Bijlage II Aanvullende analyses 1 Inleiding In aanvulling op de kwantitatieve informatie over de diverse arbeid-en-zorg thema s, is een aantal analyses verricht Aan deze analyses lagen de volgende onderzoeksvragen ten grondslag: 1 Is er sprake van een statistische samenhang tussen het voorkomen van afspraken over kinderopvang en de samenstelling van het werknemersbestand voor wat betreft de verdeling van mannen en vrouwen? 2 Is er sprake van een statistische samenhang tussen het voorkomen van afspraken over kinderopvang en het loonniveau? 3 Is er sprake van een statistische samenhang tussen het voorkomen van afspraken over diverse verlofvormen en de samenstelling van het werknemersbestand voor wat betreft de verdeling van mannen en vrouwen? In paragraaf 2 volgt een uitwerking hiervan Elk van bovenstaande onderzoeksvragen wordt nader toegelicht Vervolgens wordt voor de afzonderlijke deelanalyses de operationalisering van de vraagstelling en de gehanteerde methodiek beschreven en tot slot volgt een weergave van de resultaten van de deelanalyses In paragraaf 3 worden deze resultaten kort samengevat 2 De analyses 21 Afspraken over kinderopvang versus m/v-verdeling De veronderstelling is dat afspraken over kinderopvang relatief vaker voorkomen in sectoren waarin het percentage vrouwen dat er werkzaam is, relatief hoog is De gedachte die hier achter ligt, is dat voor vrouwen kinderopvang meer een voorwaarde is voor betaalde arbeid dan voor mannen en er daarom in sectoren waarin veel vrouwen werkzaam zijn eerder kinderopvangafspraken tot stand komen Om deze veronderstelling te toetsen, is een analyse op sector-niveau uitgevoerd Hiertoe zijn de volgende variabelen gedefinieerd: X1 i : het percentage vrouwen dat werkzaam is in sector i 1 i : het percentage CAO's met afspraken over kinderopvang in sector i 2 Om de statistische samenhang tussen beide variabelen objectief te kunnen vaststellen, wordt gebruik gemaakt van de correlatie-coëfficiënt r X1, De correlatie-coëfficiënt dient als kengetal voor de mate van samenhang en kan een waarde aannemen tussen -1 en +1 Een correlatie-coëfficiënt gelijk aan 0 betekent dat X1 en lineair onafhankelijk zijn en 1 Bron: IMJ Pieters en PM Venema, Arbeidsvoorwaardenontwikkelingen in 1999, november 2000 2 De analyse is exclusief intentionele afspraken
een waarde van 1 impliceert dat er sprake is van perfecte lineaire afhankelijkheid Er bestaan verschillende typen correlatie-coëfficiënten Omdat het in dit geval gaat om een klein aantal waarnemingen (N = ) en de variabelen X1 en niet normaal verdeeld zijn, wordt de rangcorrelatie-coëfficiënt, ook aangeduid als de Spearman s correlatiecoëfficiënt, als uitgangspunt genomen De nulhypothese, die uitgaat van onafhankelijkheid, wordt als volgt geformuleerd: H 0 : r X1, = 0 Vanwege de veronderstelde positieve samenhang wordt eenzijdig getoetst en luidt de alternatieve hypothese: H 1 : r X1, > 0 Bij het toetsen van de nulhypothese wordt het gewenste significantieniveau vastgesteld op 5% (α = 5%) De toets wordt uitgevoerd met behulp van SPSS Dit levert de volgende uitkomsten op: Spearman X1 Correlatie-coëfficiënt (r) X1 1000-0,35 0,216 Correlatie-coëfficiënt (r) -0,35 0,216 1000 Uit deze tabel blijkt dat de rangcorrelatie-coëfficiënt een negatieve waarde aanneemt De uitkomst hiervan is significant wanneer het werkelijke significantieniveau kleiner of gelijk is aan het gewenste significantieniveau (p α) In dit geval geldt p > α, hetgeen impliceert dat de nulhypothese gehandhaafd blijft Met andere woorden: de variabelen X1 en zijn lineair onafhankelijk en de veronderstelling dat CAO-afspraken over kinderopvang relatief vaker voorkomen in sectoren waarin het aandeel van vrouwen relatief hoog is, kan statistisch niet ondersteund worden Wanneer een vergelijkbare analyse op CAO-niveau wordt uitgevoerd, resulteert een identieke conclusie De analyse op CAO-niveau is gebaseerd op de gegevens van 121 CAO's Van de variabelen percentage vrouwen 3 en afspraken over kinderopvang zijn door middel van een hercodering dichotome variabelen gemaakt Vervolgens zijn de gehercodeerde variabelen in een kruistabel tegen elkaar uitgezet 3 Bron: CBS, Enquête werkgelegenheid en lonen
Percentage vrouwen is kleiner dan het gemiddelde (0) Percentage vrouwen is groter dan het gemiddelde (1) Totaal Geen afspraken over kinderopvang (0) 28 14 42 Wel afspraken over kinderopvang (1) 49 30 9 Totaal 44 121 Een kengetal voor de mate van samenhang tussen twee kwalitatieve variabelen is de gestandaardiseerde χ 2 -grootheid ϕ, welke voor een 2x2-tabel kan variëren tussen 0 en 1 Onderstaande tabel laat zien welke uitkomsten SPSS genereert na het uitvoeren van een chi-kwadraat toets, waarbij de nulhypothese uitgaat van onafhankelijkheid 4 en het gewenste significantieniveau (α) is vastgelegd op 5% Waarde χ 2 0,255 0,613 ϕ 0,046 0,613 Ook in dit geval geldt dat de nulhypothese verworpen wordt als p α Aangezien geldt dat p > α, blijft de nulhypothese van onafhankelijkheid overeind 22 Afspraken over kinderopvang versus het loonniveau In de tweede plaats is onderzocht of er sprake is van een statistische samenhang tussen het voorkomen van afspraken over kinderopvang in een bepaalde sector en het loonniveau in de betreffende sector De achterliggende gedachte hierbij is dat in sectoren met een relatief laag inkomen de inkomensafhankelijke ouderbijdrage een relatief kleiner deel uit maakt van de totale aan de opvang verbonden kosten en dat het deel dat voor rekening van de werkgever komt als gevolg hiervan relatief groter is Dit zou voor werkgevers de drempel kunnen verhogen om afspraken over kinderopvang te maken Er wordt dus verondersteld dat er sprake is van een positief verband Om te bepalen of de veronderstelling statistisch ondersteund kan worden, zijn de volgende variabelen als uitgangspunt genomen: X2 i : het gemiddeld bruto-maandinkomen in sector i 5 i : het percentage CAO's met afspraken over kinderopvang in sector i 4 In dit geval gaat de alternatieve hypothese uit van afhankelijkheid en is tweezijdig getoetst 5 Bron: IMJ Pieters en PM Venema, Arbeidsvoorwaardenontwikkelingen in 1999, november 2000
Met behulp van de Spearman s correlatie-coëfficiënt wordt vastgesteld of er sprake is van statistische samenhang tussen beide variabelen De nulhypothese, de alternatieve hypothese en het gewenste significantieniveau worden als volgt gedefinieerd: H 0 : r X2, = 0 H 1 : r X2, > 0 α = 5% De toetsresultaten zijn in de volgende tabel opgenomen: Spearman X2 Correlatie-coëfficiënt (r) X2 1000 0,393 0,192 Correlatie-coëfficiënt (r) 0,393 0,192 1000 De rangcorrelatie-coëfficiënt neemt een positieve waarde aan, maar aangezien het werkelijke significantieniveau het niveau van 5% overschrijdt, dient de nulhypothese van onafhankelijkheid gehandhaafd te worden De statistische samenhang is eveneens getoetst bij een gewijzigde operationalisering in de vraagstelling Deze wijzigingen houden in dat er (1) een analyse is uitgevoerd op een lager aggregatieniveau 6 en vervolgens (2) bruto-uurlonen als uitgangspunt worden genomen, om op die manier te corrigeren voor het deeltijd-effect In geen van beide gevallen zijn de toetsresultaten significant De conclusie blijft met andere woorden onveranderd: er is geen lineair verband aan te tonen tussen het voorkomen van afspraken over kinderopvang en het loonniveau 23 Afspraken over verlof versus de m/v-verdeling Ook voor de diverse verlofvormen die de combinatie van arbeid en zorg vergemakkelijken, zou verondersteld kunnen worden dat er meer afspraken over dergelijke verlofvormen voorkomen in sectoren waarin het aandeel van vrouwen dat er werkzaam is, relatief hoog is Met andere woorden: er wordt verondersteld dat er sprake is van een positieve correlatie 6 14 sectoren in plaats van sectoren Het deeltijdeffect is het effect dat het gemiddeld bruto-maandinkomen van vrouwen lager ligt dan dat van mannen, doordat vrouwen over het algemeen vaker in deeltijd werken dan mannen
In paragraaf 42 zijn de volgende verlofvormen aan de orde gekomen: zwangerschaps- en bevallingsverlof; kraamverlof; adoptieverlof; ouderschapsverlof; calamiteitenverlof; zorgverlof; niet-eenduidige bepalingen Voor elk van deze verlofvormen zijn afzonderlijke toetsen uitgevoerd om te bepalen of er op sectorniveau sprake is van een statisch significante samenhang met het percentage vrouwen werkzaam in de betreffende sector In alle gevallen gaat de nulhypothese uit van onafhankelijkheid, wordt er eenzijdig getoetst op een positief verband en wordt het gewenste significantieniveau ingesteld op 5% De toetsresultaten zijn dan als volgt: Verlofvorm Correlatie-coëfficiënt (r) zwangerschaps- en bevallingsverlof -0,01 0,440 kraamverlof -0,19 0,336 adoptieverlof -0,51 0,090 ouderschapsverlof 0,500 0,12 calamiteitenverlof 0,60 0,04 zorgverlof 0,50 0,026 niet-eenduidige bepalingen 0,393 0,192 (N = ) Wanneer voor elke verlofvorm het werkelijke significantieniveau vergeleken wordt met het gewenste significantieniveau, dan blijkt alleen voor zorgverlof te gelden dat p α Met andere woorden: er bestaat een significant positief verband tussen het voorkomen van afspraken over zorgverlof en de m/v-verdeling op sectorniveau Wanneer een identieke toets wordt uitgevoerd op een lager aggregatieniveau, veranderen de toetsresultaten als volgt: Verlofvorm Correlatie-coëfficiënt (r) zwangerschaps- en -0,11 0,288 bevallingsverlof kraamverlof -0,210 0,44 adoptieverlof -0,520 0,034 ouderschapsverlof 0,221 0,234 calamiteitenverlof 0,398 0,089 zorgverlof 0,92 0,001 niet-eenduidige bepalingen 0,389 0,106 N varieert 8 8 Bij een aantal verlofvormen heeft een correctie voor uitbijters plaatsgevonden, waardoor de N varieert per verlofvorm (maximaal 14)
Uit deze tabel valt af te lezen dat bij een toets op het niveau van 14 sectoren er ook voor adoptieverlof sprake is van significant toetsresultaat Doordat de rangcorrelatiecoëfficiënt echter een negatieve waarde aanneemt, wordt de aanvankelijk gemaakte veronderstelling - namelijk dat er een positieve samenhang zou zijn - niet onderbouwd Voor het onderwerp zorgverlof geldt dat er eveneens op een lager aggregatieniveau sprake is van een significante positieve samenhang met de variabele percentage vrouwen Het toetsresultaat blijkt zelfs significant te zijn bij een gewenst significantieniveau (α) van 1% Tot slot is voor de diverse verlofvormen een analyse uitgevoerd op CAO-niveau (N=121) De methodiek is identiek aan die van de eerder beschreven analyse op CAOniveau: dichotome variabelen worden in een kruistabel tegen elkaar uitgezet De χ 2 -toets, die vervolgens voor elke verlofvorm afzonderlijk wordt uitgevoerd, laat zien dat bij α = 5% er voor geen enkele verlofvorm sprake is van een significant toetsresultaat Met andere woorden: op CAO-niveau kan er geen statistische samenhang worden aangetoond tussen de diverse verlofvormen en de samenstelling van het werknemers-bestand voor wat betreft de verdeling van mannen en vrouwen 3 Samenvatting De resultaten van de diverse deelanalyses kunnen als volgt samengevat worden: 1) Er is noch op sectorniveau, noch op CAO-niveau sprake van een statistisch significant verband tussen het voorkomen van afspraken over kinderopvang en de man-vrouw verdeling 2) Er is op sectorniveau geen sprake van een significante samenhang tussen het voorkomen van afspraken over kinderopvang en het loonniveau, ook niet wanneer er een correctie plaatsvindt voor het deeltijd-effect 3) Op sectorniveau is er voor de onderscheiden verlofvormen alleen voor zorgverlof sprake van een significant positief verband met de man-vrouwverdeling: afspraken over zorgverlof komen vaker voor in sectoren waarin het percentage vrouwen dat er werkzaam is, hoog is Wordt het verband op CAO-niveau onderzocht, dan is de statistische samenhang voor geen enkele verlofvorm aanwezig