Rapportage Vergelijkend Onderzoek naar Ziekteverzuim SW-sector 2003

Transcriptie

1 Rapportage Vergelijkend Onderzoek naar Ziekteverzuim SW-sector 2003 Inleiding In het arboconvenant Sociale Werkvoorziening is bepaald dat jaarlijks een vergelijkend onderzoek naar de hoogte van het ziekteverzuim zal worden uitgevoerd. Voor dit onderzoek wordt gebruik gemaakt van een eenduidige verzuimregistratiemethodiek. De uitkomsten van het onderzoek zijn in het kort: Het ziekteverzuim over 2003 is 14,22%. Het verzuimpercentage van medewerkers met een SWdienstverband is 15%, het verzuimpercentage van niet- SW-medewerkers is 6,9%. Ten opzichte van voorgaande jaren (het laatste sectorale onderzoek vond plaats over 2000) betekent dit dat het verzuim gelijk is gebleven. De meldingsfrequentie is 2,1, een afname van 0,2( 2,3 in 2000) ten opzichte van De gemiddelde verzuimduur is 24,2 dagen. Dit is een forse toename ten opzichte van 2000 (gemiddelde verzuimduur in 2000: 18,6 dagen) In deze rapportage zal nader op resultaten van dit onderzoek worden ingegaan. In afzonderlijke tabellen worden achtereenvolgend behandeld een andere analyse van de verzuimcijfers en een andere analyse van de respons. Analyse verzuimcijfers Sectorale gegevens In de onderstaande tabel zijn de belangrijkste verzuimgegevens weergegeven, voorzover ze met de eerdere metingen en het onderzoek over de eerste helft van 2003 vergelijkbaar zijn. Verzuimgegevens

2 e helft 2003 geheel 2003 Verzuim-% 13,9% 14,1% 14,28% 14,22% MeldingsFrequentie 2,1 2,3 1,3 2,1 Gem. Verzuimduur (dagen) 18,5 18,6 24,9 24,2 Verzuim-% naar leeftijd < 25 jaar 5,61 7, jaar 8,90 10, jaar 11,37 12, jaar 12,31 14,68 > 55 jaar 11,43 14,83 Aantal verzuimgevallen naar duur 1-7 dagen 39% 53,8% 58,7% 8-42 dagen 38% 31,7% 30,1% dagen 21% 13,2% 10,2% > 365 dagen 2% 1,3% 1,0% Het verzuimpercentage sectorbreed in 2003 is 14,22 % en is daarmee ongeveer gelijk gebleven t.o.v. andere jaren. De stijging van 0,12% in de periode valt binnen de statistische foutmarge. Opvallend is dat de gemiddelde verzuimduur fors is toegenomen vanaf de meting over We hebben op basis van deze enquête geen verklaring voor de tegenstrijdigheid die dat gegeven in combinatie met de verdeling van het aantal verzuimgevallen naar duur oplevert. Daar lijkt het aandeel langdurig verzuim te zijn afgenomen. Verschillen tussen bedrijven Gemeentegrootte Om een idee te geven hoezeer het gemiddelde verzuimcijfer overeenkomt met de situatie in de bedrijven, wordt vaak de spreiding berekend. Gebleken is dat er grote verschillen zijn tussen de SW-bedrijven., tussen 7,7% en 21,3 %. De meeste bedrijven hebben een verzuimpercentage dat tussen de 11,3% en 17,1% in zit. In de onderstaande tabel worden de verzuimcijfers uitgesplitst naar medewerkers met een SW- en ander dienstverband (Niet- SW) en naar gemeentegrootte. Daarbij wordt een onderscheid gemaakt tussen de vier grote steden (G4), de grote gemeenten (G5-30) en de landelijke gemeenten (G>30). Verzuimpercentages medewerkers naar SW en niet-sw, naar grootte van de gemeente. Naar gemeentegrootte Totaal G4 G5-30 G>30 Verzuim-% SW 15,0 17,2 15,9 14,1 Verzuim-% niet SW 6,9 7,7 7,1 5,5 Verzuim-% totaal 14,2 16,1 15,0 13,1 N (aantal bedrijven)

3 (Niet ieder bedrijf heeft de verzuimgegevens zodanig aangeleverd dat er een splitsing kon worden gemaakt naar medewerkers met SW-dienstverband en medewerkers met een ander dienstverband. Daardoor zijn in deze en de volgende tabellen waarin deze uitplisting aan de orde is, slechts 41 bedrijven meegenomen) We zien dat de grote steden (G4) een groter verzuimprobleem kennen dan de overige gemeenten. Voorzichtigheid ten aanzien van conclusies is hierbij geboden, daar slechts twee SWbedrijven uit de vier grote steden aan de benchmark hebben deelgenomen. De grote gemeenten (G5-30) hebben op hun beurt weer een groter probleem dan de kleine gemeenten. De kleine gemeenten scoren wat betreft het verzuimpercentage van de medewerkers met een SW- en een ander dienstverband lager dan de landelijke cijfers. Regio Maken we een onderscheid naar regio (Midden-Nederland, Noord-Nederland, Oost-Nederland, Zuid-Nederland en de Randstad) dan krijgen we het onderstaande beeld. Verzuimpercentages medewerkers naar SW en niet-sw, naar regio. Naar regio Totaal Noord Oost Midden Zuid Randstad Verzuim-% SW 15,0 14,9 17,0 14,7 13,8 16,4 Verzuim-% niet-sw 6,9 5,2 6,6 8,1 5,6 7,4 Verzuim-% totaal 14,2 14,2 16,1 13,9 12,6 15,5 N (aantal bedrijven) Bedrijfsgrootte. De SW-bedrijven in de Randstad en vooral de regio Oost- Nederland hebben een hoger verzuim dan het landelijk gemiddelde. Dat geldt voor het verzuimcijfer voor de beide groepen medewerkers. Wanneer we de bedrijven indelen naar bedrijfsgrootte (minder dan 500, , en gelijk of meer dan 1500) dan krijgen we het beeld zoals in de onderstaande tabel. 3

4 Verzuimpercentages naar grootte van SW-bedrijven Aantal medewerkers Gemiddeld Verzuimperc. Aantal bedrijven < , , , ,9 15 Onbekend - 7 Totaal 14,2 62 Top 5 De grote bedrijven met meer dan medewerkers scoren gemiddeld hoger dan het sectorgemiddelde In de volgende tabel staan vijf SW-bedrijven met de laagste verzuimpercentages, gerangschikt naar oplopend verzuimpercentage voor het gehele bedrijf (SW- en niet-swmedewerkers). Tevens zijn de cijfers uitgesplitst naar SW- en niet-sw-medewerkers. Tussen haakjes staan de aantallen medewerkers per bedrijfef. Cijfers van SW-bedrijven met de laagste verzuimcijfers, vz-% totaal vz-% SW vz-% niet-sw 1 AM Groep 7,7 (498) 7,9 (444) 5,1 (54) 2 WVK Groep 8,2 (694) 9,3 (653) 3,7 (41) 3 WAA Groep 9,1 (871) 10,0 (755) 3,1 (116) 4 Dukdalf 9,4 (217) 10,1 (197) 2,8 (20) 5 WML 9,9 (759) 10,5 (649) 6,6 (110) De Meergroep heeft geen algemene cijfers die een-op-een in deze tabel kunnen worden opgenomen, opgegeven. Op basis van de door hen verstrekte gegevens blijkt een verzuimcijfer van 8,2%, wat De Meergroep gelijk laat komen met de WVK Groep. De Meergroep 8,2 (552) 8,8 (509) 1,7 (43) We zien dat de SW-bedrijven met medewerkersaantallen onder de de laagste verzuimpercentages hebben. 1 Het zijn de relatief kleine bedrijven die de laagste percentages verzuim hebben. 1 Gezien de oververtegenwoordiging van grote bedrijven in de respons is hiermee dus aannemelijk gemaakt dat het reële verzuimcijfer van de sector iets lager ligt dan 4,22%. 4

5 De hoogste verzuimcijfers De vijf bedrijven met de hoogste verzuimcijfers staan anoniem gepresenteerd in de onderstaande tabel. vz-% totaal vz-% SW vz-% niet-sw 36 16,4 (3.100) 17,7 (2.750) 6,9 (350) 37 17,9 (2.000) 18,6 (1.900) 7,5 (100) 38 18,1 (3000) 19,3 7,0 (300) (2.7004) 39 19,8 (700) 21,2 (600) 7,9 (100) 40 21,3 ( ,9 (1.300) 6,1 (100) In deze rij zijn de grote bedrijven in de meerderheid, vooral de bedrijven boven de medewerkers (SW en niet-sw). Een opvallende 39 e plaats wordt ingenomen door een SW-bedrijf met in 700 medewerkers. Respons Vóór 31 augustus 2004 hebben in totaal 65 SW-bedrijven de verzuimstatistieken over geheel 2003 conform de eenduidige verzuimrapportage ingestuurd. Van vier bedrijven bleken de gegevens helaas niet bruikbaar. De vergaring van de gegevens was verlaat vanwege problemen rond de implementatie van de software(modules) van de verzuimregistratie. Populatie Van de 61 bedrijven hebben we de gegevens van in totaal medewerkers met een SW-dienstverband. Tevens zijn daar medewerkers met een ander dienstverband werkzaam. Aantal medewerkers met SW-dienstverband is, volgens opgave van Cedris, in 2002 ca De 61 in dit onderzoek betrokken bedrijven, vertegenwoordigen 66,3% van het totaal aantal SW-medewerkers in de sector. Dat betekent een lichte oververtegenwoordiging van de grote SW-bedrijven. Aangezien de grote bedrijven een hoger ziekteverzuim vertonen dan de kleine bedrijven, zullen de reële sectorcijfers ietwat lager uitvallen dan de cijfers die hier worden gepresenteerd. Redenen non-respons Bedrijven gaven onder andere de volgende redenen om niet aan het vergelijkend onderzoek mee te doen: - problemen met de software (paymate en compas); - geen formulier ontvangen van de projectorganisatie; - in de organisatie zoekgeraakt; - onbekende reden. 5

6 Implementatie software De in sommige gevallen onmogelijkheid om de cijfers via de gebruikte software op te kunnen leveren wordt genoemd als een belangrijke reden voor non-respons. De implementatie van de software verloopt nog niet naar wens. Een deel van de SWbedrijven kon de volledige statistiek invullen, een deel kon dat helaas niet. Dat betekent dat niet alle uitgevraagde gegevens door alle 61 bedrijven zijn gegeven. 2 Zo hebben sommige SWbedrijven moeite om gegevens van SW-medewerkers naar de (oude) handicapcode te herleiden.de ervaring leert dat veel bedrijven deze code ook niet (meer) registreren.een deel van de bedrijven gaf aan dat de verzuimcijfers uit de verzuimmodule niet stroken met de eigen registratie. Een deel van de bedrijven gaf aan door de softwareproblemen de statistiek niet in te kunnen vullen. Respons per regio Om te kunnen bepalen of het onderzoek representatief is kunnen we kijken naar een gelijke verdeling van respons en non-respons per provincie. In tabel 1 is de respons per provincie weergegeven. Respons per provincie, de aantallen responderende SWbedrijven, het totaal aantal SW-bedrijven 3 en responspercentage. Provincie Totaal aantal Respondenten Respons-% SW-bedrijven Drenthe % Friesland % Gelderland % Groningen % Limburg % Noord-Brabant % Noord-Holland % Overijssel % Utrecht % Zeeland % Zuid-Holland % Totaal % Het zijn de provincies Friesland, Gelderland, Noord-Brabant en Noord-Holland die relatief goed vertegenwoordigd zijn in de onderzochte populatie. Het slechtst scoren Utrecht, Groningen en Zuid-Holland. We zien dat de respons over de stedelijke en de landelijke gebieden redelijk verdeeld is. Op grond hiervan hoeven we geen bijstellingen op de cijfers voor te stellen en is het onderzoek voldoende representatief. 2 3 Anders gezegd: de n (aantal respondenten) is bij veel variabelen anders. Op basis van de opgave op 6

7 7