Interregionaal verhuizen en de werkzekerheid van starters
Starters op de arbeidsmarkt verschillen niet alleen in hoe snel ze hun eerste baan vinden, maar ook in of ze vervolgens werk kunnen behouden. Naast individuele kenmerken, kunnen deze verschillen in werkzekerheid onder starters ook afhangen van de omstandigheden in de regio waar ze wonen als ze hun opleiding verlaten. Niet overal zijn evenveel (passende) banen te vinden. Door te verhuizen naar regio’s met gunstigere omstandigheden kunnen starters hun werkzekerheid vergroten. In deze bijdrage bekijken we hoeveel starters verhuizen naar een andere arbeidsmarktregio, wat hen kenmerkt en in hoeverre verhuizen daadwerkelijk hun werkzekerheid vergroot.noot1
5.1Inleiding
Een valse start op de arbeidsmarkt heeft grote consequenties voor het verdere verloop van de carrière (Middeldorp et al., 2018; Dorsett & Lucchino, 2018; Gringhuis & Pavlopoulos, 2018). Perioden van werkloosheid, het niet aansluiten van de baan bij de opleiding, en een opeenvolging van tijdelijke functies kunnen leiden tot een verlies van menselijk kapitaal. Potentiële toekomstige werkgevers beschouwen deze carrièrekenmerken dan ook als negatieve signalen, wat de kans op het vinden van passend werk verder verlaagt (Longhi, 2015; Maier & Sprietsma, 2016; Kösters & Smits, 2015). De kans op het vinden én vervolgens kunnen behouden van werk in de vroege loopbaan is dus van groot belang voor de werkzekerheid op de langere termijn.noot2
Hoe de start op de arbeidsmarkt verloopt hangt niet alleen af van individuele kenmerken, maar ook van de mogelijkheden die de regionale arbeidsmarkt biedt. In regio’s met meer banen is de kans groter dat starters een baan vinden én dat die baan beter aansluit bij de opleidingsrichting (Duranton & Puga, 2004), waardoor starters in deze regio’s vaker een stabiele, vroege loopbaan hebben (Weterings et al., 2019). Dit betekent dat starters, in principe, hun positie op de arbeidsmarkt en daarmee hun werkzekerheid kunnen verbeteren door te verhuizen naar een arbeidsmarktregio met meer banen.
Voor starters is een langeafstandsverhuizing eerder een optie dan voor veel andere groepen op de arbeidsmarkt. Starters hebben vaak nog geen gezin, eigen woning, of regionaal ontwikkeld zakelijk netwerk. De opportuniteitskosten voor deze groep zijn daarom nog laag (Maier & Sprietsma, 2016; Faggian et al., 2015). Bovendien zijn starters tot veel bereid voor een goede match op de arbeidsmarkt om zoveel mogelijk te halen uit de investering in hun opleiding (Iammarino & Marinelli, 2015).
Toch is het verre van eenduidig of starters die verhuizen daadwerkelijk hun arbeidsmarktsituatie verbeteren. In de economische literatuur wordt verondersteld dat individuen alleen interregionaal verhuizen als de baten hoger zijn dan de kosten, en dat zij daarom vooral naar regio’s met hogere lonen of betere werkomstandigheden migreren (Sjaastad, 1962; Borjas et al., 1992). De demografische en sociologische literatuur toont echter dat naast arbeidsmarktomstandigheden ook niet-werkgerelateerde motieven een drijfveer kunnen zijn voor langeafstandsverhuizingen van starters. Veranderingen in de huishoudenssituatie, zoals gaan samenwonen, of het realiseren van specifieke woonvoorkeuren zijn belangrijke motieven voor verhuizingen (Mulder & Hooimeijer, 1999). Hoewel deze motieven vaak leiden tot een verhuizing over korte afstand, hoeft dat niet altijd het geval te zijn. Starters kunnen bijvoorbeeld besluiten weer terug te keren naar hun geboorteplaats na een paar jaar elders te hebben gewoond voor het volgen van een opleiding. Omdat de verhuisbeslissing dan niet wordt gedreven door werk, dragen deze verhuizingen mogelijk niet, minder of zelfs negatief bij aan het vergroten van de werkzekerheid.
Daarnaast bestaan er binnen de economische literatuur tegengestelde ideeën over wie er verhuist. Theorieën die voortbouwen op de human capital theory gaan er vanuit dat vooral de meest capabele schoolverlaters verhuizen, omdat zij beter in staat zijn informatie over hun mogelijkheden elders te verzamelen, beoordelen en verwerken, en zo het risico van een verhuizing minimaliseren (Faggian & McCann, 2006; Herzog et al., 1985). Demand-oriented theories daarentegen veronderstellen dat minder capabele schoolverlaters eerder de stap van een interregionale verhuizing (moeten) nemen. De belangrijkste reden hiervoor is dat regionale werkgevers vooral de meest geschikte starters aannemen (Smits, 2001; Thurow, 1975). Vooral in zwakkere arbeidsmarktregio’s zullen daardoor minder vaardige arbeidsmarktstarters meer moeite hebben om werk te vinden en te behouden, waardoor zij eerder zullen besluiten te vertrekken. Hierbij moet wel worden opgemerkt dat deze theorieën geen rekening houden met eventuele belemmeringen voor het daadwerkelijk realiseren van de verhuiswens, zoals een gebrek aan financiële middelen, het niet willen verlaten van de sociale omgeving of grote regionale verschillen in woningprijzen (Mulder & Hooimeijer, 1999; Mulder, 2018).
Empirische studies naar de effecten van een interregionale verhuizing op de loopbaan onderbouwen vooral het idee dat meer bekwame individuen verhuizen (Venhorst & Cörvers, 2018). Zo laten recente studies zien dat interregionale verhuizers een hoger inkomen uit arbeid genereren (Kooiman et al., 2018; Maier & Sprietsma, 2016; Kazakis & Faggian, 2017), een betere job-match verwezenlijken (Iammarino & Marinelli, 2015; Winters, 2012) en hun carrièrekansen verbeteren (Van Ham, 2002). Echter, deze studies tonen ook dat dit niet zo zeer door de verhuizing zelf komt, maar samenhangt met specifieke kenmerken van verhuizers, en dat die ervoor zorgen dat zij zich beter ontwikkelen.
In deze bijdrage willen wij nader inzicht geven in de omvang en selectiviteit van wie interregionaal verhuist, en de mogelijke effecten van een interregionale verhuizing op werkzekerheid onder starters op de arbeidsmarkt. In tegenstelling tot eerdere studies in Nederland die zijn gebaseerd op enquêtes, vaak alleen onder hoogopgeleiden (Venhorst & Cörvers, 2018; Venhorst, 2012), maken we daarbij gebruik van de registerbestanden van het CBS. Met deze bestanden kunnen we de loopbaanontwikkeling van alle starters gedurende een aantal jaren na het verlaten van de opleiding volgen. Dit geeft een meer compleet beeld van wie er verhuist naar een andere regio en hoe het aandeel verhuizers verandert in de jaren na de start op de arbeidsmarkt. Bovendien kunnen we de starters die verhuizen vergelijken met starters die niet vertrekken maar wel dezelfde specifieke kenmerken hebben, zodat we het effect van verhuizen op de werkzekerheid beter kunnen meten.
We beantwoorden de volgende vragen:
- In hoeverre verhuizen starters op de arbeidsmarkt in Nederland naar een andere arbeidsmarktregio?
- Wat kenmerkt de groep verhuizers ten opzichte van starters die niet verhuizen?
- Tussen welke regio’s verhuizen starters en hoe verandert hun huishoudenssituatie na de verhuizing?
- In hoeverre beïnvloedt interregionale verhuismobiliteit de werkzekerheid van starters op de arbeidsmarkt?
We volgen starters vanaf het moment dat zij de opleiding verlaten tot vijf jaar later. De werkzekerheid voor en na verhuizing meten we af aan het aantal maanden dat een starter werkzaam is. Voor nader inzicht in verschillen in de kwaliteit van banen maken we daarnaast een onderscheid op basis van de hoogte van het uurloon en het type dienstverband.
Naast het effect van interregionaal verhuizen in het algemeen, houden we ook rekening met de richting van de verhuizing. De meeste banen concentreren zich in de Randstad. Daarom veronderstellen we dat vooral verhuizingen van de minder dichtbevolkte regio’s in het noorden, oosten en zuiden naar de Randstad de werkzekerheid kunnen vergroten. We vergelijken het effect van een verhuizing vanuit de perifere arbeidsmarktregio’s richting de Randstad met die van alle andere verhuisrichtingen. Op vergelijkbare wijze bekijken we ook of het effect van verhuizen verschilt tussen degenen die na de verhuizing zijn gaan samenwonen en degenen voor wie de huishoudenssituatie ongewijzigd blijft. Zo houden we rekening met mogelijke verschillen in het effect van economische en sociale verhuismotieven op de uitkomsten in werkzekerheid.
5.2Data en methode
Data en geselecteerde starters
Door het combineren van verschillende registerbestanden van het CBS over de maandelijkse hoofdbron van inkomen, baankenmerken, de gemeentelijke basisadministratie, de polisadministratie en het opleidingenregister is een paneldataset samengesteld waarin elke starter 60 maanden (5 jaar) na het verlaten van de opleiding wordt gevolgd.noot3 We hebben alle personen geselecteerd die tussen mei en september van 2006 tot en met 2009 een opleiding hebben verlaten (met of zonder diploma) en in het jaar van schoolverlaten maximaal 25 jaar oud waren. Vervolgens zijn alleen de starters geselecteerd met een startkwalificatie (minimaal een diploma havo, vwo, mbo-niveau 2 of hoger)noot4, die binnen een jaar een baan hebben gevonden en in de vijf jaar daarna niet opnieuw een opleiding zijn gaan volgen. Een starter heeft een baan gevonden als de hoofdbron van inkomen in een maand verandert in werknemer.noot5 We hanteren twee aanvullende criteria om te voorkomen dat we eventuele bijbanen – die starters mogelijk aanhouden na hun opleiding tot ze een volwaardige baan hebben gevonden – als de eerste baan beschouwen: het moet gaan om een baan voor minimaal 20 uur per week en met een uurloon hoger dan het minimumuurloon van dat jaar. In totaal zijn 103 635 starters geselecteerd.
Een starter is verhuisd naar een andere regio als de woongemeente verandert tussen twee opeenvolgende maanden en de nieuwe woongemeente hemelsbreed minimaal 50 kilometer van de vorige woongemeente ligt. Deze afstand is gekozen omdat dit voor de meeste personen te ver is voor dagelijks woon-werkverkeer (Phlippen & Duijn, 2019). Een verhuizing over deze afstand overschrijdt dus de grens van de regionale arbeidsmarkt. Hierna noemen we de hier gedefinieerde verhuizingen ‘interregionale verhuizing’ of ‘verhuizing tussen arbeidsmarktregio’s’.
De eerste drie vragen die centraal staan in dit hoofdstuk beantwoorden we met de hier beschreven selectie van de starters. We vergelijken alle starters die in de vijf jaar na het verlaten van hun opleiding naar een andere arbeidsmarktregio zijn verhuisd met alle starters die dit niet hebben gedaan.
Voor het beantwoorden van de vierde vraag (‘In hoeverre beïnvloedt een interregionale verhuizing de werkzekerheid van starters?’) worden twee aanvullende selecties gemaakt. We selecteren alleen de starters die tussen één en twee jaar na het verlaten van de opleiding zijn verhuisd naar een andere arbeidsmarktregio. Voor deze starters kunnen wij het verloop van de loopbaan voor en na een verhuizing vergelijken. Daarnaast beperken we ons tot starters die één keer zijn verhuisd, zodat het effect van de verhuizing op het verloop van de loopbaan niet wordt verstoord door eerdere of latere verhuizingen. Eerdere verhuiservaringen kunnen de impact van een verhuizing op het verloop van de loopbaan verminderen waardoor het bij latere verhuizingen onduidelijk is welke verhuizing van invloed is geweest op het verloop van de loopbaan. Van alle interregionaal verhuisde starters (12 121) voldoen er 1 828 aan beide selectiecriteria.
Matchingprocedure
Uit onderzoek is bekend dat interregionale verhuizers andere kenmerken hebben dan degenen die in hun regio blijven (zie inleiding). Om te voorkomen dat het effect van verhuizen op werkzekerheid eigenlijk het effect van de specifieke kenmerken van verhuizers weerspiegelt, voeren we – voorafgaand aan de regressieanalyse – een zogenoemde matchingprocedure uit.
Matching zorgt ervoor dat de verhuisde en de niet-verhuisde starters die in de regressieanalyse worden meegenomen vergelijkbare geobserveerde kenmerkennoot6 hebben, behalve hun geografische mobiliteit. Via de matchingprocedure benaderen we een experimentele onderzoeksaanpak, waarbij deelnemers random zijn toegewezen aan een treatment- en een controlegroep, die beide dezelfde samenstelling van controlevariabelen hebben.
Wel is het gevolg dat onze regressieanalyse alleen representatief is voor starters met min of meer dezelfde kenmerken. Zowel verhuisde als niet-verhuisde starters met afwijkende kenmerken – en waar dus geen match voor kan worden gevonden – blijven buiten beschouwing. Om dit effect te beperken, kiezen we voor Coarsened Exact Matching (CEM). Bij CEM worden niet de exacte kenmerken van individuen gebruikt voor de matching, maar wordt alleen gekeken of ze behoren tot dezelfde deelgroep. De verhuisde en de niet-verhuisde starters zijn aan elkaar gekoppeld op basis van hun kenmerken in de maand voordat de verhuisde starter van adres is gewijzigd. Voor de niet-verhuizers is random een potentiële maand van verhuizing vastgesteld, zodat de niet-verhuisde starters maar één keer aan een verhuisde starter kunnen worden gekoppeld. Zie bijlage 1 voor een nadere toelichting en de definities van de deelgroepen.
De matched selectie van starters bestaat uit 1 190 verhuisde (65 procent van alle verhuizers) en 4 806 niet-verhuisde starters (5 procent van alle niet-verhuizers). Hoewel we CEM hebben gebruikt voor de matching kon toch voor iets meer dan 34 procent van alle verhuisde-starters geen niet-verhuisde starter met dezelfde combinatie van kenmerken worden gevonden. Van alle niet-verhuizers had zelfs bijna 94 procent niet dezelfde combinatie van kenmerken als een van de verhuizers. Dit bevestigt dat verhuisde starters zeer specifieke kenmerken hebben. Zonder matching zouden we dus de effecten van interregionaal verhuizen op werkzekerheid kunnen over- of onderschatten.
Regressiemodel
We schatten het effect van de verhuizing op drie indicatoren voor werkzekerheid: 1. het aantal maanden dat een starter een baan had voor minimaal 20 uur per week en met een loon hoger dan het minimumuurloon in dat jaarnoot7; 2. als 1., maar dan alleen voor de maanden waarin het uurloon hoger is dan het mediane uurloon van alle starters met dezelfde opleiding; en 3 als 1., maar dan alleen de maanden waarin een starter een baan had met een vast dienstverband. We bekijken dus eerst of een starter in algemene zin een baan – bij dezelfde of bij verschillende werkgevers – kan behouden (indicator 1). Vervolgens maken we nader onderscheid naar de kwaliteit van de baan of banen. Daarbij bekijken we enerzijds of een starter maandelijks een beter betaalde baan heeft dan gebruikelijk voor starters met een vergelijkbare opleiding (indicator 2), anderzijds of een starter erin slaagt om een vast contract te krijgen en te behouden (indicator 3). Hoewel voor werkzekerheid een vast dienstverband niet noodzakelijk is, biedt dit nog altijd de grootste kans op behoud van werk in de toekomst (Weterings et al., 2018). Voor elke indicator tellen we het aantal maanden tot maximaal 36 maanden na de (potentiële) maand van verhuizing.
Omdat het verloop van de loopbaan sterk afhangt van iemands loopbaanontwikkeling voorafgaand aan de verhuizing, meten we de drie indicatoren van werkzekerheid ook voor de 12 maanden voorafgaand aan de (potentiële) verhuizing. Zo voorkomen we dat het effect van verhuizen vooral eerdere verschillen in werkzekerheid oppikt. Daarnaast controleren we voor andere kenmerken die van invloed kunnen zijn op de werkzekerheid, te weten leeftijd, geslacht, etniciteit, opleidingsniveau, opleidingsrichting, huishoudenssituatie, het hebben van thuiswonende kinderen, het jaar van het verlaten van de opleiding, en woonregio. Tot slot controleren we voor eventuele jaarlijkse verschillen in werkzekerheid door variabelen op te nemen die aangeven in welk jaar een starter is verhuisd. Al deze variabelen zijn gemeten in de maand voorafgaand aan de maand van (potentiële) verhuizing.
We gebruiken een Poisson regressieanalyse voor het schatten van het model, omdat dit modeltype het meest geschikt is voor een afhankelijke variabele met aantallen. Het aantal observaties is beperkt tot de starters die zijn geselecteerd in de matchingprocedure. CEM geeft voor elke persoon die is gekoppeld een weegfactor met een waarde 1 voor alle verhuisde starters en een waarde tussen 0 en 1 voor alle niet-verhuisde starters. Via deze weegfactor corrigeren we voor verschillen in de voor de matchingprocedure gebruikte persoonskenmerken tussen de verhuisde en de niet-verhuisde starters. Alle modellen zijn geschat met robuuste standaardfouten om te corrigeren voor eventuele niet geobserveerde correlaties tussen starters uit bijvoorbeeld dezelfde regio of die zijn verhuisd in dezelfde maand.
5.3Resultaten
We beschrijven eerst hoeveel starters zijn verhuisd over meer dan 50 kilometer en vergelijken de kenmerken van deze groep met alle starters die in de observatieperiode niet zijn verhuisd naar een andere arbeidsmarktregio. Daarmee beantwoorden we de eerste drie onderzoeksvragen uit de inleiding. Daarna gaan we in op de resultaten van de regressieanalyse en beperken we ons tot de verhuisde en niet-verhuisde starters die zijn geselecteerd via de matchingprocedure.
Starters die verhuizen naar een andere regio en hun kenmerken
In de vijf jaar na het verlaten van de opleiding verhuist bijna 12 procent van alle starters over een afstand van 50 kilometer. Iets minder dan 3 procent van al deze verhuisde starters is in die periode meerdere keren naar een andere arbeidsmarktregio vertrokken. Veruit de meeste starters verhuizen in de eerste maanden na het verlaten van de opleiding (figuur 5.3.1).
Bron: CBS, bewerking PBL
Na de eerste maand neemt het percentage starters dat interregionaal verhuist snel af. Na twee jaar verhuist minder dan 0,2 procent maandelijks naar een andere regio.
De starters die zijn verhuisd naar een andere arbeidsmarktregio verschillen in meerdere opzichten van de starters die de arbeidsmarktregio waar ze woonden na het verlaten van hun opleiding niet hebben verlaten. We vergelijken de kenmerken van beide groepen een maand na het verlaten van de opleiding (tabel 5.3.2). Het meest opvallende verschil is het hoogst behaalde opleidingsniveau. Van de niet-verhuisde starters heeft iets minder dan 10 procent een masteropleiding of hoger, terwijl maar liefst 26 procent van alle verhuisde starters zo’n opleiding heeft. Ook het aandeel starters met een bacheloropleiding is aanzienlijk hoger onder de verhuizers dan onder de niet-verhuizers.
Veel van de andere verschillen tussen de verhuisde en niet-verhuisde starters hangen waarschijnlijk samen met het hogere opleidingsniveau van de eerste groep. Zo zijn verhuisde starters gemiddeld een jaar ouder. Ook hebben verhuisde starters vaker een opleiding in sociale wetenschappen of communicatie afgerond dan de niet-verhuisde starters. Het omgekeerde geldt voor gezondheidszorg en, in iets mindere mate, techniek. Starters met een opleiding in de sociale wetenschappen of communicatie hebben een veel hoger gemiddeld opleidingsniveau dan de starters die de twee andere opleidingsrichtingen hebben gevolgd. Echter, wat een rol kan spelen is dat banen voor technici en in de gezondheidszorg meer verspreid over het land te vinden zijn dan banen voor sociale wetenschappers.
5.3.2Verschil in persoonskenmerken tussen verhuisde en niet-verhuisde starters één maand na het verlaten van de opleiding
| Niet-verhuisd | Verhuisd | |
|---|---|---|
| Gemiddelde leeftijd | 21,4 | 22,4 |
| Gemiddelde zoekduur eerste baan in dagen | 58,7 | 54,7 |
| Thuiswonende kinderen (ja/nee) | 0,7% | 0,2% |
| Vrouw | 58,9% | 60,7% |
| Migratieachtergrond | ||
| Geen | 86,1% | 84,8% |
| Niet-westers | 8,2% | 8,0% |
| Westers | 5,7% | 7,2% |
| Cohort opleiding verlaten | ||
| 2006 | 25,0% | 26,6% |
| 2007 | 27,0% | 27,0% |
| 2008 | 26,2% | 24,9% |
| 2009 | 21,8% | 21,5% |
| Opleidingsniveau | ||
| Secundair onderwijs | 60,9% | 37,1% |
| Bachelor | 29,5% | 37,0% |
| Master | 8,7% | 23,0% |
| PhD | 0,9% | 3,0% |
| Opleidingsrichting | ||
| Algemeen | 11,3% | 11,0% |
| Leraren | 6,9% | 5,7% |
| Sociale wetenschappen | 8,6% | 13,6% |
| Economie | 17,4% | 17,1% |
| Juridisch/bestuurlijk | 3,7% | 5,1% |
| Wis- en natuurkunde | 4,2% | 4,1% |
| Techniek | 10,7% | 8,7% |
| Agrarisch/milieu | 3,4% | 3,2% |
| Gezondheid | 26,1% | 22,5% |
| Horeca/transport | 7,6% | 9,0% |
| Huishoudenssituatie | ||
| Alleenstaand | 14,7% | 40,9% |
| Getrouwd/samenwonend | 15,3% | 15,0% |
| Bij ouders | 66,8% | 38,5% |
| Overig | 3,2% | 5,6% |
| Woonregio* | ||
| Randstad | 37,7% | 25,0% |
| Intermediaire Zone | 29,1% | 30,5% |
| Periferie | 33,2% | 44,5% |
| Grootstedelijke agglomeratie | 55,4% | 66,9% |
| Niet-stedelijke gemeente | 44,6% | 33,1% |
| Aantal | 91 511 | 12 121 |
Bron:CBS, bewerking PBL; * zie bijlage 2 voor indeling
Een ander groot verschil tussen de twee groepen starters is de huishoudenssituatie. De verhuisde starters waren vaker alleenstaand op het moment dat zij hun opleiding verlieten (41 procent), terwijl de meeste starters die niet vertrokken uit hun regio nog bij hun ouders woonden (bijna 70 procent). De verhuisde starters hadden ook minder vaak thuiswonende kinderen, maar het totale aandeel starters met kinderen was met nog geen 1 procent erg laag en dus minder onderscheidend.
Tot slot woonden de starters die zijn vertrokken naar een andere arbeidsmarktregio veel vaker in de periferie na het verlaten van de opleiding dan degenen die niet zijn vertrokken (zie bijlage 2 voor de gehanteerde regionale indeling). Wel woonden verhuisde starters vaker in een van de 22 grootstedelijke agglomeraties dan de niet-verhuisde starters. Ook dit hangt waarschijnlijk samen met het hogere opleidingsniveau van de verhuizers. De meeste hoger-onderwijsinstellingen bevinden zich in een van de grootstedelijke agglomeraties en degenen die deze opleidingen verlaten wonen vaker in de buurt van hun opleiding dan thuis. Dit kan ook het kleinere aandeel thuiswoners onder de verhuisde starters verklaren.
Voor de overige kenmerken zijn de verschillen tussen de twee groepen starters beperkt. Vrouwen verhuizen net iets vaker dan mannen en ook starters met een westerse migratieachtergrond verhuizen wat vaker. Tot slot is het gemiddeld aantal dagen tussen het verlaten van de opleiding en het vinden van een baan iets lager voor de verhuisde starters dan voor de niet-verhuizers.
De verhuisstromen zijn niet gelijkmatig verdeeld over de regio’s, maar zijn zeer selectief (figuur 5.3.3a). Van alle starters die in de periferie woonden, verhuist de helft naar de Randstad. Voor de starters die afkomstig zijn uit de zogeheten Intermediaire Zone is dat zelfs iets meer dan de helft (53 procent). Het aandeel starters dat in de Randstad woont stijgt dan ook van 28 procent voor verhuizing naar 46 procent na verhuizing. Een vergelijkbare analyse voor verhuizingen tussen grootstedelijke agglomeraties en niet-stedelijke gemeenten laat zien dat het aandeel starters dat voor en na verhuizing in een van de grootstedelijke agglomeraties woont amper verandert (van 66 procent naar 68 procent). Ze verhuizen dus vooral tussen steden.
De sterke trek richting de Randstad – de regio waar de meeste banen zijn – suggereert dat starters vooral verhuizen omdat ze op zoek zijn naar een regio met betere baanmogelijkheden. Maar voor veel starters verandert ook de huishoudenssituatie na de verhuizing. Een aanzienlijk deel van de starters gaat samenwonen na de verhuizing (figuur 5.3.3b). Het aandeel starters dat samenwoont stijgt van 19 procent voor verhuizing naar 40 procent na verhuizing. Daarnaast woont 36 procent van alle starters die voor verhuizing nog alleenstaand was na de verhuizing weer bij de ouders. Ook sociale redenen lijken – mogelijk in combinatie met economische redenen, zoals het niet kunnen vinden van werk of een betaalbare woning – dus een rol te spelen bij de verhuisbeslissing van starters. Aanvullende analyses laten zien dat deze aandelen in de periode vijf jaar na het verlaten van de opleiding wel verschuiven. Het aandeel starters dat verhuist om weer bij hun ouders te gaan wonen daalt elk jaar, terwijl het aandeel dat gaat samenwonen juist stijgt.
Bron: CBS, bewerking PBL
Effect van interregionale verhuizing op werkzekerheid van starters
Tabel 5.3.4 laat de resultaten zien van de regressieanalyse waarmee we hebben getoetst in hoeverre interregionale verhuizingen een effect hebben op de drie indicatoren van werkzekerheid: het aantal maanden een baan, het aantal maanden een baan met een bovenmediaan loon en het aantal maanden een baan in vast dienstverband. We laten alleen de marginale effecten voor de interregionale verhuizing zien (in bijlage 3 staan alle resultaten). De marginale effecten geven aan hoe groot het verschil in werkzekerheid is tussen verhuisde en niet-verhuisde starters. We drukken dit verschil uit in het aantal maanden dat starters een van de drie typen banen hebben gedurende 36 maanden (drie jaar) na een (potentiële) verhuizing.
We bekijken eerst het effect voor alle verhuisde starters die zijn geselecteerd in de matchingprocedure. Het verschil in het ‘aantal maanden een baan’ is zeer klein en bovendien niet statistisch significant. Starters die naar een andere arbeidsmarktregio zijn vertrokken hebben dus niet vaker een baan dan de starters met vergelijkbare kenmerken die in hun arbeidsmarktregio zijn gebleven. Hetzelfde geldt voor het ‘aantal maanden een baan in een vast dienstverband’. Voor het ‘aantal maanden een baan met een bovenmediaan loon’ is het verschil wel statistisch significant: verhuisde starters hebben gemiddeld ruim anderhalve maand langer een baan met een bovenmediaan loon dan niet-verhuisde starters.
Om te toetsen of het verschil anders is voor starters die zijn verhuisd van de periferie naar de Randstad hebben we de variabele interregionaal verhuizen opgesplitst in drie categorieën: niet verhuisd (0), verhuisd van periferie naar Randstad (1), en overige interregionale verhuizingen (2). Op vergelijkbare wijze bekijken we ook of het effect van verhuizen verschilt tussen degenen die eerst alleenstaand waren of bij hun ouders woonden en na de verhuizing zijn gaan samenwonen ten opzichte van alle andere verhuizers.
5.3.4Marginale effecten van interregionaal verhuizen gedurende 3 jaar na verhuizen
| Aantal maanden een | |||
|---|---|---|---|
| baan | baan met loon hoger dan mediaan | baan met vast dienstverband | |
| Met matching (n = 5 996) | |||
| Type verhuizers | |||
| Totaal | −0,05 (0,29) | 1,56 (0,40)*** | −0,53 (0,48) |
| Periferie naar Randstad | 0,19 (0,53) | 2,64 (0,83)** | 0,40 (0,95) |
| Overige verhuisrichtingen | −0.11 (0,32) | 1,25 (0,44)** | −0,79 (0,53) |
| Van alleenstaand of bij ouders inwonend naar samenwonend | −2,42 (1,27)* | −1,04 (1,54) | −4,87 (1,78)*** |
| Overig huishoudensverandering | 0,07 (0,11) | 1,69 (0,43)*** | −0,29 (0,49) |
Bron:CBS, bewerking PBL
Standaardfout tussen haakjes; * p<0,05; ** p<0,01; *** p<0,001
Ook als we een onderscheid maken tussen interregionaal verhuizen van de periferie naar de Randstad en alle overige verhuisrichtingen vinden we alleen kleine en geen statistisch significante verschillen in het aantal maanden een baan of een baan in vast dienstverband. Wel verschilt het aantal maanden een baan met een bovenmediaan loon meer tussen de verhuizers van de periferie naar de Randstad en de niet-verhuisde starters dan tussen de overige verhuizers en de niet-verhuizers (ruim tweeënhalve maand en iets meer dan ‘één maand respectievelijk). Corrigeren we het mediaan loon echter voor verschillen in loonniveaus tussen de Randstad, de Intermediaire Zone en de periferie, dan verdwijnt het verschil tussen de niet-verhuizers en de verhuizers tussen de periferie en de Randstad (tabel 5.7.2 in bijlage 3). De loonstijging komt dus vooral doordat verhuizers evenveel gaan verdienen als de niet-verhuizers in de Randstad en hangt dus niet zo zeer samen met de verhuizing, maar met het feit dat werknemers in de Randstad in het algemeen meer betaald krijgen.
De verschillen in werkzekerheid zijn groter tussen starters die na de verhuizing zijn gaan samenwonen en de overige verhuizers. De starters die zijn gaan samenwonen hebben gedurende de drie jaar na de verhuizing bijna tweeënhalve maand korter een baan dan de niet-verhuisde starters, terwijl er bijna geen verschil is tussen de overige verhuisde starters en de blijvers. Wel laat de hoge standaardfout (1,27) zien dat het effect sterk uiteenloopt tussen de starters die zijn gaan samenwonen. Veel groter is het verschil in het aantal maanden een baan in vast dienstverband: de verhuizers die zijn gaan samenwonen hebben bijna 5 maanden korter een baan in vast dienstverband dan de niet-verhuizers. Wederom is er amper een verschil tussen de overige verhuizers en de niet-verhuizers. De overige verhuizers hebben wel meer maanden een baan met een bovenmediaan loon dan de niet-verhuisde starters. Voor de verhuizers die zijn gaan samenwonen is dit verschil juist negatief, maar niet statistisch significant.
5.4Conclusie
Slechts een klein deel van de starters op de arbeidsmarkt verhuist binnen vijf jaar na het verlaten van de opleiding naar een andere arbeidsmarktregio. De starters die verhuizen hebben specifieke kenmerken. Ze zijn vaker hoogopgeleid, alleenstaand en wonen vaker in de periferie van het land. Op basis van de geobserveerde veranderingen in woonregio en huishoudenssituatie lijken starters om verschillende redenen te verhuizen. Een groot deel van de starters vertrekt van de periferie naar de Randstad waar meer banen zijn. Maar velen wonen na de verhuizing samen of zijn weer bij hun ouders ingetrokken. Naast arbeidsmarktoverwegingen lijken dus ook sociale redenen, of een combinatie van beide, motieven te zijn voor starters om over grote afstand te verhuizen.
Het is dan ook niet vreemd dat het effect van interregionaal verhuizen op de werkzekerheid een wisselend beeld geeft. Interregionaal verhuizen draagt niet zo zeer bij aan het gemiddeld aantal maanden dat starters in de drie jaar na de verhuizing een baan hebben, in het algemeen of in een vast dienstverband. Wel hebben verhuisde starters gemiddeld langer een baan met een bovenmediaan uurloon. Verhuizen lijkt dus wel uit te maken voor het inkomen uit arbeid. Dit lijkt echter niet samen te hangen met een inkomenspremie door verhuizen, maar vooral doordat veel verhuizers naar de Randstad vertrekken waar het mediane loon hoger is dan in de rest van het land. Mogelijk komt dit omdat het takenpakket van een functie in de Randstad verschilt van die van een vergelijkbare functie in de periferie (Kok, 2013). Een vraag die we in dit onderzoek niet kunnen beantwoorden is of een verhuizer er echt op vooruit gaat of dat het hogere loon (grotendeels) wordt opgeslokt door de hogere kosten van levensonderhoud, en dan met name de woonkosten, in de Randstad.
Verhuizen naar een andere arbeidsmarktregio om niet werk-gerelateerde redenen lijkt juist negatieve gevolgen te hebben voor de werkzekerheid in de verdere loopbaan. De resultaten laten zien dat starters die na de verhuizing zijn gaan samenwonen gemiddeld minder maanden een baan hebben en ook korter in een vast dienstverband werken dan niet-verhuisde starters of starters die niet zijn gaan samenwonen. Bovendien hebben ze niet meer maanden een baan met een bovenmediaan uurloon. In toekomstig onderzoek zou kunnen worden nagegaan wat hiervan de oorzaken zijn. Vertrekken starters die om niet werk-gerelateerde redenen verhuizen vaker naar arbeidsmarktregio’s met minder of kwalitatief slechtere banen, of vergroot een sociaal verhuismotief de bereidheid om een minder goede baan te accepteren of zelfs tijdelijk niet te werken?
De resultaten van deze studie suggereren dat voor het vergroten van de werkzekerheid van starters op de arbeidsmarkt het stimuleren van langeafstandsverhuizingen weinig zinvol is. Wel zijn hier alleen de effecten van verhuizen op de eerste jaren van de werkcarrière onderzocht. Mogelijk betaalt de kans op het opbouwen van netwerken in regio’s met meer banen en andere high potentials zich pas op langere termijn terug. Bijvoorbeeld bij het doorstromen naar hogere functies. Maar ook hier geldt dat meer onderzoek nodig is.
5.5Bijlage 1 – Matching-procedure
Voor het samenstellen van de controlegroep nemen we alleen de starters mee die in de gehele periode niet zijn verhuisd naar een andere arbeidsmarktregio (91 511 personen). Zo voorkomen we dat voor deze groep geografische mobiliteit op enigerlei wijze het verloop van hun loopbaan kan hebben beïnvloed. We koppelen starters uit de controlegroep aan de verhuisde starters op basis van hun kenmerken in de maand voor de verhuizing. Daartoe is de controlegroep eerst twaalf keer vermenigvuldigd: één keer voor elke maand waarin ze potentieel hadden kunnen verhuizen. Vervolgens is voor elke starter in de controlegroep random de potentiële maand van verhuizing vastgesteld. Op die manier voorkomen we dat de niet-verhuisde starters meer dan één keer aan een verhuisde starter kunnen worden gekoppeld.
We selecteren de controlegroep met behulp van coarsened exact matching (Iacus et al. 2012). Verhuisde en niet-verhuisde starters worden aan elkaar gekoppeld op basis van een combinatie van de volgende kenmerken: geslacht (1 = vrouw), leeftijd op moment van schoolverlaten (1 = 21 jaar of jonger), huishoudenssituatie (1 = samenwonen/getrouwd), migratieachtergrond (1 = geen), cohort op moment van schoolverlaten (2006 tot en met 2009), opleidingsniveau (1 = secundair, tweede fase, 2 = bachelor en 3 = master of hoger), opleidingsrichting (10 categorieënnoot8), werksituatie in het jaar voor de (potentiële) verhuizing (1 = alle 12 maanden werknemer, 0 = overig), woonregio (1 = Randstad, 2 = Intermediaire Zone, 3 = periferie) en woonachtig in een grootstedelijke agglomeratie of niet (1 = ja, 0 = nee).
5.6Bijlage 2
5.7Bijlage 3
5.7.1Resultaten poisson regressieschatting op werkzekerheid
| Baan | Baan met bovenmediaan loon | Baan met vast dienstverband | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| coeff. | S.F. | coeff. | S.F. | coeff. | S.F. | |
| Type verhuizer | ||||||
| Niet | Ref. | Ref. | Ref. | |||
| Wel | −0,001 | 0,009 | 0,096*** | 0,025 | −0,031 | 0,028 |
| Aantal maanden baan 1 jaar voor (potentiele) verhuizing | 0,049*** | 0,004 | 0,111*** | 0,003 | 0,07*** | 0,002 |
| Geslacht | ||||||
| Man | Ref. | Ref. | Ref. | |||
| Vrouw | −0,002 | 0,012 | −0,048 | 0,036 | −0,053 | 0,04 |
| Huishoudenssituatie | ||||||
| Alleenstaand | Ref. | Ref. | Ref. | |||
| Getrouwd/samenwonend | 0,016 | 0,015 | 0,029 | 0,039 | 0,06 | 0,046 |
| Bij ouders | 0,037*** | 0,014 | 0,045 | 0,034 | 0,052 | 0,038 |
| Overig | 0,007 | 0,03 | −0,016 | 0,077 | −0,138 | 0,09 |
| Thuiswonende kinderen | −0,148 | 0,094 | −0,151 | 0,175 | −0,201 | 0,235 |
| Opleidingsniveau | ||||||
| Secundair onderwijs | Ref. | Ref. | Ref. | |||
| Bachelor | 0,082*** | 0,014 | 0,06* | 0,035 | 0,249*** | 0,037 |
| Master | 0,154*** | 0,019 | 0,12** | 0,053 | 0,179*** | 0,06 |
| PhD | 0,095*** | 0,028 | −0,142 | 0,128 | −0,978*** | 0,285 |
| Opleidingsrichting | ||||||
| Algemeen | Ref. | Ref. | Ref. | |||
| Leraren | −0,004 | 0,023 | 0,015 | 0,076 | 0,197*** | 0,076 |
| Sociale wetenschappen | −0,059** | 0,026 | −0,031 | 0,065 | −0,197*** | 0,073 |
| Economie | −0,012 | 0,017 | 0,015 | 0,05 | 0,024 | 0,054 |
| Juridisch/bestuurlijk | 0,006 | 0,028 | −0,002 | 0,123 | 0,096 | 0,144 |
| Wis- en natuurkunde | −0,003 | 0,02 | 0,021 | 0,092 | −0,035 | 0,087 |
| Techniek | −0,005 | 0,02 | 0,035 | 0,058 | 0,045 | 0,062 |
| Agrarisch/milieu | −0,001 | 0,037 | 0,029 | 0,112 | −0,17 | 0,142 |
| Gezondheid | −0,041** | 0,017 | 0,013 | 0,051 | −0,002 | 0,055 |
| Horeca/transport | −0,041 | 0,027 | −0,005 | 0,067 | −0,243*** | 0,085 |
| Migratieachtergrond | ||||||
| Geen | Ref. | Ref. | Ref. | |||
| Niet-westers | 0,005 | 0,04 | −0,049 | 0,095 | −0,021 | 0,093 |
| Westers | −0,046 | 0,032 | −0,086 | 0,064 | −0,213** | 0,104 |
| Grootstedelijke agglomeratie | 0,021* | 0,012 | 0,023 | 0,034 | −0,001 | 0,035 |
| Regionale indeling | ||||||
| Randstad | ||||||
| Intermediaire Zone | 0,024* | 0,013 | −0,075** | 0,036 | −0,004 | 0,038 |
| Periferie | 0,022* | 0,012 | −0,048 | 0,036 | 0,004 | 0,04 |
| Leeftijd (ln) | −0,01*** | 0,003 | −0,003 | 0,009 | −0,017* | 0,01 |
| Cohort opleiding verlaten | ||||||
| 2006 | Ref. | Ref. | Ref. | |||
| 2007 | 0,026* | 0,015 | −0,015 | 0,044 | −0,128*** | 0,047 |
| 2008 | 0,027 | 0,023 | −0,045 | 0,063 | −0,208*** | 0,07 |
| 2009 | 0,024 | 0,033 | −0,058 | 0,088 | −0,309*** | 0,095 |
| Jaar | ||||||
| 2007 | Ref. | Ref. | Ref. | |||
| 2008 | −0,039** | 0,015 | −0,043 | 0,046 | 0,038 | 0,043 |
| 2009 | −0,061*** | 0,022 | −0,062 | 0,065 | 0,121* | 0,067 |
| 2010 | −0,067** | 0,028 | −0,185** | 0,08 | 0,064 | 0,086 |
| 2011 | −0,108*** | 0,04 | −0,262** | 0,108 | 0,094 | 0,116 |
| Constante | 3,131*** | 0,087 | 2,201*** | 0,22 | 2,954*** | 0,232 |
| Aantal observaties | 5 996 | 5 996 | 5 996 | |||
| Wald chi2 | 349,02*** | 1 781,32*** | 1 299,8*** | |||
| Log pseudolikelihood | −24 855,9 | −42 393,5 | −51 433,3 | |||
S.F. = standaardfout; * p<0,05; ** p<0,01; *** p<0,001
5.7.2Resultaten poisson regressieschatting op werkzekerheid (verhuizing uitgesplitst naar verhuisrichting)
| Baan | Baan met bovenmediaan loon | Baan met bovenmediaan loon (correctie regionale lonverschillen) | Baan met vast dienstverband | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| coeff. | S.F. | coeff. | S.F. | coeff | S.F. | coeff. | S.F. | |
| Type verhuizer | ||||||||
| Niet | Ref. | Ref. | Ref. | Ref. | ||||
| Periferie naar Randstad | 0,006 | 0,017 | 0,158*** | 0,047 | 0,011 | 0,049 | 0,023 | 0,054 |
| Overige verhuisrichtingen | −0,004 | 0,01 | 0,078*** | 0,027 | 0,080*** | 0,027 | −0,047 | 0,031 |
| Aantal maanden baan 1 jaar voor (potentiele) verhuizing | 0,049*** | 0,004 | 0,111*** | 0,003 | 0,109*** | 0,003 | 0,07*** | 0,002 |
| Geslacht | ||||||||
| Man | Ref. | Ref. | Ref. | Ref. | ||||
| Vrouw | −0,002 | 0,012 | −0,047 | 0,036 | −0,053 | 0,036 | −0,052 | 0,039 |
| Huishoudenssituatie | ||||||||
| Alleenstaand | Ref. | Ref. | Ref. | Ref. | ||||
| Getrouwd/samenwonend | 0,016 | 0,015 | 0,029 | 0,039 | 0,038 | 0,039 | 0,06 | 0,046 |
| Bij ouders | 0,037*** | 0,014 | 0,043 | 0,034 | 0,048 | 0,034 | 0,051 | 0,038 |
| Overig | 0,007 | 0,03 | −0,016 | 0,077 | −0,015 | 0,083 | −0,139 | 0,09 |
| Thuiswonende kinderen | −0,148 | 0,094 | −0,15 | 0,175 | −0,140 | 0,171 | −0,2 | 0,235 |
| Opleidingsniveau | ||||||||
| Secundair onderwijs | Ref. | Ref. | Ref. | Ref. | ||||
| Bachelor | 0,082*** | 0,014 | 0,06* | 0,035 | 0,053 | 0,035 | 0,249*** | 0,037 |
| Master | 0,154*** | 0,019 | 0,12** | 0,053 | 0,127** | 0,054 | 0,178*** | 0,06 |
| PhD | 0,094*** | 0,028 | −0,144 | 0,128 | −0,189 | 0,128 | −0,98*** | 0,285 |
| Opleidingsrichting | ||||||||
| Algemeen | Ref. | Ref. | Ref. | |||||
| Leraren | −0,004 | 0,023 | 0,016 | 0,076 | 0,011 | 0,077 | 0,199*** | 0,076 |
| Sociale wetenschappen | −0,059** | 0,026 | −0,031 | 0,065 | −0,046 | 0,065 | −0,196*** | 0,073 |
| Economie | −0,012 | 0,017 | 0,016 | 0,05 | 0,015 | 0,05 | 0,025 | 0,054 |
| Juridisch/bestuurlijk | 0,006 | 0,028 | −0,005 | 0,123 | −0,05 | 0,141 | 0,096 | 0,144 |
| Wis- en natuurkunde | −0,003 | 0,02 | 0,024 | 0,092 | 0,050 | 0,085 | −0,034 | 0,087 |
| Techniek | −0,004 | 0,02 | 0,036 | 0,058 | 0,014 | 0,058 | 0,046 | 0,062 |
| Agrarisch/milieu | −0,001 | 0,037 | 0,032 | 0,112 | 0,025 | 0,11 | −0,168 | 0,142 |
| Gezondheid | −0,041** | 0,017 | 0,014 | 0,051 | 0,005 | 0,051 | 0 | 0,055 |
| Horeca/transport | −0,041 | 0,027 | −0,006 | 0,067 | 0,011 | 0,066 | −0,243*** | 0,085 |
| Migratieachtergrond | ||||||||
| Geen | Ref. | Ref. | Ref. | |||||
| Niet-westers | 0,005 | 0,04 | −0,049 | 0,095 | −0,048 | 0,101 | −0,022 | 0,093 |
| Westers | −0,046 | 0,032 | −0,088 | 0,065 | −0,102 | 0,067 | −0,215** | 0,104 |
| Grootstedelijke agglomeratie | 0,022* | 0,012 | 0,024 | 0,034 | 0,034 | 0,034 | 0 | 0,035 |
| Regionale indeling | ||||||||
| Randstad | Ref. | Ref. | Ref. | |||||
| Intermediaire Zone | 0,024* | 0,013 | −0,074** | 0,036 | −0,052 | 0,036 | −0,004 | 0,038 |
| Periferie | 0,021* | 0,012 | −0,057 | 0,037 | −0,001 | 0,038 | −0,002 | 0,041 |
| Leeftijd (ln) | −0,01*** | 0,003 | −0,003 | 0,009 | −0,003 | 0,009 | −0,017* | 0,01 |
| Cohort opleiding verlaten | ||||||||
| 2006 | Ref. | Ref. | Ref. | |||||
| 2007 | 0,026* | 0,015 | −0,015 | 0,044 | −0,009 | 0,044 | −0,128*** | 0,047 |
| 2008 | 0,027 | 0,023 | −0,045 | 0,063 | −0,027 | 0,063 | −0,208*** | 0,07 |
| 2009 | 0,024 | 0,033 | −0,059 | 0,088 | −0,049 | 0,089 | −0,31*** | 0,095 |
| Jaar | ||||||||
| 2007 | Ref. | Ref. | Ref. | |||||
| 2008 | −0,039*** | 0,015 | −0,043 | 0,046 | −0,052 | 0,046 | 0,037 | 0,043 |
| 2009 | −0,061*** | 0,022 | −0,061 | 0,065 | −0,077 | 0,065 | 0,122* | 0,067 |
| 2010 | −0,067** | 0,029 | −0,185** | 0,08 | −0,209*** | 0,080 | 0,063 | 0,086 |
| 2011 | −0,108*** | 0,04 | −0,262** | 0,108 | −0,277** | 0,110 | 0,094 | 0,116 |
| Constante | 3,132*** | 0,087 | 2,209*** | 0,22 | 2,211*** | 0,220 | 2,957*** | 0,232 |
| Aantal observaties | 5 996 | 5 996 | 5 996 | 5 996 | ||||
| Wald chi2 | 349,7*** | 1 781,5*** | 1 650,5*** | 1 302,1*** | ||||
| Log pseudolikelihood | −24 855,6 | −42 382,6 | −42 640,0 | −51 425,5 | ||||
S.F. = standaardfout; * p<0,05; ** p<0,01; *** p<0,001
5.7.3Resultaten poisson regressieschatting op werkzekerheid (verhuizing uitgesplitst naar type huishoudensverandering)
| Baan | Baan met bovenmediaan loon | Baan met vast dienstverband | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| coeff. | S.F. | coeff. | S.F. | coeff. | S.F. | |
| Type verhuizer | ||||||
| Niet | Ref. | Ref. | Ref. | |||
| Gaan samenwonen | −0,079* | 0,043 | −0,07 | 0,107 | −0,329** | 0,141 |
| Overige huishoudensverandering | 0,002 | 0,009 | 0,104*** | 0,025 | −0,017 | 0,028 |
| Aantal maanden baan 1 jaar voor (potentiele) verhuizing | 0,049*** | 0,004 | 0,111*** | 0,003 | 0,07*** | 0,002 |
| Geslacht | ||||||
| Man | Ref. | Ref. | Ref. | |||
| Vrouw | −0,003 | 0,012 | −0,048 | 0,036 | −0,053 | 0,039 |
| Huishoudenssituatie | ||||||
| Alleenstaand | Ref. | Ref. | Ref. | |||
| Getrouwd/samenwonend | 0,021 | 0,015 | 0,04 | 0,04 | 0,076 | 0,046 |
| Bij ouders | 0,037*** | 0,014 | 0,045 | 0,034 | 0,052 | 0,038 |
| Overig | 0,007 | 0,03 | −0,016 | 0,077 | −0,139 | 0,09 |
| Thuiswonende kinderen | −0,151 | 0,094 | −0,156 | 0,175 | −0,21 | 0,236 |
| Opleidingsniveau | ||||||
| Secundair onderwijs | Ref. | Ref. | Ref. | |||
| Bachelor | 0,082*** | 0,014 | 0,06* | 0,035 | 0,25*** | 0,037 |
| Master | 0,154*** | 0,019 | 0,119** | 0,053 | 0,179*** | 0,06 |
| PhD | 0,093*** | 0,028 | −0,147 | 0,128 | −0,982*** | 0,286 |
| Opleidingsrichting | ||||||
| Algemeen | Ref. | Ref. | Ref. | |||
| Leraren | −0,005 | 0,023 | 0,014 | 0,076 | 0,195** | 0,076 |
| Sociale wetenschappen | −0,059** | 0,026 | −0,029 | 0,065 | −0,197*** | 0,073 |
| Economie | −0,013 | 0,017 | 0,014 | 0,05 | 0,023 | 0,054 |
| Juridisch/bestuurlijk | 0,006 | 0,028 | 0,001 | 0,123 | 0,102 | 0,145 |
| Wis- en natuurkunde | −0,003 | 0,02 | 0,02 | 0,092 | −0,035 | 0,087 |
| Techniek | −0,005 | 0,02 | 0,034 | 0,058 | 0,044 | 0,062 |
| Agrarisch/milieu | −0,001 | 0,037 | 0,029 | 0,112 | −0,171 | 0,142 |
| Gezondheid | −0,041** | 0,017 | 0,013 | 0,051 | −0,002 | 0,055 |
| Horeca/transport | −0,041 | 0,027 | −0,005 | 0,067 | −0,242*** | 0,085 |
| Migratieachtergrond | ||||||
| Geen | Ref. | Ref. | Ref. | |||
| Niet-westers | 0,006 | 0,04 | −0,046 | 0,095 | −0,018 | 0,094 |
| Westers | −0,046 | 0,032 | −0,086 | 0,064 | −0,214** | 0,103 |
| Grootstedelijke agglomeratie | 0,021* | 0,012 | 0,023 | 0,034 | −0,001 | 0,035 |
| Regionale indeling | ||||||
| Randstad | Ref. | Ref. | Ref. | |||
| Intermediaire Zone | 0,023* | 0,013 | −0,075** | 0,036 | −0,004 | 0,038 |
| Periferie | 0,022* | 0,012 | −0,048 | 0,036 | 0,005 | 0,04 |
| Leeftijd (ln) | −0,01*** | 0,003 | −0,003 | 0,009 | −0,017* | 0,01 |
| Cohort opleiding verlaten | ||||||
| 2006 | Ref. | Ref. | Ref. | |||
| 2007 | 0,025* | 0,015 | −0,015 | 0,044 | −0,129*** | 0,047 |
| 2008 | 0,026 | 0,023 | −0,045 | 0,063 | −0,209*** | 0,07 |
| 2009 | 0,024 | 0,033 | −0,058 | 0,088 | −0,31*** | 0,095 |
| Jaar | ||||||
| 2007 | Ref. | Ref. | Ref. | |||
| 2008 | −0,039** | 0,015 | −0,043 | 0,046 | 0,038 | 0,043 |
| 2009 | −0,061*** | 0,022 | −0,061 | 0,065 | 0,123* | 0,067 |
| 2010 | −0,066** | 0,029 | −0,183** | 0,08 | 0,065 | 0,086 |
| 2011 | −0,107*** | 0,04 | −0,262** | 0,108 | 0,095 | 0,116 |
| Constante | 3,132*** | 0,087 | 2,201*** | 0,219 | 2,958*** | 0,231 |
| Aantal observaties | 5 996 | 5 996 | 5 996 | |||
| Wald chi2 | 352,0*** | 1 784,1*** | 1 303,9*** | |||
| Log pseudolikelihood | −24 850,6 | −42 380,7 | −51 397,9 | |||
S.F. = standaardfout; * p<0,05; ** p<0,01; *** p<0,001
5.8Literatuur
Literatuur
Borjas, G.J., Bronars, S.G., & Trejo, S.J. (1992). Self-selection and internal migration in the United States. Journal of Urban Economics, 32(2), 159–185.
Dorsett, R. & Lucchino, P. (2018). Young people’s labour market transitions: the role of early experiences. Labour Economics, 54, 29–46.
Duranton, G., & Puga, D. (2004). Micro-foundations of urban agglomeration economies. In V. Henderson & J.F. Thisse (red.) Handbook of regional and urban economics Vol. 4 (pp. 2063–2117). Noord-Holland: Elsevier.
Faggian, A., & McCann, P. (2006). Human capital flows and regional knowledge assets: A simultaneous equation approach. Oxford Economic Papers, 58(3), 475–500.
Gringhuis, J. & Pavlopoulos, D. (2018). Flexibele contracten en schoolverlaters: opstap of val. In K. Chkalova, J. Genabeek, J. Sanders & W. Smits (red.) Dynamiek op de Nederlandse arbeidsmarkt – de focus op ongelijkheid. Den Haag/Heerlen/Bonaire: CBS/TNO.
Van Ham, M. (2002). Job access, workplace mobility, and occupational achievement. Utrecht: Universiteit Utrecht (dissertatie).
Herzog Jr., H.W., Hofler, R.A., & Schlottmann, A.M. (1985). Life on the frontier: Migrant information, earnings and past mobility. The Review of Economics and Statistics, 67(3), 373–382.
Iacus, S.M., King, G., & Porro, G. (2012). Causal inference without balance checking: Coarsened exact matching. Political Analysis, 20(1), 1–24.
Iammarino, S. & Marinelli, E. (2015). Education–Job (Mis)Match and Interregional Migration: Italian University Graduates’ Transition to Work. Regional Studies, 49(5), 866–882.
Kazakis, P., & Faggian, A. (2017). Mobility, education and labor market outcomes for US graduates: Is selectivity important? The Annals of Regional Science, 59(3), 731–758.
Kok, S.J. (2013). Tasks, jobs and cities. Groningen: Rijksuniversiteit Groningen (dissertatie).
Kooiman, N., Latten, J., & Bontje, M. (2018). Human capital migration: a longitudinal perspective. Tijdschrift voor economische en sociale geografie, 109(5), 644–660.
Kösters, L. & Smits, W. (2015). Tijdelijk werk: Nederland in Europees perspectief. In K. Chkalova, J. Genabeek, J. Sanders & W. Smits (red.) Dynamiek op de Nederlandse arbeidsmarkt. De focus op flexibilisering (pp. 128–150). Den Haag/Heerlen/Bonaire: CBS/TNO.
Longhi, S. (2015). Do the Unemployed Accept Jobs Too Quickly? A Comparison with Employed Job Seekers. IZA Discussion Paper No. 9112.
Maier, M.F., & Sprietsma, M. (2016). Does it pay to move? Returns to regional mobility at the start of the career for tertiary education graduates. Returns to Regional Mobility at the Start of the Career for Tertiary Education Graduates. ZEW-Centre for European Economic Research Discussion Paper No. 16-060.
Middeldorp, M.M., Edzes, A. J., & Van Dijk, J. (2018). Smoothness of the School-to-Work Transition: General versus Vocational Upper-Secondary Education. European Sociological Review, 35(1), 81–97.
Mulder, C.H. (2018). Putting family centre stage: Ties to nonresident family, internal migration, and immobility. Demographic Research, 39, 1151–1180.
Mulder, C.H. & Hooimeijer, P. (1999). Residential relocations in the life course. In L. van Wissen & P. Dykstra (red.), Population issues (pp. 159–186). Dordrecht, Springer.
Phlippen, S. & Duijn, S., (2019). Arbeidsmarkt is groter voor mannen dan voor vrouwen. Amsterdam: Economisch Bureau ABN AMRO.
Sjaastad, L.A. (1962). The Costs and Returns of Human Migraton. Journal of Political Economy, (70), 80–93.
Smits, J. (2001). Career migration, self-selection and the earnings of married men and women in the Netherlands, 1981–93. Urban Studies, 38(3), 541–562.
Thurow, L.C. (1975). Generating Inequality. New York: Basic Books.
Venhorst, V.A., & Cörvers, F. (2018). Entry into working life: Internal migration and the job match quality of higher‐educated graduates. Journal of regional science, 58(1), 116–140.
Venhorst, V.A. (2012). Smart move? The spatial mobility of higher education: the spatial mobility of higher education graduates. Groningen: University of Groningen.
Weterings, A., Middeldorp, M. & van den Berge, M. (2018). Regionale verschillen in het carriereverloop van schoolverlaters. Den Haag: Planbureau voor de Leefomgeving.
Weterings, A., Middeldorp, M. & van den Berge, M. (2019). Werkzekerheid en de start op de arbeidsmarkt: de rol van de regio. Den Haag: Planbureau voor de Leefomgeving.
Winters, J.V. (2012). Differences in employment outcomes for college town stayers and leavers. IZA Journal of Migration, 1(11), 1–17.
Noten
De in dit hoofdstuk weergegeven opvattingen zijn die van de auteurs en komen niet noodzakelijk overeen met het beleid van het Centraal Bureau voor de Statistiek.
In navolging van Wilthagen en Tros (2004) definiëren wij werkzekerheid als de zekerheid om aan werk te komen en te blijven, maar niet noodzakelijkerwijs bij dezelfde werkgever.
De gebruikte bestanden zijn secmbus, gbapersoontab, gbaadresbus, gbahuishoudensbus, baankenmerkenbus, baansommentab, hoogsteopltab en de polisadministratie.
Deze definitie komt overeen met het door de Rijksoverheid vastgestelde criterium over diploma’s die minimaal nodig zijn om de kansen op een baan te vergroten. Starters zonder startkwalificatie laten we buiten beschouwing omdat hun kansen op de arbeidsmarkt überhaupt beperkter zijn, ongeacht waar ze wonen.
Werk vinden als zelfstandige laten we buiten beschouwing omdat er geen informatie beschikbaar is over het aantal gewerkte uren en maandelijks inkomen voor dit soort type werk. Dit betekent wel dat we de werkzekerheid van starters die als zelfstandige aan de slag gaan onderschatten.
Het is niet mogelijk om in de matching rekening te houden met niet-observeerbare kenmerken zoals motivatie en ambities.
Voor starters jonger dan 23 jaar gebruiken we het minimumjeugdloon horend bij hun leeftijdscategorie als ondergrens. We hanteren een grens van 20 uur per week, omdat iemand die minder uren werkt beperkt in staat zal zijn om zelfstandig rond te komen.
1 Algemeen onderwijs, 2 leraren, 3 humaniora, sociale wetenschappen, communicatie en kunst, 4 economie, commercieel, management en administratie, 5 juridisch, bestuurlijk, openbare orde en veiligheid, 6 wiskunde, natuurwetenschappen en informatica, 7 techniek, 8 agrarisch en milieu, 9 gezondheidszorg, sociale dienstverlening, 10 horeca, toerisme, vrijetijdsbesteding, transport en logistiek.