sou · GOB337d1 · 2001-01-01 00:00:00 — Utbildningsnivå 1=Mindre än ; 2=9 år eller motsvarande; 3=Högst 2-årigt gymnasium; 4=Mer än gymnasium; 5=Mindre än eftergymnasial utbildning; 6=Minst eftergymnasial utbildning; 7=Forskarutbildning. Här framgår tydligt de kraftiga ökningarna för varje utbildningsgrupp och att nivåerna skiljer sig åt på ett frapperande sätt. Medan de stora grupperna två och tre upplever i arbetslöshet ligger antalet arbetslöshetsdagar för de (i huvudsak) akademiska grupperna sex och sju mellan fem och . De relativa för- ändringarna mellan utbildningsgrupperna är emellertid mycket små. Detta bekräftar den bild som m.fl. (1999) ger om att avgö- rande strukturella förändringar inte skett . 1.9Arbetslöshet och socioekonomisk tillhörighet I detta avsnitt studeras hur sysselsättningsminskningen och arbetslös- heten slog över olika socioekonomiska grupper. Denna klassificering följer Folk- och bostadsräkningens indelning och görs i elva grupper. De första fyra grupperna är arbetare: 1) ej facklärda, varuproducerande arbetare med mindre än tvåårs utbildning utöver grundskola, 2) ej Vilka förlorade jobbet ? facklärda, tjänsteproducerande arbetare med mindre än tvåårs utbild- ning, 3) facklärda varuproducerande arbetare med minst tvåårs utbild- ning och 4) facklärda, tjänsteproducerande arbetare med utbildning. Sedan följer fyra grupper av tjänstemän: 5) lägre tjänstemän med mindre än tvåårs utbildning utöver grundskola, 6) lägre tjänstemän med två men ej utbildning, 7) tjänstemän på mellannivå med tre men ej utbildning, och 8) högre tjänstemän och personer i le- dande befattningar med minst sex års utbildning. Därefter följer tre grupper av företagare: 9) fria yrkesutövare med akademikeryrken (advokater, arkitekter, läkare m.fl.) med minst sex års utbildning, 10) företagare exkl. lantbrukare, och 11) lantbrukare. Denna klassificering har i Rörlighetsdatabasen gjorts . Fle- ra problem uppkommer när man vill studera hur arbetslöshet och sys- selsättningsförändringar påverkat personer i dessa grupper. För det första förekommer en viss social rörlighet över åren som här inte kan beaktas. För det andra kan klassificeringen ske enbart med avseende på personer som har sysselsättning det år klassificeringen görs. Personer i arbetslöshet eller utanför arbetskraften kan, med några få undantag, inte klassificeras. Även om detta är ett mindre problem 1990, då klassi- ficeringen gjordes, än andra år utgör restriktionen ändå en viss felkälla. När vi nedan studerar utvecklingen för olika socioekonomiska grupper måste vi således ha i åtanke att ett urval har skett så att sysselsättnings- kvoten är i det närmaste 1 för varje grupp . Vi kan börja med att se hur arbetslöshetserfarenhet un- der året har utvecklats för dessa elva grupper. Av figur 18 framgår att bland de 11 grupperna finns fem som drabbats avsevärt värre än andra i den bemärkelsen att arbetslöshetserfarenheterna stigit till höga nivåer. Detta gäller de fyra arbetarkategorierna samt de sämst utbildade lägre tjänstemännen för vilka andelen arbetslösa legat . I denna grupp har arbetslöshetsutvecklingen varit sämst för facklärda varuproducerande arbetare (3). Grupperna tre och ett, dvs. facklärda och icke facklärda varuproducerande arbetare, drabbades ytterligt hårt i synnerhet , men arbetslösheten dämpades därefter något i samband med att tillverkningsindustrins si- tuation förbättrades något. (jämför figur 2.) Figur 18 visar att arbetslöshetskrisen i första hand har drabbat tra- ditionella arbetarekategorier. För de övriga sex socioekonomiska grup- perna har arbetslösheten inte nått upp till motsvarande nivåer. Men för lägre tjänstemän med utbildning (SEI 6) samt för lågutbildade företagare (10) har arbetslösheten nått upp till . Högre tjänstemän (SEI 8) och fria företagare som är akademiskt utbil- dade (SEI 9) har även de drabbats av arbetslösheten. 38 Vilka förlorade jobbet ? Arbetslöshetskvoter för olika socioekonomiska grupper. De socioekonomiska grupperna är: 1) ej facklärda, varuproducerande arbetare med mindre än utbildning utöver grundskola, 2) ej facklärda, tjänsteproducerande arbetare med mindre än utbildning, 3) facklärda varuproducerande arbetare med utbildning och 4) facklärda, tjänsteproducerande arbetare med utbildning; 5) lägre tjänstemän med mindre än utbildning utöver grundskola, 6) lägre tjänstemän med två men ej utbildning, 7) tjänstemän på mellannivå med tre men ej utbildning, och 8) högre tjänstemän och personer i ledande befattningar med minst sex års utbildning; 9) fria yrkesutövare med akademikeryrken (advokater, arkitekter, läkare m.fl.) med utbildning; 10) företagare exkl. lantbrukare; och 11) lantbrukare. Källa: Rörlighetsdatabasen. Arbetslöshetsökningen är således förvånansvärt väl fördelad över grupperna. Exempelvis så har arbetslösheten bland högre tjänstemän i ledande befattningar (SEI 8) procentuellt sett ökat lika mycket som bland ej facklärda, tjänsteproducerande arbetare (2). Däremot skiljer sig naturligtvis nivåerna för arbetslöshetskvoterna åt kraftigt med betydligt högre arbetslöshet bland arbetarka- tegorierna och lågutbildade tjänstemän. Vilka förlorade jobbet ? Genomsnittligt antal arbetslöshetsdagar för olika socioeko- nomiska grupper. De socioekonomiska grupperna är: 1) ej facklärda, varuproducerande arbetare med mindre än utbildning utöver grundskola, 2) ej facklärda, tjänsteproducerande arbetare med mindre än utbildning, 3) facklärda varuproducerande arbetare med utbildning och 4) facklärda, tjänsteproducerande arbetare med utbildning; 5) lägre tjänstemän med mindre än utbildning utöver grundskola, 6) lägre tjänstemän med två men ej utbildning, 7) tjänstemän på mellannivå med tre men ej utbildning, och 8) högre tjänstemän och personer i ledande befattningar med minst sex års utbildning; 9) fria yrkesutövare med akademikeryrken (advokater, arkitekter, läkare m.fl.) med utbildning; 10) företagare exkl. lantbrukare; och 11) lantbrukare. Liksom för utbildningsgrupperna framträder bilden av stora skillnader mellan grupperna medan de relativa skillnaderna mellan grupperna be- står. Arbetarkategorierna (SEI 3 och 1), dvs. de varuproducerande ar- betarna, fick vissa år uppleva i genomsnitt mellan 40 och 50 dagars arbetslöshet. Lägre tjänstemän kom upp som mest medan högre tjänstemän (SEI 8) som mest upplevde runt 10 da- gars arbetslöshet i genomsnitt. Det kan också noteras att varuproducerande arbetares (SEI 1 och 3) arbetslöshetsdagar minskade förhållandevis kraftigt i antal åren 1993- 1997. De facklärda (SEI 3) minskade det genomsnittliga antalet dagar från 49 till 34 och de icke facklärda (SEI 1) från 45 till 35. Dessa minskningar hänger samman med tillverkningsindustrins återhämtning . För övriga grupper har bara smärre förändringar skett . 40 Vilka förlorade jobbet ? 1.10Fördjupning av arbetslösheten bland ensamstående med barn Vi konstaterade tidigare att de ensamstående med barn drabbats värre än andra jämförbara grupper. För att belysa orsakerna till detta ska vi studera några medelvärden och fördelningar för denna grupp och jäm- föra med hela populationen. Därefter genomför vi en regressionsanalys där vi predikterar antalet arbetslöshetsdagar samt diskuterar hur dessa skulle påverkats av om vissa bakomliggande faktorer ändrades. Av vår population om 201 578 individer i åldrarna tillhör gruppen ensamstående med barn. Fördelningen över andel kvinnor, ålder och andel invandrare framgår nedan av tabell 5. Att an- delen kvinnor är hög är knappast någon förklaring till varför ensamstå- ende med barn drabbats hårdare då ju män drabbats värre än kvinnor. Åldersskillnaderna mellan denna grupp och hela populationen är för- hållandevis stor och att genomsnittsåldern i gruppen är förhållandevis låg innebär att man har kortare arbetslivserfarenhet vilket tenderar att öka arbetslösheten. Att andelen invandrare är högre än för hela popula- tionen innebär att antalet arbetslöshetsdagar är högre än för hela popu- lationen. Kön, ålder och invandrare bland ensamstående med barn och i hela populationen. En troligare förklaring till skillnaderna är fördelningen över utbild- ningsnivåer. Även om arbetslösheten har slagit över samtliga utbild- ningsnivåer är arbetslöshetskvoterna betydligt högre bland personer som saknar eftergymnasial utbildning. Är de ensamstående med barn överrepresenterade här? I tabell 6 jämför vi fördelningen för denna grupp med fördelningen för hela befolkningen. Vilka förlorade jobbet ? Fördelningen av ensamstående med barn och hela populatio- nen på utbildningsnivåer. mindre än 9 år Mindre än eftergymnasial utbildning Vi konstaterade tidigare att de grupper för vilka arbetslösheten är högst är eller motsvarande, högst tvåårigt gymnasium och gymnasium. Bland de två första grupperna är de ensamstående med barn klart överrepresenterade. Andelen med grundskola eller motsvarande är 28,37 jämfört med 16,24 för hela populationen. Även för de som är utbildade med högst två års gymnasium, också en grupp med hög arbetslöshet, är andelen jämfört med hela populationen hög. Mer än två tredjedelar () av de ensamstående med barn återfinns i dessa två högarbetslöshetsgrupper. För samtliga övriga grupper där utbildningen är längre och arbetslösheten lägre är gruppen klart underrepresenterad. Vi kan gå vidare och se på den socioekonomiska fördelningen av de ensamstående med barn vilken redovisas i tabell 7. Fördelningen av ensamstående med barn och hela populatio- nen på socioekonomiska grupper. SEI-grupperna definieras i figur 18. 42 Vilka förlorade jobbet ? De fyra första SEI-grupperna är arbetarkategorier och bland dessa är de ensamstående med barn överrepresenterade bland dem som är tjänste- producerande (SEI2 och SEI4). Dessa båda grupper hör till dem som har den högsta arbetslösheten enligt figur 18 ovan. Många av dessa befinner sig i den offentliga sektorn och nedskärning- arna i kommunerna är här en viktig orsak. Ensamstående med barn är också överrepresenterade bland lägre tjänstemän (SEI5 och SEI6) me- dan de i övriga grupper är underrepresenterade. Även den socioekonomiska fördelningen av gruppen återspeglar i grunden fördelningen av utbildningen. Det faktum att de ensamstående med barn är överrepresenterade bland dem med lägre utbildning gör att denna grupp är den som drabbats värst av arbetslösheten under 1990- talet. Den bivarata analys som uppsatsen byggt på har uppenbara begränsningar. Framförallt är den deskriptiv och ger inga direkta för- klaringar till vilka förhållanden som kan förklara hur arbetslösheten slog över olika grupper i samhället. För att närmare belysa vilka bak- omliggande faktorer som förklarar utvecklingen för de ensamstående med barn, genomför vi nedan en multivariat analys där ett större antal förklaringsvariabler beaktas. Analysen här bygger på en regressionsanalys av antalet arbetslöshetsdagar. Då denna variabel för de helårssysselsatta antar värdet 0 och för de helårsarbetslösa antar värdet 365 skattas en Tobitmodell med restrektioner på både mini- och maxivärdena. De antagna förklaringsvariablerna är inte härledda från några bete- endeekvationer varför man måste vara speciellt försiktig vid tolkning- arna. Förklaringsvariablerna är i huvudsak baserade på analysen ovan. För att förklara hur antalet arbetslöshetsdagar skiljer sig åt mellan indi- viderna i urvalet antar vi följande förklaringsvariabler: ålder, utbild- ning, kön, invandrare, yrkestillhörighet, region och hushållstyp. Variabeln ålder, som också kvadreras för att fånga upp eventuella icke linjära samband, är med för att representera framförallt individens livserfarenhet. De sju utbildningsnivåerna är också medtagna, utom forskarutbildade som får vara referensgrupp. Vi antar också att ef- fekterna av ålder på antalet arbetslöshetsdagar kan bero på vilken ut- bildningsnivå individen har, dvs. vi integrerar ålders- och utbildnings- variablerna. Då den högre utbildningen förutsätter en högre ålder än den lägsta åldern för individerna i samplet, utelämnar vi interaktions- termen för nivåerna fem och sex, dvs. Yrkesindelningen är baserad på yrkesschemat från Folk- och bo- stadsräkningen och vi har skiljt ut grupperna 1 (Hälso- och sjukvårds- arbete, socialt arbete), 2 (Administrativt, kameralt och kontorstekniskt arbete), 3 (Kommersiellt arbete), 5 (Gruv, stenbrytnings- och petroleu- Vilka förlorade jobbet ? mutvinningsarbete m.m.), 6 (Transport- och kommunikationsarbete), 7 och 8 (Tillverkningsarbete, maskinskötsel m.m.), samt 90-97 (Servicearbete m.m.). Övriga yrken tjänar som referensgrupp. Även yrkesvariabeln kommer, liksom utbildningsvariabeln, att interageras med ålder för att här fånga upp att ålder kan påverka arbetslösheten beroende på yrkestillhörighet. Regionerna är och och hushållstyperna är ensamstående utan barn, ensamstående med barn, samt gifta med barn. Invandrare är indelade i europeer och icke- europeer. I tabell 8 redovisas resultaten av skattningar . Vi väljer ut dem som är i arbetskraften, definierade som de som varit sysselsatta eller arbetslösa. Vi har också exklude- rat personer , då annars många studerande med sommaran- ställning skulle ha kommit med i materialet. Yrkesklassificeringen är gjord 1990 (från FoB-90) och vi har utelämnat dem som ej har kunnat klassificeras. 44 Vilka förlorade jobbet ? Arbetslöshet och olika bakgrundsvariabler. Beroende varia- bel: antal arbetslöshetsdagar. 1993 och 1996. Tobit-estimat och t- värden <3 år efter gymn <3 år efter gymn el mer efter gymn. el mer efter gymn Ålder*<9 år skola Ålder*<9 år skola Ålder*Hälso- sjukv.arbete Vilka förlorade jobbet ? Utifrån de parameterestimat som presenteras i tabell 8 har vi sedan för- utsagt värden för gruppen ensamstående med barn, de sanna värdena och de som predikteras av Tobitmodellen för de fyra hushållstyperna presenteras i tabell 9. Vi ser att för båda åren predikterar modellen väl de sanna värdena, framför allt för de två första hushållstyperna. och predikterade antal arbetslöshetsdagar för olika hushållstyper. De parameterestimat som erhålls kan användas för att prediktera enbart marginella förändringar och inte för att utvärdera t.ex. stora utbild- ningsprogram. För detta skulle krävas en allmän jämviktsmodell där även utbudssidan beaktas. Om ett stort antal personer skulle föras över från en utbildningskategori till en annan och om vakanstalen antas vara oförändrade skulle man snarare erhålla en utjämning av antalet arbets- löshetsdagar mellan de olika kategorierna än en kraftig minskning av det totala antalet dagar i arbetslöshet. Om vi däremot betraktar ett be- gränsat antal personer kan vi få en bra uppfattning om hur deras ar- betslöshet påverkas. De experiment som presenteras nedan bör därför snarare betraktas utifrån individens synvinkel än politikerns. På sin höjd skulle man kanske kunna hävda att de erhållna predikterade ef- fekterna är maximala värden som skulle kunna erhållas vid stora pro- gram. Den individ i gruppen ensamstående med barn som vi analyserar antar vi vara en Sverigefödd 35-årig kvinna med tvåårs gymnasieut- bildning. Denna är verksam i hälso- och sjukvårdssektor i . Med utgångspunkt från estimaten ovan predikterar vi hennes antal ar- betslöshetsdagar . De erhållna antalet dagar i arbetslöshet ges som predikterat basvärde i tabell 10. 46 Vilka förlorade jobbet ? Resultaten av olika experiment på antalet arbetslöshetsdagar för en Sverigefödd 35-årig ensamstående kvinna med barn och med gymnasieutbildning och verksam i hälso och sjukvårdssektorn. I parentes anges förändring jämfört med basvärde 1: Bor i i stället för (+7,2) (+11,3) 2: Utbildningsnivå 4 i stället för 3 (-4,9) (-8,1) 3: Utbildningsnivå 2 i stället för 3 (+12,2) (+23,0) 4: Administrativt yrke i st. f. Hälso- och sjukvård (+1,6) (-1,9) 5: Utom-Europeisk invandrare i st. f. Sverigefödd (+29,6) (+43,5) 6: Europeisk invandrare i st. f. Sverigefödd (+10,9) (+12,9) 7: i stället för 35 (+9,9) (+12,8) 8: i stället för 35 (-4,5) (-8,3) Vi kan först konstatera att de predikterade antalet arbetslöshetsdagar för denna person är betydligt lägre än för genomsnittet i gruppen ensamstående med barn (jämför. tabell 9). Detta beror på att vi be- traktar en Sverigefödd, boende i , som är än genomsnittet för gruppen m.m. Det första experimentet som vi genomför är att anta att personen är bosatt i i stället för . Detta medför att det förväntade antalet arbetslöshetsdagar stiger med 1993 och 11,3 1996. Det är således inte alls oväsentligt för omfattningen av individens arbetslöshet var i landet man är verksam. En flyttning till skulle innebära en ökning av arbetslöshetsdagarna med cirka en tredjedel. En individ med de antagna egenskaperna som flyttar från skulle således sänka sina förväntade arbetslöshetsdagar. Det bör dock beaktas att des- sa kalkyler gjorts för individer som i genomsnitt bott i eller . För en nyinflyttad behöver de förväntade an- talet arbetslöshetsdagar inte vara desamma som för dem som bott länge i regionen. I nästa experiment uppgraderar vi personens utbildning, från två- årigt gymnasium till treårigt. Ceteris paribus skulle detta i de båda fal- len minska det förväntade antalet arbetslöshetsdagar, med 4,9 och 8,1 . Detta är icke föraktliga förbättringar av ytterli- gare utbildning men är ändå mindre än effekten av den geografiska lo- kaliseringen som visades i det första experimentet. Så stora effekter på det genomsnittliga antalet arbetslöshetsdagar skulle knappast kunna uppnås i det fall då ett stort utbildningsprogram införs för att höja utbildningsnivån för ett flertal av de personer som har enbart tvåårigt gymnasium som högsta utbildning. I det fallet kan kanske siffrorna 4,9 och betraktas som maximivärden. San- nolikt skulle effekterna bli väsentligt lägre om det inte skapa- Vilka förlorade jobbet ? des fler lediga jobb för personer med treårs utbildning. Med tanke på att i vår population har tvåårig utbildning och enbart (se tabell 6) har treårigt gymnasium, skulle vid ett stort utbildningsprogram den huvudsakliga effekten bli att antalet ar- betslöshetsdagar snabbt utjämnades mellan utbildningsgrupperna. Betydligt kraftigare effekter uppkommer om vi beaktar en lägre ut- bildningsnivå. I experiment 3 antar vi att personen har enbart nioårig grundskola. Vi finner då att antalet dagar I arbetslöshet är 12,2 respek- tive 23,0 fler än i fallet med 2-årigt gymnasium. Den 2-åriga gymna- sieutbildningen är i många fall yrkesinriktad och har en kraftig effekt på individens förväntade arbetslöshetsdagar, medan det ytterligare ste- get till treårigt gymnasium förvisso ger en positiv effekt men inte lika kraftig sådan. Antalet arbetslöshetsdagar i baslösningen grundades på att personen har ett hälso- och sjukvårdsarbete. I det fjärde experimentet antas per- sonen i stället ha ett administrativt arbete. Om vi först beaktar värdena på estimaten i tabell 8 ska vi förvänta oss att vi får en kraftig sänkning av arbetslöshetsdagarna. Detta är emellertid inte fallet. Yrkestillhörig- heten är interagerad med åldersvariabeln och detta gör att vi 1996 får en mycket modest sänkning av antalet arbetslöshetsdagar av ändrad yrkestillhörighet och 1993 t.o.m. får en liten ökning. Vi antog en ålder och om man i denna ålder är verksam i häl- so- och sjukvård har man ett lägre förväntat antal dagar i arbetslöshet än om man i samma ålder har ett administrativt arbete. Lågutbildade kvinnor i hälso- och sjukvård är i första hand undersköterskor och trots kraftigare nedskärningar inom hälso- och sjukvårdsarbete än inom ad- ministrativt arbete gynnas man i denna ålder av att vara verk- sam inom hälso-och sjukvård. Till 1996 har emellertid de kommunala nedskärningarna gjort att vi i experiment 4 får en minskning av arbets- löshetsdagarna av en överflyttning till administrativt arbete. I det femte experimentet antas vår representativa person vara utom- europeisk invandrare i stället för Sverigefödd. Här får vi mycket krafti- ga effekter på det förväntade antalet dagar i arbetslöshet. Dessa stiger med 29,6 och , respektive. Detta skall självfallet inte uppfattas såsom enbart en effekt av diskriminering, även om ett sådant inslag kan finnas. Här har enbart konstanthållits för antal utbildningsår, ålder, kön m.m. Att det förväntade antalet dagar i ar- betslöshet blir så ytterligt stort är i huvudsak en effekt av det stora an- talet flyktingar som från början har en mycket svag anknytning till ar- betsmarknaden. Antalet utbildningsår är formellt detsamma som för Sverigefödda som t.ex. tillräckliga kunskaper i svenska kan saknas då utbildningen i många fall härrör från hemlandet. 48 Vilka förlorade jobbet ? Intrycket att de utomeuropeiska invandrarna har en från början mycket svag ställning förstärks ytterligare då vi jämför med europeiska invandrare i experiment 6. Ökningarna är här mycket mindre än i det fall då vi antog att personen är utom-europeisk invandrare. En europe- isk invandrare har 10,9 respektive 12,9 fler dagar i arbetslöshet än vad den Sverigefödde har då vi har korrigerat för de övriga variablerna. Detta innebär betydande skillnader gentemot de utomeuropeiska in- vandrarna (29,6). Såsom belagts ett antal gånger tidigare i uppsatsen är det förväntade antalet dagar i arbetslöshet också en funktion av åldern. För att belysa åldersfaktorns betydelse för vår individ i gruppen ensamstående med barn har vi i experimenten 6 och 7 antagit att denne är 30 respektive , i stället för 35 som i baslösningen. Hade vår representative person varit 30 i stället hade det förväntade antalet dagar i arbetslöshet varit fler än i baslösningen respektive 1996. På motsvarande sätt faller arbetslöshetsdagarna då vi antar att individen är . Jämfört med för en 35-åring kommer då antalet dagar att vara 4,5 respektive 8,3 färre. Åldern är således av stor betydelse för det förväntade antalet dagar i arbetslöshet. Det bör dock påpekas att detta gäller för denna utbild- ningsnivå (tvåårigt gymnasium) med yrke inom hälso- och sjukvård m.m. I andra utbildningar och andra yrken kan åldersberoendet se helt annorlunda ut. Den svenska arbetslösheten slog mycket kraftigt första år framför allt mot den exportinriktade tillverkningsindustrin. Även om den inhemska varu- och tjänstesektorn och senare den offentliga sek- torn också kom att drabbas hårt har, i och med tillverkningsindustrins nedgång, arbetslösheten totalt sett slagit hårdare mot män än mot kvin- nor. Tillverkningsindustrins sysselsättningsminskningar innebar också att det i första hand var traditionella arbetarkategorier som drabbades. När det gäller åldersstrukturen på arbetslösheten drabbades de yngsta () hårdast medan deras situation förbättrats se- dan dess. Att de yngsta drabbades värre hänger samman med att de har mindre arbetslivserfarenhet och detta visar på bristande senioritet på arbetet som en viktig faktor bakom otryggheten i jobbet. För de yngsta och de äldsta ålderskategorierna har arbetslösheten tvingat fram ökande antal personer i utbildning respektive ökande antal pensioneringar. Den grupp som har den lägsta arbetslösheten såväl före Vilka förlorade jobbet ? som under arbetslöshetskrisen är 45-54-åringar men även bland dessa har arbetslösheten ökat kraftigt. Även om de värst drabbade av de stora grupperna är yngre manliga arbetare i tillverkningsindustrin, är det annars slående hur arbetslöshe- ten drabbat i stort sett hela befolkningen, oavsett ålder, utbildning och socioekonomisk tillhörighet. Forskarutbildades arbetslöshet ökade kraftigt . Högre tjänstemän och personer i ledande be- fattningar och fria yrkesutövare med akademikeryrken har även de drabbats hårt i den bemärkelsen att arbetslösheten stigit kraftigt även för dessa. Det är viktigt att komma ihåg att ökningarna för dessa grupper skett från mycket låga nivåer. Från ett socialt perspektiv är det därför viktigare att fokusera på de grupper vars arbetslöshet stigit till mycket höga nivåer och vars för- sörjningsförmåga är svag. Av hela populationen i åldrarna i da- tamängden utgörs av ensamstående med barn vilket inte är en oväsentlig andel.