * Volatile careers with periods of inactivity x x x 6,59% x x x x x x 1 * Mostly temporary contracts, income x x x x x 4,86% x x x x 1

Vergelijkbare documenten

A multichannel typology of non-standard employment careers Lucille Mattijssen & Dimitris Pavlopoulos Vrije Universiteit Amsterdam

A multichannel typology of non-standard employment careers Lucille Mattijssen & Dimitris Pavlopoulos Vrije Universiteit Amsterdam Innovatie in surveyonderzoek? Geen surveydata, maar registerdata Maar methode