Verslag MKBA-symposium

Gezocht: ionge, gezonde,
autochtone man
K.W.H. van Beek, C.C. Koopmans en B.M.S. van Praag*
erkgevers blijken bij het selecteren van lager personeel vooral onderscheid te
maken naar kenmerken van de sollicitant, die zich niet voor verandering
lenen, zoals geslacht, leeftijd en afkomst. Het overheidsbeleid met betrekking tot
zwakke groepen op de arbeidsmarkt zou zich om die reden sterker moeten richten
op werkgevers. Zij moeten worden gestimuleerd om door beperkte informatie en
vooroordelen heen te kijken naar de werkelijke capaciteiten van werkzoekenden
zonder baan.

W

De Nederlandse arbeidsmarkt kent een veelheid aan
problemen. De arbeidsparticipatie is laag vergeleken met de ons omringende landen. Door de sterke
werkgelegenheidsgroei
in de tweede helft van de jaren tachtig is de achterstand weliswaar kleiner geworden, maar de verschillen blijven. Daarbij komt
de vraag hoe het mogelijk is dat een land een
enorm reservoir aan ongebruikt menselijk kapitaal
bezit en tegelijkertijd zijn vacatures niet kan vullen?
Het antwoord op deze paradoxale situatie werd tot
voor kort alleen aan de aanbodzijde gezocht. Werkervaringsplaatsen, her-, om- en bijscholing, heroriënteringsgesprekken,
loonkostensubsidies,
sancties,
arbeidskostenforfait en al die andere elementen van
een activerend arbeidsmarktbeleid
zijn erop gericht
het arbeidsaanbod te activeren en ‘aan te passen’
aan de vraag naar arbeid. Maar wat willen de vragers van arbeid eigenlijk? Welke variabelen spelen
een rol bij het aannemen van nieuw personeel? De
economische wetenschap kent op dit punt een opmerkelijke witte vlek. De aanbodzijde van de arbeidsmarkt wordt uitvoerig bestudeerd, maar over
de vraagzijde is, met name op microniveau, weinig
bekend. Om die reden heeft de WRR een onderzoek
ingesteld naar de selectiecriteria die werkgevers hanteren bij de personeelskeuze 1.
De meest directe weg om meer inzicht in vraagcriteria te krijgen, is het observeren van sollicitatieprocedures in de praktijk. Hieraan kleeft echter een
aantal problemen, waarvan we er twee zullen noemen. Ten eerste is bij een sollicitatie in de praktijk
het aantal mogelijk belangrijke variabelen zeer
groot en ook lastig te waarderen. Hoe neem je in
de analyse mee dat de sollicitant een onverzorgd uiterlijk heeft, of een plat accent, of een ‘foute’ das?
Het lijkt niet mogelijk om op een zinvolle wijze om
te gaan met de stortvloed aan informatie die alleen
al de verschijning van de sollicitant bevat. Ten
tweede kennen sollicitaties in de praktijk een grote
mate van ‘zelfselectie’. Hoe moet je de arbeidsmarktkansen van vrouwen meten in een branche
waar zelden of nooit een vrouw solliciteert?

Methode van onderzoek
Om deze problemen te omzeilen heeft de WRR een
enquête ontwikkeld die gebruik maakt van een methode die bij marktonderzoekers
al veel langer in
zwang is en die bekend staat onder de naam conjunctmeten2. Marktonderzoekers gebruiken deze
methode bij voorbeeld om de verkoopbaarheid
van
nieuwe produkten te achterhalen. Zij maken daarbij
gebruik van profielschetsen die produkten beschrijven aan de hand van enkele kerneigenschappen,
de
attributen. Enquêteurs leggen de profielschetsen
voor aan potentiële consumenten, en vragen hen
om een voorkeursvolgorde
aan te brengen in de getoonde profielen. Uit de voorkeuren van de respondenten kan dan worden afgeleid op welke varia bele(n) zij selecteren en welke produktkenmerken
de
beste verkoopkansen opleveren. Ook in de sociologie wordt deze methode toegepast; zij staat daar bekend als vignettenonderzoek3.
De enquête waarvan we hier de resultaten presenteren, werd gehouden onder werkgevers. Hun werd
gevraagd profielschetsen te beoordelen van sollici-

• K.W.H. van Beek en c.c. Koopmans zijn beiden stafmedewerker bij de Wetenschappelijke
Raad voor het Regeringsbeleid. B.M.S. van Praag is lid van de Wetenschappelijke
Raad voor het Regeringsbeleid
en hoogleraar aan de Erasmus Universiteit Rotterdam.
1. Het veldwerk voor dit onderzoek werd verricht door Bureau Inter/View uit Amsterdam. Aan de financiering is bijgedragen door het CPB. Dit artikel geeft een overzicht van
de belangrijkste bevindingen. Over het onderzoek wordt
uitgebreid gerapporteerd
in K.W.H.van Beek en B.M.S.van
Praag, Kiezen uit sollicitanten, concurrentie tussen werkzoekenden zonder baan, WRR Voorstudies en Achtergronden, nr. V 74, SOU-uitgeverij, Den Haag, 1992.
2. Zie bij voorbeeld P.E. Green en V. Srinivasan, Conjoint
analysis in consumer research: issues and outlook, journal
of Consumer Research, jg. 5, september 1978, blz. 103-123.
3. Zie bij voorbeeld P.L.J.Hermkens, Oordelen over de

rechtvaardigheid van inkomens: verslag van een
vignettenonderzoek, Kobra, Amsterdam, 1983.

tanten voor een vacature in hun bedrijf 4. Ten einde
het onderzoek toe te spitsen op de voornaamste probleemgebieden van de arbeidsmarkt, werden alleen
vacatures beschouwd waarvoor relatief lage opleidingseisen gelden. Tevens werd alleen gekeken
naar de kansen van werkzoekenden
zonder baan.
De profielschetsen beschrijven dus geen sollicitanten die al een baan hebben.
Om profielschetsen van sollicitanten te kunnen maken, hielpen respondenten in een proefonderzoek
bij het samenstellen van zinvolle beschrijvingen van
sollicitanten. Dit is één van de belangrijkste onderdelen, omdat het feitelijke onderzoek zich volledig
concentreert op de rol die de in het vooronderzoek
geselecteerde attributen spelen bij de personeelsselectie. Uit dit vooronderzoek resulteerde een verzameling van twaalf attributen, elk onderverdeeld in
een aantal niveaus. Met de twaalf attributen kan,
door variatie van de niveaus, een veelheid aan uiteenlopende profielschetsen van werkzoekenden
zonder baan worden samengesteld.
Elke respondent werd een set van achttien profielen
ter beoordeling voorgelegd. In tabel 1 is één van de
profielschetsen die in het veldwerk is gebruikt,
weergegeven.

Data en analysemethode
Het veldwerk vond plaats tussen november 1989 en
februari 1990. De 312 bezochte bedrijfsvestigingen
zijn bij benadering representatief gespreid over de
verschillende sectoren en variëren in grootte van 1
tot 550 werknemers. Bij de vestigingen werd gesproken met personen die (mede) verantwoordelijk zijn
voor het aannemen van personeel.
De enquêteurs vroegen de respondenten eerst een
vacature voor het lagere kader binnen hun bedrijf te
schetsen. Vervolgens vroegen zij expliciet welke attributen ze belangrijk vinden bij de keuze van personeel voor de betreffende functie. Daarna legden zij
de respondenten het stapeltje van achttien profielen
voor met de vraag deze te ordenen op aantrekkelijkheid voor de geschetste vacature. Men zou kunnen
stellen dat de expliciete vragen inzicht geven in de
ideeën die de respondenten zelf hebben over het selectiemechanisme, waarbij de interviewsituatie en
de sociale wenselijkheid van sommige antwoorden
een rol kunnen spelen. De ordening van de profielen biedt naar verwachting meer inzicht in de werkelijk door de respondent gehanteerde criteria.
Om uit de rangordeningen die de respondenten in de
profielen aanbrachten, hun selectiecriteria te destilleren, werd een zogeheten gerangordend logitmodel
gebruiktS . De veelal fijnmazige onderscheidingen in
de profielschetsen werden in het model gereduceerd
tot een beperkte verzameling van verklarende variabelen. De profielschetsen kennen bij voorbeeld negen verschillende leeftijden. In het model zijn deze
samengevat in twee variabelen: leeftijd en leeftijd
kwadraat. De profielschetsen bevatten ook reistijden
variërend van één tot zes kwartier. In het model
wordt alleen een onderscheid gemaakt tussen reistijden tot een uur en langer dan een uur. Daarnaast is in
het model een aantal kenmerken van de vacature opgenomen om verschillen in selectiecriteria te kunnen
achterhalen. Het gebruikte model wordt uitgebreid
beschreven in de hierboven reeds genoemde WRRpublikatie.

ESB 10-6-1992

Niveau
<

:’.’
‘.Jllan
2~ jaar
..y;~lledig gezond
~derland

ks–c
• Huidige ~tie
• .Be6Chik~rheid

.

.Werk~g
• WerkgeVerslasten .

~ederlandse taalbeheersing beperkt
anderhalf uur
een jaar werkloos
deeltijd, onregelmatige of
pl~endienst
geen bezwaar
gehuwd (samenwonend), twee jonge
kinderen, kostwinner
geen werkervaring
f 600 verlaging werkgeverspremies
door specifieke subsidiemaatregel

Resultaten van de profielbeoordelingen
Tabel 2 presenteert de schattingsresultaten voor het
gerangordende logit model6. De coëfficiënten geven de relatieve invloed aan van de verschillende
variabelen. Zo zien we dat een lager opleidingsniveau dan het vereiste voor de vacature waarop men
solliciteert (-0,554), nadelig is voor de sollicitant; nadeliger dan een te hoog opleidingsniveau (-0,030).
Ook kunnen we uit de tabel aflezen dat een te laag
opleidingsniveau ongunstiger is dan een beperkte
beheersing van de Nederlandse taal (-0,421). Daarentegen is een te laag opleidingsniveau weer minder nadelig dan een verhoogde kans op ziekteverzuim (-0,847). Bij het effect van de leeftijd is sprake
van een kwadratische functie. Via berekening vinden we dat de leeftijdsparameter voor een 24-jarige
-0,33 (= 0,24 x 1,263 – (0,24)2 x 11,096) bedraagt.
Voor een 36-jarige komt dit getal op -1,20.
We kunnen de coëfficiënten van verschillende eigenschappen bij elkaar optellen en aldus het gewicht
van combinaties van eigenschappen bezien. Zo kunnen we bij voorbeeld vaststellen dat een volledig gezonde 36-jarige bij benadering gelijk gewaardeerd
wordt als een 24-jarige sollicitant die overigens dezelfde eigenschappen maar een licht verhoogde
kans op ziekteverzuim heeft: -0,33 – 0,87 = -1,20. Bij
een ‘licht verhoogde kans op ziekteverzuim’ moeten
we bedenken dat dit een ondergrens geeft voor de
invloed van gezondheid op de arbeidsmarktkansen.
In het vooronderzoek bleek gezondheid een nogal
overheersende variabele te zijn; respondenten wezen sollicitanten met concreter benoemde lichamelijke gebreken, in bijna alle gevallen direct af.

Tabell. Voorbeeld van een
profielschets
van een werkzoekende zonder baan

4. Eerdere Nederlandse onderzoeken
die gebruik maken
van een vergelijkbare methode van dataverzameling
zijn:
G. Oosterhuis, Ras en geslacht bij de personeelsselectie, afstudeerscriptie,
Rijksuniversiteit Groningen, 1987; en M.A.
Jacobs, A. van Doorne-Huiskes,].].
Schippers en J.J. Siegers, Werving en selectie van vrouwen bij de politie, zonder maatwerk geen uniform, Tijdschrift voor Arbeidsvraagstukken, 1990, nr. 2, blz. 22-38.
5. Zie bij voorbeeld S. Beggs, S. Cardell en]. Hausman,
Assessing the potential demand for electric cars, journalof
Econometrics, 1981, blz. 1-19; ].A. Hausman en P.A. Ruud,
Specifying and testing econometrie models for rank-ordered data, journalof Econometrics, 1987, nr. 34, blz. 83-104.
6. Het model bevat ook nog een aantal correctiefactoren.
Zie K.W.H.van Beek en B.M.S.van Praag, op.cit., 1992.

561

De logit-specificatie van het model maakt het mogelijk om de kans uit te rekenen dat een bepaald profiel wordt verkozen boven een of meer andere profielen. Deze kans noemen we de voorkeurskans van
een profiel. Stel bij voorbeeld dat een allochtoon en
een autochtoon solliciteren naar een commerciële
functie bij een bedrijf met 25 werknemers. Als zij
overigens gelijke eigenschappen
hebben, bedraagt
de voorkeurskans voor de alJochtoon:
lOOm + expCO,831 + 0,465 – 0,25 x 0,542)} = 24%
en heeft de autochtoon met 76% meer dan drie maal
zoveel kans als de allochtoon7 Bij voorkeurskansen
moeten we bedenken dat zij niet gelijk zijn aan een
aannamekans; werkgevers die een voorkeur hebben
voor een sollicitant hoeven die nog niet aan te nemen; zij kunnen ook wachten of/tot zich een nog
betere kandidaat meldt.
Voor functies in het lagere kader zijn vrouwen minder in tel dan mannelijke sollicitanten met vergelijkbare eigenschappen.
De mate waarin deze voorkeur
een rol speelt, is echter afhankelijk van de sector
waarin gesolliciteerd wordt, het aandeel vrouwelijke werknemers in het betreffende bedrijf, het soort
functie en de gezinssituatie van de vrouwelijke sollicitant. Stel dat een vrouwen een man, met overigens gelijke eigenschappen,
samen solliciteren in
de bouw bij een bedrijf met een gemiddeld percentage vrouwelijke werknemers (5), dan heeft de
vrouw, afhankelijk van haar gezinssituatie en het
soort functie, tussen de 3 en 9% kans om de voorkeur te krijgen boven haar mannelijke evenknie. Bij
een gemiddelde industriële onderneming liggen
deze percentages tussen de 6 en 17. In de overige
sectoren die aan de enquête deelnamen, hebben

Tabel 2. Schattingsresultaten
profielsc hetsen
Variabele

voor het ordenen van
Coëfficiënta

-0,030
Overschoold
-0,554
Onderschoold
-0,421
Beperkte taalvaardigheid
Langer dan zes maanden
-0,263
niet op de arbeidsmarkt
-0,040
• Geen werkervaring
-0,083
• Andersoortige werkervaring
-0,436
• Reistijd meer dan een uur
-0,137
• Deeltijd
0,195
• Subsidie van! 600
1,263
• Leeftijd/lOO
-11,096
• Leeftijd kwadraat/lOOOO
• Verhoogde kans ziekteverzuim-O,847
-0,831
• Allochtoon
• Allochtoon voor commerciële
-0,465
functie
• Allochtoon maal aantal
0,542
werknemers/l 00
-1,136
• Vrouw
-0,380
• Vrouwelijke kostwinner
• Vrouw maal perunage
2,927
vrouwen in dienst
• Vrouw voor zwaar fysiek werk -0,790
-0,938
• Vrouw voor de industrie
-1,282
• Vrouw voor de bouw

•
•
•
•

a. t-waarden tussen haakjes.

562

(-0,277)
(-5,130)
(-5,217)
(-3,652)
(-0,471)
(-0,959)
(-5,838)
(-1,911)
(2,367)
(0,582)
(-3,317)
(-9,870)
(-7,421)
(-1,853)
(2,604)
(-5,614)
(-2,711)
C7,638)
(-4,379)
(-3,940)
(-5,461)

Figuur 1. Gewicht dat de respondenten aan de attributen geven bij niet expliciete vragena

a. De gearceerde delen geven de niet-beïnvloedbarekenmerken aan.
vrouwen en mannen ook ongelijke kansen, maar
zijn de verschillen kleiner. In bedrijven buiten bouw
en industrie waar een bovengemiddeld
aantal vrouwen werkzaam is, kunnen vrouwen zelfs een voorkeursbehandeling
krijgen.

Het relatieve belang van de eigenschappen
Hierboven hebben we enkele uitkomsten voor afzonderlijke variabelen besproken. We zullen nu proberen meer een totaalbeeld te schetsen van de gewichten die de verschillende variabelen in het
keuzeproces hebben. Daartoe kijken we eerst naar
de antwoorden die de respondenten
gaven op de
expliciete vraag: “welk kenmerk vindt u het belangrijkst, welk het op één na belangrijkst, enzovoort?”.
Figuur 1 geeft aan hoe vaak de verschillende attributen door de respondenten
als belangrijkste kenmerk
werden genoemd. De figuur geeft aan dat de respondenten vooral zeggen te selecteren op werkervaring
en opleidingsniveau,
daarna komen leeftijd, beschikbaarheid, gezondheid en geslacht. De overige variabelen worden door slechts enkele respondenten
het
belangrijkst gevonden. In de figuur wordt een onderscheid aangegeven tussen variabelen waaraan de
aanbieders van arbeid redelijkerwijs niets kunnen
veranderen en variabelen waarop zij wel invloed
kunnen uitoefenen. We komen hier verderop nog
op terug.
Een plaatje als figuur 1 kunnen we ook voor de
schattingsresultaten
van de profielordeningen
maken. Hierbij hangt het belang van een aantal eigenschappen echter mede af van kenmerken van de vacature waarop gesolliciteerd wordt. Daarom zullen
we de situatie schetsen voor drie realistische vacatures bij verschillende gefingeerde bedrijven. Tabel 3
toont de drie vacatures. Het belang van de verschillende kenmerken bij de drie vacatures van tabel 3
kunnen we bepalen door een ‘meest aantrekkelijk’

7. Meer in het algemeen is de kans dat profiel i als meest
aantrekkelijke wordt gekozen uit de profielen 1,… ,n gelijk

aan:
p(profiel i) = 1 / (eyl-yi + ey2-yi +…+eyi-yi +…+eyn-yi) -100%
waarbij Yi-Yi het verschil in waardering tussen profielen
i en j is, zoals we dat kunnen berekenen met behulp van
tabelZ.

en een ‘minst aantrekkelijk’ profiel te construeren.
Vervolgens kijken we uit welke elementen het verschil in waardering tussen deze twee profielschetsen is opgebouwd.
Uit tabel 2 kunnen we opmaken dat het meest aantrekkelijke profiel een autochtone meneer A beschrijft met de vereiste vooropleiding,
een goede
taalbeheersing, een jeugdige leeftijd (we kiezen 18
jaar), een goede gezondheid, enzovoort. Het minst
aantrekkelijke profiel beschrijft een allochtone mevrouw B met een te lage vooropleiding, een beperkte taalbeheersing,
een hogere leeftijd (53 jaar), een
mindere gezondheid, enzovoort. Als gevolg van een
cumulatie van ongunstige eigenschappen
heeft mevrouw B bij alle drie de vacatures uit tabel 3 een
voorkeurskans van afgerond 0%. Het gaat in deze
vergelijking echter veeleer om de reden van de pertiFiguur 2. Belang van de attributen
res (zie tabell)

Vacature

_

bij drie vacatu-

(1)

“_ft

vacature

(2)

_ … a’

iK

-…sR
-..tna

1~
K

_”_’_K
1Ud/gII~

_naR

Vacature (3)

Kenmerk
• Vestigingsgrootte
(aantal werknemers)
• Bedrijfstak
• Percentage vrouwen
in dienst
• Soort vacature

Vacature 0)

Vacature (2)

Vacature (3)

25
Bouw

10
Industrie

100
Diensten

0
Lichamelijk

17
Commercieel

34
Verzorgend

Tabel 3. Drie
nente afwijzing van mevrouw A; is zij te laag gevacatures
schoold, is zij te oud, te vrouw, te …. ?
Figuur 2 geeft voor elk van de vacatures uit tabel 3
een opsplitsing van de reden voor deze afwijzing.
Bij de vacature in de bouw 0) blijken de belangrijkste argumenten voor het afwijzen van mevrouw B
haar geslacht en haar leeftijd te zijn. Zij heeft ook
een gebrek aan werkervaring, een te lage vooropleiding, zij is langdurig niet op de arbeidsmarkt actief
geweest en zij beheerst het Nederlands slechts in beperkte mate, maar dat telt allemaal nauwelijks mee.
Feitelijk kan mevrouw B er heel weinig aan doen
dat het betreffende bouwbedrijf haar niet wil hebben; haar leeftijd, geslacht, gezinssituatie, gezondheid en afkomst moet zij als gegeven beschouwen
en die bepalen, zoals de arcering aangeeft, voor
78% haar kans bij deze vacature.
Bij de vacatures (2) en (3) verandert de samenstelling van de argumenten. Bij vacature (2) neemt het
belang van afkomst toe, omdat het hier een commerciële vacature betreft. Het belang van het geslacht is
kleiner dan bij vacature 0) omdat deze vacature
geen zware fysieke eisen stelt; bovendien is het bedrijf waar gesolliciteerd wordt iets vrouwvriendelijker door een hoger percentage vrouwelijke werknemers. Desondanks zien we dat leeftijd, geslacht,
afkomst en gezondheid de belangrijkste criteria zijn
waarop geselecteerd wordt. Opnieuw kan mevrouw
B weinig of niets uitrichten om haar kansen te verbeteren: 75% van haar afwijzing is gebaseerd op de attributen die zij niet zelf kan beïnvloeden. Bij vacature (3) legt haar leeftijd veruit het meeste gewicht in
de schaal. Bij deze vacature kan mevrouw B haar
kansen zelf iets meer beïnvloeden. Nochtans wordt
haar afwijzing voor tweederde deel gemotiveerd
door factoren waar mevrouw B niets aan kan veranderen.
De resultaten van de profielordeningen
zoals die in
figuur 2 zijn weergegeven staan in schril contrast
met het beeld dat werkgevers zelf (zeggen te) hebben van hun selectiemethode.
Uit figuur 1 blijkt dat
zij menen hun keuze voor het grootste deel te baseren op variabelen waar de sollicitant zelf invloed op
heeft. De variabelen die onveranderbaar
aan sollicitanten zijn verbonden, dragen volgens de respondenten slechts in geringe mate bij aan de keuze van
nieuw personeel. Bij de ordening van profielen blijken juist de niet-beïnvloedbare
kenmerken van sollicitanten het meeste gewicht in de schaal te leggen

Beleidsimplicaties
Wanneer werkgevers kiezen uit sollicitanten, moeten zij zich een oordeel vormen over de (potentiële)
produktiviteit van de sollicitanten. Als men een beleid wil voeren dat de arbeidsmarktkansen
van groepen met een zwakke arbeidsmarktpositie
verbetert,
kan men in principe uit twee soorten kiezen: beleid

E5B 10-6-1992

563

dat gericht is op het verbeteren van de produktiviteit van werkzoekenden en beleid dat gericht is op
het beïnvloeden van de perceptie die werkgevers
van de produktiviteit van werkzoekenden hebben.
Beleid dat tot doel heeft de produktiviteit van werkzoekenden te verbeteren, noemen we ‘aanbodgericht’ , het andere type noemen we ‘vraaggericht’ beleid. Het bestaande arbeidsmarktbeleid is vooral
aanbodgericht. We hebben hiervoor echter gezien
dat wanneer werkgevers kiezen uit werkzoekenden
zonder baan voor een laaggeschoolde functie, zij
hun oordeel vooral baseren op de leeftijd, de gezondheid, het geslacht en de afkomst van de sollicitanten. Zij kiezen dus vooral op basis van eigenschappen die niet door een aanbodgericht beleid te
beïnvloeden zijn; deze eigenschappen zijn nu eenmaal onveranderbaar aan de aanbieders van arbeid
verbonden. Hieruit kunnen we concluderen dat het
arbeidsmarktbeleid meer dan nu het geval is, zal
moeten proberen de perceptie die werkgevers van
de produktiviteit van werkzoekenden hebben, te
beïnvloeden. Anders gezegd: het arbeidsmarktbeleid zal meer vraaggericht moeten worden om de
kansen voor zwakke groepen op de arbeidsmarkt
daadwerkelijk te kunnen verbeteren.
Een dergelijk vraaggericht beleid kan langs twee wegen (verder) worden ontwikkeld. Ten eerste zullen
werkgevers die andere selectiecriteria willen hanteren waarschijnlijk extra kosten moeten maken. Terwijl geslacht, leeftijd, etniciteit en gezondheid relatief eenvoudig waarneembare kenmerken zijn, is de
echte produktiviteit van sollicitanten veel moeilijker
vast te stellen. Bedrijven zullen echter niet genegen
zijn deze kosten te maken, als de nu in de praktijk
gehanteerde criteria economisch efficiënt zijn. Deze
zogeheten statistische discriminatie8 zou doorbroken kunnen worden indien arbeidsbemiddelingsinstanties (een deel van) de extra kosten van betere
selectiemethodes voor hun rekening nemen. Een
voorbeeld kan zijn dat een arbeidsbemiddelingsinstantie kandidaten uitgebreid test en daarmee hun
werkelijke kwaliteiten achterhaalt. De arbeidsbemiddelingsinstantie kan dan vervolgens met een geschikte kandidaat naar de werkgever toestappen en
neemt zo de economisch niet-efficiënte kosten van
het zoeken van geschikte kandidaten voor haar rekening. De instantie zal dan wel moeten beschikken
over niet-discriminerende
methodes om kandidaten
te selecteren. Deze gedachte sluit aan bij de resultaten van een proefproject in Helmond met intensieve
screening en persoonlijke bemiddeling van moeilijk
plaatsbare werklozen9. Het tweede spoor richt zich
meer rechtstreeks tot de werkgever, via bij voorbeeld een Wet Bevordering ArbeidskansenlO. Op basis van de hier gepresenteerde resultaten kunnen
we daarbij vooral aandacht vragen voor de kansen
van vrouwen in de bouwen industrie en de kansen
van allochtonen bij kleinere bedrijven. Meer algemeen kan een bewustwordingsbeleid
er toe bijdragen dat werkgevers in elk geval niet onbedoeld gebruik maken van oneigenlijke criteria bij de
personeelskeuze .
Het belang van leeftijd als selectiecriterium kan in
de nabije toekomst voor grote problemen zorgen:
bij een ontgroenende en vergrijzende beroepsbevolking is het niet minder dan noodzaak om ook het
oudere arbeidsaanbod serieus te gaan nemen. Voor-

afgaand aan de hiervoor genoemde beleidsrichtingen zou dan ook een aantal maatregelen genomen
kunnen worden die leeftijdsdiscriminatie haar vanzelfsprekendheid ontnemen.
Behalve pleiten voor een uitbreiding van het arbeidsmarktbeleid, kunnen we op basis van de resultaten van deze studie ook enkele uitspraken doen
over bepaalde elementen van het bestaande beleid.
Ten eerste blijkt dat in het verleden opgedane werkervaring voor werkzoekenden zonder baan niet van
veel betekenis is. Dit betekent bij voorbeeld dat
werkzoekenden die eerst een werkervaringsplaats
bezetten, maar vervolgens toch weer werkloos raken, geen voordeel meer hebben van de opgedane
werkervaring. Dit laat onverlet dat werkervaringsplaatsen een goede brug naar de arbeidsmarkt kunnen vormen wanneer werkzoekenden vanuit de
werkervaringsplaats direct naar een baan overstappen; deze studie doet immers geen uitspraak over
werkzoekenden die op het moment van solliciteren
al een baan hebben.
Ten tweede blijkt het opleidingsniveau van werkzoekenden zonder baan, weliswaar niet de belangrijkste maar zeker ook geen onbelangrijke variabele te
zijn. De voorkeuren van de respondenten geven
daarbij aan dat alleen een opleiding die aansluit bij
de noden van de werkgever, een voordeel oplevert
voor de sollicitant. In dat opzicht bevestigen de resultaten van deze studie het streven naar een arbeidsmarktgericht scholingsbeleid. Ten derde blijken loonkostensubsidies
niet het effect te kunnen
hebben, dat men graag zou willen. Met behulp van
een loonkostensubsidie is het niet mogelijk om de
kansen van bepaalde groepen werkzoekenden zonder baan significant te verbeteren.

Conclusie
De nieuwe methode van onderzoek in dit artikel
leidt tot nieuwe inzichten in het functioneren van
de arbeidsmarkt. Het onderzoek maakt duidelijk dat
ten minste een deel van de barrières die zwakke
groepen op de arbeidsmarkt dienen te overwinnen
om een baan te vinden, bij de werkgever moet worden gezocht. Om deze reden zou het arbeidsmarktbeleid zich niet alleen op het aanbod maar ook
meer op de vragers van arbeid moeten richten, met
als doel werkgevers ertoe te bewegen door hun
vooroordelen tegen ouderen, vrouwen, allochtonen
en mensen met een mindere gezondheid heen te kijken naar de werkelijke produktiviteit van sollicitanten.
Krijn van Beek
Carl Koopmans

Bernard van Praag
L.c. Thurow, Generating inequality,
mecbanisms of distribution in tbe US,New York, 1975;

8. Zie bij voorbeeld

K. Arrow, The theory of discrimination, in: O. Ashenfelter,
A. Rees (red.), Discrimination in labor markets, Princeton,
1973.
9. H. van den Berg en K. van der Veer, Hoezo onbemiddelbaar?, Amsterdam, 1990.
10. Zie bij voorbeeld WRR, Allocbtonenbeleid, Rapporten
aan de Regering, nr. 36, Den Haag, 1989; en meer in het bijzonder: S. van der Veen, Employment equity: een wet bevordering arbeidskansen naar Canadees model, WRR werkdocument W49, Den Haag, 1990.