Etnische discriminatie op de arbeidsmarkt bij hoogopgeleide … · 2012-12-05 · De boeiende...
Transcript of Etnische discriminatie op de arbeidsmarkt bij hoogopgeleide … · 2012-12-05 · De boeiende...
UNIVERSITEIT GENT
FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDE
ACADEMIEJAAR 2011 – 2012
Etnische discriminatie op de
arbeidsmarkt bij hoogopgeleide
schoolverlaters: een veldexperiment
Masterproef voorgedragen tot het bekomen van de graad van
Master of Science in de Economische Wetenschappen
Niels Gheyle
onder leiding van
Prof. dr. Bart Cockx
UNIVERSITEIT GENT
FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDE
ACADEMIEJAAR 2011 – 2012
Etnische discriminatie op de
arbeidsmarkt bij hoogopgeleide
schoolverlaters: een veldexperiment
Masterproef voorgedragen tot het bekomen van de graad van
Master of Science in de Economische Wetenschappen
Niels Gheyle
onder leiding van
Prof. dr. Bart Cockx
PERMISSION
Ondergetekende verklaart dat de inhoud van deze masterproef mag geraadpleegd en/of gereproduceerd worden, mits bronvermelding.
Niels Gheyle
i
Woord vooraf
Deze Masterproef zou nooit in zijn huidige vorm tot stand zijn gekomen zonder de nauwgezette
medewerking van mijn promotor, prof. dr. Bart Cockx, en begeleider Stijn Baert. Van begin tot einde
kon ik steeds bij hen aankloppen voor raad en verliep de samenwerking telkens professioneel en
aangenaam. Ik dank hen beiden dan ook voor de kans die ze me hebben gegeven dit interessant
onderwerp uit te werken, en voor de ervaring die ik in de voorbije maanden heb opgedaan.
Ik dank ook de onderzoekers van het HIVA in Leuven -Steven Groenez, Bart Capéau en Lieve Eeman –
die ons hebben bijgestaan in de opmaak van het onderzoeksdesign. Hun bijdrage is van essentieel
belang geweest voor het correct uitvoeren van dit veldexperiment.
Verder wil ik ook de talrijke mensen bedanken die deze Masterproef, in zijn geheel of gedeeltelijk,
hebben nagelezen op taalfouten en zinsconstructies. De uiteindelijke tekst leest zoveel vlotter
dankzij deze bijdrage.
Deze Masterproef is ook het eindpunt van mijn (master)opleiding in de Economische
Wetenschappen, zodat ik graag de faculteit Economie & Bedrijfskunde bedank voor de afgelopen vier
jaar. De boeiende cursussen en dito lesgevers zorgden ervoor dat ik steeds gemotiveerd en
geïnteresseerd deze opleiding doorliep.
Als laatste, maar allesbehalve van minder belang, dank ik ook de vele mensen die mij hebben
bijgestaan het voorbije jaar, op welke manier dan ook. Vooral mijn moeder, broer, nabije familie en
vrienden wil ik ten zeerste in de verf zetten voor hun volhardende steun. Niet alleen tijdens het
schrijven van deze Masterproef, maar ook doorheen mijn volledige periode als economiestudent aan
de faculteit Economie & Bedrijfskunde.
ii
Inhoudstafel
Woord vooraf
Inhoudsopgave
Figurenlijst
Tabellenlijst
1. Inleiding 1
2. Arbeidsmarktsituatie van jonge migranten in Vlaanderen 6
3. Literatuurstudie 13
3.1 Theoretisch kader 13
3.2 Een korte geschiedenis van de correspondentiest 16
3.3 Internationale vergelijking 18
3.4 Discriminatiefactoren 20
3.4.1 Beroepscategorie 20
3.4.2 Etniciteit en geslacht van de werkgever 25
3.4.3 Woonplaats sollicitant en plaats van tewerkstelling 26
3.4.4 Andere factoren 26
3.5 Onderzoek naar discriminatie in België 27
3.6 Conclusie 30
4. Onderzoeksdesign 31
4.1 Onderzoekspopulatie 31
4.2 Sollicitatie 32
4.2.1 Discriminatiegrond 32
4.2.2 Structuur en lay-out 33
4.2.3 Specifieke kenmerken 33
4.3 Vacatures 35
4.3.1 Populatie van vacatures 35
4.3.2 Medium 35
4.3.3 Vestiging 35
4.3.4 Andere kenmerken 36
4.4 Verzending 37
4.4.1 Steekproefgrootte 37
4.4.2 Match vacature-sollicitant 37
4.4.3 Medium 37
iii
4.4.4 Verzendingsprocedure 37
4.5 Callback 38
4.5.1 Soorten callback en registratie 38
4.5.2 Medium 39
4.5.3 Wachttijd 39
5. Ethische overwegingen 41
6. Empirie 43
6.1 Descriptieve resultaten 43
6.2 Berekeningsmethoden 45
6.2.1 Callback ratio 46
6.2.2 Regressieanalyse 49
6.2.3 Netto discriminatiegraad 58
7. Discussie 62
8. Conclusie 64
Bronnenlijst 66
Bijlagen
iv
Figurenlijst
Figuur 2.1 Allochtonen en autochtonen nog werkzoekend een jaar na afstuderen – opdeling naar opleidingsniveau. (Vlaams Gewest; 2008)
8
Figuur 2.2 Aandeel jongeren tewerkgesteld 3 maand na afstuderen – opdeling naar opleidingsniveau. (SONAR data)
9
Figuur 2.3 Jaarverschil (procentueel) maart 2009 - maart 2008 voor aandeel allochtone en autochtone werkzoekende jongeren.
10
Figuur 2.4 Spanningsratio’s in Vlaanderen – totaal en hooggeschoold. 12
Figuur 3.1 Aandeel bekeken CV’s op basis van naam en voornaam per etniciteit.
29
Figuur 4.1 Schema verzendingsprocedure – eigen bewerking. 38
Figuur A.1 Schema onderzoeksdesign Bijlage 4
v
Tabellenlijst
Tabel 2.1 Werkloosheidscijfers België voor jongeren (15-24 jaar) voor drie bevolkingsgroepen. 6
Tabel 2.2 Aandeel ingeschreven schoolverlaters dat na 1 jaar nog werkzoekend is (restpercentages) naar onderwijsniveau en herkomst (Vlaams Gewest; juni 2003).
9
Tabel 3.1 Overzicht evidentie internationale literatuur, gebaseerd op Riach & Rich (2002) en eigen bewerking.
19
Tabel 3.2 Resultaten onderzoek Bursell (2007) – eigen bewerking.
22
Tabel 3.3 Resultaten onderzoek Wood et al. (2009) – eigen bewerking. 23
Tabel 3.4 Resultaten onderzoek Drydakis & Vlassis (2007) – eigen bewerking. 24
Tabel 3.5 Resultaten onderzoek Kaas & Manger (2012) – eigen bewerking. 25
Tabel 3.6 Netto cumulatieve discriminatie ratio in de drie Belgische gewesten. 28
Tabel 4.1 Oude nationaliteit van de etnisch-culturele minderheden die de Belgische nationaliteit verworven hebben, de 10 grootste groepen.
32
Tabel 6.1 Descriptieve resultaten eigen onderzoek. 44
Tabel 6.2 Classificatie callbacks. 46
Tabel 6.3 Berekening aan de hand van callback ratio’s sensu stricto. 48
Tabel 6.4 Berekening discriminatie aan de hand van callback ratio’s sensu lato. 49
Tabel 6.5 Regressieresultaten basisregressie sensu stricto. 50
Tabel 6.6 Regressieresultaten basisregressie sensu lato. 51
Tabel 6.7 Uitleg dummyvariabelen. 52
Tabel 6.8 Regressieresultaten met alle controlevariabelen – sensu lato. 53
Tabel 6.9 Regressieresultaten met controlevariabelen (focus op D_KNEL) – sensu lato. 54
Tabel 6.10 Interactieregressie afstudeerrichting – sensu lato. 55
Tabel 6.11 Interactieregressie knelpuntberoepen – sensu lato. 56
Tabel 6.12 Interactieregressie provincies – sensu lato. 56
Tabel 6.13 Interactieregressie geslacht van de selectieverantwoordelijke – sensu lato. 57
Tabel 6.14 Interactieregressie maand van uitsturen – sensu lato. 58
Tabel 6.15 Netto discriminatie graad naar afstudeerrichting en provincies – eigen onderzoek.
60
Tabel A.1 Gemiddelden, varianties en p-waarden van de t-test gelijkheid voor de verklarende
variabelen.
1
Hoofdstuk 1 - Inleiding
Het meten van discriminatie is altijd al een interessante, belangrijke, maar ook heel erg moeilijke
oefening geweest. Interessant, omdat we graag cijfers willen hebben over het belang van dit
fenomeen in onze maatschappij. Belangrijk ook, aangezien we in de nabije toekomst voor grote
uitdagingen staan inzake werkgelegenheid: we zullen beroep moeten doen op alle
bevolkingsgroepen, zodat er geen ruimte is voor het (gedeeltelijk) uitsluiten van
minderheidsgroepen. Moeilijk, ten slotte, omdat doorheen de jaren meerdere methoden om
discriminatie te meten zijn aangereikt en gebruikt, en ook telkens sterk bekritiseerd. Het gebruik van
enquêtes om het gedrag van werkgevers te begrijpen, genereert vaak oneerlijke antwoorden (La
Piere, 1934). De econometrische analyse van Oaxaca (1973) en Blinder (1973) tracht het loonverschil
tussen twee personen op te delen in een verschil in meetbare karakteristieken (o.a. ervaring en
opleiding) en in één dat de relatieve voorkeur voor één van de twee personen weerspiegelt. Deze
methode wordt echter vaak bekritiseerd omdat ze geen rekening houdt met niet-waargenomen
objectieve determinanten van het loon, zoals de intrinsieke motivatie van bepaalde
bevolkingsgroepen (Gunderson, 1989).
De laatste 30 jaar heeft men dit probleem trachten op te lossen via gecontroleerde
veldexperimenten. Men probeert laboratoriumsituaties na te bootsen, waarbij men zoveel mogelijk
zaken constant houdt met uitzondering van de discriminatiegrond (o.a. ras, geslacht of nationaliteit)
die men wenst te onderzoeken. In de ruime categorie van veldexperimenten naar discriminatie
maken Riach & Rich (2002) een onderscheid tussen twee grote subcategorieën: audittesten (ook
situation tests genoemd) en correspondentietesten.
Bij audittesten ligt de focus op het matchen van twee personen zodat die, zo goed als mogelijk,
evenwaardig overkomen tijdens een sollicitatiegesprek. Er blijken echter heel wat problemen te zijn
bij deze procedure, waaronder de quasi onmogelijkheid om te controleren voor elke eigenschap die
naar voor komt. (Heckman & Siegelman, 1993)
Gedreven door de tekortkomingen van de audittesten werden schriftelijke equivalenten van deze
veldexperimenten opgestart. Jowell & Clarke (1970) stelden zorgvuldig gematchte CV’s op, die ze
uitzonden naar gepubliceerde vacatures. Afgaande op het aantal keren dat elke persoon een
positieve reactie (“callback”) kreeg, konden ze conclusies trekken omtrent het al dan niet bestaan
van een ongelijke behandeling in de eerste fase van het sollicitatieproces.
Het is deze laatste techniek die de voorbije jaren in heel wat landen (zoals Zweden, het VK,
Griekenland, Duitland en de VS) werd gebruikt om etnische discriminatie te meten. Een overzicht van
2
dergelijke studies, waarvoor Bertrand & Mullainathan (2004) het referentiewerk is, wordt verderop
gegeven. Het is deze techniek die in onderhavige Masterproef wordt toegepast om etnische
discriminatie in Vlaanderen bij een heel specifieke groep te meten: hoogopgeleide schoolverlaters.
Gezien het feit dat hoogopgeleide migranten het nog steeds slechter doen op de arbeidsmarkt dan
hoogopgeleide Vlamingen (cfr. hoofdstuk 2) is het interessant te onderzoeken of discriminatie
hieraan aan de basis ligt. Volgens de theorie van Becker (1971) zou discriminatie hier weinig mogen
voorkomen, aangezien sterke concurrentie discriminerende bedrijven uit de markt zou drijven.
Gegeven dat we hooggeschoolden en bepaalde knelpuntberoepen opnemen in ons onderzoek –
typisch markten waar concurrentie om werkkrachten hevig is – verwachten we in dit verband weinig
discriminatie. We komen hier in de literatuurstudie (hoofdstuk 3) nog op terug. Verder is onderzoek
met een focus op hoogopgeleiden nog niet vaak uitgevoerd (cfr. hoofdstuk 3) aan de hand van
correspondentietesten. We concentreren ons verder ook op schoolverlaters, enerzijds om het design
van ons onderzoek niet te compliceren door gedetailleerde ervaringsprofielen op te moeten stellen.
Anderzijds blijkt de transitie van school naar werk geen sinecure op de Vlaamse arbeidsmarkt (OECD,
2008), waardoor een focus op pas afgestudeerden erg relevant blijkt.
Via het online zoekkanaal van de VDAB werden vacatures gezocht voor schoolverlaters die hun
diploma ‘Bedrijfsmanagement’ behaalden aan de Hogeschool Gent. Deze keuze is te verantwoorden
doordat we vacatures moesten vinden die bedoeld waren voor hooggeschoolden, maar die toch
geen extra informatie (o.a. referenties, kopijen van diploma’s of taalcertificaten) vereisten.
Daarnaast situeert deze opleiding zich in het economisch gebied, waar we in thuis zijn en waar we de
competenties van sollicitanten goed kunnen inschatten. Afgestudeerden Bedrijfsmanagement, met
optie accountancy-fiscaliteit of logistiek management, blijken ook kandidaten voor
knelpuntberoepen te zijn (o.a. accountants en bedienden expeditie). In onze studie wordt
hieromtrent een (ruw) onderscheid gemaakt, waarbij vacatures die kandidaten vragen met diploma
accountancy-fiscaliteit of logistiek management, geregistreerd worden als vacature voor een
knelpuntberoep. Deze opdeling is niet perfect, maar laat ons wel toe een eerste indicatie te geven
over het al dan niet vinden van meer discriminatie in deze beroepen.
Er werden twee CV’s en quasi identieke sollicitatiebrieven opgesteld. Enkel de naam was een
herkenbaar verschilpunt. De ene had een Turks klinkende naam (nl. “Emre Sahin”) en de andere was
typisch Vlaams (nl. “Thomas Mertens”). Op deze manier trachten we na te gaan in welke mate
werkgevers in Vlaanderen bij aanwerving op basis van de naam etnisch discrimineren. Zorgt een
buitenlands klinkende naam ervoor dat je minder kans hebt om uitgenodigd te worden voor een
sollicitatiegesprek? Is deze (on)gelijke behandeling uniform over Vlaanderen? Wordt er minder
gediscrimineerd bij knelpuntberoepen? Vanuit deze onderzoeksvragen vertrekt mijn Masterproef.
3
De voordelen van deze techniek zijn duidelijk. De onderzoeker kan zeer strikt alle kenmerken, buiten
de discriminatiegrond die hij wil onderzoeken, constant houden. De verschillende etniciteit, geslacht
of ervaring wordt willekeurig toegekend aan een CV en brief, die op details na identiek
overeenkomen. Gevonden verschillen kunnen daarom uitsluitend worden toegewezen aan (een
vorm van) discriminatie. Ten tweede zorgt het gebruik van CV’s (in plaats van personen) ervoor dat
de onderzoeker en medewerkers de opzet van de studie mogen kennen. Er is immers geen ruimte
om het onderzoek in één bepaalde richting te sturen (Bertrand & Mullainathan, 2004). Daarnaast is
de kostprijs ook veel lager dan het opzetten van audittesten. Waar voor audittesten grote
inspanningen en uitgaven moeten worden gedaan om de sollicitanten te trainen, kan bij geschreven
testen met een beperkt budget een veel groter aantal observaties bekomen worden. Ten slotte is de
arbeidsmarktuitkomst van migranten (tegenover Vlamingen) de resultante van drie invloeden: (i)
beide groepen kunnen anders samengesteld zijn inzake (gemiddeld) menselijk kapitaal; (ii) migranten
kunnen anders behandeld worden door de werkgever; of (iii) migranten kunnen verschillen
tegenover Vlamingen in hun preferenties en/of netwerken. Een correspondentietest laat toe een
duidelijk onderscheid te maken tussen werkgeversdiscriminatie en de andere twee invloeden.
Deze methode heeft echter ook nadelen. Ten eerste richten we ons hier op de allereerste fase van
het sollicitatieproces, waarin personen al dan niet worden uitgenodigd op een persoonlijk gesprek
met de selectieverantwoordelijke (Bertrand & Mullainathan, 2004). Er is dus nog altijd geen garantie
dat er geen discriminatie zal zijn in latere fasen van de sollicitatieprocedure (bij de definitieve selectie
of bij de vaststelling van het loon). Meer nog, discriminatie in deze eerste fase kan zowel negatief als
positief gecorreleerd zijn met discriminatie bij de definitieve selectie of bij de bepaling van het loon
(Booth, Leigh & Varganova, 2010). Pager (2007) stelt echter dat discriminatie het vaakst plaatsvindt
in deze eerste fase van het sollicitatieproces. Ten tweede kan de methode enkel discriminatie meten
voor jobs waarvoor een vacature openbaar is gemaakt. Op deze manier mis je een grote stroom van
jobs die beschikbaar is via informele kanalen, sociale netwerken, jobbeurzen of rechtstreekse
contacten nog voordat de persoon afgestudeerd is. In Battu, Seaman & Zenou (2011) wordt
aangetoond dat allochtonen vaker via sociale netwerken een job zoeken, maar dat dit niet de meest
efficiënte manier is. Ten derde laat de methode niet toe om discriminatie op basis van voorkeuren te
onderscheiden van statistische discriminatie (Arrow, 1998). Hierop wordt in de literatuurstudie
verder ingegaan.
Los van deze praktische moeilijkheden, is er ook een ethisch probleem verbonden aan dit soort
testen. Bedrijven besteden immers hun tijd aan het selecteren van de juiste kandidaten voor een
gesprek. Correspondentietesten nemen deze tijd in beslag en kunnen de werkgever verkeerdelijk de
4
indruk geven dat de openstaande vacature tijdig zal ingevuld worden. Hierop komen we terug in het
hoofdstuk ‘Ethische overwegingen’.
Dit onderzoek levert een wetenschappelijke en maatschappelijke bijdrage. Ten eerste zijn dergelijke
correspondentietesten naar discriminatie op de arbeidsmarkt nieuw in België. Recent hebben
onderzoekers van het HIVA in Leuven ook dergelijk veldwerk uitgevoerd, waarbij niet alleen
etniciteit, maar o.a. ook geslacht en ervaring als discriminatiegrond werd onderzocht.1 De resultaten
van deze studie zijn echter tot op heden nog niet gepubliceerd. Deze Masterproef kan dan ook een
basis vormen voor verder onderzoek in het gebied van correspondentietesten.
Ten tweede is de maatschappelijke relevantie van etnische discriminatie groter dan ooit. Niet alleen
kadert dit in het groter geheel van een multiculturele samenleving, maar geeft het ook bruikbare
gegevens over de kansen die allochtone jongeren krijgen, in een periode waar de integratie op de
arbeidsmarkt niet zonder problemen verloopt (OECD, 2008). Er is tevens evidentie dat jongeren in
een recessie vaak meer te lijden hebben van lage tewerkstellingskansen dan andere leeftijdsgroepen
(European Commission, 2010). Gegeven de al slechtere positie van allochtonen op de arbeidsmarkt,
maakt dit de roep om een gelijke behandeling alleen maar krachtiger. Deze maatschappelijke
bezorgdheid kwam trouwens reeds tot uiting in de antidiscriminatie wetgeving van 1993, waar
discriminatie op basis van nationaliteit, zogenaamd ras, huidskleur of etnische afstamming verboden
wordt.2 Dit alles maakt dat een veldexperiment in Vlaanderen een interessante case is.
Deze Masterproef is als volgt opgesteld. Hoofdstuk 2 kadert de onderzoeksvragen in de huidige
situatie en de recente ontwikkelingen van hoogopgeleide allochtonen en autochtonen in de Vlaamse
arbeidsmarkt. Op basis van deze gegevens formuleren we een aantal verwachtingen met betrekking
tot uitkomsten van ons onderzoek. Daarna werd gekozen om in een literatuurstudie (hoofdstuk 3)
een overzicht te geven van de economische theorieën van discriminatie en de empirie omtrent
correspondentietesten, gefocust op internationaal onderzoek. We geven ook een overzicht van
studies die discriminatie in België meten, zij het dat dit nog niet gebeurde aan de hand van een
correspondentietest. In hoofdstuk 4 wordt het specifiek onderzoeksdesign in detail uiteengezet. De
precieze opbouw van CV en sollicitatiebrief en de keuze voor de populatie van werkgevers wordt er
beschreven. Verder bespreken we hier ook de praktische organisatie van dit veldexperiment.
Hoofdstuk 5 gaat dieper in op het hierboven aangehaalde ethische probleem. We rechtvaardigen er
de keuze en het uitvoeren van deze correspondentietest. Hoofdstuk 6 rapporteert de resultaten van
1 ‘De ontwikkeling van een diversiteitsbarometer’ in opdracht van het Centrum voor de Gelijkheid van Kansen
en Racismebestrijding. 2 Deze wetgeving werd in 2007 aangepast door meerdere discriminatiegronden toe te voegen (o.a. leeftijd,
seksuele geaardheid, handicap of geloof).
5
ons onderzoek. Op basis van callback ratio’s, regressieanalyse en de netto discriminatiegraad
trachten we een totaalbeeld te verschaffen van discriminatie bij hoogopgeleide schoolverlaters in
Vlaanderen. Een bespreking van deze resultaten en enkele kritische reflecties volgt in hoofdstuk 7. In
dit hoofdstuk maken we ook de link met de literatuur, de theoretische verwachtingen en de huidige
arbeidsmarktsituatie. Hoofdstuk 8, ten slotte, geeft de conclusie van deze Masterproef.
6
Hoofdstuk 2 – Arbeidsmarktsituatie van jonge migranten in
Vlaanderen
In deze Masterproef voeren we een veldexperiment uit naar etnische discriminatie op de Vlaamse
arbeidsmarkt jegens hoogopgeleide schoolverlaters. We schetsen eerst en vooral deze arbeidsmarkt,
specifiek voor hoogopgeleide jongeren, zowel voor allochtonen als autochtonen. Dit is noodzakelijk
om de gestelde onderzoeksvragen in zijn context te kunnen plaatsen. Specifiek bekijken we
verschillen in werkloosheidscijfers tussen beide groepen, en gaan we na hoeveel procent van de
Vlaamse en vreemde jongeren nog werkloos is na een aantal maanden (het restpercentage). We
geven daarna ook aan wat de invloed van de recente crisis op de prestaties van deze groepen is
geweest. Op basis van deze gegevens kunnen we onze onderzoeksvraag duidelijk omkaderen. We
sluiten dit hoofdstuk af met de verwachtingen, zowel theoretisch als op basis van empirische
gegevens, omtrent de resultaten uit ons veldexperiment.
Onderstaande gegevens werken veelal met nationaliteit om verschillen tussen allochtonen en
autochtonen te verklaren. In ons onderzoek, verder, houden wij nationaliteit constant en laten enkel
de etniciteit (op basis van de naam) variëren tussen de twee personen. Studies en resultaten
gebaseerd op nationaliteit, eerder dan etniciteit, zijn dan ook indicatief om de context weer te geven.
Op basis van gegevens van Eurostat tonen we aan wat de werkloosheidsgraad was onder jongeren
(15-24 jaar) in België voor drie verschillende groepen in de periode 2009 (derde kwartaal) tot 2011
(vierde kwartaal). De groep Belgisch geeft personen met de Belgische nationaliteit, verworven door
geboorte of naturalisatie, weer. Buitenlands en extra-EU-15 zijn beiden indicators van allochtonen.
Buitenlands is iedereen die zich niet als Belg opgaf, extra-EU-15 zijn personen met nationaliteit die
buiten de 15 ‘oude’ Europese lidstaten valt. We zien een duidelijk verschil tussen deze groep Belgisch
enerzijds, en de twee categorieën van allochtonen anderzijds. Allochtonen doen het over het
algemeen slechter op de arbeidsmarkt dan autochtonen.
2009Q3
2009Q4
2010Q1
2010Q2
2010Q3
2010Q4
2011Q1
2011Q2
2011Q3
2011Q4
Extra-EU-15 33,3 35,2 48,9 38,1 27,0 44,4 43,0 35,7 36,7 32,0
Buitenlands 38,8 40,0 42,5 39,2 24,5 34,9 34,0 25,7 30,6 29,4
Belgisch 23,4 21,8 22,8 20,9 21,9 20,8 18,0 15,0 21,2 16,8
Tabel 2.1. Werkloosheidscijfers België voor jongeren (15-24 jaar) voor drie bevolkingsgroepen.
Bron: Eurostat. Unemployment rates by sex, age groups and nationality (%).
Noot: De werkloosheidscijfers vertonen soms grote sprongen, wat volgens Eurostat duidt op onbetrouwbare
data of breaks in de tijdreeks.
7
Waar we echter meer geïnteresseerd in zijn, is een beeld van Vlaanderen in plaats van België.
Anderzijds willen we de groep jongeren ook opsplitsen in hoog- en laaggeschoolden, zowel voor
allochtonen als autochtonen. Op die manier kunnen we specifiek onze populatie gaan bekijken:
hoogopgeleide schoolverlaters in Vlaanderen.
Aangezien we, in wat hierna volgt, meermaals gebruik maken van data van de VDAB (VDAB, 2008;
VDAB, 2011) volgen we, voor wat dit hoofdstuk betreft, hun definitie over ‘allochtoon’ zijn, die op
zijn beurt gebaseerd is op de omschrijving van het Vlaams Economisch en Sociaal Overlegcomité
(VESOC). Allochtonen worden omschreven als personen die een huidige of vorige nationaliteit
hebben van buiten de Europees Economische Ruimte (EER). Genaturaliseerde Belgen met een vorige
nationaliteit uit een ander land kunnen aldus ook als allochtoon gezien worden.3 Een minpunt aan
deze omschrijving is dat allochtonen van de derde generatie (die door geboorte de Belgische
nationaliteit verwerven) niet kunnen opgespoord worden in de data, aangezien de VDAB geen
gegevens bijhoudt over de nationaliteit van ouders en grootouders. Dit impliceert dat de werkelijke
data over allochtonen hoogstwaarschijnlijk onderschat zullen worden (VDAB, 2008).
Uit onderzoek van Lacante & Lens (2007) blijkt dat minder dan 6% van de allochtone jongeren in ons
land doorstromen naar hogescholen en universiteiten, terwijl dit voor Vlaamse jongeren één op twee
is. De redenen hiervoor liggen bij hun studiekeuze (ze komen vaker uit technisch en
beroepsonderwijs) en schoolloopbaan (meer zittenblijven en vlugger afhaken) tijdens het secundair
onderwijs, hun inzet (ze blijven vaker weg uit de les en studeren minder) en hun sociale afkomst. Wat
wij in deze Masterproef beogen is niet zozeer de redenen hiervoor. Wij focussen ons op die
allochtonen die wel het hoger onderwijs zijn doorgekomen en die zich op de arbeidsmarkt begeven.
Onderstaande figuur toont het relatief aandeel van allochtonen die een jaar na afstuderen nog
werkzoekend zijn (VDAB, 2008).
3 Merk hierbij op dat personen van EU-afkomst dus niet als allochtoon worden gezien.
8
Figuur 2.1. Allochtonen en autochtonen nog werkzoekend een jaar na afstuderen – opdeling naar
opleidingsniveau. (Vlaams Gewest; 2008)
Bron: Kansengroepen in kaart – allochtonen. VDAB (2008, p. 11)
Hieruit zou blijken dat hoogopgeleide allochtonen het in principe nog zo slecht niet doen. Het relatief
aandeel dat werkzoekend is, daalt naarmate het opleidingsniveau hoger is, en is praktisch gelijk voor
hoogopgeleiden. Er werd hier wel geen rekening gehouden met de arbeidsvoorwaarden, het niveau
of de duurzaamheid van de job. Volgens Zemni (2010) worden midden- en hooggeschoolde
allochtonen ook sneller weer werkloos dan autochtonen met hetzelfde opleidingsniveau, wat wijst
op het probleem dat allochtonen vaker in tijdelijk of uitzendwerk worden geplaatst. Er werd reeds
vermeld dat allochtonen van de derde generatie niet kunnen onderscheiden worden, aangezien men
geen gegevens over ouders en grootouders mocht/kon verkrijgen.4 Deze groep kan een aanzienlijk
deel uitmaken van de volledige populatie allochtonen in Vlaanderen, waardoor de verschillen tussen
autochtonen en allochtonen in deze statistieken duidelijk onderschat kunnen worden.
Onderzoek van Misplon & Holderbeke (2006) op basis van (VDAB-)data uit 2003 toont aan dat het
restpercentage (het aandeel schoolverlaters dat na 1 jaar nog werkzoekend is) van allochtone
werkzoekenden op alle niveau hoger is (zie tabel x). In deze studie werd het begrip allochtoon
uitgebreid met een naamherkenning systeem, waardoor elke persoon met een buitenlands (i.e.
Marokkaans of Turks) klinkende naam ook als allochtoon werd gezien. Bij hooggeschoolden blijkt hier
dan toch de instroom naar de arbeidsmarkt minder vlot te verlopen dan bij autochtonen.
4 Gegeven dat ook de nationaliteit van de ouders niet werd achterhaald, is ook de ‘tweede’ generatie dan niet
opgenomen in de statistieken.
9
% Allochtonen Autochtonen
Mannen Vrouwen Totaal Mannen Vrouwen Totaal
Laaggeschoold 51,1 59,5 54,4 31,8 39,5 34,6
Middengeschoold 37,3 49,2 43,7 20,6 21,4 21,0
Hooggeschoold 20,7 21,1 20,9 15,4 10,9 12,7
Totaal 42,8 50,0 46,2 21,2 18,6 19,9
Tabel 2.2. Aandeel ingeschreven schoolverlaters dat na 1 jaar nog werkzoekend is (restpercentages) naar
onderwijsniveau en herkomst (Vlaams Gewest; juni 2003).
Bron: Allochtonen op zoek naar werk. (Misplon & Holderbeke, 2006, p. 164)
Op basis van de database van SONAR (2000) die de transitie van school naar arbeidsmarkt voor 9000
jongeren, geboren in 1976, 1978 of 1980, in kaart brengt, geeft onderstaande figuur de proportie
Vlaamse en vreemde jongeren weer die 3 maanden na het schoolverlaten een job vonden. Er werd
opnieuw een opdeling gemaakt naar scholingsgraad. Wel merken we op dat bij deze statistieken de
categorie “hooggeschoold” alle jongeren omvat met minstens één geslaagd jaar hoger onderwijs. Het
aandeel jongeren dat werk vindt, stijgt naarmate het opleidingsniveau hoger is, maar we zien in deze
figuur een vrij stabiele kloof tussen allochtonen en Vlamingen inzake aanwervingskansen bij het
schoolverlaten. Merk op dat de definitie van allochtonen hier geldt: de nationaliteit van de
grootmoeder is niet West-Europees, Brits, Scandinavisch, Noord-Amerikaans of Australisch. Op deze
manier wordt ook gelet op deze derde generatie allochtonen.
Figuur 2.2. Aandeel jongeren tewerkgesteld 3 maand na afstuderen – opdeling naar opleidingsniveau.
58
%
31
%
Tewerkgesteld 3 maand
na verlaten school
(laag geschoold)
69
%
43
%
Tewerkgesteld 3 maand
na verlaten school
(middengeschoold)
76 %
50
%
Tewerkgesteld 3 maand na
verlaten school
(hooggeschoold)
10
Bron: Baert, S., Cockx, B. (2011) "School results, school decisions and the transition from school to work: the
role of ethnicity and language", mimeo.
De financiële crisis heeft ook een enorme impact gehad op de positie van jongeren, zowel allochtoon
als Vlaming, op de arbeidsmarkt (VDAB, 2008). Onderstaande figuur toont het jaarverschil aan, in
percentage werkzoekenden, tussen maart 2009 en maart 2008.
Figuur 2.3. Jaarverschil (procentueel) maart 2009 - maart 2008 voor aandeel allochtone en autochtone
werkzoekende jongeren.
Bron: Kansengroepen in kaart – allochtonen. (VDAB, 2008, p. 11)
Jongeren van elk studieniveau werden zwaar getroffen door deze crisis. Toch zien we dat de positie
van allochtonen negatiever werd beïnvloed dan die van autochtonen. Ook voor hoogopgeleiden zijn
in een jaar tijd 20% meer allochtonen werkzoekend geworden, terwijl dit voor de Vlamingen ‘maar’
13,5% was. Opnieuw zijn dit data met de ‘klassieke’ definitie van allochtoon, zoals in de inleiding,
waardoor de uiteindelijke effecten negatiever zouden kunnen zijn.
Uit alle voorgaande data blijkt dat allochtonen het slechter doen op de arbeidsmarkt dan
autochtonen en dat dit verschil kan verkleinen naarmate het opleidingsniveau hoger is, maar dat dit
zeker niet altijd ondubbelzinnig het geval is. Ook de impact van de financiële crisis lijkt asymmetrisch
te zijn geweest binnen deze twee groepen. Waarom allochtonen het dan moeilijker hebben om de
overgang van school naar werk te maken, kan verschillende redenen hebben. Deze uitkomst is, zoals
11
ook gesteld in de inleiding, een resultante van (i) een verschillende (gemiddelde) samenstelling van
menselijk kapitaal van allochtonen, (ii) een ongelijke behandeling van de werkgever of (iii) verschillen
inzake preferenties en netwerkeffecten. In deze masterproef gaan wij na of dit te wijten is aan
werkgeversdiscriminatie. Het al dan niet vinden van deze discriminatie is, zoals in de inleiding
gesteld, relevant, aangezien de beleidsopties om de uitgelichte negatieve arbeidsmarktstatistieken
voor allochtonen aan te pakken, sterk verschillen naarmate deze uitkomst.
Wat kunnen we verwachten van dit onderzoek? Bovenstaande figuren tonen al aan dat er een
duidelijk verschil is naar opleidingsniveau. Hoe hoger geschoold, hoe minder men te maken heeft
met moeilijkheden op de arbeidsmarkt. Aangezien ons onderzoek zich toespitst op een hoger
segment van de arbeidsmarkt, verwachten we een relatief lager aandeel discriminatie vergeleken
met studies die meer laaggeschoolde beroepen onderzoeken. Uit het baanbrekend werk van Becker
(1971) volgt eveneens dat discriminatie beduidend lager zou zijn in situaties waar sterke competitie
de arbeidsmarkt beheerst. De markt van hooggeschoolden blijkt zo’n markt te zijn, waardoor we dit
als reden kunnen aanhalen om minder discriminatie te verwachten.
Verder wijzen we op het verloop van de spanningsratio. Deze geeft weer hoeveel werkzoekenden er
zijn per openstaande (VDAB-) vacature (met een hooggeschoold profiel). Onderstaande figuur toont
aan dat deze ratio over de tijd altijd lager is geweest voor hooggeschoolden, maar vooral dat deze de
laatste jaren een dalende tendens vertoont. Een lage spanningsratio duidt, via openstaande
vacatures, op een grote vraag naar werkkrachten, waar het aanbod niet aan kan voldoen. We
verwachten dat deze ratio in crisistijden dan ook sterk zou stijgen, aangezien de vraag dan terugvalt.
Het is echter opmerkelijk dat de recente financiële crisis weinig dergelijke ‘ademruimte’ gecreëerd
heeft, in een situatie waar de ratio al erg laag was. Voor hooggeschoolden steeg deze even terug
naar 3.0, maar bereikte in 2011 een historisch dieptepunt van 1.8. Dit wil zeggen dat voor elke
openstaande vacature maximaal twee niet werkende werkzoekenden bestaan. De oorzaak van deze
dalende trend ligt volgens een studie van Steunpunt WSE (2011) enerzijds bij de vergrijzing van de
bevolking, aangezien elk jaar een groter aandeel werkkrachten uit de arbeidsmarkt verdwijnt, wat tot
een sterkere vervangingsvraag leidt. Anderzijds is er een nijpend tekort in sommige
beroepen/sectoren, de zogenaamde knelpuntberoepen. Bij ingenieurs, bijvoorbeeld, is 45% van de
vacatures knelpuntvacatures (Steunpunt WSE, 2011). In ons onderzoek werden ook kandidaten
gevraagd voor knelpuntberoepen (o.a. accountant, boekhouder en bediende expeditie), waar we dus
weinig discriminatie verwachten. Ook de theorie van Becker (1971) gaat hier op, aangezien
knelpuntberoepen jobs zijn waar werkgevers sterk moeten concurreren met anderen om de
kandidaten te kunnen strikken. Ruimte om discriminatie toe te laten is er dus niet, en zou de
discriminerende werkgever uit de markt prijzen.
12
Figuur 2.4. Spanningsratio’s in Vlaanderen – totaal en hooggeschoold.
Bron: Trendrapport Vlaamse Arbeidsmarkt (2011, p. 9)
In de periode 2010-2011 was er een kortstondige periode van gunstige economische conjunctuur, die
echter omwille van de Eurocrisis weer omsloeg in 2011. De periode waarin wij onze sollicitaties
hebben uitgestuurd (beginnend op 27 oktober 2011) werd dus gekenmerkt door een ongunstige
economische activiteit. Dit zou de arbeidsmarktkrapte wat verlicht kunnen hebben, en kan een
periode zijn waar discriminatie weer de kop kan opsteken.
Onze verwachtingen omtrent discriminatie zijn dus niet ondubbelzinnig. Enerzijds blijkt uit de data
dat hooggeschoolden het sowieso beter doen dan laaggeschoolden en dat de lage spanningsratio
wijst op een grote vraag naar hooggeschoolden die niet ingevuld blijkt te raken. Anderzijds situeerde
ons onderzoek zich in een periode van economische terugval, wat deze ratio zou doen stijgen en
waar meer ruimte is om discriminatie toe te laten. Het netto effect kan dus moeilijk a priori
achterhaald worden, waardoor specifiek onderzoek naar discriminatie interessant is. In volgend
hoofdstuk geven we een overzicht van de literatuur omtrent correspondentietesten, zowel
internationaal als in België, waar we hopen al een antwoord te vinden op de vraag of het verschil in
discriminatiegraad inderdaad sterk verschilt naar opleidingsniveau of beroepscategorie.
13
Hoofdstuk 3 - Literatuurstudie
Ons onderzoek sluit methodologisch en inhoudelijk aan bij de internationale literatuur waarin
correspondentietesten worden uitgevoerd om etnische discriminatie in de arbeidsmarkt te
identificeren. In dit hoofdstuk geven we een overzicht van die literatuur. Later zullen we onze eigen
onderzoeksresultaten vergelijken met de hier besproken evidentie. We starten dit onderdeel echter
met een overzicht van de twee grote theorieën die discriminatie trachten te verklaren: statistische
discriminatie en discriminatie op basis van voorkeur. Het overzicht van de literatuur beschrijft de
geschiedenis van de correspondentietest en vergelijkt de studies internationaal. Daarna maken we
een verdere opdeling naar bepaalde karakteristieken (zogenaamde discriminatiefactoren) van de
vacature/sollicitant die een invloed kunnen hebben op de graad van discriminatie. Als laatste
bespreken we ook studies rond discriminatie die in België reeds zijn uitgevoerd, waarbij we reeds
vermeldden dat correspondentietesten op zich hier nog niet zijn gerealiseerd.
Vooraf merken we op dat cijfers over discriminatie niet in eerste instantie dienen om internationale
vergelijkingen mogelijk te maken. Correspondentietesten zijn ontwikkeld om (etnische) discriminatie
te meten op de arbeidsmarkt, en het al dan niet vinden van deze is van primair belang. Hoeveel
discriminatie er precies is, kan dan ook op zijn best vergeleken worden met andere sectoren in eigen
land (Arrijn, Feld & Nayer, 1998). Praktisch is het immers moeilijk om in elke studie dezelfde
variabelen constant te houden, laat staan dat de studies in dezelfde conjunctuur zouden kunnen
worden uitgevoerd. Elk land heeft verder ook een eigen geschiedenis qua migratie en
antidiscriminatie wetgeving, die een andere behandeling van personen met een andere etniciteit kan
verklaren.
3.1 Theoretisch kader
Deze subsectie beschrijft het theoretisch kader met betrekking tot discriminatie, waarvoor de basis
werd gelegd door Gary Becker in zijn baanbrekend werk “The Economics of Discrimination” (Becker,
1971). We onderscheiden twee vormen van discriminatie. Enerzijds werd in navolging van Becker’s
werk discriminatie op basis van voorkeuren uitgewerkt. De tegenhanger van “taste discrimination” is
statistische discriminatie (Arrow, 1973; Phelps, 1972). Beide vormen van discriminatie kunnen
aanwezig zijn in de Vlaamse arbeidsmarkt. Eventuele gevonden discriminatie is met andere woorden
de som van beide vormen, die we, helaas, met ons onderzoek niet kunnen onderscheiden (Arrow,
1998).5 Toch denken we dat het nuttig is een beperkte theoretische achtergrond mee te geven om
5 In Kaas & Manger (2012) worden evenwel sollicitaties met of zonder positieve referenties uitgestuurd. Op
basis van het verschil in callback tussen deze, trachten ze toch een (voorzichtige) uitspraak te doen over het
14
enerzijds kort mechanismen die tot discriminatie kunnen leiden te omschrijven en anderzijds de
opdeling naar knelpunt- en niet-knelpuntberoepen, die we in ons empirisch onderzoek maken, te
ondersteunen. Ook het onderscheid tussen hoog- en laaggeschoolden valt deels terug op dit
theoretisch kader. We komen bij de discussie van onze resultaten op deze sectie terug.
Becker’s theorie is gefocust op discriminatie op basis van voorkeuren, die drie verschillende vormen
kan aannemen: werkgevers-, werknemers- en klantendiscriminatie. Bij werkgeversdiscriminatie is de
idee dat werkgevers niet in contact willen komen met personen van een andere etnische afkomst. Er
wordt geen verklaring gezocht voor dit fenomeen, alleen dat deze ‘preferentie’ bekeken kan worden
op dezelfde manier zoals economisten de individuele voorkeur tussen twee goederen of diensten
zien. Becker trachtte een bepaalde monetaire waarde te geven aan deze discriminatie, door te
veronderstellen dat de kost voor de werkgever om iemand aan te nemen, stijgt, als deze persoon een
andere etnische afkomst heeft. Twee werknemers die aan eenzelfde loon willen werken, maar die uit
een verschillende bevolkingsgroep komen, zullen dus subjectief niet hetzelfde kosten voor de
werkgever. Er is evenwel een nadeel aan dit gedrag. In situaties waar concurrentie vrij kan spelen,
zullen discriminerende bedrijven uit de markt worden geprijsd. Zij zullen immers geen werknemers
van deze minderheidsgroep willen tewerkstellen, behalve in situaties waar deze veel minder loon
vragen dan werknemers van de meerderheidsgroep. Andere bedrijven die geen discriminatie
toelaten, zullen competitiever zijn, aangezien zij geen onderscheid maken en dus de werknemers
met de laagste loonkosten kunnen aannemen. Onderzoek van Freeman & Rodgers (1999) toonde aan
dat gedurende een lange economische groeiperiode in de VS (1991-1999), waar de werkloosheid
sterk daalde en dus de concurrentie om arbeidskrachten toenam, de relatieve lonen van de
achtergestelde groepen er sterk op vooruit gingen. Vooral de relatieve verloning van Afrikaans-
Amerikaanse jongeren, die het meest benadeeld werden, verbeterde fors. Dit is een voorbeeld van
het theoretisch effect dat Becker beschrijft: wanneer de werkgever moet concurreren met andere
bedrijven voor arbeidskrachten, is er minder ruimte voor discriminatie. Deze hypothese heeft
belangrijke implicaties voor ons eigen onderzoek. Ten eerste zullen we verder in deze
literatuurstudie aanhalen hoe concurrentie bij het aantrekken van hoogopgeleide arbeidskrachten
een veel belangrijker rol speelt dan bij het aantrekken van laagopgeleide arbeidskrachten. Ten
tweede maken we bij onze empirische analyses een onderscheid tussen knelpunt- en niet-
knelpuntvacatures. Werkgevers die knelpuntvacatures dienen in te vullen beschikken minder over
monopsoniemacht. Hierdoor hebben ze minder mogelijkheden om te discrimineren.
belang van statistische discriminatie daar minder etnische discriminatie werd gevonden wanneer referenties werden toegevoegd. Hoe meer positieve informatie over het karakter van de sollicitant, hoe minder etnische discriminatie men vaststelt.
15
Daarnaast onderscheidt Becker ook werknemers- en klantendiscriminatie. Bij
werknemersdiscriminatie zijn het de werknemers die vooroordelen hebben over de collega’s
waarmee ze samenwerken. Op analoge manier als bij werkgeversdiscriminatie tracht Becker een
monetaire waarde te koppelen aan deze discriminatie. Hier doet hij dit aan de hand van een
negatieve beïnvloeding van het nut, omdat de werknemers in kwestie moeten samenwerken met
mensen waar ze liever niet mee samen zouden werken. Die personen zien voor eenzelfde loon hun
nut dalen en zullen zich gedragen alsof ze een lager loon krijgen. Als laatste wordt ook
klantendiscriminatie beschreven, waarbij het de klanten van een bedrijf zijn die vooroordelen
hebben tegenover bepaalde groepen. Zij zien de prijs die ze moeten betalen voor een product
(subjectief) stijgen, als ze voor de aankoop van dit product in contact moeten komen met mensen
van een groep tegenover de welke ze vooroordelen hebben.
De tegenhanger van deze discriminatie op basis van voorkeuren is statistische discriminatie (Arrow,
1973; Phelps, 1972). De verschillende behandeling van twee individuen ligt bij het onvermogen van
werkgevers om de productiviteit of vaardigheden van werknemers in te schatten. Bij het aanwerven
van nieuwe werkkrachten kunnen werkgevers nu eenmaal niet alle informatie verzamelen die ze
nodig hebben om een beredeneerde keuze te maken. In deze context laten ze zich leiden door het
feit dat een persoon tot een bepaalde (bevolkings)groep behoort. De werkgever zal aldus de
gemiddelde vaardigheden van deze groep als representatief beschouwen voor deze persoon. Een
andere vorm van statistische discriminatie is dat werkgevers beter in staat zouden zijn om de
productiviteit van de meerderheidsgroep in hun land/regio in te schatten (Altonji & Blank, 1999).
Zelfs wanneer beide personen dezelfde kwalificaties (bijv. diploma’s) hebben, kan het zijn dat ze
verschillend worden behandeld, simpelweg omdat de werkgever een beter beeld heeft welke
productiviteit hiermee overeenkomt.
Er zijn aldus twee grote groepen die we onderscheiden in deze theoretische analyse: statistische
discriminatie en discriminatie op basis van voorkeuren. Dit onderscheid is relevant naar
beleidsimplicaties toe. Bij discriminatie op basis van voorkeuren moet de aanpak gericht zijn op
wetgeving en de handhaving hiervan door controles en het bevorderen van gelijke kansen.
Statistische discriminatie is voor een groot deel afhankelijk van de informatie omtrent de
verschillende groepen, alsook van de aanwezige stereotiepen in de samenleving.
16
3.2 Een korte geschiedenis van de correspondentietest
De techniek omtrent het testen van etnische discriminatie vindt zijn oorsprong eind de jaren ’60 in
Groot-Brittannië (Riach and Rich, 2002). Deze methodologie werd ontworpen met het oog op het
meten van discriminatie in die sectoren die niet onder de Race Relations Act (1965) vielen, zoals de
arbeidsmarkt, huizenmarkt of financiële diensten. Deze eerste fase sloeg vooral op het in-person
testen, een andere benaming voor de audittesten.
Bij audittesten probeert men twee personen zodanig te trainen dat ze op een sollicitatiegesprek zo
goed als mogelijk evenwaardig overkomen. Enerzijds worden ze gematcht op o.a. opleiding, sociale
achtergrond en uiterlijk. Anderzijds worden ze geoefend zodat ze tijdens het gesprek op de meeste
vragen een gelijkwaardig antwoord kunnen geven. Men probeert dus als het ware twee identieke
sollicitanten te maken, met die uitzondering dat de beide personen verschillen op één kenmerk. Dit
kan etniciteit zijn, maar ook geslacht, leeftijd of invaliditeit. Op deze manier tracht men te
controleren voor die kenmerken die een invloed kunnen hebben op de uiteindelijke beslissing om de
kandidaat te selecteren (voor verdere gesprekken, of voor tewerkstelling), met uitzondering van het
kenmerk waarvan men het effect wil meten.
Dit lijkt een zeer aannemelijke procedure, ware het niet dat het vrijwel onmogelijk is om ervoor te
zorgen dat beide personen identiek op situaties reageren (Heckman & Siegelman, 1993). In de
interactie tijdens het sollicitatiegesprek zullen gegarandeerd zaken naar voor komen waarop men
niet heeft kunnen trainen. Motivatie en enthousiasme kunnen ook verschillen tijdens het gesprek en
het kan zijn dat de persoon die deelneemt aan het experiment zelf de uitkomst kan beïnvloeden als
hij de opzet van het onderzoek kent (Riach & Rich, 2002).
Het was de bijdrage van Jowell & Prescott-Clarke (1970) die de geschreven equivalenten van deze
audittesten in het leven riep, gedreven door bovenstaande tekortkomingen. Twee sollicitaties
werden uitgestuurd naar gepubliceerde vacatures. De ene met het CV van een blanke Britse persoon,
de andere Aziatisch, Australisch, Cypriotisch of West-Indisch. Door deze mix trachtten ze een
onderscheid te maken tussen het effect van enerzijds etniciteit (ofwel sociaal-culturele identiteit) en
anderzijds nationaliteit.
In de daaropvolgende jaren zagen nieuwe bijdragen het licht, weliswaar steeds op Brits grondgebied.
De studies van McIntosh & Smith (1974), Hubbuck & Carter (1980), Firth (1981), Brown & Gay (1985)
en Esmail & Everington (1993) gaan verder op de ingeslagen weg die door Jowell & Prescott-Clarke
(1970) uitgezet werd. Het merendeel van deze studies tracht discriminatie tussen enerzijds Britten en
17
anderzijds West-Indiërs of Aziaten te meten. Op basis van de netto discriminatie graad (cfr. infra, p.
19) werd gemiddeld ca. 30% discriminatie gevonden. Met andere woorden, in ongeveer één op drie
vacatures werd er discriminatie op basis van etniciteit vastgesteld.
In 1992 startte de International Labour Organisation (ILO) met een reeks onderzoeken in
verschillende landen (België, Nederland, Duitsland en Spanje), om alle stappen in het
sollicitatieproces (zowel de applicatiefase, het sollicitatiegesprek als de aanwerving) te onderzoeken
op discriminatie (Bovenkerk, 1992). Methodes en formules werden uitgedacht om internationale
vergelijkbaarheid mogelijk te maken. Het is echter enkel in het Nederlandse onderzoek (Bovenkerk,
1995) dat ook gebruik werd gemaakt van geschreven applicaties. Deze bijdrage is belangrijk geweest
aangezien daar voor de eerste maal de maatstaf van netto discriminatie wordt gebruikt. In later
onderzoek werd dan ook naar deze studie verwezen bij de berekening hiervan (cfr. infra, p. 59).
In deze zelfde periode kwamen ook in Amerika de eerste studies naar etnische discriminatie
(voornamelijk jegens blacks en hispanics) naar voor. Deze studies waren echter vooral gericht op
telefoongesprekken en audittesten. Riach & Rich (1991) richtten zich op Australië (waar de
minderheidsgroep uit Vietnamese en Griekse personen bestond) en Bovenkerk et al. (1979)
onderzocht etnische discriminatie in Frankrijk jegens personen met Antilliaanse etniciteit.
Na de eeuwwisseling werd de techniek van het correspondentietesten opnieuw in de kijker gezet
door het baanbrekend werk van Bertrand & Mullainathan (2004) in de Verenigde Staten. Hun
onderzoek bevatte de introductie van de callback ratio, die van dan af een standaard
berekeningswijze werd. Daarnaast gingen de auteurs na of de karakteristieken van de werkgever, het
adres van de sollicitant of meer kwaliteitsvolle CV’s een impact hebben op de beslissing om iemand,
hetzij allochtoon, hetzij autochtoon, uit te nodigen voor een gesprek. De gevonden resultaten
werden ook gelinkt aan mogelijke theoretische verwachtingen.
Aangespoord door deze bijdrage werden in verschillende West-Europese landen nieuwe
onderzoeken gestart. De voornaamste gebeurden in Zweden (Carlsson & Rooth, 2007; Bursell, 2007),
Griekenland (Drydakis & Vlassis, 2007), Ierland (McGinnity, Nelson, Lunn & Quinn, 2009), Verenigd
Koninkrijk (Wood, Hales, Purdon, Sejersen & Hayllar, 2009) en Duitsland (Kaas & Manger, 2012). Ook
in Australië (Booth, Leigh & Varganova, 2010) en Canada (Oreopoulos, 2009) werden nieuwe studies
gepubliceerd.
18
3.3 Internationale vergelijking
Onderstaande tabel geeft een overzicht van de resultaten van bovenstaande studies. Deze voerden
allemaal geschreven testen uit en geven de mate van discriminatie weer op basis van de twee eerder
aangehaalde referentiemaatstaven: de callback ratio en de netto discriminatiegraad.6 We leggen
deze kort uit om de interpretatie van deze getallen te faciliteren. In ons eigen onderzoek gebruiken
we deze maatstaven en een regressieanalyse, waardoor dit in hoofdstuk 6 ook nog aan bod komt.
Studie Locatie Minderheidsgroep Netto discriminatiegraad Callback
ratio
Jowell & Prescott-
Clarke (1970)
VK Aziatisch
West-Indisch
Australisch
Cypriotisch
50%***
11%
4%
11%
-
-
-
-
McIntosh & Smith
(1974)
VK Aziatisch/West-Indisch
Italiaans
30%***
10%
-
-
Hubbuck & Carter
(1980)
VK Aziatisch
West-Indisch
42%***
43***
-
-
Firth (1981) VK Aziatisch
West-Indisch
Australisch
Frans
Afrikaans
48%***
42.3%***
12%***
19.6%***
36.4%***
-
-
-
-
-
Brown & Gay
(1985)
VK Aziatisch/West-Indisch 30%*** -
Esmail &
Everington (1993)
VK Aziatisch 50%*** -
Bovenkerk et al.
(1995)
Nederland Surinaams (man)
Surinaams (vrouw)
17.8%***
12.8%***
-
-
Riach & Rich
(1991)
Australië Vietnamees
Grieks
27.4%***
8.8%**
-
-
Bovenkerk et al.
(1979)
Frankrijk Antilliaans 66.7%*** -
Bertrand &
Mullainathan
VS Afrikaans-Amerikaans - 1.5
6 Vele studies maken ook gebruik van regressies (OLS, probit of logit) om verschillen in callback weer te geven.
De methoden zijn hier echter niet uniform, waardoor weergave van deze resultaten moeilijk vergelijkbaar is. Onze regressieresultaten komen later in deze Masterproef aan bod.
19
(2004)
Carlsson & Rooth
(2007)
Zweden Midden-Oosten - 1.5
Bursell (2007) Zweden Midden-Oosten 41.3%° 2.1
Drydakis & Vlassis
(2007)
Griekenland Albanees 43.5%** -
McGinnity et al.
(2009)
Ierland Afrikaans
Aziatisch
Duits
48.1%*
35.3%*
47%*
2.44
1.8
2.07
Wood et al. (2009) VK Zwarte minderheidsetniciteit 29%*** 1.74
Oreopoulos (2009) Canada Indisch/Chinees/Pakistaans - 1.4
Booth, Leigh &
Varganova (2010)
VS Inheems
Chinees
Italiaans
Midden-Oosten
-
-
-
-
1.35
1.68
1.12
1.64
Kaas & Manger
(2012)
Duitsland Turks 10.08%* -
Tabel 3.1. Overzicht evidentie internationale literatuur, gebaseerd op Riach & Rich (2002) en eigen bewerking.
Noot: De resultaten van de studies tot voor Bertrand & Mullainathan (2004) zijn herwerkt door Riach & Rich (2002) om de
vergelijkbaarheid te bevorderen.
*significant op 5% significantieniveau, **1% significantieniveau ***0.1% significantieniveau, allen op basis van de ² test
voor gelijkheid. Deze gaat uit van de nulhypothese dat het aantal callbacks die enkel de meerderheidsgroep ontving gelijk is
aan het aantal callbacks waar enkel de etnische minderheid een positieve reactie ontving.
° geen ² test uitgevoerd
De callback ratio geeft weer hoeveel sollicitaties een persoon met buitenlands klinkende naam
(gemiddeld) moet uitvoeren om uitgenodigd te worden voor een gesprek, ten opzichte van een
persoon wiens naam de meerderheidsgroep in dat land weerspiegelt. Een callback ratio van 2.0,
bijvoorbeeld, geeft aan dat de persoon met vreemde naam twee keer meer sollicitaties moet
realiseren om dezelfde kans te hebben om uitgenodigd te worden.
De netto discriminatiegraad geeft, in percentages, de verhouding weer tussen enerzijds het aantal
observaties waar enkel de meerderheidsgroep een callback kreeg, verminderd met deze waar enkel
de minderheidsgroep een positieve reactie ontving en anderzijds het totale aantal observaties
waarbij minstens één van beide respondenten een positieve reactie ontving. Een graad van 50%,
bijvoorbeeld, wijst er op dat in de helft van de gevallen een ongelijke behandeling naar voor kwam.
Hoe lager dit percentage, hoe minder discriminatie werd vastgesteld.
20
Wat opvalt is dat de callback ratio, indien ze werd gebruikt, altijd groter is dan 1. Dit weerspiegelt het
feit dat er wel degelijk etnische discriminatie wordt gevonden. In welke mate deze afwijking van 1
significant is, hangt af van land tot land. Er wordt hierbij ook nog geen gewag gemaakt van
verschillen in beroepscategorieën en/of opleidingsniveau; alle resultaten worden samen bekeken.
Het feit, echter, dat er discriminatie wordt gevonden, is op zich al een resultaat dat van tel is. Ook de
netto discriminatiegraad is positief, wat betekent dat in alle studies de meerderheidsgroep een
groter aantal keer een callback ontving terwijl de minderheidsgroep dit niet kreeg, voor dezelfde
vacature. Statistisch onderzoek via de X²-test voor gelijkheid duidt ook telkens significante resultaten
aan.
Concluderend stellen we op basis van deze maatstaven vast dat er in elk onderzoek discriminatie
jegens de etnische minderheid werd vastgesteld, met een grote volatiliteit wat betreft de
verschillende bevolkingsgroepen. De opmerking indachtig dat we niet proberen internationaal te
vergelijken, zien we toch dat het fenomeen van etnische discriminatie op de arbeidsmarkt niet is
afgenomen over de tijd, en dat ze ook uniform over de wereld verspreid is.
3.4 Discriminatiefactoren
Aangezien een globale vergelijking misleidend kan zijn, proberen we een onderscheid te maken naar
factoren die discriminatie kunnen beïnvloeden. In het licht van deze Masterproef is opleidingsniveau
de belangrijkste factor. We gaan dit na door verschillende beroepscategorieën te beschouwen die
blijk geven van hoog- of laaggekwalificeerde jobs. De kwalificaties van de kandidaten die voor deze
jobs solliciteren stemmen overeen met deze die gevraagd worden in de vacature. Daarnaast bekijken
we ook een aantal andere factoren die een invloed kunnen hebben op de beslissing tot uitnodiging
voor een gesprek.
3.4.1 Beroepscategorie
Algemene callback ratio’s opstellen kan een vertekend beeld geven als er meer discriminatie wordt
gevonden in bepaalde beroepscategorieën dan in andere. Het samennemen van deze beroepen kan
discriminatoire resultaten neutraliseren, of erger maken (Bursell, 2007). Daarom dat we in deze stap
nagaan of de discriminatiegraad verschillend is over beroepscategorieën heen. Hiervoor maken we
een onderscheid tussen beroepen waarvoor gekwalificeerde personen worden gevraagd (bijv.
ingenieurs of leerkrachten) en deze waarvoor weinig tot geen kwalificaties zijn vereist (bijv.
schoonmaker, tuinier of kassier). We geven voorbeelden van studies die beide soorten beroepen
21
samen opnemen. Daarnaast is ook onderzoek uitgevoerd die zich concentreert ofwel op
hoogopgeleiden, ofwel op laagopgeleiden. Door deze driedeling zijn we in staat uitspraken te doen
over de verschillende mate van discriminatie tussen beroepscategorieën.
Vooraf maken we de opmerking dat bij sommige beroepen, voornamelijk manuele beroepen, niet
direct een formele applicatie met CV en motivatiebrief vereist is, maar dat wordt verwacht dat de
sollicitant zich persoonlijk komt aanmelden. Anderzijds zijn er jobs waarvoor net meer verwacht
wordt. Denk maar aan het opsturen van diploma’s, taalcertificaten of referenties bij het solliciteren
voor de topfuncties in een bedrijf. Beide extremen kunnen dus niet worden opgenomen in een
gestandaardiseerde correspondentietest, waardoor we bij ‘laag-‘ en ‘hoogopgeleiden’ niet meteen
aan deze uitersten moeten denken. Er is echter nog genoeg ruimte in dit middenveld om een
distinctief onderscheid te maken.
3.4.1.1 Focus op hoog- en laagopgeleiden
In de studies van Bursell (2007), Carlsson & Rooth (2007) en Wood et al. (2009) worden vacatures
voor beide groepen gebruikt. Zij gaan dus in één coherent kader na hoeveel discriminatie er binnen
elke beroepscategorie wordt gevonden en of hiertussen verschillen zijn. Dit kan ons tot de
vaststelling leiden dat de opname van de beroepen in het experiment cruciaal wordt voor het
eindresultaat, wanneer in een bepaalde beroepscategorie een verschillende graad van discriminatie
wordt gevonden.
De resultaten van Bursell (2007) rond deze kwestie zijn toonaangevend. In deze Zweedse studie,
uitgevoerd tussen maart 2006 en september 2007, worden diverse beroepscategorieën in de studie
opgenomen, gaande van leerkracht en economisten tot chauffeurs en magazijnwerkers. In
onderstaande tabel worden deze geclassificeerd als gekwalificeerde of minder gekwalificeerde
beroepen.
Callback ratio
Gekwalificeerde beroepen
Leerkracht middelbare school 1.2
IT-professionals 1.6*
Economisten 1.9*
Verplegers 1.3*
Kleuterleerkrachten 1.5*
Ingenieurs 2.0*
Minder gekwalificeerde
22
beroepen
Receptionisten 1.4
Koks 1.4*
Verkopers 1.9*
Winkelbedienden 2.1*
Chauffeurs 2.6*
Kassiersters 3.1*
Tuinmannen 2.3*
Assistent verplegers 3.6*
Schoonmakers 3.0*
Tabel 3.2. Resultaten studie Bursell (2007) – eigen bewerking.
Noot: Er werden 1776 paren sollicitaties uitgestuurd over deze 15 beroepen heen.
*Significant verschil in callbacks op het 5% significantieniveau op basis van de Z-test voor proporties.
Behalve de middelbare school leerkrachten en receptionisten zijn alle callback ratio’s significant.
Discriminatie blijkt te verschillen tussen de gekwalificeerde en minder gekwalificeerde jobs. We
vinden hele hoge callback ratio’s terug bij schoonmakers en assistent-verplegers in vergelijking met
verplegers, leerkrachten of IT-professionals. Algemeen blijft er discriminatie aanwezig, maar we zien
wel een duidelijk verschil in de mate van dit optreden tussen de beide groepen.
Ook in de studie van Carlsson & Rooth (2007) werden beide categorieën van jobs opgenomen. 1551
paren sollicitaties werden in Zweden uitgezonden tussen mei 2005 en februari 2006. Terwijl
computerspecialisten, leerkrachten en boekhouders beroepen zijn waar weinig discriminatie wordt
vastgesteld (resp. callback ratio’s van 1.10, 1.26 en 1.41), vinden we callback ratio’s van 3.17 voor
chauffeurs en 3.22 voor winkelbedienden. Opnieuw worden de resultaten voor hooggeschoolde jobs
significant bevonden, maar er is een duidelijke trend zichtbaar, die aantoont dat de graad van
discriminatie veel kleiner is bij hoogopgeleiden.
De resultaten van Wood et al. (2009), een Britse studie in 2008-2009, worden in tabel 3.3 (verkort)
weergegeven. Er is een duidelijk verschil in de netto-discriminatiegraad tussen jobs van een hoger en
lager niveau; deze ligt 10%-punt lager bij de hoge niveaus. Het verschil tussen beide categorieën is
echter niet significant (op het 5% significantieniveau). Toch besluiten de auteurs dat hun resultaten
neigen naar een verschil in discriminatie tussen deze twee groepen. De verschillende behandeling
kan, volgens hen, te wijten zijn aan (i) kleinere pools van sollicitanten voor gekwalificeerde jobs; (ii)
verschillen in gedrag van de selectieverantwoordelijken in sectoren van hoger tegenover lager
niveau; of (iii) een verschil in de sollicitatieprocedures tussen beide groepen.
23
Een van beide
werd
gecontacteerd
Enkel
blank (n)
Enkel
blank (%)
Enkel
etnische
minderheid
(n)
Enkel
etnische
minderheid
(%)*
Netto
discriminatie
Jobs hoger
niveau
60 40 67 52 43 23
Jobs lager
niveau
95 66 69 70 37 33
Tabel 3.3. Resultaten onderzoek Wood et al. (2009) – eigen bewerking.
Noot: in dit onderzoek werd gewerkt met 3 CV’s (één blanke naam, twee namen die etnische minderheid weerspiegelen)
waardoor interpretatie van de cijfers niet volledig analoog is aan de andere studies in dit overzicht.
Hoog = IT technieker, accountant, HR-manager, onderwijsassistent
Laag = IT ondersteuning, accountantbedienden, bureaubediende, zorgkundige
P-waarde voor het verschil tussen netto discriminatiegraden is 0.396
*percentage werd berekend door het absoluut aantal te delen door tweemaal kolom ‘een van beide werd gecontacteerd’ –
er werden telkens twee sollicitaties uitgestuurd van etnische minderheden.
3.4.1.2 Focus op laagopgeleiden
Bepaalde onderzoeken zijn gericht op een laag segment van de arbeidsmarkt (Drydakis & Vlassis,
2007; Booth et al., 2010; McGinnity, 2009). Overeenkomstig met bovenstaande analyse, wordt in
studies die zich richten op laaggeschoolde beroepen opmerkelijk sterke evidentie gevonden voor
etnische discriminatie.
De studie van Drydakis & Vlassis (2007) is hier een voorbeeld van. Hun onderzoek naar etnische
discriminatie op de arbeidsmarkt richt zich tot laaggeschoolde Albanezen die zich op de Griekse
arbeidsmarkt aanbieden. De opgenomen beroepscategorieën zijn kantoorjobs,
fabrieksmedewerkers, de horeca en winkelbedienden. Onderstaande tabel geeft de resultaten weer.
Netto discriminatiegraden zijn heel hoog en allen statistisch significant (via de ²-test, cfr. infra) op
het 1% significantieniveau. In totaal vindt men een netto discriminatie graad (kolom 6) van 43%.
24
Geen callback
Minstens één callback
Allebei callback
Discrimina-tie t.o.v. Albanezen
Discriminatie t.o.v. Grieken
Netto discrimina-tie
X²-test
Kantoor-jobs (173)
42.77 57.22 30.30 67.67 2.020 65.65 61.23*
Fabrieken (217)
59.44 40.55 53.40 43.18 3.409 39.77 29.87*
Horeca (241)
48.54 51.45 67.74 28.22 4.032 24.19 22.50*
Winkelbe-dienden (158)
51.26 48.73 41.55 54.54 3.896 50.64 33.80*
Totaal (789)
50.82 49.17 49.74 46.90 3.350 43.55 146.46*
Tabel 3.4. Resultaten onderzoek Drydakis & Vlassis (2007) – eigen bewerking.
*Statistisch significant op 1%-significantieniveau.
In McGinnity et al. (2009) worden drie sectoren in de Ierse arbeidsmarkt bestudeerd waar
voornamelijk laaggeschoolden werkzaam zijn: administratie en accountancy (beiden lager niveau) en
de verkoop. Consistent over de drie sectoren heen wordt een callback ratio van 2.0 gevonden, die
allen significant zijn (verkoop echter wel op 10% significantieniveau).
3.4.1.3 Focus op hoogopgeleiden
Het onderzoek van Kaas en Manger (2012) in Duitsland tijdens december 2007 en december 2008, is
een van de weinige die de focus specifiek op hoogopgeleiden legt. Dit onderzoek gaat etnische
discriminatie na bij pas afgestudeerde universitairen, die solliciteren voor een stageplaats in een
Duits bedrijf. De minderheidsgroep, Turken, wordt ten opzichte van de Duitse jongeren bestudeerd.
In vergelijking met andere studies merken we hier een duidelijk verschil op. Waar elders altijd sterke
evidentie voor discriminatie werd gevonden, is dit hier veel minder sterk aanwezig. In totaal wordt
wel nog een netto discriminatiegraad van 10% gevonden, wat ook significant is, maar zodra we een
opdeling maken naar de verschillende divisies waar werd gesolliciteerd, merken we (behalve bij
marketing) geen discriminatie meer op. Kaas & Manger (2012) duiden hier ook, zoals we al
vermeldden, op de sterke concurrentie en de ‘war for talents’ bij hoogopgeleiden, waardoor
discriminatie sterk terug wordt gedrongen.
25
Geen callback
Minstens één van beide
Beiden Enkel Duitser
Enkel Turk
Netto discriminatie
χ²-test
Totaal (528)
51.14 (270)
48.86 (258)
51.94 (134)
29.07 (75)
18.99 (49)
10.08 (26)
5.45**
Marketing (173)
43.35 (75)
56.65 (98)
54.08 (53)
29.59 (29)
16.33 (16)
13.26 (13)
3.76*
Controlling (91)
52.75 (48)
47.25 (43)
46.51 (20)
25.58 (11)
27.91 (12)
-2.33 (-1)
0.04
Finance (84)
48.81 (41)
51.19 (43)
46.51 (20)
32.56 (14)
20.93 (9)
11.63 (5)
1.09
Human Resources (122)
59.84 (73)
40.16 (49)
51.02 (25)
32.65 (16)
16.33 (8)
16.33 (8)
2.67
Consulting (32)
65.63 (21)
34.37 (11)
72.73 (8)
9.09 (1)
18.18 (2)
-9.09 (-1)
0.33
Other (26)
46.15 (12)
53.85 (14)
57.14 (8)
28.57 (4)
14.29 (2)
14.29 (2)
0.67
Tabel 3.5. Resultaten Kaas & Manger (2012) – eigen bewerking. Cijfers tussen haakjes geven absolute aantallen weer. * is
significant op het 10% significantieniveau. **5%-significantieniveau.
3.4.2 Etniciteit en geslacht van de werkgever
De theorie van de social distance stelt dat werkgevers sneller geneigd zijn om mensen van dezelfde
etnische achtergrond aan te nemen dan een andere. In de paper van Bursell (2007) wordt een
onderscheid gemaakt (ook op basis van de naam) tussen vacatures voor jobs in bedrijven geleid door
CEO’s met enerzijds een Zweeds klinkende naam en anderzijds een buitenlands klinkende naam.
Opvallend is dat de resultaten hogere discriminatie jegens etnische minderheden weergeeft door
deze laatste groep (callback ratio 2.4) dan door de eerste groep (1.7). Dit zou de social distance
theory, alvast in deze studie, tegenspreken. Het probleem met de aanpak hier is wel dat de
buitenlands klinkende namen zich niet beperken tot namen gelinkt aan de etniciteit van de
sollicitanten, maar ook louter Europese achternamen omvatten. Met het oog op het testen van de
deze theorie, moeten we deze resultaten dus met een korrel zout nemen. Ook Carlsson & Rooth
(2007) en Booth et al. (2010) brachten de etniciteit van de werkgever in rekening bij de resultaten,
maar vonden geen significante resultaten.
Naast etniciteit kan het geslacht van de werkgever een rol spelen. Discrimineren mannen vaker dan
vrouwen, of omgekeerd? In Carlsson & Rooth (2007) wordt evidentie gevonden dat de callback voor
personen met buitenlands klinkende naam lager is wanneer een man de selectieverantwoordelijke is.
Ook hier is de methode niet zonder problemen, aangezien de contactpersoon niet altijd gelijk is aan
de persoon die later ook contact met de sollicitant opneemt en men dus eigenlijk niet kan weten wie
26
uiteindelijk de beslissing heeft genomen. Het opnemen van het geslacht van de contactpersoon is
dus geen waterdichte methode om het effect van geslacht van de werkgever na te gaan.
3.4.3 Woonplaats sollicitant en plaats van tewerkstelling
Het adres dat de sollicitant opgeeft, kan een rol spelen bij de beslissing van de werkgever. In
Bertrand & Mullainathan (2004) wordt het effect nagegaan van het wonen in een ‘betere’ buurt (een
buurt met meer blanke woonachtigen). Het effect hiervan op de callback is positief, maar gelijk voor
beide etniciteiten. Zwarten hebben er dus geen extra baat bij te wonen in een goeie omgeving in
vergelijk met blanken. In andere studies werden regio’s of steden met elkaar vergeleken op basis van
de callback rate, om na te gaan of discriminatie uniform is. Wood et al. (2009) vond geen specifieke
uitschieters in zes verschillende Britse steden (Bradford, Glasgow, Bristol, London, Birmingham en
Manchester). Ook in Australië werd in drie grote steden (Brisbane, Melbourne, Sidney) geen
onderlinge afwijking gevonden (Booth et al., 2010).
3.4.4 Andere factoren
De specifiek bestudeerde factoren ter verklaring van de callback ratio lopen sterk uiteen doorheen
de studies en niet allen zijn ook van even groot belang. De grootte van het bedrijf en het onderscheid
tussen publieke en private organisaties komen niet in ons design terug, maar lichten we toch toe.
Deze lijken ons belangrijk met het oog op verder onderzoek en tonen ook interessante verbanden
aan.
Het verband tussen de grootte van het bedrijf en discriminatie kwam aan bod in o.a. Wood et al.
(2009) en Kaas & Manger (2012). A priori wordt verondersteld dat discriminatie groter zou zijn bij
kleine bedrijven. De selectieprocedure rust hier immers vaker op de schouders van een enkel
individu, waardoor diens persoonlijke voorkeur een sterkere impact kan hebben op de uiteindelijke
beslissing. In grote bedrijven daarentegen is deze procedure meer gestandaardiseerd en wordt de
uiteindelijke beslissing niet altijd alleen genomen (Wood et al., 2009). In Wood et al. (2009) werden
inderdaad lagere graden van discriminatie gevonden voor grote bedrijven, maar deze resultaten zijn
eerder suggestief gezien het lage aantal observaties waarop hun analyses gebaseerd waren. Ook bij
Kaas & Manger (2012) werd meer discriminatie gevonden bij kleine bedrijven (netto discriminatie
van 17% tegenover 8%). Verder vonden ook Carlsson & Rooth (2007) dat callbacks 1 à 2%-punt lager
liggen wanneer kleine bedrijven werden uitgelicht (minder dan 19 personen). Deze evidentie blijkt
niet op te gaan bij Bursell (2007) waar het de middelgrote bedrijven zijn die het minst discrimineren,
en waar nauwelijks verschil werd gevonden tussen klein en groot. Bedrijfsgrootte blijkt dus in eerste
27
instantie negatief gecorreleerd te zijn met de discriminatiegraad, alhoewel dit niet altijd opgaat en
ook landspecifiek kan zijn.
Het onderscheid tussen private en publieke organisaties is ook een interessante opsplitsing.
Aangezien publieke organisaties het verlengstuk van de overheid zijn en dus de eerste die
discriminatie zouden moeten aanvechten, zouden de callbacks voor beide groepen hier nauwelijks
mogen verschillen. Uit Wood et al. (2009) volgt klare taal: men vond een netto discriminatiegraad
van 34% bij private bedrijven, terwijl dit slechts 4% (en niet significant verschillend van 0) was bij de
publieke sector. Dit resultaat wordt natuurlijk gedetermineerd door de specifieke legale context.
3.5 Onderzoek naar discriminatie in België
Veldonderzoek naar etnische discriminatie inzake aanwervingkansen in de vorm van
correspondentietesten zijn in België tot op heden nog niet gepubliceerd. Onderzoek in andere vorm
en van andere fasen van het sollicitatieproces zijn echter zeker niet nieuw. Hieronder volgt een kort
overzicht.
In eerste instantie richten we ons tot de etnische minderheden zelf. In 2009 werd het EU-MIDIS
rapport van de Fundamental Rights Agency (FRA) gepubliceerd, die de resultaten van een enquête bij
23.000 minderheden weergaf (Bureau van de Europese Unie voor de Grondrechten (FRA), 2009). Er
werd gepeild naar hoe deze minderheden zelf discriminatie in hun land of regio- , racistische
misdrijven en het politieoptreden in de EU ervaren. Wat België betreft, zegt 18% van de
ondervraagden in het laatste jaar moeite te hebben gehad bij het zoeken naar werk omwille van hun
etniciteit.7 Wordt gekeken naar de afgelopen 5 jaar, dan loopt dit op tot 34%. België maakt hier geen
goeie beurt, aangezien alleen Italië het slechter doet.
Gezien het feit dat resultaten uit enquêtes niet altijd even betrouwbaar zijn (La Piere, 1934), werd
discriminatie ook op andere manieren gemeten. We vermelden eerst en vooral nog eens het
grootschalig onderzoek van het ILO, waar ook België deel van uitmaakte (Arrijn et al., 1998). Hierin
werd een onderscheid gemaakt naar drie fasen van het sollicitatieproces. De eerste fase bestaat uit
telefoongesprekken en het opsturen van een CV, en omvat dus voor een stuk de
correspondentietest. In de tweede fase gaat het om het sollicitatiegesprek zelf, een langer
telefoongesprek of een groepssessie. De derde fase is de aanwerving. Onderstaande tabel geeft de
resultaten van het onderzoek weer.
7 De ondervraagden in België waren Turken en Noord-Afrikanen in de regio Antwerpen en Brussel.
28
Netto cumulatieve
discriminatie ratio Vlaams Gewest Waals Gewest
Brussels
Hoofdstedelijk Gewest
Eerste fase 14.9% 21% 20%
Tweede fase 38.1% 25% 31.3%
Derde fase 39.2% 27% 34.1%
Kritieke ratio (5%
significantieniveau) 14% 13.8% 12.2%
Tabel 3.6. Netto cumulatieve discriminatie ratio in de drie Belgische gewesten. ILO (1998)
Noot: De term netto discriminatie ratio geeft, in percentages, weer wat het verschil is tussen het aantal
positieve callbacks die enkel de meerderheidsgroep ontving, verminderd met het aantal callbacks waar enkel
de etnische minderheid dit ontving. “Netto” wijst erop dat de percentages tot en met elke fase bij elkaar
worden opgeteld.
Hier wordt met netto cumulatieve discriminatie de opgetelde percentages bedoeld in de
opeenvolgende fases. In Vlaanderen werd in 14.9% van de gevallen gediscrimineerd in de eerste fase
(27/181). In de tweede fase was dit in 42 gevallen, wat via ((42+27)/181) in 38.1% resulteert. Om de
significantie na te gaan, wordt vergeleken met de kritieke ratio van 14% (dit weerspiegelt het 5%
significantieniveau). In elke fase van het onderzoek werd (significante) discriminatie vastgesteld.
Merken we nog op dat er in Vlaanderen minder discriminatie werd gemeten in de eerste fase van het
onderzoek dan in Wallonië en Brussel, maar meer in fase 2 en 3.
Een tweede, vaak geciteerd, onderzoek is deze van Van den Broeck (1999) waarin de gegevens van
de KISS-databank (Kandidaten, Informatie en Selectiesysteem) werden geanalyseerd. Deze databank
(eigendom van de VDAB) is een verzameling van CV’s die ingegeven worden door werkzoekenden.
Werkgevers kunnen in eerste instantie een filter instellen voor opleiding en ervaring, waarna ze een
namenlijst te zien krijgen van de personen die aan de criteria voldoen. Op basis van enkel en alleen
die naam wordt dan al dan niet verder geklikt. Onderstaande figuur toont dat het ‘klikgedrag’ van
werkgevers een duidelijk patroon vertoont met betrekking tot buitenlands klinkende namen.
29
Figuur 3.1. Aandeel bekeken CV’s op basis van naam en voornaam per etniciteit.
Bron: Nieuwsbrief Steunpunt WAV (1999, p. 158)
In totaal worden CV’s van Maghrebijns-Turkse personen duidelijk minder bekeken.8 Hieruit zien we
verder ook het onderscheid dat we eerder maakten over het opleidingsniveau van de sollicitant. Bij
hoogopgeleiden worden uniform meer namen aangeklikt en is ook het verschil tussen de etnische
groepen kleiner. Dit onderzoek zegt echter wel nog niets over het uiteindelijk uitnodigen tot een
gesprek of aanwervinggedrag.
In het kader van het Sociaal Pact voor de werkgelegenheid van de Brusselaars werd, ten derde, een
onderzoek naar etnische discriminatie op de arbeidsmarkt in het Brussels Hoofdstedelijk Gewest
uitgevoerd (Martens et al., 2005). Hun onderzoek bestaat uit een integratie van verschillende
methoden, waarin discriminatie telkens vanuit een ander perspectief wordt bekeken (bv. een
statistische analyse van de arbeidsmarktkansen van allochtonen, de mening van sociale partners
omtrent dit feit) . Hierin verwerkt zit een situatietest die werkt met echte werkzoekenden in plaats
van met acteurs. De onderzoekers volgden Turkse en Marokkaanse werkzoekenden die hetzelfde
sollicitatietraject aflegden als hun Belgische tegenhanger, waarna uitspraak kon worden gedaan over
8 Met de term ‘Maghreb’ worden personen afkomstig uit Marokko, Algerije, Tunesië, Mauritanië en Libië
bedoeld.
30
discriminatie of ongelijke behandeling. In 27% van de gevallen was er sprake van ongelijke
behandeling (vermoeden of daadwerkelijk). Wanneer enkel de gematchte sollicitaties in rekening
worden genomen (sollicitaties waar voor dezelfde job werd gesolliciteerd) liep dit zelfs op tot 45%.9
3.6 Conclusie
Uit dit literatuuroverzicht blijkt een groot aantal correspondentietesten te zijn uitgevoerd in
verschillende landen. Uniform wordt daarbij een bepaalde graad van discriminatie gevonden
tegenover etnische minderheden. De mate hiervan wijzigt echter sterk wanneer we een opdeling
maken naar beroepscategorie. Beroepen waar hoogopgeleiden of gekwalificeerde mensen worden
gevraagd, vertonen een lagere graad van discriminatie. De oorzaak hiervan kan liggen bij het
beschreven effect van Becker (1971), dat sterke concurrentie (voor hoogopgeleiden) discriminerende
bedrijven uit de markt zou drijven. Verder bleken dubbelzinnige resultaten over het geslacht en
etniciteit van de werkgever en de woonplaats van de sollicitant. We verwachten ook een negatief
verband tussen de grootte van bedrijven en de mate van discriminatie. Onderzoek in België, ten
slotte, toont aan dat discriminatie jegens etnische minderheden subjectief wordt ervaren door
allochtonen. Objectieve studies naar discriminerende praktijken (Martens et al. 2005; Van den
Broeck, 1999; Arrijn et al., 1998) wijzen op een negatieve (en significante) invloed van een etnische
minderheid op de aanwervingbeslissing. Vooraleer we de resultaten van ons onderzoek rapporteren,
beschrijven we het onderzoeksdesign van onze studie.
9 In totaal waren er 38 respondenten van buitenlandse origine die meewerkten aan het onderzoek. Van deze
waren er 24 die gematcht konden worden aan een autochtone respondent.
31
Hoofdstuk 4 - Onderzoeksdesign
In dit hoofdstuk wordt het volledig design van ons veldexperiment uit de doeken gedaan. De basis
hiervoor ligt in de literatuur, maar vele specifieke aanpassingen werden gemaakt in het kader van dit
experiment. De hieronder gevolgde structuur kan ook schematisch worden voorgesteld, en werd als
bijlage toegevoegd (Bijlage 4). Het uiteindelijke doel van het design was het construeren van twee
types CV die afwisselend gekoppeld werden aan een Vlaamse en Turkse naam, die slechts verschillen
in details om geen argwaan te wekken en die voldoende matchen met de vacature om de kans op
callback zo hoog mogelijk te maken. We geven een inzicht in hoe we tot de onderzoekspopulatie zijn
gekomen, alsook de specifieke kenmerken van het CV en sollicitatiebrief. Daarnaast worden ook de
praktische implementeringen inzake verzending en callback van uitleg voorzien. De uiteindelijk
bekomen CV’s en sollicitatiebrieven zijn te vinden in bijlage 1.
4.1 Onderzoekspopulatie
De focus van ons onderzoek ligt op pas afgestudeerde studenten die voor het eerst op permanente
basis het werkveld willen betreden. De ervaring die ze hebben opgedaan tijdens hun studie beperkt
zich dan ook tot stages en studentenjobs. Hiermee vermijden we tevens ook de moeilijkheden die
ontstaan wanneer een identieke jobcarrière zou moeten worden uitgetekend. Gezien deze
omschrijving nog steeds heel erg ruim is, hanteren wij een drieledige focus.
Ten eerste werd gekozen om fictieve sollicitanten afkomstig uit economische richtingen te
construeren. Ten tweede focussen we ons op afgestudeerden uit een hogeschool. De reden hiervoor
is dat het merendeel van de universitaire studenten hun (eerste) job niet zoekt via het zoekkanaal
van de VDAB. Ook uit persoonlijk contact met afgestudeerde masters blijkt dat dit kanaal zelden tot
nooit werd gebruikt of aangemoedigd. Hierbij trachtten we ook de “witte raven” te vermijden door
een richting te kiezen die door voldoende allochtonen gevolgd wordt.10 Ten slotte werd binnen de
groep van economische richtingen aan een hogeschool gekozen voor de professionele bachelor
‘Bedrijfsmanagement’, waar de student na 3 jaar opleiding verwacht wordt direct het werkveld te
kunnen instappen.
10
Een “witte raaf” is een persoon van buitenlandse origine die men beter inschat dan anderen omdat hij/zij academisch goed presteert in een context waar weinig allochtonen zich bevinden.
32
4.2 Sollicitatie
4.2.1 Discriminatiegrond
Op basis van enkel en alleen het naameffect trachten we de etniciteit van de sollicitant duidelijk te
maken (Bertrand & Mullainathan, 2004). Onze bedoeling is fictieve sollicitanten te creëren die de
Belgische nationaliteit dragen, maar een distinctieve buitenlandse naam hebben. Onderstaande tabel
toont de 10 grootste etnische minderheidsgroepen in Gent met de Belgische nationaliteit.
OUDE NATIONALITEIT Etnisch-Culturele Minderheden met Belgische nationaliteit
2008 2009 2010 % van Totaal in 2010
Turkije 9266 10067 10255 52,33
Marokko 1886 2048 2110 10,77
Vluchteling 774 803 857 4,37
Tunesië 678 733 745 3,80
Algerije 408 472 484 2,47
Ghana 368 405 474 2,42
Joegoslavië 270 315 378 1,93
Bulgarije 198 230 275 1,40
Congo 186 208 213 1,09
Bosnië-Herzegovina 215 215 213 1,09
Tabel 4.1. Oude nationaliteit van de etnisch-culturele minderheden die de Belgische nationaliteit verworven
hebben, de 10 grootste groepen.
Bron: Beleidsplan Gent etnisch-culturele diversiteit 2012-2014
Noot: het origineel document bevat de 30 grootste groepen, waardoor de kolom rechts niet tot 100%
sommeert.
De Turkse bevolkingsgroep is het sterkst vertegenwoordigd in Gent (>50%), waardoor deze etniciteit
werd gekozen als tegenhanger van de Vlaamse. Buiten een verschillende etniciteit zijn de personen
volledig identiek, met inbegrip van de taal die ze spreken (er wordt geen notie gemaakt dat de
persoon de Turkse taal machtig zou zijn). We wijzen er al op dat de specifieke inhoud van de CV’s
natuurlijk op details (en niet fundamenteel) zal verschillen van elkaar.
Zowel voor de Turk als voor de Vlaming gebeurde de selectie van de namen op basis van
frequentielijsten (naar de methode van Bertrand & Mullainathan (2004)). Voor de Vlaamse persoon
33
viel de keuze op Thomas Mertens, de Turkse persoon heet Emre Sahin.11 Het mannelijke geslacht van
deze personen werd duidelijk op het CV genoteerd, om verwarring te voorkomen.
Aangezien we enkel de naam laten variëren over de CV’s heen, moeten er slechts 2 verschillende
CV’s worden opgesteld. Merk op dat de twee types CV (type A en type B) afwisselend aan de Turkse
en Vlaamse naam gekoppeld worden, en niet vast bij een enkele naam horen.12 Verder onderscheid,
zoals o.a. ervaring, geslacht of burgerlijke staat, wordt niet gemaakt. Enerzijds is dit een sterke
simplificatie van het onderzoek. Anderzijds is het nuttig om op het laagste niveau te starten en in
verder onderzoek additionele elementen te laten variëren. Daarnaast zou, gezien de beperkte
steekproef, weinig kunnen afgeleid worden uit verdere variatie.
4.2.2 Structuur en lay-out
Bij hoogopgeleiden zijn de CV’s en sollicitatiebrieven vaak heel erg professioneel en gestructureerd.
(bron: gesprek Stefan Housen, medewerker HR FOD Economie) Sommige templates die gebruikt
kunnen worden via Microsoft Word zijn in dit kader zeker toepasbaar. Één van beide CV’s is dan ook
met dergelijke template opgesteld. De andere is gebaseerd op het CV van deze human resource-
medewerker zelf. Bij het testen voor discriminatie wordt CV-type (A of B) opgenomen als verklarende
variabele om een mogelijke invloed van de verschillen in lay-out of structuur te kunnen nagaan.
De sollicitatiebrieven (zie bijlage 1) werden, na advies van de onderzoekers van het HIVA, qua
inhoud zo algemeen mogelijk gehouden. Er werd niet diep ingegaan op specifieke jobvereisten, dit
vooral om efficiëntie- en tijdsredenen. De drie grote onderdelen van deze motivatiebrief waren (i)
waar de vacature werd gevonden en vanwaar de interesse voor de job komt (ii) de relevante ervaring
en redenen wat van de persoon een goede kandidaat maakt en (iii) de bereidheid om verder in een
persoonlijk gesprek te overtuigen van de kwaliteiten.
4.2.3 Specifieke kenmerken
Naast de naam van de personen maakten we een keuze over de (praktische) inhoud van het CV. Het
doel was een CV te construeren dat zo goed mogelijk bij de vacatures paste.
De huidige woonplaats, voor beide sollicitanten, is Gent. De straatnamen zijn bestaande straten,
waarbij een onbestaand huisnummer werd geplaatst. De kans dat callbacks schriftelijk zouden
verlopen is namelijk heel erg klein (Bertrand & Mullainathan, 2004) en dus ook verwaarloosbaar voor
ons onderzoek.
11
Meer informatie over deze frequentielijsten en het selecteren van de namen , is te vinden in bijlage x. 12
De sollicitaties worden telkens in paar verstuurd. Zie hiervoor verder bij ‘Verzendingsprocedure’.
34
Beide sollicitanten kregen een uniek telefoonnummer en e-mailadres. De telefoon werd tijdens het
veldexperiment aangezet, maar er werd nooit opgenomen. De inhoud van de voicemails beperkte
zich tot het vermelden van de naam. Deze namen werden door verschillende personen ingesproken
in het Algemeen Nederlands. E-mailadressen waren beide van het ‘hotmail.com’-formaat.
De geboortedata vielen beiden in het jaar 1990. Omwille van de centrale ligging in Vlaanderen werd
Gent als thuis- en geboortestad gekozen. De nationaliteit is de Belgische en er wordt, zoals eerder
werd aangegeven, uitdrukkelijk vermeld dat de sollicitant een man is.
Betreffende de opleiding, werd gekozen voor een ononderbroken schooltraject. Beide personen
voltooiden hun humaniora in 6 jaar in ofwel het Don Boscocollege in Zwijnaarde of het Koninklijk
Atheneum Voskenslaan. De keuze viel op dit duo aangezien beide zeer goede scholen zijn met een
vergelijkbare reputatie. De gekozen richting is ‘Economie-Wiskunde’. Hierna volgden beiden de 3-
jarige professionele bachelor ‘Bedrijfsmanagement’ aan de Hogeschool Gent, waar 7
afstudeerrichtingen mogelijk waren: Accountancy-fiscaliteit, financie- en verzekeringswezen, KMO-
management, logistiek management, marketing, rechtspraktijk of milieumanagement. In ons
onderzoek kwamen de richtingen milieumanagement en KMO-management nauwelijks naar voor in
de gevraagde vacatures, waardoor deze twee niet werden gebruikt.
Zoals reeds vermeld is de opgedane werkervaring miniem. Het enige wat de sollicitanten de
werkgever kunnen voorleggen is een stage die ze in het kader van hun opleiding hebben gelopen en
een aantal (relevante) studentenjobs. De gekozen stageplaatsen zijn AB Inbev en Philips. Gezien de
grootte van deze bedrijven en het feit dat ze courant stageplaatsen aanbieden voor
hogeschoolstudenten, zijn dit twee geschikte bedrijven om te vermelden op het CV. De vakantiejobs
gaven telkens blijk van sociaal engagement en teamwork, via een job als speelpleinmonitor of lid van
een promoteam.
De standaard talenkennis bestaat uit drie talen. Het Nederlands werd als moedertaal aangegeven.13
Daarnaast spreekt de sollicitant vloeiend Engels en Frans. Als er in de vacature additionele
taalvereisten waren, werden deze aan beide CV’s toegevoegd. De idee hierachter is dat we van de
sollicitant een uitstekende kandidaat willen maken voor de job, om zodoende de kans op callback te
maximaliseren.
De informatica- en computerkennis werd op dezelfde manier als de talen gestandaardiseerd. De
kennis van Microsoft Office (Word, Excel, Powerpoint) is uitstekend en ook werken met internet en
13
Nogmaals de opmerking dat nooit vermelding werd gemaakt dat de sollicitant Turks zou spreken.
35
e-mail vormt geen enkel probleem. Ook hier werden extra vereisten (o.a. kennis van
boekhoudprogramma’s) op consistente wijze in de CV’s geïmplementeerd indien dit werd vereist.
De nevenactiviteiten zijn tweeledig en duiden nogmaals de competentie aan om in groep te werken
en sociaal geëngageerd te zijn. Ten eerste waren de personen betrokken in een sportclub in
competitieverband (voetbal en basketbal). Daarnaast was de ene persoon lid van het praesidium van
een studentenclub, de andere een leider in de jeugdbeweging.
Als laatste werd gewag gemaakt van het feit dat beide personen een rijbewijs B hebben en dat ze erg
flexibel zijn qua mobiliteit, dit om ook te kunnen solliciteren voor jobs buiten Gent.
4.3 Vacatures
4.3.1 Populatie van vacatures
De populatie van vacatures waarvoor we hebben gesolliciteerd is, in principe, in drie op te delen naar
de plaatser van de vacature. Ten eerste zijn er, vanzelfsprekend, de bedrijven. Er werd hierbij geen
onderscheid gemaakt naar de grootte van het bedrijf. De ligging werd ook niet als factor in rekening
gebracht wat Vlaanderen en Brussel betreft.14 Alle bedrijven op dat grondgebied werden in de
sample opgenomen. Daarnaast werden ook zelfstandigen of personen die een vrij beroep uitoefenen
gecontacteerd, die op dezelfde manier als de bedrijven hun vacature via de VDAB online hebben
geplaatst. Ten slotte werden ook interim-kantoren, die een vacature online plaatsten voor een
specifieke job, in de sample opgenomen. De reden hiervoor is dat ook zij een belangrijke brug
vormen tussen werkgever en werknemer. Er werd voor elke sollicitatie nauwgezet bijgehouden
welke werkgever werd gecontacteerd, zodat niet de fout werd gemaakt tweemaal hetzelfde bedrijf
aan te schrijven.
4.3.2 Medium
Het gebruikte medium om de werkgever te contacteren werd uitsluitend beperkt tot e-mail. De
vacatures werden geselecteerd uit het online zoekkanaal van de VDAB.
4.3.3 Vestiging
14
De ligging werd wel genoteerd met het oog op latere statistische analyse.
36
De plaats van tewerkstelling mocht vrij variëren op het Vlaamse grondgebied. Er werden geen
restricties opgelegd qua afstand. De reden hiervoor is dat het aantal vacatures te klein zou zijn indien
we ons zouden beperken tot Oost-Vlaanderen of Gent. We gaan er ook van uit dat mobiliteit bij
hooggeschoolde jobs minder een probleem is dan bij laaggeschoolden (bron: vergadering HIVA, 19
oktober 2011)
4.3.4 Andere kenmerken
Op elke vacature staat de datum van bekendmaking of online-plaatsing van het bericht. We kozen
ervoor om zowel heel recent geplaatste berichten (minder dan 2 dagen) als iets langer lopende (rond
de 10 dagen) op te nemen en deze duurtijd nauwgezet bij te houden. Gepaste vacatures die langer
dan 10 dagen openstonden werden niet aangeschreven. De hoofdreden hiervoor is dat veel
ingegeven vacatures niet weggehaald worden door de werkgever als de positie is ingenomen,
waardoor we misschien aan het solliciteren zijn voor plaatsen die al bezet zijn (bron: vergadering
HIVA, 19 oktober 2011). Hierdoor missen we enerzijds misschien wel een belangrijke pool vacatures,
gezien het feit dat knelpuntberoepen, bijvoorbeeld, doorgaans een langere tijd in beslag nemen om
geschikte kandidaten te vinden. Er is echter geen manier om het voorgaande probleem makkelijk te
omzeilen, waardoor we het risico niet nemen om deze in de sample op te nemen.
Zoals gezegd wordt de ervaring beperkt tot enkel de stages en studentenjobs. Vacatures die minstens
x aantal jaar ervaring vragen, worden uit de selectie geweerd. De bedrijven die aangeven dat
ervaring geen must is, maar wel een pluspunt, werden wel gecontacteerd, zonder dat er gesleuteld
werd aan het ervaringsprofiel. We hebben een realistisch CV van een persoon opgesteld dat de kans
op callback zo hoog mogelijk houdt en in ons onderzoek trachten we te kijken hoe dergelijk persoon
een kans maakt op de arbeidsmarkt.
Sommige vacatures staan ook open voor verschillende types van diploma. In de gevallen waar ook
sollicitanten werden aanvaard die een lager diploma hebben behaald, werd ook gesolliciteerd. Dit
omwille van dezelfde reden als beschreven in de paragraaf hierboven. Hoeveel kans maakt onze
(perfecte) kandidaat op een jobaanbieding?
Als laatste werden ook vacatures geweerd die meer informatie vereisten dan enkel een CV en
motivatiebrief. Het gaat hier over de vraag om pasfoto’s of afschriften van diploma’s bij het CV te
voegen.
37
4.4 Verzending
4.4.1 Steekproefgrootte
A priori konden wij geen schatting maken hoeveel callback we uiteindelijk zouden ontvangen. Het
onderzoek van het HIVA resulteerde in een respons op 20% van de vacatures (bron: vergadering
HIVA, 19 oktober 2011). Andere studies (Drydakis & Vlassis, 2007; Kaas & Manger, 2012) wijzen op
50% of meer. We probeerden het aantal uitgestuurde sollicitaties dan ook zo groot mogelijk te
maken. Uiteindelijk bevat dit onderzoek 181 paren sollicitaties (362 individuele).
4.4.2 Match vacature-sollicitant
Vertrekkende vanuit de categorie ‘Professionele bachelor – Bedrijfsmanagement’ werden vacatures
gezocht die zo nauw mogelijk aansloten op het CV, rekening houdend met de restricties die
hierboven werden beschreven (ervaring, additionele bewijsstukken). Er werd ook gekozen om de
kandidaat niet over te kwalificeren. Hiermee wordt bedoeld dat het CV niet kwalitatief te sterk wordt
opgesteld. We mikken op het construeren van een kandidaat die (quasi) perfect voldoet aan de
vereisten, maar ook niet meer dan dat. Verder worden beide kandidaturen ook telkens naar dezelfde
vacature uitgezonden.
4.4.3 Medium
Alle sollicitaties worden via e-mail verstuurd naar de selectieverantwoordelijke. In de mail zelf maakt
de sollicitant duidelijk dat hij kandidaat is voor de betrokken functie en verwijst hij naar zijn CV en
motivatiebrief, die in bijlage werden toegevoegd. De sollicitatie van de tweede persoon wordt één
dag later gestuurd, om detectie niet in de hand te werken. Voor deze tweede sollicitatie wordt
vanzelfsprekend het andere type van CV en sollicitatiebrief gebruikt. Deze documenten werden ook
gescrubd via het programma DocScrubber. Hiermee worden alle persoonlijke gegevens van een
Word-document, zoals de auteur en laatste wijzigingen, verwijderd uit de eigenschappen. Op die
manier wordt vermeden dat op beide documenten dezelfde auteurgegevens zouden voorkomen en
dit argwaan zou wekken.
4.4.4 Verzendingsprocedure
Om het experiment vlot te laten verlopen, werd een specifieke procedure uitgedacht om de
sollicitaties te versturen. Aangezien er twee verschillende namen zijn (Mertens en Sahin) en twee
38
types CV (A en B), zijn er in totaal 4 soorten sollicitaties (Type A + Vlaams, Type B + Vlaams, Type A +
Turks, Type B + Turks). Onderstaand schema geeft weer hoe er geroteerd werd in de sollicitaties.
Figuur 4.1. Schema verzendingsprocedure – eigen bewerking.
Noot: onder elk nummer werd telkens een ander bedrijf gecontacteerd. Per vacature werd één paar
sollicitaties doorgestuurd, met een marge van ca. 24 uur ertussen. De eerste dag werden, bijvoorbeeld,
sollicitatie 1.1 en 2.1 uitgestuurd naar twee verschillende bedrijven. 24u later werden dan 1.2 en 2.2 naar deze
zelfde gestuurd.
Per vacature werd één paar sollicitaties doorgestuurd, met een tussentijdsmarge van ca. 24 uur. Zo
werden bijvoorbeeld op dag 1 vier sollicitaties verstuurd (1.1, 2.1, 3.1 en 4.1) naar vier verschillende
bedrijven/vacatures. De tweede dag worden de tegenhangers hiervan (1.2 tot 4.2) naar diezelfde
vacatures gestuurd.
4.5 Callback
4.5.1 Soorten callback en registratie
De bedrijven reageerden erg verschillend op de sollicitanten. De manier waarop dit gebeurde, werd
nauwgezet bijgehouden, dit zowel voor positieve als negatieve callbacks. In de studie van Kaas &
Manger (2012) wordt geargumenteerd dat wanneer de callback blijk geeft van interesse in de
kandidaat dit als positieve callback moet geregistreerd worden. Wij trachten echter genuanceerder
te werk te gaan en maken een onderscheid naar de inhoud van deze berichten, gaande van een
specifieke uitnodiging tot een gesprek tot het vragen van meer informatie of de vraag tot
39
terugbellen. In het empirisch luik zal worden aangegeven hoe een onderscheid werd gemaakt in het
bepalen van een positieve callback.
Bij het ontvangen van een callback werden, naast de datum en inhoud van de callback, een aantal
zaken consistent genoteerd: de datum van de vacature en de laatste wijziging, het aantal jobs dat per
vacature werd gevraagd, de naam en plaats van het bedrijf, het gevraagde
diploma/afstudeerrichting, welk type CV (A of B) werd opgestuurd, het medium waarmee contact
werd opgenomen en de naam en geslacht van de contactpersoon.15
4.5.2 Medium
Bedrijven konden de sollicitanten bereiken op drie manieren: e-mail, GSM of postadres. Er werd
verwacht dat het gebruik van e-mail en GSM veel groter zou zijn dan het gebruik van een postadres,
overeenkomstig met de literatuur (Bertrand & Mullainathan, 2004). Indien via mail werd gereageerd
werd zo snel mogelijk een mail teruggestuurd met de vermelding dat een andere opportuniteit zich
had voorgedaan, of dat de sollicitatie weer werd ingetrokken wegens onvoorziene omstandigheden.
De inhoud van deze mails werd opgeslagen en is beschikbaar op aanvraag. Indien het bedrijf de
sollicitant contacteerde via GSM werd niet opgenomen, maar werd een voicemail afgewacht. Deze
ingesproken voicemail werd als callback gebruikt. De precieze inhoud hiervan werd niet
neergeschreven, maar de kernboodschap (bv. uitnodiging tot gesprek op al dan niet specifieke data,
vraag tot terugbellen, vraag voor meer informatie) werd geregistreerd. Via mail werd de werkgever
dan op de hoogte gesteld dat de kandidatuur werd ingetrokken (met dezelfde redenen als hierboven
beschreven).
Bij het krijgen van een negatieve callback of wanneer in lange tijd niet werd gereageerd, werd de
communicatie afgesloten zonder nog verder contact op te nemen. De lengte van deze wachtperiode
wordt in het volgende punt besproken.
4.5.3 Wachttijd
Er werd gekozen om de bedrijven 40 dagen de tijd te laten om te reageren op de sollicitatie. Deze
tijdspanne werd gekozen enerzijds met de redenering dat het een tijd duurt eer sommige bedrijven
hun beslissing nemen. Anderzijds blijkt uit Kaas & Manger (2012) dat het aantal bedrijven dat
reageert sterk afneemt de eerste 20 dagen en vanaf 30 dagen heel erg klein wordt. Toch zijn er een
aantal callbacks die buiten deze tijdspanne vielen. Deze werden geregistreerd als zijnde ‘geen reactie
binnen de 40 dagen’.
15
Naam en geslacht van de persoon die uiteindelijk contact opnam werd niet geregistreerd.
40
Dit onderzoeksdesign stelt ons in staat om twee types sollicitanten te creëren die quasi identiek zijn,
op details na. Op die manier maken we de kans op callback zo hoog mogelijk, en houden we het
detectiegevaar minimaal. Als laatste punt, voor we de resultaten rapporteren, nemen we de ethische
kant van correspondentietesten onder de loep. Gegeven dat dit design secuur is opgesteld en de
werkgever dit dus als een echte sollicitatie zal bekijken, is het dan wel ethisch om deze vorm van
misleiding toe te staan?
41
Hoofdstuk 5 - Ethische overwegingen
In het kader van deze Masterproef is het ook van belang de ethische kant van correspondentietesten
in beschouwing te nemen. De ILO-studies, waarnaar in de literatuurstudie werden verwezen,
bevatten initieel ook een onderzoek in Zweden. De resultaten hiervan mochten echter niet
gepubliceerd worden. De Social Research Council vond de gebruikte techniek namelijk ‘onethisch’
(Riach & Rich, 2004). McGinnity et al. (2009) ziet hierin twee problemen. Ten eerste zijn de
onderwerpen van de studie (de werkgevers) niet op de hoogte van het experiment en is er dus geen
sprake van informed consent.16 Dit wordt weerlegd door de methodiek van het onderzoek op zich,
aangezien het informeren van de werkgevers het concept van de correspondentietest volledig
ondermijnt. Daarnaast worden de werkgevers ook misleid, aangezien ze verkeerdelijk denken dat er
kandidaten zijn voor de functie die ze proberen ingevuld te krijgen. Wat zijn de argumenten die deze
misleiding rechtvaardigen?
Riach & Rich (2004) voeren aan dat bij het meeste veldonderzoek (i) de onderzoekers expliciet
meegeven dat de informatie vertrouwelijk behandeld zal worden en (ii) indien een callback is
geregistreerd, de betrokken partij direct op de hoogte wordt gebracht dat de (fictieve) sollicitant niet
meer beschikbaar is voor de job. Op die manier wordt de kost voor de werkgever geminimaliseerd.
Dit is ook de gevolgde werkwijze in ons onderzoek. Na de callback werd beleefd gereageerd dat een
andere opportuniteit zich had voorgedaan, of dat de persoon in kwestie om persoonlijke redenen en
onvoorziene omstandigheden de kandidatuur moest stopzetten. Verder wordt er ook nergens actie
ondernomen tegenover bedrijven waar een ongelijke behandeling zou worden vastgesteld
(McGinnity et al., 2009).
Economische veldexperimenten zijn volgens Riach & Rich (2004) ook anders dan experimenten in de
sociologie of psychologie. Bij deze laatste twee gaat men proefpersonen gaan misleiden, of gaat men
een groep mensen bestuderen in hun eigen omgeving. Belangrijk is dat deze personen/groep zelf
niemand misleiden, wat bij de subjects in veldexperimenten op de arbeidsmarkt of in de
vastgoedsector niet kan gezegd worden. Er zijn talloze voorbeelden te vinden (o.a. McIntosh &
Smith, 1974) waarin aangetoond kan worden dat werkgevers sollicitanten misleiden door hun
sollicitatie af te wijzen op basis van ongegronde redenen (discriminatie). De subjects in ons
veldexperiment (de werkgevers) is dus geen groep die kwetsbaar is voor misleidingen, aangezien ze
in hun eigen omgeving blijven opereren en, meer nog, omdat misleiding in deze context courant
voorkomt aan werkgeverszijde. 16
Informed consent is een veelgebruikt begrip in de geneeskunde, wat betekent dat een patiënt volledig op de hoogte moet zijn van de behandeling die zal worden uitgevoerd. Hij moet hierin zijn toestemming geven.
42
In McGinnity et al. (2009) wordt gesteld dat discriminatie een groot sociaal nadeel is voor het
individu en voor de maatschappij. De beperkte kost van het misleiden moet dan ook in het licht van
het groter doel worden gezien: het streven naar een gelijke behandeling van bevolkingsgroepen. Het
kwaad dat de werkgever wordt aangedaan, is miniem ten opzichte van dit laatste. Het blijkt ook dat
deze techniek (i.e. correspondentietesten) de beste is om zo accuraat mogelijk discriminatie in kaart
te brengen. Zoals in de inleiding al werd gesteld, is er heel wat kritiek op enquêtes of op de techniek
van de Oaxaca-decompositie (Gunderson, 1989). De misleiding van de werkgevers is dan ook een
kleine opoffering om directe evidentie omtrent discriminatie te kunnen aantonen.
Als conclusie stellen we dat het misleiden van de werkgever gerechtvaardigd kan zijn omwille van het
feit dat misleiding in deze context gangbaar is (door de werkgever zelf) en dat de subjects in hun
vertrouwde omgeving blijven functioneren. Ten tweede wordt er meer kwaad gedaan door het
discrimineren op zich, mocht dit bestaan, dan door deze (beperkte) misleiding. Ten derde is dit, tot
nog toe, een van de beste methodes om etnische discriminatie op de arbeidsmarkt te meten. Ten
slotte wordt de last op de schouders van de werkgevers geminimaliseerd door uitnodigingen voor
sollicitatiegesprekken snel en beleefd te weigeren en wordt de informatie ten allen tijde
vertrouwelijk behandeld.
43
Hoofdstuk 6 - Empirie
Nu de opzet van deze masterproef breed omkaderd is in de recente literatuur, de theoretische
verwachtingen m.b.t. de resultaten en het design van dit onderzoek, kunnen de resultaten worden
weergegeven. We geven een duidelijk beeld van onze dataset door deze eerst descriptief weer te
geven. Daarna gaan we op basis van bovenvermelde referentiemaatstaven (callback ratio en netto
discriminatiegraad) discriminatie gaan meten. We vullen deze analyse ook aan met een uitgebreide
bespreking van regressieanalyses, om in meer detail de invloed van bepaalde variabelen (o.a.
afstudeerrichting en provincie) na te gaan. Bespreking van deze resultaten gebeurt hier reeds kort.
Een discussie en totaalbeeld van deze drie methoden wordt in volgend hoofdstuk gegeven.
6.1 Descriptieve resultaten
Vooraleer we de resultaten rapporteren, beschrijven we de dataset. Onderstaande tabel geeft o.a.
weer hoeveel sollicitaties werden uitgestuurd in elk van de afstudeerrichtingen, het aantal vacatures
uit elke provincie en het medium waarmee beide sollicitanten werden gecontacteerd.
Totaal aantal uitgestuurde sollicitaties 362
Gevraagde afstudeerrichting vacature
A. Knelpuntberoepen
- Accountancy-fiscaliteit 160 (44%)
- Logistiek management 44 (12%)
B. Niet-knelpuntberoepen
- Financie- en verzekeringswezen 62 (17%)
- Marketing 54 (15%)
- Rechtspraktijk 42 (12%)
Plaats van tewerkstelling
- West-Vlaanderen 70 (19%)
- Oost-Vlaanderen 62 (17%)
- Vlaams-Brabant 76 (21%)
- Antwerpen 124 (34%)
- Limburg 30 (8%)
Periode waarin werd gesolliciteerd
- Oktober/November* 148 (41%)
44
- December 92 (25%)
- Februari 50 (14%)
- Maart 72 (20%)
Geslacht selectieverantwoordelijke
- Man 178 (49%)
- Vrouw 184 (51%)
Gebruikt medium callback Sahin
- Gsm 22 (12%)
- Mail 87 (48%)
- Beide media 6 (3%)
- Niet gecontacteerd 66 (36%)
Gebruikt medium callback Mertens
- Gsm 30 (17%)
- Mail 82 (45%)
- Beide media 7 (3%)
- Niet gecontacteerd 62 (34%)
Tabel 6.1. Descriptieve resultaten eigen onderzoek.
* Oktober/november werden samengenomen omdat de uitzendperiode eind oktober (27 oktober 2011) van
start ging. Noot: tussen haakjes staan de procentuele aandelen.
In totaal zijn 362 individuele sollicitaties uitgestuurd. Zoals in het onderzoeksdesign staat vermeld,
werd de helft hiervan verstuurd onder een Vlaamse naam, de andere onder Turkse naam, maar
telkens in paar naar dezelfde vacature. De tabel geeft aan dat het merendeel hiervan uitgestuurd
werd naar vacatures waar mensen gezocht werden uit de afstudeerrichting accountancy-fiscaliteit.
Gezien het feit dat accountants of boekhouders door de VDAB als kwalitatief knelpuntberoep
geclassificeerd worden (VDAB, 2010), is het niet onlogisch dat hiervoor veel vacatures zijn. 17 Verder
worden in deze lijst ook de beroepen die uit de afstudeerrichting ‘logistiek management’ stromen
(o.a. douanedeclarant en uitvoerend expeditiebediende) als (kwalitatief) knelpuntberoep gezien. We
maken hier een relatief ruw onderscheid tussen al dan niet knelpuntberoepen. Afgestudeerden
accountancy-fiscaliteit komen immers niet allemaal terecht in een boekhoudkundige functie. Om dus
perfect de opsplitsing te kunnen maken zou de functietitel van elke vacature apart moeten worden
geregistreerd en nagegaan worden of dit een (kwalitatief of kwantitatief) knelpuntberoep is. Dit
17
Kwalitatief knelpuntberoep betekent dat de kandidaten niet over de gevraagde bekwaamheden beschikken. Kwantitatief slaat op het beperkt aantal mensen die zich in een bepaalde functie aanbiedt.
45
werd in deze Masterproef niet gedaan, waardoor de resultaten die we uit deze opsplitsing bekomen
slechts een eerste indicatie zijn.
Daarnaast merken we op dat de meeste vacatures uit Antwerpen kwamen, terwijl de andere
provincies een min of meer gelijk aantal vertegenwoordigden. Dit is voornamelijk omdat heel wat
sollicitaties uit logistiek management betrekking hebben op jobs in de haven van Antwerpen.
Er werden in de periode oktober-november de meeste sollicitaties uitgezonden. Deze twee maanden
werden samen genomen, daar onze experimentele periode bijna op het einde van oktober startte
(27 oktober 2011). Zoals hierboven al aangegeven liep de eerste uitzendperiode tot 31 december
2011. De tweede uitzendperiode liep van 24 februari tot 17 maart 2012.
Het geslacht van de selectieverantwoordelijken werd genoteerd om na te kunnen gaan of dit een
invloed had op de discriminatiegraad al dan niet. In onze dataset is de verdeling tussen mannen en
vrouwen vrijwel gelijk. We merken hierbij nogmaals op dat deze persoon niet per se dezelfde hoeft
te zijn als de persoon die uiteindelijk contact opnam. Het geslacht van deze laatste werd niet
genoteerd.
Als laatste werd ook meegegeven via welk medium de verschillende kandidaten werden
gecontacteerd. E-mail blijft hieromtrent het belangrijkste instrument. Dit volgt natuurlijk ook uit het
feit dat de sollicitaties zelf via mail werden verstuurd. Wel zien we dat de Vlaamse persoon vaker via
een telefoontje werd gecontacteerd en de Turkse meer via e-mail. Deze verschillen zijn echter niet
erg groot. We geven ook mee dat de callbacks via GSM nooit negatieve callbacks waren. Via mail
stelden we zowel positieve als negatieve reacties vast
6.2 Berekeningsmethoden
In dit stuk volgt een meer toegepaste analyse via de methoden die de literatuur ons aanreikt,
aangevuld met eigen inbreng. Een precieze te volgen methodiek is niet rechtstreeks beschikbaar.
Sommige studies geven enkel hun resultaten weer op basis van callback ratio’s. Andere grijpen naar
regressies of berekenen een netto discriminatiegraad. De definitie en interpretatie van deze
maatstaven kwam al aan bod bij de literatuurstudie. We herhalen deze hier en geven de precieze
berekeningswijze weer.
In het kader van deze Masterproef vonden we het belangrijk om een aantal maatstaven aan te reiken
die internationale vergelijkbaarheid mogelijk maken, maar die ook economisch interpreteerbaar zijn.
46
We proberen dan ook om op verschillende manieren conclusies te trekken uit onze dataset. De drie
bovenstaande werkwijzen (callback ratio, regressie en netto discriminatiegraad) zijn kwalitatief
bruikbaar en komen ook frequent terug in de literatuur. In wat volgt, gaan we dieper in op elk van
deze maatstaven.
6.2.1 Callback ratio
Het gebruik en berekening van de callback ratio is een vrijwel standaardprocedure geworden in de
literatuur van correspondentietesten onder impuls van Bertrand & Mullainathan (2004). Intuïtief
geeft deze ratio weer hoeveel keer meer (of minder) een persoon met buitenlands klinkende naam
(gemiddeld) moet solliciteren om kans te maken op een sollicitatiegesprek. Een ratio van 2,5
bijvoorbeeld wil zeggen dat een allochtoon gemiddeld 25 bedrijven moet contacteren om kans te
maken op een sollicitatiegesprek, terwijl de autochtoon dit slechts 10 maal moet doen. Hoe hoger de
ratio, hoe meer discriminatie men aantreft in een bepaald beroep/sector.
De berekening van deze callback ratio gebeurt in twee stappen. Ten eerste wordt voor elke persoon
afzonderlijk de callback (rate) berekend. Deze geeft weer hoeveel positieve reacties een bepaalde
persoon kreeg op het totaal aantal uitgestuurde sollicitaties onder zijn naam.
Hoe we een positieve reactie gaan classificeren is een belangrijke kwestie. Aangezien bedrijven op
heel uiteenlopende manier de sollicitant contacteerden, kon moeilijk een onderscheid worden
gemaakt tussen ofwel positief, ofwel negatief. Daarom kozen we ervoor om de kwalitatief
verschillende antwoorden onder te verdelen in 6 klassen. Onderstaande tabel geeft de verschillende
categorieën (met toegekend nummer) weer.
0 Geen reactie binnen de 40 dagen
1 Uitnodiging gesprek
2 Vraag om meer informatie
3 Vraag om terug te bellen
4 Belofte om opnieuw contacteren, geen verdere reactie
5 Negatieve reactie
Tabel 6.2. Classificatie callbacks.
47
Met deze indeling is het mogelijk om weer te geven hoe iets wordt geïnterpreteerd als zijnde een
positieve callback. Sensu stricto worden alleen de gevallen onder ‘1’ geteld. Enkel de specifieke
uitnodigingen waarin men gaat samen zitten met de selectieverantwoordelijken worden in
beschouwing genomen. Sensu lato worden ook categorieën ‘2’ en ‘3’ meegerekend. Dit omdat beide
categorieën antwoorden zijn die blijk geven van een meer verregaande interesse in de kandidaat
(Kaas & Manger, 2012). Wanneer iemand bijvoorbeeld wordt gevraagd of hij wel in staat is de woon-
werkafstand te overbruggen, zien we dit als een conditioneel positief antwoord. Ook de vraag om via
telefoon de verantwoordelijke terug te bellen, wordt gezien als interesse in de kandidaat. Verder
hoort categorie ‘4’ hier niet in thuis. Dit zijn de gevallen waar een (standaard)mail werd gestuurd met
de boodschap dat de selectieprocedure op een later moment valt, en dat de sollicitant opnieuw
gecontacteerd zal worden. We zien hierin geen expliciete toenadering tot de sollicitant, maar eerder
een vorm van beleefdheid dat de sollicitatie goed is ontvangen.
In een tweede fase worden de callback rates van zowel de Vlaamse als de Turkse persoon (berekend
uit de eerste fase) gedeeld door elkaar. Op deze manier bekomt men de callback ratio.
In onderstaande tabel worden de resultaten van onze studie meegegeven, sensu stricto. Getallen
tussen vierkante haakjes zijn het absoluut aantal callbacks in elke categorie.
Callback
Mertens (1)
Callback
Sahin
(2)
Callback ratio
(3) = (1)/(2)
Verschil (4) =
(1)-(2)
P-waarde
verschil*
Totaal 0.220
[40]
0.193
[35]
1.14 0.027 0,78
Knelpuntberoepen 0.154
[28]
0.149
[27]
1.03 0.005 0,96
Accountancy-
fiscaliteit
0.110
[20]
0.104
[19]
1.05 0.006 0,95
Logistiek
management
0.044
[8]
0.044
[8]
1.0 0 1
48
Niet-
knelpuntberoepen
0.066
[12]
0.044
[8]
1.5 0.022 0,88
Financie- en
verzekerings-wezen
0.022
[4]
0.006
[1]
3.67 0.016 /°
Rechtspraktijk 0.027
[5]
0.016
[3]
1.68 0.011 0,97
Marketing 0.016
[3]
0.022
[4]
0.72 -0.006 0,98
Tabel 6.3. Berekening aan de hand van callback ratio’s sensu stricto.
Noot: getallen tussen haakjes zijn het absoluut aantal callbacks. °=niet beschikbaar wegens slechts 1 observatie
*Precieze berekening van de p-waarde van het verschil in bijlage 3.
Callback ratio’s werden zowel in zijn totaliteit berekend, als per afstudeerrichting. Gezien het lage
aantal observaties bij de afstudeerrichtingen afzonderlijk, mogen we deze resultaten niet te eng
interpreteren.
Wat vooral van belang is, is de eerste rij. Deze geeft een callback ratio van 1.14 weer voor de
volledige sample. Zoals in vorige delen ook al aangetoond, kunnen we dit op de volgende manier
interpreteren: personen met een Turks klinkende naam moeten (gemiddeld) 11 à 12 verschillende
vacatures aanschrijven om uitgenodigd te worden voor een sollicitatiegesprek. Dit terwijl een
persoon met Vlaams klinkende naam dit (gemiddeld) 10 keer moet doen. De opdeling tussen
knelpunt en niet-knelpuntberoepen geeft aan dat de gemeten discriminatie in knelpuntberoepen
lager is.
Naast de analyse sensu stricto, kunnen we de data ook wat soepeler hanteren. Observaties die onder
categorie 2 en 3 vallen, worden in volgende tabel ook als positieve reactie opgenomen. Dit verhoogt
natuurlijk de callback voor beide personen, maar krijgen we ook een verschillend beeld qua callback
ratio?
Callback
Mertens
(1)
Callback Sahin (2) Callback
ratio (3) =
(1)/(2)
Verschil (4) =
(1)-(2)
P-waarde
verschil
Totaal 0.375
[68]
0.337
[61]
1.11 0.038 0,65
Knelpuntberoepen 0.226
[41]
0.226
[41]
1 0 1
49
Accountancy-
fiscaliteit
0.165
[30]
0.154
[28]
1.07 0.011 0,9
Logistiek
management
0.060
[11]
0.071
[13]
0.84 -0.011 0,92
Niet-
knelpuntberoepen
0.149
[27]
0.110
[20]
1.35 0.039 0,69
Financie- en
verzekerings-wezen
0.044
[8]
0.022
[4]
2.00 0.022 0,93
Rechtspraktijk 0.066
[12]
0.044
[8]
1.5 0.022 0,88
Marketing 0.038
[7]
0.044
[8]
0.86 -0.006 0,97
Tabel 6.4. Berekening discriminatie aan de hand van callback ratio’s sensu lato.
Noot: cijfers tussen haakjes zijn absolute aantallen callbacks.
Opnieuw besteden we weinig aandacht aan de rijen waar weinig observaties waren. Wat hier vooral
opvalt is dat de callback ratio nauwelijks gewijzigd is, sensu lato t.o.v. sensu stricto. Er zit wat verschil
binnen elke afstudeerrichting, maar het algemeen beeld blijft ongewijzigd: er blijkt heel erg weinig
discriminatie algemeen en ook het verschil tussen knelpunt- en niet-knelpuntberoepen blijft hier
zichtbaar.
6.2.2 Regressie-analyse
Callback ratio’s zijn, zoals reeds vermeld, intuïtief interessant en ook zinvol om een internationale
vergelijking mogelijk te maken. In de volgende stap werken we een regressieanalyse uit, die moet
toelaten om meer determinanten van de keuze tot callback te onderscheiden. Specifiek gaan we in
op vragen als ‘Vinden we een verschillende graad van discriminatie in de diverse provincies’ en
‘Discrimineren mannelijke selectieverantwoordelijken meer dan vrouwen?’
6.2.2.1 Basisregressie
Als beginpunt werd de regressie zo eenvoudig mogelijk gehouden. We trachten de callback enkel te
verklaren aan de hand van één verklarende variabele, namelijk de etniciteit (weergegeven door de
naam) van de sollicitant. In principe zouden deze regressieresultaten gelijk moeten zijn (op
afrondingsfouten na) aan de callback rates (niet de callback ratio) uit de bovenstaande tabellen. In
die zin is deze basisregressie dan ook een test voor de correctheid van bovenstaande resultaten. We
voeren onderstaande regressie uit:
50
+
Dummy’s nemen normaliter slechts twee waarden aan: 0 of 1.18 In ons eerste geval (D_CBS) hebben
we de callback sensu stricto geclassificeerd als positief (1) of negatief (0).19 De tweede dummy
(D_TURKS) geeft de etniciteit van de sollicitant weer: 1 voor de Turkse persoon, 0 voor de Vlaming.
De twee regressiecoëfficiënten en geven de eigenlijke resultaten weer. Bij vergelijkingen met
dummy’s wordt ook wel eens de benchmark genoemd. Deze constante geeft de coëfficiënt weer
van de alternatieven die niet in de dummy’s werden opgenomen. Hier is dat de coëfficiënt voor de
Vlaming. De andere coëfficiënt, , geeft weer hoeveel een Turkse persoon in callback verschilt van
deze Vlaamse persoon. Als deze negatief is, wijst dit dus op een kleinere callback voor de Turkse
persoon. In een volgend luik zullen ook de andere verklarende variabelen (dummy’s) aan de
basisregressie worden toegevoegd om de impact van deze te kunnen onderscheiden.
Afhankelijke variabele: D_CBS Methode: Kleinste kwadraten Sample: 1 362 Opgenomen observaties: 362 Heteroskedasticiteit-consistente standaardfouten via White correctie.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.220994 0.030926 7.145896 0.0000
D_TURKS -0.027624 0.042696 -0.646997 0.5180
Tabel 6.5. Regressieresultaten basisregressie sensu stricto.
Bovenstaande tabel geeft de resultaten van de eerste basisregressie weer. De coëfficiënt bij de
constante geeft, zoals gezegd, de callback voor de Vlaming weer. Deze is, in overeenstemming met
de callback uit de tabellen, 0.22. Daarnaast geeft de coëfficiënt bij D_TURKS het verschil weer tussen
beide sollicitanten. De Turkse sollicitant heeft een callback die 0.03 kleiner is dan de Vlaming.
Er moet opgemerkt worden dat de coëfficiënt van de Turkse sollicitant niet significant is op het 5%-
significantieniveau. Dit kan men zien door de t-statistiek te bekijken (vuistregel: indien de absolute
waarde van de t-statistiek groter is dan 2, is de coëfficiënt significant). Daarnaast kan dit ook,
scherper, via de p-waarde. We spreken van significantie op het 5%-significantieniveau wanneer deze
p-waarde onder de 5% ligt. Hier is deze 51%, waardoor we op basis van deze data de nulhypothese
dat Turkse personen een gelijke callback krijgen niet kunnen verwerpen. Bovenstaande regressie
werd ook uitgevoerd met de White correctie om rekening te houden met de heteroskedasticiteit in
18
Elke variabele in deze sectie die begint met D_xxx wijst op een dummy variabele 19
Ter herinnering: met ‘callback sensu stricto’ worden enkel de observaties in rekening genomen die de sollicitant rechtstreeks uitnodigen voor een gesprek.
51
de storingsterm. Deze heteroskedasticiteit is immers steeds aanwezig bij een binaire afhankelijke
variabele (Gujarati, 2004, p.584-85).
De basisregressie werd ook een tweede maal uitgevoerd, maar dit keer sensu lato. Onderstaande
regressie wordt uitgevoerd, waarbij D_CBL nu de dummy voor callback sensu lato is.
+
Afhankelijke variabele: D_CBL Methode: Kleinste kwadraten Sample: 1 362 Opgenomen observaties: 362 Heteroskedasticiteit-consistente standaardfouten via White correctie.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.375691 0.036098 10.40762 0.0000
D_TURKS -0.038674 0.050442 -0.766709 0.4438 Tabel 6.6. Regressieresultaten basisregressie sensu lato.
De resultaten kunnen analoog aan de vorige worden geïnterpreteerd. De constante geeft de callback
voor de Vlaamse sollicitant: 0,375. De coëfficiënt bij D_TURKS geeft het verschil weer tussen beiden.
Dit is opnieuw negatief, -0.038, en niet significant (p-waarde = 44%).
We besluiten dat op basis van een eenvoudige regressie (zowel sensu stricto als lato) de Turkse
persoon een lagere callback heeft dan de Vlaamse, maar dat deze resultaten statistisch niet
significant zijn. In volgend deel voegen we hier extra verklarende variabelen aan toe.
6.2.2.2 Regressie met aanvullende controlevariabelen
Bij het registreren van de callbacks werd niet enkel aandacht geschonken aan de inhoud van het
bericht. Ook o.a. de tijd die verstreken is, de provincie waar de tewerkstelling zou plaats vinden en de
verschillende afstudeerrichtingen werden neergeschreven met het oog op verdere analyse. In dit luik
voegen we deze variabelen toe aan onze basisregressie. Doel hiervan is in eerste instantie te
controleren voor het effect van deze variabelen en na te gaan wat de impact is van deze op de
algemene callback (zonder iets te zeggen over discriminatie). Aangezien we in het vorig deel
aantoonden dat er weinig verschil is tussen het gebruik van sensu stricto en sensu lato, gebruiken we
hier enkel deze laatste (omdat deze meer bruikbare observaties telt).
De volgende regressie wordt uitgevoerd:20
20
De gemiddelden met bijhorende t-test voor gelijkheid van deze verklarende variabelen werd toegevoegd in bijlage 2.
52
Onderstaande tabel geeft weer waarvoor de verschillende controlevariabelen staan.
Callback sensu lato
Turkse etniciteit
Aantal jobs beschikbaar per vacature
Tewerkstelling in Antwerpen
Tewerkstelling in West-Vlaanderen
Tewerkstelling in Vlaams-Brabant
Tewerkstelling in Limburg
Afstudeerrichting Financie- en verzekeringswezen
Afstudeerrichting Logistiek management
Afstudeerrichting Marketing
Afstudeerrichting Rechtspraktijk
Mannelijke selectieverantwoordelijke
CV Type B
Uitzendmaand december
Uitzendmaand februari
Uitzendmaand maart
Tijd (in weken) dat de vacature openstond op
het moment van solliciteren
Tabel 6.7. Uitleg dummyvariabelen.
Met bovenstaande regressie willen we het effect dat al deze variabelen kunnen hebben op de
callback rate er uit halen. Opnieuw moeten de coëfficiënten bij de dummy’s geïnterpreteerd worden
relatief t.o.v. de benchmark. In dit geval geeft de constante dus weer wat de callback is voor een
persoon met Vlaams klinkende naam, die solliciteert voor een job in Oost-Vlaanderen, met
afstudeerrichting accountancy-fiscaliteit en solliciteert in de periode oktober-november 2011. Verder
solliciteert hij ook met een CV type A en zochten ze in de vacature naar één persoon voor de job (en
niet meerdere, zoals de dummy AANJOB weergeeft). Onderstaande output geeft de resultaten weer.
53
Afhankelijke variabele: D_CBL Methode: Kleinste kwadraten Sample: 1 362 Opgenomen observaties: 362 Heteroskedasticiteit-consistente standaardfouten via White correctie.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.495833 0.083352 5.948657 0.0000
D_TURKS -0.036080 0.047694 -0.756498 0.4499 D_AANJOB -0.055666 0.161336 -0.345035 0.7303 D_ANTW -0.079553 0.078202 -1.017279 0.3097 D_WVL -0.008763 0.084463 -0.103745 0.9174
D_VLBRB 0.090042 0.085556 1.052431 0.2933 D_LIM -0.295088 0.084946 -3.473851 0.0006 D_FIN -0.179330 0.067181 -2.669355 0.0080 D_LOG 0.161216 0.084315 1.912059 0.0567 D_MAR -0.077771 0.072253 -1.076363 0.2825 D_RECH 0.155302 0.082894 1.873493 0.0618 D_MAN -0.179442 0.049487 -3.626055 0.0003 D_TYB -0.029852 0.047763 -0.625008 0.5324 D_DEC -0.048634 0.062003 -0.784389 0.4334 D_FEB 0.142363 0.069443 2.050076 0.0411
D_MAA 0.096767 0.068263 1.417560 0.1572 OPVAC -0.000935 0.000328 -2.852131 0.0046
Tabel 6.8. Regressieresultaten met alle controlevariabelen – sensu lato.
Op basis van de p-waarden kunnen we nagaan welke variabelen significant voorkomen in de
regressie. Eerst en vooral blijkt de dummy etniciteit wederom geen significante invloed te hebben op
de callback. Qua provincies is enkel Limburg sterk statistisch significant. Solliciteren voor een job in
Limburg verlaagt de callback met 0,3. Een heel sterk effect dat aantoont dat de woon-werkafstand
een groot struikelblok vormt in deze situatie. Er is een negatief effect van het solliciteren in de
financie- en verzekeringssector, alsook (op het 10%-significantieniveau) een positief effect van
logistiek management en rechtspraktijk. Wanneer de selectieverantwoordelijke een man is, daalt de
callback ook sterk met 0,20. Als laatste blijkt ook dat hoe langer de vacature openstaat (in weken),
hoe lager de callback is. Dit resultaat is significant, maar verwaarloosbaar klein.
Ter informatie voeren we desbetreffende regressie nogmaals uit, maar ditmaal met een dummy
D_KNEL in plaats van de dummy’s van de afstudeerrichtingen. Met D_KNEL worden de richtingen
accountancy-fiscaliteit en logistiek management samengenomen. Het alternatief is D_NIETKNEL en
geeft de overige drie richtingen aan. Uit de output blijkt dat het solliciteren voor een knelpuntberoep
de callback met 0.09 verhoogt en dat dit resultaat significant is op het 6%-significantieniveau.
54
Afhankelijke variabele: D_CBL Methode: Kleinste kwadraten Sample: 1 362 Opgenomen observaties: 362 Heteroskedasticiteit-consistente standaardfouten via White correctie.
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.445873 0.092002 4.846361 0.0000
D_TURKS -0.035643 0.048672 -0.732312 0.4645 D_AANJOB 0.080607 0.172500 0.467287 0.6406 D_ANTW -0.094128 0.076123 -1.236523 0.2171 D_WVL -0.031004 0.084482 -0.366993 0.7138
D_VLBRB 0.076285 0.087623 0.870599 0.3846 D_LIM -0.268409 0.088214 -3.042713 0.0025
D_KNEL 0.095691 0.051274 1.866266 0.0628 D_MAN -0.186973 0.050371 -3.711921 0.0002 D_TYB -0.030289 0.048707 -0.621869 0.5344 D_DEC -0.027360 0.061733 -0.443204 0.6579 D_FEB 0.117357 0.072551 1.617573 0.1067
D_MAA 0.100945 0.070093 1.440156 0.1507 OPVAC -0.001103 0.000345 -3.197547 0.0015
Tabel 6.9. Regressieresultaten met controlevariabelen (focus op D_KNEL) – sensu lato.
6.2.2.3 Regressie met interactie-effecten
In een laatste stap gaan we de interactie na tussen de Turkse etniciteit en de verschillende
verklarende variabelen. Hieruit kan nagegaan worden of er meer of minder discriminatie is in een
bepaalde provincie of binnen een afstudeerrichting. In de volgende regressies wordt niet langer
gebruik gemaakt van de kleinste kwadraten (OLS) regressie-analyse, maar van gewogen kleinste
kwadraten (WLS). Hierdoor wordt rekening gehouden met het feit dat sommige groepen (bijv.
accountancy-fiscaliteit) een groter aantal observaties heeft, maar ook meer algemeen omdat de
storingsterm heteroskedastisch is. Door deze weegmethode krijgt elke waarneming een gewicht dat
omgekeerd evenredig is met de standaardafwijking van de storingsterm. Dit levert meer
nauwkeurige standaardfouten op.
6.2.2.3.1 Afstudeerrichtingen en knelpuntberoepen
Gezien de theoretische verwachtingen is het mogelijk dat er in knelpuntberoepen minder
discriminatie wordt gevonden, aangezien de competitie voor werknemers hier groter is (cfr.
hoofdstuk 3). We gaan dit na door de variabele D_TURKS in interactie te brengen met de
verschillende afstudeerrichtingen, en (in een tweede regressie) met de opdeling tussen knelpunt- en
niet-knelpuntberoep. De variabele D_TURKS wordt ditmaal ook niet meer apart opgenomen als
verklarende variabele, maar louter gekoppeld aan de andere verklarende variabelen. Op die manier
is de invloed van de Turkse etniciteit onmiddellijk leesbaar per afstudeerrichting.
55
Afhankelijke: D_CBL Methode: Gewogen kleinste kwadraten Sample: 1 362 Opgenomen observaties: 362 Gewicht: (1/SQR(PHAT*(1-PHAT))) Type gewicht: Inverse van de standaardafwijking
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D_ACC 0.375000 0.054890 6.831840 0.0000
D_FIN 0.258065 0.079698 3.238016 0.0013 D_LOG 0.500000 0.108104 4.625177 0.0000 D_MAR 0.259259 0.085527 3.031328 0.0026 D_RECH 0.571429 0.109513 5.217904 0.0000
D_TURKS*D_ACC -0.025000 0.077055 -0.324444 0.7458 D_TURKS*D_FIN -0.129032 0.100400 -1.285187 0.1996 D_TURKS*D_LOG 0.090909 0.151613 0.599611 0.5492 D_TURKS*D_MAR 0.037037 0.123518 0.299852 0.7645 D_TURKS*D_RECH -0.190476 0.153434 -1.241420 0.2153
Tabel 6.10. Interactieregressie afstudeerrichting – sensu lato.
Willen we in deze interactie nagaan of er meer gediscrimineerd wordt in bv. de richting accountancy-
fiscaliteit, gaan we als volgt te werk. De verklarende variabelen (zonder interactie) geven weer wat
de callback is voor de Vlaamse persoon (D_TURKS is dan gelijk aan 0). Stellen we zowel D_TURKS als
D_ACC gelijk aan 1, dan tellen we de coëfficiënten van deze twee (0.375 en -0.025) bij elkaar op. Uit
deze output blijkt dat de callback voor accountancy-fiscaliteit, financie- en verzekeringswezen en
rechtspraktijk lager ligt bij de Turkse persoon. Deze resultaten zijn echter niet significant, aangezien
de p-waarde van de interactie-effecten (veel) groter zijn dan 5%. Deze output doet ons besluiten dat
er geen statistisch significante discriminatoire effecten zijn over de verschillende afstudeerrichtingen
heen.
Als we in plaats van de afstudeerrichtingen onze categorieën knelpunt- en niet-knelpuntberoep
nemen, zien we eveneens geen significante effecten van discriminatie. Wel zien we dat, zoals
verwacht, er een verschil is qua discriminatie tussen niet-knelpuntberoepen en knelpuntberoepen.
Statistische significantie is veraf bij de knelpuntberoepen (p-waarde = 100%), maar de p-waarde van
de niet-knelpuntberoepen blijkt veel lager te zijn (20%). Op die manier zijn deze resultaten toch
suggestief voor een onderscheid tussen beide groepen.
56
Afhankelijke variabele: D_CBL Methode: Gewogen kleinste kwadraten Sample: 1 362 Opgenomen observaties: 362 Gewicht: (1/SQR(PHAT*(1-PHAT))) Type gewicht: Inverse van de standaardafwijking
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D_KNEL 0.401961 0.048817 8.234066 0.0000
D_NIETKNEL 0.341772 0.053661 6.369143 0.0000 D_TURKS*D_KNEL 2.39E-15 0.069037 3.46E-14 1.0000
D_TURKS*D_NIETKNEL -0.088608 0.072798 -1.217174 0.2243
Tabel 6.11. Interactieregressie knelpuntberoepen – sensu lato.
6.2.2.3.2 Provincies
Verschilt de discriminatiegraad tussen de provincies? Onderstaande tabel toont aan dat voor de
Vlamingen de callback het hoogst is in Oost-Vlaanderen en Vlaams Brabant. In elke provincie werd de
Turkse persoon minder vaak gecontacteerd (elke interactiecoëfficiënt heeft een negatief teken),
maar deze resultaten zijn niet significant. We stellen dus geen verschillend patroon vast tussen de
provincies.
Afhankelijke variabele: D_CBL Methode: Gewogen kleinste kwadraten Sample: 1 362 Opgenomen observaties: 362 Gewicht: (1/SQR(PHAT*(1-PHAT))) Type gewicht: Inverse van de standaardafwijking
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D_OVL 0.451613 0.090642 4.982387 0.0000
D_WVL 0.400000 0.083976 4.763273 0.0000 D_ANTW 0.306452 0.059375 5.161257 0.0000 D_VLBRB 0.500000 0.082255 6.078674 0.0000
D_LIM 0.133333 0.089009 1.497980 0.1350 D_TURKS*D_OVL -0.064516 0.126833 -0.508669 0.6113 D_TURKS*D_WVL -0.085714 0.115691 -0.740893 0.4593
D_TURKS*D_ANTW -8.29E-16 0.083969 -9.87E-15 1.0000 D_TURKS*D_VLBRB -0.026316 0.116245 -0.226382 0.8210
D_TURKS*D_LIM -0.066667 0.110402 -0.603855 0.5463 Tabel 6.12. Interactieregressie provincies – sensu lato.
6.2.2.3.3 Geslacht selectieverantwoordelijke
Bij Vlaamse personen blijkt de callback 14%-punt hoger te liggen wanneer een vrouw de
contactpersoon is. Wanneer we etniciteit in rekening brengen, blijkt dat de callback voor Turkse
personen nog eens zakt met 7% bij mannen, maar ongewijzigd blijft bij vrouwen. Net zoals bij de
knelpuntberoepen zijn de interacties hier niet significant, maar wel suggestief. De interactie met
57
D_MAN heeft immers een p-waarde van 23% tegenover 100% bij D_VROUW. We besluiten dat
callbacks hoger liggen, zowel voor Vlamingen als Turken, wanneer een vrouw de
selectieverantwoordelijke is. Het probleem met onze aanpak is dat deze persoon niet altijd de
‘verantwoordelijke’ voor deze selectie is. Er kan beslist worden in team, of dit kan gewoon de naam
van de persoon zijn waarmee contact moet worden opgenomen, zonder dat deze enige inspraak
heeft in de aanwervingsbeslissing. Het design hiervoor aanpassen is moeilijk, aangezien (i) de naam
in mails niet steeds wordt vermeld en; (ii) wanneer niet werd gereageerd nooit kan worden
achterhaald wie de verantwoordelijke was.
Afhankelijke variabele: D_CBL Methode: Gewogen kleinste kwadraten Sample: 1 362 Opgenomen observaties: 362 Gewicht: (1/SQR(PHAT*(1-PHAT))) Type gewicht: Inverse van de standaardafwijking
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D_MAN 0.303371 0.049001 6.191106 0.0000
D_VROUW 0.445652 0.052108 8.552400 0.0000 D_TURKS*D_MAN -0.078652 0.066185 -1.188354 0.2355
D_TURKS*D_VROUW -8.79E-16 0.073692 -1.19E-14 1.0000
Tabel 6.13. Interactieregressie geslacht van de selectieverantwoordelijke – sensu lato.
6.2.2.3.4 Maanden
Als laatste bekijken we ook de interactie met de maand waarin gesolliciteerd werd. Het kan immers
zijn dat hoe langer de persoon op zoek is naar werk, dit in meer of mindere mate effect kan hebben
op de beslissing om een sollicitatiegesprek te voorzien. Uit de output besluiten we dat de callback
voor de Vlamingen eerst daalt in de maand december, wat te wijten zou kunnen zijn aan de
zogenaamde ‘kerstdip’. De maanden februari en maart daarentegen laten opnieuw een hogere
callback optekenen. De Turkse persoon, echter, ziet in elke periode een lagere callback (behalve
oktober-november), maar niet per se een verslechtering over de tijd. Opnieuw zijn de interacties niet
significant.
58
Afhankelijke variabele: D_CBL Methode: Gewogen kleinste kwadraten Sample: 1 362 Opgenomen observaties: 362 Gewicht: (1/SQR(PHAT*(1-PHAT))) Type gewicht: Inverse van de standaardafwijking
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D_OKTNOV 0.351351 0.056119 6.260792 0.0000
D_DEC 0.326087 0.069894 4.665423 0.0000 D_FEB 0.400000 0.099081 4.037121 0.0001
D_MAA 0.472222 0.084140 5.612370 0.0000 D_TURKS*D_OKTNOV 0.013514 0.079698 0.169559 0.8655
D_TURKS*D_DEC -0.086957 0.094499 -0.920188 0.3581 D_TURKS*D_FEB -0.040000 0.138713 -0.288366 0.7732
D_TURKS*D_MAA -0.083333 0.117602 -0.708607 0.4790 Tabel 6.14. Interactieregressie maand van uitsturen – sensu lato.
Naast bovenstaande regressies werden ook andere effecten nagegaan. Zo werd in alle regressies
D_CBL vervangen door D_CBS. Ook voerden we de regressies opnieuw uit, deze keer met de
continue variabele VERLTIJD in plaats van de maanddummy’s.21 Er werden ook nieuwe opdelingen
gemaakt naar provincies en afstudeerrichtingen om na te gaan of bepaalde combinaties (bv.
Antwerpen en Vlaams Brabant tegenover de drie andere provincies) interessante resultaten zouden
genereren. Het resultaat van al deze regressies was verwaarloosbaar, waardoor we ons enkel op
bovenstaande regressies hebben geconcentreerd.
6.2.3 Netto discriminatie
Een laatste methode die we aanreiken om de data te benaderen is deze van de netto discriminatie
(graad). Hier wordt niet zozeer gepeild naar hoeveel kans een sollicitant maakt om uitgenodigd te
worden voor een job, maar eerder naar het gedrag van de selectieverantwoordelijke. Behandelt deze
persoon de verschillende sollicitanten op een gelijke manier?
6.2.3.1 Het definiëren van gelijke behandeling
De selectieverantwoordelijke kan de beide sollicitanten op verschillende manieren behandelen. Geen
van beide wordt gecontacteerd, beiden worden afgewezen, beiden krijgen een positieve reactie,
enkel de Turk of enkel de Vlaming krijgt een positieve reactie. In de literatuur is al heel wat discussie 21
VERLTIJD geeft in aantal weken weer hoe ver we, in tijd, zijn gevorderd na het versturen van de eerste sollicitatie.
59
geweest rond de behandeling van observaties waar beide sollicitanten afgewezen werden (cfr.
categorie 5 in ons onderzoek). Kun je dit zien als een gelijke behandeling of laat je deze observaties
buiten beschouwing bij het berekenen van een netto discriminatie graad (en classificeer je deze dus
als non-observatie)?
Riach and Rich (2002) hebben zich over dit probleem gebogen en komen tot het besluit dat deze als
non-observatie gehanteerd zouden moeten worden. Hun argument luidt als volgt: “We interpret
‘discrimination’ as meaning the act of giving preference to a particular race, when consciously
confronting such racial characteristics in a decision-making process. There are many reasons why job
applicants may be rejected before an employer has to confront race.” (Riach & Rich, 2002, p. F487)
Zelf geven ze als redenen de arbeidsmarktkrapte aan, of het feit dat de vacature al was ingevuld op
het moment van solliciteren. Hierbij voegen wij nog het feit dat wij op vacatures reageerden waar
ervaring ‘een pluspunt’ was, maar ‘geen vereiste’. Het kan dus zeker zijn dat de specifieke keuze
tussen Vlaamse of Turkse etniciteit nooit aan bod is gekomen wanneer geen van beide personen
werd gecontacteerd (of wanneer beiden een negatieve reactie kregen), omdat er bijv. nog andere
personen zich aandienden die over meer ervaring beschikten. Om deze reden behandelen wij deze
gevallen dan ook als non-observatie.
6.2.3.2 Netto discriminatiegraad
De formule die we gebruiken om de netto discriminatie graad te berekenen hangt cruciaal af van
bovenstaand vraagstuk. Aangezien we de betreffende observaties (waar beiden werden afgewezen)
als non-observaties gaan behandelen, is onderstaande formule deze die wij gebruiken (Bovenkerk,
1992).
éé
De gevallen waar enkel de Turk werd gecontacteerd, worden afgetrokken van de observaties waar
enkel de Vlaming een positieve reactie ontving. Dit getal wordt in de literatuur de netto discriminatie
genoemd. Dit wordt gedeeld door het aantal ‘bruikbare resultaten’. In dit geval zijn dit de observaties
waar minstens één van beide personen een callback ontving. Dit wordt vermenigvuldigd met 100 om
de netto discriminatie graad weer te geven. Wat onder ‘contact’ valt is ook voor interpretatie
vatbaar. Werkgevers die een sollicitant contacteren om hen te melden dat ze niet in aanmerking
komen, kan ook als contact worden gezien. De berekening zou dus helemaal anders kunnen zijn als
we dit ook in beschouwing nemen. In onze berekening, echter, houden we ons enkel bezig met
positieve reacties. Gevallen waar beide personen geen reactie, of een negatieve reactie kregen,
60
worden niet in aanmerking genomen voor de berekening. We maken verder opnieuw gebruik van het
sensu lato concept bij de definiëring van een positieve callback.22
Onderstaande tabel geeft de cijfers voor onze dataset. Hoe lager de netto discriminatiegraad, hoe
minder geprefereerde behandeling werd vastgesteld. Bij het berekenen van de statistische
significantie van dit cijfer, werd gebruik gemaakt van de ²-test, die nagaat of de twee mogelijke
uitkomsten van geprefereerde behandeling (kolommen 4 en 5) evenveel kans hebben om voor te
komen (Kaas & Manger, 2012).23 Indien deze nulhypothese wordt verworpen, kunnen we op basis
van deze data besluiten dat de ene groep wordt verkozen boven de andere. Deze test neemt enkel
deze observaties in rekening waar een verschillende behandeling optrad. Observaties met gelijke
behandeling, zowel positief als negatief, komen dus niet in aanmerking voor de berekening van deze
test. Indien de waarde bij de ²-test significant werd bevonden, wordt dit aangegeven met (*).
Geen/neg callback (1)
Minstens één (2)
Beiden (3)
Enkel Vla-ming (4)
Enkel Turk (5)
Net. Discriminatie (6)
² test (7)
Alle resultaten
102 79 50 18 11 8,86% 1,68
Provincie van tewerkstelling
Antwerpen 38 24 14 5 5 0% 0
West-Vlaanderen 20 15 10 4 1 20% 1,8
Oost-Vlaanderen 16 15 11 3 1 13,33% 1,0
Vlaams-Brabant 16 22 15 4 3 4,54% 0,14
Limburg 12 3 0 2 1 33,33% 0,33
Afstudeerrichting
Knelpuntberoepen 54 48 34 7 7 0% 0
Accountancy-fiscaliteit 48 32 26 4 2 6,25% 0,67
Logistiek management 6 16 8 3 5 -12,5% 0,5
Niet-knelpuntberoepen 48 31 16 11 4 22,58% 3,27*
Financie- en verzekeringswezen
21 10 2 6 2 40% 2,0
Marketing 18 9 6 1 2 -11,11% 0,33
Rechtspraktijk 9 12 8 4 0 33,33% 4,0**
22
De keuze voor sensu stricto maakte opnieuw weinig verschil. 23
De berekening van deze ²-waarde wordt gegeven in bijlage 3.
61
Tabel 6.15. Netto discriminatie graad naar afstudeerrichting en provincies – eigen onderzoek.
Noot: Kolom (1) bevat de observaties waar geen van beiden werd gecontacteerd, of waar beiden werden
afgewezen. In kolom (2) staat het aantal observaties waar minstens één van beide een positieve callback
ontving. In kolom (3) werden beiden gecontacteerd en kolom (4) en (5) geven het aantal waar slechts één van
beide een positieve reactie ontving. Netto discriminatie wordt berekend als volgt: (6) = [(4)-(5)]/(2)*100
²-test de nulhypothese dat kolom (4) en (5) dezelfde kans hebben om voor te komen. *= significant op 10%-
significantieniveau; **=significant op het 5%-significantieniveau
Algemeen blijkt, uit de eerste rij, de netto discriminatiegraad 8,86% te zijn, met een hele kleine
waarde voor de ²-test, die dan ook niet significant werd bevonden (p-waarde = 19%). Een
onderscheid naar de provincies blijkt geen invloed te hebben: er zijn hoge netto discriminatiegraden
merkbaar, maar deze zijn niet significant gezien het lage aantal observaties in elke groep. Een
onderscheid naar afstudeerrichting bleek wel een verschillend resultaat op te leveren. Ongelijke
behandeling bleek significant op het 5%-significantieniveau bij de afstudeerrichting ‘Rechtspraktijk’.
Interessanter bleek echter om opnieuw de (ruwe) opsplitsing te maken tussen al dan niet
knelpuntberoepen. Bij de knelpuntberoepen was, in totaal, het aantal geprefereerde behandelingen
bij beide groepen even groot (netto discriminatiegraad 0%). Bij de niet-knelpuntberoepen
daarentegen bleek een netto discriminatiegraad van 22,58%, die significant was op het 10%-
significantieniveau.
62
Hoofdstuk 7 - Discussie
In dit hoofdstuk gaan we dieper in op de belangrijkste resultaten van ons onderzoek en koppelen we
terug naar enerzijds de literatuur, zoals besproken in hoofdstuk 3, en anderzijds de
arbeidsmarktsituatie van relatief hoogopgeleide allochtone schoolverlaters in Vlaanderen, zoals
besproken in hoofdstuk 2. Daarnaast confronteren we onze resultaten ook met het theoretisch kader
zoals beschreven in hoofdstuk 3.
De resultaten van ons onderzoek geven, ongeacht de vorm van analyse (callback ratio,
regressieanalyse of netto discriminatiegraad), de definitie van positieve callback en de opname van
controlevariabelen, consistente resultaten weer: op geen enkele manier vinden we significante
discriminatie jegens (relatief) hoogopgeleide Turkse schoolverlaters. Een persoon met een Turks
klinkende naam moet (gemiddeld) 11 à 12 bedrijven contacteren om uitgenodigd te worden voor
een sollicitatiegesprek, terwijl een persoon met Vlaamse naam dit (gemiddeld) 10 keer moet doen.
Dit verschil is bijzonder klein en statistisch insignificant.
Een belangrijke nuance bij dit resultaat hangt samen met de opdeling naar knelpunt- en niet-
knelpuntberoepen die we in onze empirische analyse maakten. Daar waar bij knelpuntberoepen
significante discriminatie jegens hoogopgeleide Turkse schoolverlaters in elke analyse veraf is,
tenderen de resultaten bij niet-knelpuntberoepen toch naar zwakke significantie inzake discriminatie.
Deze bevinding sluit aan bij wat we in hoofdstuk 3 beschreven: daar waar de concurrentie om
arbeidskrachten groot is, is er geen ruimte voor discriminatie. Dit onderscheid lijkt ons dan ook
relevant en kan in later onderzoek op een meer gedetailleerde manier worden uitgewerkt.
We willen er ook nogmaals op wijzen dat we in het onderzoeksdesign de sollicitanten in die mate
geconstrueerd hebben dat de kans op callback zo groot mogelijk was, zonder argwaan bij de
werkgever te wekken. Deze manier kan echter wel tot gevolg hebben dat voor werkgevers de Turkse
sollicitant eruit springt als een “witte raaf”, een allochtone kandidaat die hoogopgeleid is en perfect
voldoet aan alle vereisten. Hoewel we nagingen dat voldoende Turkse jongeren over een diploma in
een professionele bacheloropleiding beschikten, is het mogelijk dat onze resultaten niet
veralgemeenbaar zijn naar andere relatief hoogopgeleide Turkse jongeren die op een bepaald
kenmerk (bijv. studievoortgang) minder “perfect” scoren.
Grijpen we terug naar hoofdstuk 2, waar we de arbeidsmarktsituatie van jonge migranten en
Vlamingen schetsten. Daaruit bleek dat allochtonen het nog altijd substantieel moeilijker hebben om
de transitie naar de arbeidsmarkt te maken en dat dit verschil niet noodzakelijk wegebt naarmate het
opleidingsniveau hoger is. Het percentage schoolverlaters dat een bepaalde tijd na afstuderen nog
63
altijd werkloos was, bleek zelfs hoger te liggen voor deze groep allochtonen (VDAB, 2008; Misplon &
Holderbeke, 2006). Wij gingen in deze Masterproef na of dit te wijten is aan discriminatie. Na de
resultaten te hebben beoordeeld, moeten we vaststellen dat dit niet het geval is. We zien, zoals
hierboven beschreven, een tendens tot verschil bij het onderscheid tussen een al dan niet
knelpuntberoep, maar algemeen stelden we geen etnische discriminatie vast. Op basis van de data
uit ons onderzoek zou de moeilijkere transitie naar de arbeidsmarkt van hoogopgeleide allochtonen
dus elders moeten worden gezocht dan bij discriminatie. We verwijzen hierbij nogmaals naar de
andere redenen die aan de grondslag kunnen liggen van verschillende arbeidsmarktuitkomsten voor
autochtone en allochtone jongeren: een verschil in menselijk kapitaal en een verschil in preferenties
of netwerkeffecten. We merken op dat deze resultaten in lijn liggen met de theorie en onze eigen
verwachtingen op basis van de arbeidsmarktsituatie. Een hoger opleidingsniveau en een grote vraag
naar hooggeschoolden (die amper wordt ingevuld bij knelpuntberoepen) doen de concurrentie onder
werkgevers, in hun zoektocht naar hooggeschoolden, stijgen, waardoor volgens het werk van Becker
(1971) weinig ruimte is om discriminatie toe te laten.
Onze resultaten zijn in overeenstemming met de internationale literatuur. Hoewel in de meeste
studies significante evidentie voor etnische discriminatie wordt gevonden, blijkt dat een onderscheid
naar beroepscategorie (of opleidingsniveau) zeer belangrijk is (Bursell, 2007). Discriminatie en
opleidingsniveau blijken, zoals besproken in hoofdstuk 3, negatief gecorreleerd. Gegeven onze focus
op hooggeschoolde schoolverlaters, passen onze resultaten in dit plaatje.24 In het bijzonder is dit,
bijvoorbeeld, in lijn met het onderzoek van Kaas & Manger (2012) dat qua onderzoeksdesign het
dichtst aanleunt bij het onze. We brengen in herinnering dat zij zeer weinig evidentie vonden voor
discriminatie jegens Turkse afgestudeerde universitairen die solliciteerden voor een stage.
We confronteren onze resultaten ook met de in het literatuuroverzicht aangehaalde studies naar
etnische discriminatie in België. Uit studies van Arrijn et al. (1998), Van den Broeck (1999) en
Martens et al. (2005) concludeerden we dat etnische discriminatie in ons land wel degelijk wordt
gevonden. Deze bevinding werd bevestigd voor zowel Vlaanderen, Wallonië als het Brussels
Hoofdstedelijk Gewest. Daar Arrijn et al. (1998) en Martens et al. (2005) vooral focussen op
laagopgeleiden, is een vergelijking met onze resultaten niet erg zinvol. De studie van Van den Broeck
(1999) sluit wel goed aan bij ons onderzoek, aangezien daar specifiek het naameffect wordt
onderzocht voor verschillende opleidingsniveaus. Onze resultaten zijn complementair met zijn
bevinding dat discriminatie afneemt naarmate het opleidingsniveau hoger is.
24
De Masterproef van collega-studente Cora Vandamme ging op een analoge manier als onderhavige Masterproef discriminatie na bij laaggeschoolden. Haar resultaten tonen zeer duidelijk discriminatie aan.
64
Hoofdstuk 8 – Conclusie
Deze Masterproef ging via een correspondentietest na of etnische discriminatie jegens
hoogopgeleide allochtonen meespeelt in de aanwervingbeslissing van Vlaamse werkgevers.
Vernieuwend tegenover de bestaande internationale literatuur was daarbij de opdeling die we
maakten tussen aanwervingen voor knelpuntberoepen versus niet-knelpuntberoepen. Om in onze
opzet te slagen, stelden we zorgvuldig gematchte CV’s en sollicitatiebrieven op, die afwisselend aan
een Vlaamse of Turkse naam werden gekoppeld. De fictieve personen behaalden een professionele
bachelor Bedrijfsmanagement aan de Hogeschool Gent en solliciteerden voor een eerste full-time
job. Twee aandachtspunten bij de opmaak van de sollicitaties waren enerzijds een hoge kans op
callback mogelijk maken en anderzijds de kans op detectie te minimaliseren. Afgaande op het aantal
callbacks dat we voor elke sollicitant kregen, konden we uitspraak doen over eventuele etnische
discriminatie op de Vlaamse arbeidsmarkt.
Vooraleer we ons onderzoek realiseerden, werd een studie gedaan naar de arbeidsmarktprestaties
van (jonge) migranten. We leerden hieruit dat deze het nog steeds substantieel slechter doen op de
arbeidsmarkt dan de Vlamingen, en dat het verschil tussen beide kan afnemen naarmate het
opleidingsniveau hoger is (maar dat dit niet altijd ondubbelzinnig het geval is). Deze verschillende
prestatie vertaalt zich voornamelijk in een groter percentage allochtonen dat een bepaalde tijd na
afstuderen nog steeds werkzoekend is (VDAB, 2008; Misplon & Holderbeke, 2006). De oorzaak van
dit fenomeen is een resultante van (i) een verschil in samengesteld menselijk kapitaal; (ii) een
verschillende behandeling door de werkgever; of (iii) een verschil in netwerkeffecten of preferenties.
Ons eigen empirisch onderzoek was er dan ook op gericht het belang van de tweede component in
de verklaring van de moeilijke arbeidsmarkttransitie van allochtone jongeren na te gaan.
Een beperkte studie van de theoretische literatuur leerde ons dat discriminatie uit elkaar valt in
discriminatie op basis van voorkeuren en statistische discriminatie. Via een correspondentietest is
het niet mogelijk om beide effecten uit elkaar te halen (Arrow, 1998). Becker (1971) gaf ook het
belangrijk inzicht mee dat sterke concurrentie op de markt voor werknemers zou moeten leiden tot
minder discriminatie. We argumenteren dat concurrentie enerzijds een belangrijke rol speelde bij het
aantrekken van hooggeschoolden tijdens onze uitzendperiode en anderzijds specifiek sterk aanwezig
is bij het invullen van knelpuntberoepen. De internationale empirische literatuur toonde aan dat in
elk onderzoek naar discriminatie jegens etnische minderheden significante evidentie voor
discriminatie werd gevonden. De belangrijkste nuance die we daarbij echter moesten maken, was
dat de verschillen heel groot bleken tussen beroepscategorieën (Bursell, 2007). Etnische
discriminatie daalt wanneer het opleidingsniveau, of het niveau van het beroep, hoger is. Qua
65
onderzoek in België merkten we op dat correspondentietesten, gelijkaardig aan onze opzet, met het
oog op het identificeren van discriminatie op de arbeidsmarkt nog niet werden uitgevoerd. Ander
empirisch onderzoek bevestigde dat etnische discriminatie ook aanwezig is in elk van de drie
gewesten in België (Van den Broeck, 1999; Arrijn et al., 1998; Martens et al., 2005).
De resultaten van ons onderzoek zijn in zekere zin consistent met de internationale literatuur en het
geschetste theoretisch kader. Op basis van drie gebruikte maatstaven (callback ratio,
regressieanalyse en netto discriminatiegraad) werd geen (significante) discriminatie gevonden jegens
(relatief) hoogopgeleide Turkse schoolverlaters. Deze resultaten bleken robuust na de aanpassing
van de definitie van positieve callback en de opname van andere sets van controlevariabelen. Ook
over de verschillende Vlaamse provincies bleek dit resultaat consistent. Hoewel dit besluit ook de
opdeling naar knelpunt- en niet-knelpuntberoepen overleeft, onderlijnden we dat terwijl bij niet-
knelpuntberoepen de statistische analyses tenderen naar zwak-significante evidentie voor
discriminatie, dit bij knelpuntberoepen absoluut niet het geval.
Onze onderzoeksvragen kunnen aldus duidelijk worden beantwoord. Er werd via het uitgevoerde
veldwerk geen etnische discriminatie gevonden jegens Turkse hoogopgeleide minderheden op de
Vlaamse arbeidsmarkt. Wel blijkt in beperkte mate een verschil in behandeling mogelijk wanneer we
een opdeling maken naar al dan niet knelpuntberoepen, wat een interessant resultaat is voor verder
onderzoek.
De tekortkomingen of limieten van deze Masterproef vormen ook direct de basis voor verder
onderzoek. Ten eerste beperkte deze studie zich tot één discriminatiegrond, namelijk etniciteit,
waardoor er nog veel ruimte is om discriminatie in de Vlaamse arbeidsmarkt op basis van andere
kenmerken (o.a. leeftijd, geslacht of religie) te onderzoeken. Ten tweede focuste deze Masterproef
zich ook op een segment van (relatief) hoogopgeleide schoolverlaters. Het feit dat we in deze studie
geen etnische discriminatie vonden, geeft geen garantie dat dit voor laaggeschoolden of
hooggeschoolden in andere segmenten ook het geval is. Ten derde gebeurde de opdeling naar al dan
niet knelpuntberoepen op een vrij ruwe manier. Een fijnere analyse op dit vlak zou tot significante
verschillen in behandeling kunnen leiden. Ten vierde focusten we op de Turkse etniciteit als
tegenhanger van de Vlaamse. We kunnen ons de vraag stellen of de gevonden resultaten
representatief zijn voor andere vreemde etniciteiten. Ten slotte voerden we deze
correspondentietest uit aan de hand van bekendgemaakte vacatures, waardoor de vraag rijst of
dezelfde conclusies opgaan wanneer spontane sollicitaties worden uitgestuurd.
66
Bronnenlijst
Altonji, J., Blank, R. (1999). Race and Gender in the Labor Market. Handbook of Labor Economics,
Edition 1, Volume 3C, p. 3143-3259.
Arrijn, P., Feld, S., Nayer, A. (1998). Discrimination in access to employment on grounds of foreign
origin: the case of Belgium. International Labour Office.
Arrow, K. J. (1973). The Theory of Discrimination. Princeton, NJ: Princeton University Press.
Arrow, K.J. (1998). What has economics to say about racial discrimination? The Journal of Economic
Perspectives. Vol. 12, No. 2, p. 91-100.
Baert, S., Cockx, B. (2011) School results, school decisions and the transition from school to work:
the role of ethnicity and language. mimeo.
Battu, H., Seaman, P., Zenou, Y. (2011). Job contact networks and the ethnic minorities. Labour
Economics, Vol. 18, p. 48-56.
Becker, G.S. (1971) The economics of discrimination. The University of Chicago Press.
Bertrand, M., & Mullainathan, S. (2004). Are Emily and Greg more employable than Lakisha and
Jamal? A field experiment on labor market discrimination. American Economic Review, Vol.
94, 991-1013.
Booth, A., Leigh A., Varganova E. (2010). Does Racial and Ethnic Discrimination Vary Across Minority
Groups? Evidence From a Field Experiment. Discussion paper series no. 4947, <http://
Bovenkerk, F. (1992). Testing discrimination in natural experiments: a manual for international
comparative research on discrimination on the grounds of ' race' and ethnic origin. Geneva:
International Labour Office.
Bovenkerk, F., Gras, M., Ramsoedh, D. (1995). Discrimination against migrant workers and ethnic
minorities in access to employment in the Netherlands. International Migration Papers 4,
Geneva, International Labour Office
Bovenkerk, F., Kilborne, B., Raveau, F., Smith, D. (1979). Comparative aspects of research on
discrimination against non-white citizens in Great Britain, France and the Netherlands.
Problems in International Comparative Research in the Social Sciences, Oxford: Pergamon
Press.
Bureau van de Europese Unie voor de Grondrechten (2009). EU-MIDIS in het kort. Inleiding tot de
enquête van het FRA naar ervaringen met discriminatie in de Europese Unie. Europees
Bureau voor de Grondrechten.
Bursell, M. (2007). What's in a name? A field experiment test for the existence of ethnic
discrimination in the hiring process. Stockholm University Linnaeus Center for Integration
Studies, Working Paper 2007:7.
Carlsson, M., Rooth, D.-O. (2007). Evidence of ethnic discrimination in the Swedish labor market using
experimental data. Labour Economics, 14 , 716-729.
Drydakis, N., Vlassis, M. (2010). Ethnic discrimination in the Greek labour market: occupational acces,
insurance coverage and wage offers. The Manchester School, Vol. 78, Issue (Jun. 2010) , 201-
218.
European Commission (2010). Employment in Europe 2010. Directorate-General for Employment,
Social Affairs and Equal Opportunities.
Firth, M. (1981). Racial Discrimination in the British Labor Market. Industrial and Labor Relations
Review, Vol. 34, No2 (Jan. 1981) , 265-272.
67
Freeman, R., Rodgers, W. (1999). Area economic conditions and the labor market outcomes of young
men in the 1990s expansion. Working Paper 7073, National Bureau of Economic Research,
Cambridge, <http://www.nber.org/papers/w7073>
Gujarati, D., Porter, D. (2004), Basic Econometrics, 4de editie, McGraw-Hill.
Heckman, J., Siegelman, P. (1993). The Urban Institute Audit Studies: Their Methods and Findings.
Urban Institute.
Herremans, W. (2011) Krap, krapper, krapst. Knelpunteconomie in het vizier. Arbeidsmarktflits 104,
Steunpunt WSE.
Herremans, W., Braes, S., Neefs, B., Theunissen, G., Sels, L. (2011). Trendrapport Vlaamse
Arbeidsmarkt 2011 – synthese. Steunpunt Werk en Sociale Economie, Vol. 14.
Kaas, L., Manger, C. (2012). Ethnic discrimination in Germany's labour market: a field experiment.
German Economic Review, 13, 1-20.
Lacante, M., Lens, W. (2007) Allochtonen in het hoger onderwijs: factoren in studiekeuze en het
studiesucces. Onderzoek in opdracht van het Vlaams Ministerie van Onderwijs en Vorming.
Martens, M., Van de Maele, S. (2005). Etnische discriminatie p de arbeidsmarkt in het Brussels
Hoofdstedelijk Gewest. Onderzoek in het kader van het Sociaal Pact voor de
Werkgelegenheid van de Brusselaars. KUL – ULB.
McGinnity, F., Nelson, J., Lunn, P., Quinn, E. (2009). Discrimination in Recruitment : Evidence from a
Field Experiment . Dublin: The Equality Authority.
Misplon, R., Holderbeke, F. (2006). Allochtonen op zoek naar werk. Allochtonen in onderwijs en
werk. Jaarboek editie 2005, Steunpunt Werkgelegenheid, Arbeid en Vorming, Leuven, p. 153-
170, < http://www.steunpuntwav.be/steunpuntwav/download/nl/133123/pdf>
OECD (2008). Jobs for Immigrants. Labour Market Integration in France, Belgium, the Netherlands
and Portugal. OECD, Paris.
Oreopoulous, P. (2009). Why do skilled immigrants struggle in the labor market? A field experiment
with six thousand resumes. Working paper 15036. National Bureau of Economic Research,
Cambridge, < http://www.nber.org/papers/w15036>
Pager, D. (2007). The use of field experiments for studies of employment discrimination: contributions,
critiques, and directions for the future. Annals of the American Academy of Political and
Social Science, Vol. 609, 104-133.
Phelps, E. (1972). The Statistical Theory of Racism and Sexism. American Economic Review, Vol 62, p.
659-661.
Reynebeau, G. (2011). Beleidsplan etnisch-culturele diversiteit 2012-2014. Onderzoek en cijfers,
allochtonen in Gent. < http://www.gent.be/eCache/THE/1/761.cmVjPTE2NDI0MQ.html>
Riach, P. A., Rich, J. (2002). Field Experiments of Discrimination in the Market Place. The Economic
Journal, Vol. 112, No. 483, Features (Nov. 2002) , 480-518.
Riach, P., Rich, J. (2004). Deceptive Field Experiments of Discrimination: Are They Ethical? Kyklos, Vol.
57, p. 457-470.
Van den Broeck, D. (1999). Het prullenmandeffect van een vreemde naam. Nieuwsbrief No. 4,
Leuven: Steunpunt Werkgelegenheid, Arbeid en Vorming.
VDAB (2004). Fatima of Sil, een wereld van verschil. Een vergelijkend onderzoek naar de slaagkansen
op de arbeidsmarkt tussen etnisch EU en allochtone schoolverlaters. Arbeidsmarkt Topic, nr. 2
juni 2004, pp. 1- 28 <http://www.vdab.be/trends/maandverslag/topic0403.pdf>
VDAB (2008). Kansengroepen in kaart – Allochtonen op de Vlaamse arbeidsmarkt. VDAB
Studiedienst, Brussel.
68
Wood, M., Hales, J., Purdon, S., Sejersen, T., & Hayllar, O. (2009). A test for racial discrimination in
recruitment practice in British cities. Department for Work and Pensions, research report No
607.
Zemni, S. (2010). Belgische Marokkanen: een stap verder. Analyse en vergelijking van het onderzoek
om de Marokkaanse gemeenschappen in België beter te leren kennen. Koning
Boudewijnstichting, Brussel.
BIJLAGE 1
CV en sollicitatiebrief type A.
EMRE SAHIN
PERSONALIA
Geslacht: Man
Adres: Abdijmolenstraat 98
Plaats: 9031 Drongen
Telefoon: 0499/92 15 94
E-mail: [email protected]
Geboortedatum: 27/09/1990 te Gent
Nationaliteit: Belg
RELEVANTE WERKERVARING
15/02/2011 - 27/05/2011 AB INBEV 3000 Leuven
STAGE
AUGUSTUS 2010-2011 Jeugddienst Gent 9000 Gent
VAKANTIEJOB MONITOR SPEELPLEINWERKING
OPLEIDINGEN
2008-2011 Hogeschool Gent 9000 Gent
PROFESSIONELE BACHELOR BEDRIJFSMANAGEMENT – AFSTUDEERRICHTING …
Geslaagd met onderscheiding
2002-2008 Sint-Lievenscollege 9000 Gent
ECONOMIE - WISKUNDE 9000 Gent
TALENKENNIS
Nederlands: uitstekend begrijpen, schrijven en spreken
Frans: vloeiend begrijpen, schrijven en spreken
Engels: vloeiend begrijpen, schrijven en spreken
COMPUTERKENNIS
Microsoft Office: goede kennis
Internet en e-mail: goede kennis
(…)
NEVENACTIVITEITEN
Leiding KSA Sint Lieven
Voetbal bij KVV Sint-Denijssport
VARIA
In bezit van een rijbewijs B.
Bereid tot verplaatsing.
Emre Sahin dd-mm-jj Abdijmolenstraat 98 9031 Drongen 0499/92 15 94 Voornaam en naam van de contactpersoon Functie van de contactpersoon Naam bedrijf Straat en nummer Postcode en GEMEENTE Sollicitatie ________________ Geachte mevrouw … / Beste heer … (familienaam van de contactpersoon) Naar aanleiding van jullie vacature op de website van de VDAB stel ik mij via deze brief graag kandidaat voor de functie ________. Als afgestudeerde ben ik enorm enthousiast en gedreven om mijn professionele loopbaan aan te vatten en deze functie leunt perfect aan bij mijn aspiraties. In mijn opleiding deed ik waardevolle en relevante kennis op, zowel op technisch, communicatief en organisatorisch vlak. Natuurlijk sta ik ook open om bijkomende vaardigheden op te doen om aan de vereisten van de job te voldoen, alsook om bij te dragen aan de verdere evolutie van het bedrijf. Mijn zin voor creativiteit, flexibiliteit en doorzettingsvermogen, gecombineerd met mijn verworven kennis, maken mij een geschikte kandidaat voor deze functie. Graag licht ik mijn visie en motivatie verder toe in een persoonlijk gesprek. Met vriendelijke groeten Emre Sahin CV in bijlage
Voorbeeld CV en sollicitatiebrief type B.
CURRICULUM VITAE
Persoonlijke gegevens
Naam: Thomas Mertens
Geslacht: Man
Adres: Oranjerielaan 50
9030 Mariakerke
Telefoon: 0470/12.38.84
E-mail: [email protected]
Geboortedatum: 5 april 1990
Geboorteplaats: Gent
Nationaliteit: Belg
Studies:
2008-2011: Hogeschool Gent, Professionele bachelor bedrijfsmanagement
Afstudeerrichting:
Graad: onderscheiding
Stage: 22 februari 2011 – 3 juni 2011 bij Philips, Brugge
2002-2008: ASO – Economie-Wiskunde aan Don Boscocollege
Zwijnaarde
Werkervaring:
Augustus 2010 en augustus 2011
Promoteam KBC op festivals en evenementen
Nevenactiviteiten:
2009-2011: Sportpraeses Deliria Gent
1996-heden: Basketbal en tennis, recreatief
Talenkennis:
Nederlands: Perfecte kennis
Engels: Uitstekend
Frans: Goed
Informatica kennis
Microsoft Windows: Goed tot zeer goed
Microsoft Office: Goed tot zeer goed
Mobiliteit
Rijbewijs: B
Heel erg flexibel qua mobiliteit
Thomas Mertens Oranjerielaan 50 9030 Mariakerke 0470/12.38.84
Naam Bedrijf Straat postcode+plaats
BETREFT: Sollicitatie voor de functie ___
Mariakerke, DATE
Geachte mevrouw/heer ______
Met belangstelling heb ik kennis genomen van uw advertentie op de website van de VDAB. Graag kom ik in aanmerking voor de functie van__________.
Mijn interesse wordt voornamelijk gewekt door de functieomschrijving en het boeiende takenpakket. Als pas afgestudeerde in _____________ heb ik de meest recente ervaring met de huidige wetenschappelijke kennis. Via mijn stage heb ik deze ook reeds in de praktijk kunnen toepassen. Hierdoor denk ik een toegevoegde waarde te kunnen betekenen voor uw onderneming. Om optimaal te voldoen aan de jobvereisten, ben ik ook bereid mij bij te scholen zo nodig. In mijn Curriculum Vitae in bijlage kan u mijn opleidings- en ervaringsachtergrond meer in detail nalezen.
Ik hoop van u een gunstig antwoord te mogen ontvangen. In een persoonlijk gesprek wil ik u graag verder overtuigen van mijn capaciteiten.
Met vriendelijke groeten,
Thomas Mertens
Bijlage: CV
BIJLAGE 2.
Gemiddelde
V
Variantie V Gemiddelde
T
Variantie
T
P-waarde
D_AANJOB 0,02 0,02 0,02 0,02 1,00
D_ANVB 0,55 0,25 0,55 0,25 1,00
D_WOLIM 0,45 0,25 0,45 0,25 1,00
D_OVL 0,17 0,14 0,17 0,14 1,00
D_ANTW 0,34 0,23 0,34 0,23 1,00
D_WVL 0,19 0,16 0,19 0,16 1,00
D_VLBRB 0,21 0,17 0,21 0,17 1,00
D_LIM 0,08 0,08 0,08 0,08 1,00
D_FINRECH 0,29 0,21 0,29 0,21 1,00
D_ACMALOG 0,71 0,21 0,71 0,21 1,00
D_ACC 0,44 0,25 0,44 0,25 1,00
D_FIN 0,17 0,14 0,17 0,14 1,00
D_LOG 0,12 0,11 0,12 0,11 1,00
D_MAR 0,15 0,13 0,15 0,13 1,00
D_RECH 0,12 0,10 0,12 0,10 1,00
D_VROUW 0,51 0,25 0,51 0,25 1,00
D_MAN 0,49 0,25 0,49 0,25 1,00
D_TyB 0,50 0,25 0,50 0,25 0,92
D_OKTNOV 0,41 0,24 0,41 0,24 1,00
D_DEC 0,25 0,19 0,25 0,19 1,00
D_FEB 0,14 0,12 0,14 0,12 1,00
D_MAA 0,20 0,16 0,20 0,16 1,00
OPVAC 6,00 1254,58 3,41 28,99 0,33
D_KNEL 0,56 0,25 0,56 0,25 1,00
D_NIETKNEL 0,44 0,25 0,44 0,25 1,00
VERLTIJD 8,89 50,05 8,89 50,07 1,00
Tabel A.1. Gemiddelden, varianties en p-waarden van de t-test gelijkheid voor de verklarende variabelen.
Noot: V = Vlaming; T = Turk. P-waarde berekend op basis van een tweezijdige t-test.
BIJLAGE 3. Berekening p-waarde verschil callbacks in tabel 6.3 en tabel 6.4.
Om na te gaan of het verschil in callback rates significant is, werd een t-test voor gelijkheid
uitgevoerd (ongelijke steekproef, gelijke varianties). De t-waarde werd berekend als volgt:
21XX
21
n
1
n
1S
XXt
21
,
waarbij 1X en 2X de gemiddelde callback is onder de Vlaamse en Turkse populatie en 1n en 2n het
aantal observaties in deze populaties. Sx1x2 is de gepoolde standaardafwijking, verkregen door:
2nn
S)1n(S)1n(S
21
2X2
2X1
XX21
21
,
waarbij 2X1
S en 2X2
S de variantie van de positieve callback onder de Vlaamse en Turkse populatie is.
De gerelateerde p-waarde van dit getal met 2nn 21 vrijheidsgraden wordt in de kolom rechts in
tabel 6.3 en tabel 6.4 weergegeven.
Berekening ²-waarde in tabel 6.15.
Voor de berekening van de ²-waarde wordt eerst de “verwachte waarde” van het aantal situaties
dat één van beide groepen geprefereerd wordt berekend door het gemiddelde te nemen van het
aantal keer dat de Vlaming werd geprefereerd en het aantal keer dat de Turk werd geprefereerd.
Daarna volgt volgende formule:
[ (#enkelVlaming – verwachte waarde)² + (#enkelTurk – verwachte waarde)² ] / verwachte waarde
Van deze chi-kwadraat-waarde werd de p-waarde berekend met 1 vrijheidsgraad.
Onderzoekspopulatie Representatieve paren Relevante vacatures Bijlage 4. Ontwerp experiment naar discriminatie in de arbeidsmarkt
Sollicitatie
1. Discriminatiegrond
1.a In welk(e) kenmerk(en) reveleren “vreemde”
sollicitanten hun origine?
1.b Hoe namen en nationaliteiten selecteren?
2. Inhoud sollicitatie
2.a Hoeveel paren sollicitanten creëren?
2.b Op hoeveel observeerbare kenmerken variatie
toelaten?
2.c Op welke observeerbare kenmerken variatie
toelaten? Hoe deze varianten combineren?
2.d Hoe paren verder construeren (andere kenmerken)?
3. Design sollicitatie
3.a Hoe CV ontwerpen? Welke sjablonen gebruiken
jongeren in Vlaanderen?
3.b Hoe sollicitatiebrief ontwerpen? Welke sjablonen
gebruiken jongeren in Vlaanderen?
4. Woonplaats
4.a Woonplaats beperken tot Gent?
Vacature
1. Sector
1.a Onderzoek beperken tot bepaalde
(starters)jobs/sectoren?
2. Medium
2.a Via welk medium vacatures voor de resp.
jobs/sectoren opzoeken? Via welke media verspreiden
werkgevers hun vacatures?
3. Vestiging werkgevers
3.a Beperken tot werkgevers met vestiging in het
Gentse?
4. Andere kenmerken
4.a Periode van bekendmaking vacature?
4.b Restricties op gevraagde vereisten?
4.c Restricties op gevraagde bewijsstukken van
kwalificaties?
Verzending
1. Steekproefgrootte
1.a Hoeveel sollicitaties door elk paar sollicitanten om
een voldoende steekproefgrootte te hebben?
2. Match vacature en sollicitant
2.a Mate van match kwaliteiten (niveau en richting van
opleiding) vacature en sollicitant? Welke paren
solliciteren op welke vacatures? Op welke vacatures
solliciteren representatieve leden van de
onderzoekspopulatie typisch?
2.b Paren sollicitanten naar zelfde vacature? Indien niet,
hoeveel tijd tussen beide applicaties?
3. Medium
3.a Via welk medium sollicitaties uitsturen? Via welke
media solliciteren jongeren in Vlaanderen?
Call back
1. Medium
1.a Via welk medium (welke media) call back toelaten?
Via welke media beantwoorden werkgevers sollicitaties?
2. Positieve call back
2.a Wanneer (inhoudelijk en in de tijd) wordt een call
back in rekening genomen?