De zwarte arbeidsmarkt
Kansen voor de kansarmen?
Over het zwarte circuit valt weinig met zekerheid te zeggen. Het schijnt dat de omvang
ervan de laatste jaren sterk gegroeid is. Dit zou dan komen door de toename van de
werkloosheid, waardoor veel mensen de handen vrij hebben om via zwart werk de
achteruitgang in inkomen te compenseren. In dit artikel wordt ingegaan op de vraag of het
waar is dat vooral kansarmen gebruik maken van de mogelijkheden die het zwarte circuit
biedt. De auteurs behandelen achtereenvolgens de motieven om zwart te werken en de
mogelijkheden om zwart te werken. Ze concluderen dat de kansrijken op de witte
arbeidsmarkt ook op de zwarte markt de beste papieren hebben.
DRS. B. KAZEMIER – DRS. R. VAN ECK*
Enquetes
In 1983 is door het Centraal Bureau voor de Statistiek
onder 5.560 aselect gekozen personen van zestien jaar en
ouder een enquete gehouden naar zwarte inkomsten uit
arbeid. Dit is een grote steekproef voor een dergelijke enquete, ook vergeleken met soortgelijke onderzoeken in andere landen. Bovendien was de vraagstelling uitgebreider
dan bij enquetering naar zwarte activiteiten gebruikelijk
was. Het responspercentage is aan de lage kant met lets
minder dan 50% (2.403 personen). Deze lage respons is
vooral veroorzaakt door de gevoeligheid van het onderwerp. Daarbij hebben waarschijnlijk relatief minder zwartwerkers dan niet-zwartwerkers aan het onderzoek meegewerkt (selectieve non-respons). Tevens is het niet ondenkbaar dat een deel van de zwartwerkers die wel meewerkten te weinig of in het geheel geen zwarte inkomsten opgaven (onjuiste respons). Het ontbreken van respondenten
met aanzienlijke zwarte inkomsten, bij voorbeeld meer
dan f. 30.000 per jaar, is waarschijnlijk een aanwijzing voor
systematisch afwijkend enquetegedrag van deze categorie zwartwerkers. Daarom moet worden geconcludeerd
dat het onderzoek betrekking heeft op zwarte bijverdiensten en dat de uitkomsten over de omvang slechts een
ondergrens aangeven. Desondanks gaat het om een belangrijk segment van de zwarte arbeidsmarkt: minimaal
1,3 miljoen mensen in Nederland die in een jaar samen ten
minste f.3 mrd. zwart verdienden 1).
Deelname aan het zwarte circuit
Voor deelname aan zwarte activiteiten zijn twee soorten
van belang: mogelijkheden om zwart te werken en motieven om zwart te werken. Vaak genoemde motieven zijn onder andere geldnood, onvrede met de als onrechtvaardig
ervaren belastingdruk, een gebrek aan vertrouwen in de
overheid, lagere morele drempels en een geringe kans op
ontdekking 2). De mogelijkheid om zwart werk te vinden
hangt onder meer af van de kwaliteit van het aan te bieden
zwarte werk en de hoeveelheid vrije tijd waarover men beschikt. In de praktijk is het niet mogelijk alle motieven en
gelegenheidsvariabelen uitputtend te operationaliseren.
976
Dit kan gedeeltelijk worden ondervangen door ook achtergrondvariabelen in de analyse te betrekken, omdat deze
mede bepalend zijn voor mogelijkheden en motieven. In figuur 1 is weergegeven hoe vaak er zwart wordt gewerkt in
relatie tot verschillende door ons onderzochte variabelen.
Opvallend is vooral de belangrijke rol die de schatting van
de pakkans speelt bij de beslissing om al dan niet zwart te
gaan werken. Verder blijkt dat vooral personen met werkervaring relatief vaak zwart werken. Onverwacht is dat
juist mensen met een baan, dus met relatief weinig vrije
tijd, vaker zwart werken dan mensen zonder baan. Een
verklaring hiervoor zou kunnen zijn dat niet-werkenden de
noodzakelijke ervaring missen.
* De auteurs zijn werkzaam bij de studiedienst Nationale Rekeningen van het Centraal Bureau voor de Statistiek. Het artikel is geschreven op persoonlijke titel.Het is gebaseerd op gegevens uit: B. Kazemier en R.van Eck, Het aanbod van zwarte arbeid; analyse van gegevens uit in 1983 gehouden enquetes, Statistische Katernen no. 5,
CBS, ‘s-Gravenhage, 1986. Eerdere uitkomsten zijn gepresenteerd in
R. van Eck en B. Kazemier, Zwarte inkomsten uit arbeid; resultaten
van in 1983 gehouden experimentele enquetes, Statistische Katernen no. 3, CBS, ‘s-Gravenhage, 1985. Daarin wordt vooral de samenhang tussen zwarte activiteiten en diverse socio-economische achtergrondkenmerken van de respondent behandeld.
1) In de enquete is gevraagd naar inkomsten uit arbeid die ten onrechte niet zijn opgegeven. Andere zwarte inkomsten (b.v. renteinkomsten, uitkeringsmisbruik anders dan door het niet opgeven van
inkomsten uit arbeid, enz.) bleven buiten beschouwing. In verband
met de verwachte onderrapportage is met verschillende enquetemethoden geexperimenteerd. De hier genoemde cijfers zijn gebaseerd op de in dit opzicht meest succesvolle methode. Voor de rest
van dit artikel zijn de uitkomsten van alle methoden samen genomen.
2) Zie bij voorbeeld: P. Pestieau, Belgium’s irregular economy, in
W. Gaertner en A. Wenig (red.), The economics of the shadow economy, Springer Verlag, Berlijn, 1985; P.M. Renooy, De schemerzone.
,,Werkplaats” tussen vrije tijd en arbeid, Ministerie van Sociale Zaken
en Werkgelegenheid, ‘s-Gravenhage, 1984; E.A.G. Greenland en
G.M. van Veldhoven, Tax evasion behavior; a psychological framework, Journal of Economic Psychology, 1983, biz. 129-144; H.J. van
de Braaken D.J. Messing, Onze heimelijke volkshuishouding, ESS 16
mei 1984, biz. 478-482; M. Allingham en A. Sandmo, Income tax evasion: a theoretical analysis, Journal of Public Economics, 1972, biz.
323-338; R. Luttikhuizen, Informele arbeid: een verkennend onderzoek, doctoraalscriptie, Econ. Geogr. Instituut, Universiteit van
Amsterdam , 1985.
Een uitgebreide literatuurlijst is op aanvraag verkrijgbaar bij de
auteurs.
Figuur 1. Participatie op de zwarte arbeidsmarkt van verschillende categorieen respondenten, 1982/1983, ongewogen,
exclusief studerenden a)
Financiele
positie
Pakkans
Rol godsdienst
Werk-
Opleiding Werktijd
ervaring
Urbanisatiegraad
Geslacht
Leeftijd
Netto wit
inkomen
% zwart
werkers
o
1
^
S
!i (D ! i
!
!
Oi
3
<
Q. .=:
CD ^
Q. =;
£.
CD
->
CD
CD
CD
CD
14.
3 2
~
5
12-
10.
1
6-
I
I
4-
2-
Motieven
Mogelijkheden
Achtergrondkenmerk
a) De breedte van de kolommen geeft de verdeling over de onderscheiden categorieen van geenqueteerden weer. Zo wordt b.v. duidelijk dat er ongeveer evenveel mannen als vrouwen
zijn geenqueteerd.
Om een zuiverder beeld te krijgen van de samenstelling
van de groep zwartwerkers zijn in de in figuur 1 gepresenteerde uitkomsten studerenden niet inbegrepen. Zij vormen een aparte groep met een relatief hoog deelnemingspercentage. Dit laatste heeft een aantal oorzaken.
De eerste is dat veel scholieren in de zomer vakantiewerk
verrichten, iets wat bij niet-studerenden niet of nauwelijks
voorkomt. Vakantiewerk wordt veelal zwart gedaan, niet in
de eerste plaats om belasting te ontduiken maar om premiebetaling en verlies van een studiebeurs of kinderbijslag te voorkomen. Een tweede oorzaak kan zijn dat onde scholieren en studenten zwart werken een meer geaccepteerd verschijnsel is, dat gemakkelijker in een enquete
wordt toegegeven. Er treedt voor die groep dan een minder dan gemiddeld selectieve non-respons en onjuiste
respons op.
Een vaak genoemd motief om zwart te werken is de hoge belasting- en premiedruk. Die zou dus vooral gelden
voor mensen met een hoog inkomen, omdat een hoger inkomen meestal samengaat met een zwaardere druk op
extra inkomsten. Een ander mechanisme doorkruist deze
samenhang. De groep met een laag inkomen bestaat voor
een deel uit uitkeringstrekkers. Deze ondervinden vaak
een zwaardere druk op extra inkomsten dan men op grond
van hun inkomen zou verwachten. In het algemeen worden hun extra verdiensten geheel of voor een aanzienlijk
deel op de uitkering in mindering gebracht. Zo is voor deze
groep de druk op extra inkomsten vaak groter dan voor de
groep met hoge inkomens. Dit paradoxale verschijnsel
wordt wel de ‘poverty trap’ genoemd. Voor wie in deze val
zit is de prikkel om extra verdiensten niet op te geven wel
bijzonder groot. Daarom is het ook niet verwonderlijk dat,
zoals uit figuur 2 blijkt, uitkeringstrekkers relatief vaak
ESB 8-10-1986
zwart werken 3). De (belasting)druk op extra inkomsten
zou dus een motief kunnen zijn om zwart te werken. Men
moet dan echter wel op de hoogte zijn van de voor hem of
haar geldende belasting- en premiedruk. In de praktijk
blijkt dit niet het geval. De perceptie van de eigen belastingdruk blijkt namelijk af te wijken van de op basis van de
verstrekte gegevens geschatte werkelijke belastingdruk.
Daarom zou het hier gevonden verband tussen participatie en de werkelijke belastingdruk wel eens een schijnverband kunnen zijn.
Het hebben van relevante vaardigheden blijkt van groot
belang te zijn. In figuur 3 valt op dat vooral mensen die uit
hoofde van hun huidige of vroegere beroep ambachtelijke
of technische vaardigheden bezitten (blauwe boorden) in
het voordeel zijn. Er wordt vaker zwart gewerkt, dikwijls in
het verlengde van het (vroegere) witte werk. Mensen die
hoofdarbeid verrichten (witte boorden) werken minder
vaak zwart en voor minder dan de helft in het verlengde
van hun gewone werk. In label 1 staat een overzicht van in
de enquete aangetroffen soorten zwarte werkzaamheden.
De uitkomsten komen ongeveer overeen met wat in andere onderzoeken is gevonden 4).
3) Dat uitkeringstrekkers vaker zwart werken betekent nog niet dat ze
ook meer verdienen, want zoals verderop blijkt, verdienen zij per uur
minder dan anderen.
4) Zie bij voorbeeld: D. Smith, Market motives in the informal economy, University of Michigan, 1983. JJ. Godschalk, De informele economie, Raad voor het Midden- en Kleinbedrijf, ‘s-Gravenhage, 1985;
A. Franz, Parallele Wirtschaft; Schatzungen der hidden economy in
Oesterreich auf der Basis offizieller Statistiken, in: J. Skolka (red.), Die
andere Wirtschaft; Schwarzarbeit und ‘Do-it-yourself in Oesterreich,
Signum Verlag, Wenen, 1985, biz. 83-100
977
Figuur2. Participatie op de zwarte arbeidsmarkt naar werkelijke marginale belastingdruk, 1982/1983 ongewogen,
excl. studerenden
%zwart
werkers
Ҥ
2
i
=”
o
3
8
Tabel 1. Zwarte werkzaamheden naar soort a)
Aantal malen in
de enquete
aangetroffen
–
f
18
19
Overige
– persoonlijke verzorging, kinderverzorging enz.
(b.v. kapsters, oppas)
– diversen
(b.v. kunstvoorwerpen maken, reclamefolders
rondbrengen, fotoreportages maken enz.)
– onbekend
8-
70
Handel en horeca:
– horeca
– winkelpersoneel en overige handel
10-
27
Huishoudelijk werk:
– werksters, huishoudelijke hulp, schoonmakers
o
3
Witte boorden:
– bijlessen en muziek(lessen)
– administratieve en zakelijke adviezen
(b.v. belastingformulieren invullen)
typewerk, bouwtekeningen maken, boeken en
artikelen schrijven enz.
Blauwe boorden:
– agrarisch (b.v. fruit plukken)
– particulieren: loodgieters, installateurs,
schilderwerk, timmerwerk enz.
autoreparaties en onderhoud huishoudelijke
apparaten
werk in een fabriek, constructie
12-,
40
9
10
8
10
27
26
7
18
6-
4-
2-
7
12
Totaal aantal zwartwerkers
10
21
9
174
a) Van hen die verschillende zwarte werkzaamheden opgaven is alleen de (in omvang)
belangrijkste zwarte activiteit opgenomen.
De conclusie dat mensen zonder baan ongeacht hun
werkervaring minder vaak zwart zouden werken dan mensen met een baan houdt geen rekening met andere verschillen tussen werkenden en niet-werkenden, zoals bijvoorbeeld leeftijds- en opleidingsverschillen. Wordt wel
met dergelijke verschillen rekening gehouden dan blijken
juist niet-werkenden die vroeger wel een baan hebben gehad vaker zwart te werken dan werkenden uit een vergelijkbare groep. Dit volgt uit een analyse waarbij alle variabelen simultaan zijn betrokken. Logit-analyse is zo’n techniek waarbij de kans dat iemand zwart werkt wordt verklaard uit een aantal variabelen. Dit gaat op de volgende
manier 5):
= a0
I a^i
i=1
De variabelen x; zijn vaak dummy-variabelen (die alleen
maar de waarde 0 of 1 aannemen) maar dit is niet strikt
noodzakelijk. Zo zijn leeftijd en inkomen hier als continue
variabelen opgenomen 6). Gebruikt zijn de in figuur 1 genoemde variabelen. Daarnaast is een dummy voor de variabele ‘uitkeringstrekker’ toegevoegd. In een eerste analyseronde bleken werktijd en financiele positie van de betrokkenen als verklarende variabelen niet te voldoen.
Daarom is de log it-analyse herhaald met weglating van deze twee variabelen. De resultaten staan in tabel 2. Als referentiegroep, waar alle dummies de waarde 0 hebben, is
gekozen voor mannen met een middelbare of hoge opleiding, die werken op kantoor, wonen in een middelgrote
stad en hun pakkans hoog inschatten. Is zo iemand bij
voorbeeld 30 jaar oud en verdient hij f. 2.000 netto per
maand dan wordt de kans dat hij zwart werkt geschat op
1/[1 +exp(-(-3,71 + 5,85 x 0,3 – 11,43 x 0,09 + 0,16
x 2 ))] = 6,5%. Is hij daarentegen in een tecnnisch vak
werkzaam dan is deze kans 1 /[1 + exp( – (- 3,71 + 5,85 x
0,3 – 11,43 x 0,09 + 0,16 x 2 + 0,57))] = 11%.
Een positieve coefficient betekent een grotere kans om
zwart werk te vinden dan de kans die geldt voor de referentiegroep; een negatief teken een kleinere kans. Uit de
positieve coefficient voor inkomen blijkt de invloed van de
978
(belasting- en premie)druk. Dat uitkeringstrekkers een hogere marginale druk op extra inkomsten kennen komt tot
uitdrukking in de positieve coefficient voor uitkeringstrekkers. Een uitkeringstrekker is in dit opzicht vergelijkbaar
met iemand met een hoog inkomen. De kans dat iemand
met een uitkering zwart werkt is even groot als van iemand
zonder uitkering die een netto maandinkomen heeft dat
(0,96/0,16) x 103 = f 6.000 hoger ligt.
Beloning en omvang
Informatie over het al dan niet zwart werken staat los van
de beloning en omvang van eventuele zwarte werkzaamheden. Evenals op de witte arbeidsmarkt bestaan er beloningsverschillen. Om na te gaan waardoor deze verschillen worden veroorzaakt is een prijsvergelijking geschat 7).
Deze vergelijking geeft het verband tussen de gerapporteerde uurlonen en een aantal voor de prijsvorming relevante kenmerken, zoals bij voorbeeld opleiding en leeftijd.
Zowel Luttikhuizen als Renooy merken in hun voornamelijk kwalitatieve analyses op dat zwartwerkers hun prijs laten afhangen van hun relatie tot de opdrachtgever; vrienden en kennissen bij voorbeeld wordt vaak een ‘vriendenprijsje’ in rekening gebracht. In hoeverre hierdoor prijsverschillen optreden is hier nagegaan door de wijze van verwerving van het zwarte werk (de entree tot de zwarte arbeidsmarkt) als verklaring in de vergelijking op te nemen.
In een eerste stap is een groot aantal relevant geachte va-
5) p
+ exp (-(a0 +
2
i = 1
a, x i
6) Voor leeftijd is gekozen voor een kwadratische functie, in navol-
ging van A.J. Isachsen, S.O. Samuelson en S. Stry m, The behavior of
tax evaders, in: W. Gaertner en A. Wenig (red.), op.cit. De top van de
parabool (zie tabel 2) ligt rond de 25 jaar.
7) Alleen geenqueteerden van wie informatie is verkregen over zowel
het verdiende uurloon als de bestede tijd zijn in deze analyse betrokken. In totaal zijn 125 waarnemingen gebruikt.
Tabel 2. Logit-analyse ter verklaring van de kans dat
iemand zwart werkt
Coefficient a)
T-waarde
– 3,71
-4,1
Figuur 3. Participatie op de zwarte arbeidsmarkt in relatie
tot een drietal soorten beroepservaring, 1982/1983, ongewogen, excl. studerenden
5 W
Constante
Werkervaring: –
geen werkervaring
blauwe boorden
witte boorden
overig
d
d
R
d
d
Opleiding: – Lager onderwijs
– 0,21
–
0,57
–
to
CO
12.
-0,5
2,1
– –
0,34
-2,5
re
1,4
1,21
re g.
c
10.
– VGLO, MAVO, LBO, HAVO,
R
–
Poverty trap: – uitkeringstrekker
– niet-uitkeringstrekker
d
R
0,96
Geslacht: – man
– vrouw
R
d
– 0,56
-2,6
Leeftijd in jaren (x 10 ~ )
.
Leeftijd kwadraat in jaren ( x 1 0 )
c
c
5,85
– 1 1 ,43
1,4
-2,2
Netto maandinkomen in guldens ( x 1 0 ~ ^
c
0,16
Student, scholier
d
R
VWO, MBO, HBO, universiteit
2
Anders
4,3
–
–
_
1.37
3,0
–
–
Pakkans: – groot, neutraal
– klein
0,25
–
-1,1
_
0,90
4-
1,3
–
– 0,23
R
d
– stedelijk
6.
1,8
d
R
d
Urbanisatiegraad: – platteland
– verstedelijkt
8-
_
5,4
_
2-
a) – d: dummy variabele.
– c: continue variabele.
– R: referentiegroep.
zwart werk niet in het
verlengde van de beroepservaring
zwart werk in het verlengde
van de beroepservaring
riabelen in de regressievergelijking opgenomen 8). Daarna is in een volgende stap, na weglating van de minst significante variabelen, de volgende prijsvergelijking verkregen:
In [ x |eeftjjd]
1,15
entree
(1,6)
+
(3,7)
-°.’ 6 d geslacht
–
^50 d student
(-1,5)
– °.26 d zw/ov.»erk
(-1,6)
+ 0,29durb
(2,7)
–
1,86dpensioen
(-3,4)
°,37 In [ xleeltw]
(1,8)
+
°.18 d Opleiding
(-2,9)
+ °.24dz,,/wt.boo,d
(1,5)
(1,4)
+
.
(1,3)
alleen
– 0,20 d uitkering
(-1,5)
R2 = 0,46
d
entree
d
geslacht
d
student
d
opieiding
= natuurlijke logarithme van het uurloon op de zwarte zwarte arbeidsmarkt (in guldens)
= wijze van verwerving zwart werk
1 : professioneel (via werkgevers, collega’s)
0 : overig (via kennissen en familie)
= 1 : vrouw
0 : man
= 1 : student, scholier
0 : overig
= 1 : hogere opieiding (HBO, Universiteit)
zw/wt. boord
= aard van het zwarte werk, eerste dummy
In [Pzwartl
0 : lagere of middelbare opieiding (LO, VGLO,
MAVO, LBO, HAVO, VWO, MBO)
d
zw/ov.werk
d
d
1 : witte-boordenwerk
0 : blauwe-boorden of overig werk
=
urbanisatiegraad
1 : stedelijk gebied
urb
” pensioen
d uitkering
In de vergelijking staat aan de linkerkant de natuurlijke
logarithme van het zwarte uurloon. Er is dus uitgegaan van
een multiplicatief verband tussen het zwarte uurloon zelf
en de verklarende dummyvariabelen. Uit de vergelijking
kan worden afgeleid dat voor werk verkregen via familie en
kennissen doorgaans een lager uurloon in rekening wordt
gebracht. Werk verkregen via collega’s levert per uur ruim
anderhalf maal zoveel op (exp [0,48 d entree] = 1,6 9).
Witte-boordenwerk wordt gemiddeld 30% beter betaald
dan blauwe-boordenwerk. Scholieren en studenten blijken
bereid laag betaald werk te accepteren om aan de slag te
komen. Gemiddeld verdienen zij zo’n 40% minder per uur
dan anderen. Dit verklaart wellicht ook de hoge participatiegraad in deze groep. In totaal schommelen de met deze
prijsvergelijking te genereren uurlonen van minder dan 5
gulden voor bij voorbeeld een mavo-scholier tot meer dan
30 gulden voor bij voorbeeld een hoog gekwalificeerde
employee die voor zijn werkgever zwart overwerkt 10).
Op de witte arbeidsmarkt zijn veel banen van ongeveer
40 uur per week. Op de zwarte arbeidsmarkt bestaat in dit
opzicht veel meer variatie. Om na te gaan welke factoren
deze variatie verklaren is een tijdsvergelijking geschat 11).
Hierin zijn naast gelegenheidsvariabelen en socio-economische achtergrondkenmerken ook het zwarte uurloon op-
aard van het zwarte werk, tweede dummy
1 : overig werk
0 : witte- of blauwe-boordenwerk
1 : een-persoonshuishouden
0 : meer-persoonshuishouden
alleen
0 : niet-uitkeringstrekker
= natuurlijke logatithme van de leeftijd (in jaren)
0
1
0
= 1
=
ESB 8-10-1986
: overig
: 65 +, VUT, pensioen
: overig
: uitkeringstrekker
8) Gebruikt zijn o.a. variabelen voor geslacht, leeftijd, netto wit uurloon, werkervaring, opieiding en entree tot de zwarte arbeidsmarkt.
9) Hierbij wordt verondersteld dat de overige variabelen dezelfde
waarde houden. Zo’n ceteris paribus veronderstelling geldt ook in het
vervolg van dit artikel.
10) Alle in dit artikel genoemde voorbeelden zijn denkbeeldig. Zij
hebben dus geen betrekking op in de enquetes aangetroffen individu-
ele respondenten.
11) Respondenten die per jaar zeer weinig tijd besteden aan zwart
werk zijn buiten beschouwing gebleven.
979
genomen. Ook nu is in tweestappen een regressievergelijking geschat.
•
4,95
(14,6)
0,40 d v
–
0,26 in |Pzwart]
(-2,1)
(2,6)
–
Tabel 3. Geschatte zwarte bijverdiensten naar sociale status (exclusief studerenden en gepensioneerden) a)
0,36 d s
Aantal
responden
ten
(-1,6)
Percentage
zwartwerkers
Zwart
Zwart
uurloon
in gld.
gewerkte
tijd in
uren per
jaar
(2,9)
R 2 = 0,24
ln
= natuurlijke logaritme van de tijd besteed aan zwart
werk (uren per jaar)
= geslacht 1 : vrouw
1 : man
= natuurlijke logaritme van het uurloon op de zwarte
arbeidsmarkt (in guldens)
= 1 : eenpersoons huishouden
0 : meerpersoons huishouden
= 1 : student
0 : scholier
[t zwartl
^ vrouw
I” [Pzwartl
d alleen
d student
Uit deze vergelijking blijkt bijvoorbeeld dat mannen minder lang zwart werken dan vrouwen en alleenstaanden
minder lang dan niet-alleenstaanden (ceteris paribus).
Uit de prijs- en tijdvergelijking kunnen de totale zwarte
verdiensten per zwartwerker worden afgeleid 12):
In [zwarte inkomsten per zwartwerker] =
ln
lPz»art
x
‘
= 5,80
0,36d enlree + 0,20ds|uden(
°.28dvrouv, + 0,13dopleiding – 0,21da||een
0,27ln|x|ee||ija] –
1,38dpensloen
°.15
0,18dzv,/wtboord – 0,19d 2w/ovwerk
Nu blijkt bij voorbeeld dat studenten en scholieren, ondanks een lager uurloon, toch meer zwart verdienen dan
anderen (ceteris paribus). Zij compenseren hun lagere
uurloon dus door een langere werktijd. De al eerder genoemde mavo-scholier blijkt ongeveer 800 gulden per jaar
zwart bij te verdienen. De eerder genoemde employee, 40
jaar oud, verdient meer dan twee maal zo veel.
Kansen op de zwarte arbeidsmarkt____
We kunnen nu nagaan of in de beschikbare informatie
aanwijzigingen te vinden zijn dat het door de stijgende
werkloosheid toenemende aantal uitkeringstrekkers verantwoordelijk zou kunnen zijn voor een groei van de zwarte arbeidsmarkt. Daartoe is de steekproef in een aantal
groepen verdeeld. Per groep is op basis van de resultaten
van de logit-analyse de f ractie zwartwerkers geschat (tabel
2). Tevens zijn op basis van de regressievergelijkingen het
gemiddelde zwarte uurloon, de tijd besteed aan zwart werken en de totale zwarte bijverdiensten per zwartwerker geraamd. Het produkt van de gemiddelde zwarte bijverdiensten en de fractie zwartwerkers geeft de gemiddelde zwarte bijverdiensten per persoon. De uitkomsten van deze berekeningen staan in tabel 3 13). Er werken relatief lets
meer uitkeringstrekkers zwart (11 %) dan mensen die een
baan hebben (9%). Ze verdienen echter minder. Vergelijken we de groepsgemiddelden (tabel 3, laatste kolom) dan
zien we dat uitkeringstrekkers per persoon minder zwart
verdienen. Dat betekent dat in een periode van toenemende werkloosheid misschien wel het aantal zwartwerkers
toeneemt, maar niet het totale bedrag aan zwarte inkomsten. Er is in de enquete dus geen aanwijzing dat een
stijging van de werkloosheid als een belangrijke factor
voor een eventuele toename van de omvang van het zwarte circuit is te beschouwen 14).
Globaal kunnen twee groepen zwartwerkers worden onderscheiden 15) De eerste groep omvat mensen die op de
reguliere arbeidsmarkt als kansarm beschouwd kunnen
worden: laag opgeleiden, vrouwen, jongeren en personen
zonder werkervaring. Zij verdienen een laag zwart uurloon
en werken relatief veel uren. Tot de tweede groep behoren
980
Met baan
Zonder baan,
met uitkecing
Zonder baan
en zonder
uitkering
Zwarte
verdiensten per
zwartwerker
in gld.
per jaar
Zwarte
verdiensten per
persoon
in gld.
per jaar
1.065
9
16
65
1.000
90
260
11
10
75
700
80
501
3
12
95
1.150
40
a) Geschat m.b.v. de resultaten van de logit- en regressieanalyses. De zwart gewerkte
uren en zwarte verdiensten per persoon zijn afgerond op veelvouden van 5 uur respectievelijke f. 5; de zwarte verdiensten per zwartwerker op veelvouden van f. 50.
degenen die reeds een baan op de reguliere arbeidsmarkt
hebben (‘second jobbers’): vooral mannen, beter opgeleiden, personen vanaf midden twintig. Zij krijgen een hoger
zwart uurloon, maar hebben minder tijd beschikbaar voor
hun zwarte activiteiten. Om na te gaan of, zoals wel wordt
verondersteld, een slechtere positie met betrekking tot de
reguliere arbeidsmarkt deels gecompenseerd kan worden
door hogere inkomsten uit het zwarte circuit is de steekproef in een aantal groepen verdeeld op basis van geslacht, werkervaring en opleiding. Deze drie variabelen
worden beschouwd als indicatoren voor de kansrijkheid.
Het zwarte circuit levert blijkens de resultaten in tabel 4
geen compensatiemogelijkheden voor kansarmen. Zij blijken als groep juist minder te profiteren van de zwarte arbeidsmarkt dan degenen die al in een voordeliger positie
zijn op de reguliere arbeidsmarkt. De deelname daalt van
11 a 12% voor de kansrijksten naar 1 % voor de kansarmsten. Voor de verdiende gemiddelde zwarte bijverdiensten
per persoon (laatste kolom in tabel 4) zien we dezelfde
trend. Kansarmen, b.v. bijstandsmoeders (veel mintekens
in tabel 4) profiteren dus minder van het zwarte circuit dan
kansrijken, zoals b.v. academici met een dynamische
baan (veel plustekens in tabel 4).
12) De geschatte coefficienten in zowel de prijs- als de tijdvergelijking
kennen statistische betrouwbaarheidsmarges. Deze marges werken
door in het produkt van beide. De uitkomsten van de ‘prijs maal tijd’
vergelijking moeten daarom met de nodige voorzichtigheid worden
gei’nterpreteerd.
13) Wat in noot 12 geldt voor het produkt van de prijs- en tijdvergelijking geldt in nog sterkere mate wanneer dit produkt ook nog vermenigvuldigd wordt met de uit de logit-vergelijking geschatte kans op
zwart werken. De gemiddeld verdiende bedragen per zwartwerker
zijn lager dan op grond van de in het begin van dit artikel genoemde
macro-totalen verwacht mag worden. Deze macro-totalen zijn echter
gebaseerd op de enquetevariant met de hoogste totalen en niet op alle varianten samen (zie voetnoot 1). Bovendien zijn de schattingen
een fractie lager dan de waarnemingen, vanwege een klein aantal uitschieters dat voor het schatten van de vergelijkingen buiten beschouwing is gebleven. De schattingen vertonen echter wel dezelfde tendensen. In de tabellen 3 en 4 zijn studerenden en gepensioneerden
buiten beschouwing gelaten omdat zij nog niet respectievelijk niet
meer beschikbaar zijn voor de reguliere arbeidsmarkt.
14) Een enquete als deze geeft bij mensen met een uitkering mogelijk
meer selectieve non-respons en onderrapportage dan bij anderen. In
dat geval zijn de uitkomsten in tabel 3 niet volledig representatief. Dit
zou echter pas leiden tot andere conclusies als het responsgedrag
van uitkeringstrekkers aanzienlijk zou afwijken van dat van mensen
met een baan.
15) R. van Eck en B. Kazemier, Zwartwerkers en witte boorden, Intermediair, 1985, nr. 21, biz. 33-39.
Conclusie
Tabel 4. Geschatte zwarte bijverdiensten naar kansrijkheid om op de reguliere arbeidsmarkt werk te vinden (exclusief studerenden en gepensioneerden) a)
Karakterisering
Aantal
Percentanp
idye
geslacht
werkerva-
opleiding
ring
Man
Man
+ OfO
Man
+
Oof –
Man
Vrouw
Vrouw
Vrouw
Vrouw
+ OfO
+
Oof –
denten zwartinde werkers
steekproef
Zwart
uurloon
in gld.
Zwarte
verdiente tijd sten per
in uren zwartperjaar werker
in gld.
per jaar
Zwart
Zwarte
verdiensten per
persoon
in gld.
per jaar
+
+
700
11
17
60
950
110
135
12
12
55
700
85
+
+
40
3
80
950
30
398
5
12
12
105
1.200
65
I 432
6
11
95
1.000
60
121
1
9
90
700
5
–
Toelichting:
werkervaring : + heeft werk; 0 heeft vroeger gewerkt; – heeft nooit gewerkt
opleiding
: + vglo, mavo, Ibo, havo, vwo, mbo, hbo, universiteit;
– lager onderwijs;
Plustekens geven dus kansrijkheid op de reguliere arbeidsmarkt aan.
a) zie voetnoot onder label 3.
De kans dat iemand zwart werkt wordt groter naarmate
hij of zij over meer geschikte vaardigheden beschikt; vooral ambachtelijke en technische vaardigheden vergroten
deze kans. Een zware (belasting- en premie)druk op extra
inkomsten is, vooral voor uitkeringstrekkers, een reden om
zwart te gaan werken. Een hoog geschatte pakkans daarentegen vermindert de animo. Mensen met een hoge opleiding en werkervaring worden in het algemeen het beste
beloond, vooral als het zwarte werk via college’s of de
werkgever wordt verkregen. Naarmate de beloning hoger
wordt, wordt echter minder tijd besteed aan zwart werken.
In een periode van toenemende werkloosheid neemt misschien wel het aantal zwartwerkers toe, maar er zijn geen
aanwijzingen dat de werkloosheid via de daarmee gepaard gaande groei van het aantal uitkeringstrekkers leidt
tot een toename van de totale omvang van de zwarte bijverdiensten. Vooral mannen met werk en een hoge opleiding, die dus op de reguliere arbeidsmarkt het kansrijkst
zijn, profiteren van het zwarte circuit.
B. Kazemier
R. van Eck