3. Resultaten

3.1 Fysiek zwaar werk

Koplopers in fysiek zwaar werk: veelal aan ‘de rand van Nederland’

De aandelen werknemers met fysiek zwaar werk zijn relatief hoog in de COROP-gebieden aan de randen van Nederland (kaart 3.1.1). In 2022 is Delfzijl en omgeving koploper met een aandeel dat 18,2 procentpunt hoger ligt dan het landelijke percentage werknemers met fysiek zwaar werk, dat op 37,8 procent ligt. Behalve Delfzijl en omgeving hebben ook de volgende COROP-gebieden een relatief groot aandeel werknemers met fysiek zwaar werk; in procentpunten ten opzichte van het landelijk gemiddelde zijn dat: Oost-Groningen (+8,4), Zuidoost-Drenthe (+7,6), Zeeuws-Vlaanderen (+7,5), Zuidwest-Friesland (+7,3), Kop van Noord-Holland (+6,9), Overig-Zeeland (+6,5) en Midden-Limburg (+6,3). Gebieden met een relatief laag aandeel fysiek zwaar werk zijn Groot-Amsterdam (-7,0 procentpunt), Utrecht (-6,8 procentpunt) en het Gooi en Vechtstreek (-6,5 procentpunt).

Beroep, werkdruk en onderwijsniveau sterkste samenhang met fysiek zwaar werk

De kenmerken die het sterkst samenhangen met fysiek zwaar werk zijn beroeps(segment)¹⁾, werkdruk, en hoogst behaald onderwijsniveau. Verder zijn ook thuiswerken, het al dan niet uitvoeren van beeldschermwerk en de bedrijfstak relevant. In tabel 3.1.2 is aangegeven welk aandeel van de variatie in fysiek zwaar werk tussen werknemers in de lineaire regressieanalyse verband houdt met afzonderlijke kenmerken. Verder valt op dat de mate waarin het model de individuele verschillen in fysiek zwaar werk weet te beschrijven blijft steken op 26,9 procent: een groot deel van deze variatie kan zodoende niet aan de in het model opgenomen kenmerken worden toegeschreven.

De regionale variatie in fysiek zwaar werk kan mogelijk wel goed met de kenmerken in het model in verband worden gebracht. Een aanwijzing hiervoor is de relatief geringe bijdrage van het kenmerk COROP-regio: minder dan 0,1 procent van de individuele variatie in fysiek zwaar werk hangt samen met het regiokenmerk.

De mate waarin een kenmerk bijdraagt aan de regionale variatie in fysiek zwaar werk wordt niet alleen bepaald door de sterkte van de samenhang met fysiek zwaar werk, maar ook door de regionale verschillen in dat kenmerk. Als een kenmerk voor iedere regio dezelfde verdeling kent dan is de bijdrage aan de regionale variatie van fysiek zwaar werk gelijk aan nul. Andersom kunnen kenmerken die een geringe samenhang hebben met fysiek zwaar werk toch een grote bijdrage laten zien, omdat ze regionaal sterk variëren. Een extreem voorbeeld van dat laatste type kenmerk is COROP-regio: de samenhang van dit kenmerk met de doelvariabele is gering (zie tabel 3.1.2), maar de regionale variatie is maximaal: werknemers van een bepaalde COROP-regio scoren voor die betreffende regio-categorie altijd de waarde 1 en voor de andere COROP-regio’s de waarde 0.

De bijdrage van afzonderlijke kenmerken aan de regionale over- of ondervertegenwoordiging van werknemers met fysiek zwaar werk kan zichtbaar worden gemaakt door een regressiemodel. Het model geeft een indicatie van het relatieve belang van de kenmerken. Uit de modelschattingen blijkt in ieder geval dat beroepssegment een belangrijk kenmerk is voor het beschrijven van de regionale variatie in fysiek zwaar werk, naast andere kenmerken als beeldschermwerk en het hoogstbehaalde onderwijsniveau. Een voorbeeld hiervan is te zien in figuren 3.1.3 en 3.1.4 waar de regionale bijdrage van de afzonderlijke modelkenmerken aan het hoger (of lager) dan landelijke aandeel werknemers met fysiek zwaar werk is weergegeven. De bijdrage van COROP-regio kan worden opgevat als de regionale variatie in fysiek zwaar werk die niet aan andere kenmerken kan worden toegeschreven (en is inclusief de bijdrage van Corop-regio zelf). Deze laatste bijdrage blijkt voor de getoonde regio’s relatief groot te zijn en wel om de reden die in de voorgaande alinea al is genoemd: de individuele samenhang van COROP-regio met fysiek zwaar werk is weliswaar relatief gering, maar de regionale variatie van deze variabele is groot.

De bijdrage van een aantal modelkenmerken aan de regionale variatie van het aandeel fysiek zwaar werk is samengevat in tabel 3.1.5. Van de afzonderlijke modelbijdragen per kenmerk en regio zijn de absolute waarden genomen en vervolgens zijn deze waarden gemiddeld over de regio’s. In de tabel zijn de bijdragen van deze kenmerken vervolgens aflopend op bijdrage gerangschikt.

Beroepssegment blijkt niet alleen het kenmerk met de sterkste samenhang met fysiek zwaar werk, maar draagt ook het meeste bij aan de regionale variatie van fysiek zwaar werk. Dit betekent dat regionale verschillen in het aandeel werknemers met fysiek zwaar werk in belangrijke mate worden bepaald door verschillen in de beroepenstructuur over regio’s.

Beroepenstructuur in regio’s met fysiek zwaar werk

Uit de voorgaande analyses is gebleken dat het type beroep (beroepssegment) een belangrijke rol speelt bij het beschrijven van de regionale verschillen in fysiek zwaar werk. Om deze samenhang beter in beeld te brengen is een ordening gemaakt van beroepssegmenten naar de bijdrage aan fysiek zwaar werk in de lineaire regressieanalyse van de voorgaande paragraaf.

De tien beroepssegmenten die het hoogste scoren op werk dat fysiek zwaar is, gelden dan als de ’10 fysiek zwaarste beroepssegmenten’, de tien beroepssegmenten met de laagste score als ‘10 fysiek minst zware beroepssegmenten’. Wat fysiek zwaar werk betreft scoren de volgende drie beroepssegmenten het hoogst: ‘hulpkrachten landbouw’, ‘bouwarbeiders’ en ‘tuinders, akkerbouwers en veetelers’. De drie minst scorende beroepssegmenten zijn ‘specialisten op maatschappelijk gebied’, ‘managers op administratief en commercieel gebied of zonder nadere aanduiding’, en ‘algemeen directeuren’. De volledige lijst van deze ’10 fysiek zwaarste beroepssegmenten’ en ‘10 fysiek minst zware beroepssegmenten’ is in de bijlage opgenomen.

Om het verband met de eerder getoonde grafiek over de regionale variatie in fysiek zwaar werk zichtbaar te maken zijn in figuur 3.1.6 per COROP-regio de aandelen 10 zwaarste en 10 lichtste beroepssegmenten gepresenteerd, waarbij van de COROP-gebieden 10 regio’s zijn geselecteerd: 5 regio’s met het hoogste aandeel werknemers met fysiek zwaar werk (bovenste 5 regio’s in de grafiek) en 5 regio’s met het laagste aandeel.

3.2 Regio’s met weinig autonomie in het werk en regio’s met hoge werkdruk

De aandelen werknemers die aangeven regelmatig autonomie te ervaren in hun werk zijn relatief hoog in de regio’s Gooi en Vechtstreek, Utrecht en de agglomeratie Haarlem (kaart 3.2.1). In deze gebieden zijn deze aandelen respectievelijk 5,7, 4,4 en 3,4 procentpunt hoger dan het landelijk gemiddelde (57,7 procent). Gebieden met een relatief laag aandeel ten opzichte van het landelijk gemiddelde zijn merendeels te vinden aan de randen van Nederland: Zaanstreek (-5,7), Overig Zeeland (-5,0 procentpunt), Oost-Groningen (-4,4 procentpunt) en Noord-Limburg en Zeeuws-Vlaanderen (resp. -3,6 en -3.5 procentpunt).

Opvallend aan de regionale score op werkdruk (kaart 3.2.2) is dat de regio’s met een relatief hoog aandeel werknemers die vaak of altijd met werkdruk te maken hebben overwegend te vinden zijn in het westelijk gedeelte van Nederland. De drie gebieden die wat dit aandeel betreft vooroplopen zijn: Groot-Amsterdam (+4,8 procentpunt ten opzichte van het landelijk gemiddelde van 33,4 procent), IJmond (+4,4 procentpunt) en de agglomeratie ’s-Gravenhage (+4,0 procentpunt). Het aandeel werkenden met werkdruk is het laagst in Zuidwest-Overijssel (-3,4 procentpunt), Twente (-3,1 procentpunt), en Delft en Westland (-2,9 procentpunt).

Welke kenmerken hangen samen met autonomie in het werk/werkdruk?

De samenhang met kenmerken is voor andere arbeidsomstandigheden niet per se hetzelfde als voor fysiek zwaar werk. Voor de variabele autonomie in het werk geldt dat de sterkste samenhang te vinden is bij de kenmerken beroepssegment, leeftijd (zes 10-jaarsklassen), het al of niet in ploegendienst werken, en sociale steun van de leidinggevende (tabel 3.2.3).
Voor de variabele werkdruk zijn de kenmerken met de meeste samenhang: beroepssegment gevolgd door autonomie in het werk, het hebben van gevarieerd werk en het al dan niet hebben van een leidinggevende positie (tabel 3.2.4).

Beroepssegment is voor alle in dit artikel beschouwde arbeidsomstandigheden het kenmerk met de sterkste samenhang met de doelvariabele. Voor wat betreft de bijdrage aan de regionale variatie van een arbeidsomstandigheid ligt dat anders. Bij fysiek zwaar werk levert beroepssegment weliswaar de grootste bijdrage aan de regionale variatie van die doelvariabele (tabel 3.1.5), maar bij de twee andere arbeidsomstandigheden is dat COROP-regio (tabellen 3.2.5 en 3.2.6). Bij de doelvariabele autonomie in het werk komen de bijdragen van beroepsniveau en beroepssegment respectievelijk op plaats twee en drie. Bij de doelvariabele werkdruk zijn na COROP-regio beeldschermwerk en autonomie in het werk de belangrijkste variabelen.

De grote bijdrage van COROP-gebied aan de regionale variatie van de arbeidsomstandigheden autonomie in het werk en werkdruk is een aanwijzing dat nog andere kenmerken een rol spelen, die niet in de analyse zijn betrokken. Dit kunnen kenmerken zijn met een sterke samenhang met de doelvariabele of met een grote regionale variatie. Dit blijkt ook uit de resultaten van de regressiemodellen zonder het gebruik van COROP-regio: in het geval van autonomie in het werk houdt 65 procent van de regionale variatie verband met de in het model opgenomen kenmerken, in het geval van werkdruk is dat 40 procent. Bij fysiek zwaar werk kon 85 procent van de regionale variatie aan de regionale spreiding van de modelkenmerken worden toegeschreven. Het relatief lage percentage voor werkdruk is mede te wijten aan het split-half vragenlijstontwerp. Hierdoor konden niet alle samenhangende variabelen tegelijkertijd in het model worden opgenomen.