De coronacrisis en de arbeidsmarktpositie van mensen met
een migratieachtergrond
2 november 2020

Atlas voor gemeenten is een onafhankelijk onderzoeksbureau dat zich bezighoudt
met het beantwoorden van stedelijk-, sociaal- en financieel-economische
vraagstukken. We richten ons vooral op vraagstukken die complex en datagerelateerd zijn. Met ons onderzoek ondersteunen we het Rijk, provincies, gemeenten
en bedrijven bij onderbouwde beleids- en strategievorming. We combineren creatieve
en scherpe analyses met diepgaande kennis en hoge kwaliteitseisen. Waar nodig zetten
we de door ons ontwikkelde database in met unieke gegevens over de Nederlandse
economie en alle Nederlandse buurten, wijken, gemeenten en regio’s. Dit levert
prikkelende en goed onderbouwde conclusies op die we helder geschreven vastleggen
in prettig leesbare rapportages.

Eindredactie: Nadine van den Berg

Atlas voor gemeenten
Weesperplein 4C
1018 XA AMSTERDAM
T 020 2371400
E info@atlasvoorgemeenten.nl
I www.atlasvoorgemeenten.nl
© Atlas voor gemeenten, Amsterdam, oktober 2020
Alle rechten voorbehouden. Niets uit deze uitgave mag worden verveelvoudigd,
opgeslagen in een geautomatiseerd gegevensbestand, of openbaar gemaakt, in enige
vorm of op enige wijze, hetzij elektronisch, mechanisch, door fotokopieën, opnamen,
of enig andere manier, zonder voorafgaande schriftelijke toestemming van de
uitgever.

De coronacrisis en de arbeidsmarktpositie van mensen met een
migratieachtergrond

Francine Burema
Marten Middeldorp
Sandra Muilwijk-Vriend

Inhoud
Samenvatting en conclusies

6

1 Inleiding
1.1 Onderzoeksmethode
1.2 Afbakening van het onderzoek

10
11
12

2 Ontwikkelingen in WW-ontvangst

15

3 Ontwikkelingen in werkgelegenheid

26

Bijlage 1

34

Technische toelichting

Samenvatting en conclusies
De coronacrisis heeft grote gevolgen voor de Nederlandse arbeidsmarkt. Niet
iedereen heeft in even sterke mate direct te maken met de gevolgen van de
coronacrisis op de arbeidsmarkt. Het SCP concludeerde al dat mensen met
een flexibel dienstverband in een sector die naar verwachting gaat krimpen
het grootste risico hebben om hun baan te verliezen. En dat betreft relatief
veel mensen met een niet-westerse migratieachtergrond. Dit onderzoek
brengt in beeld hoe de arbeidsmarktpositie van mensen met een
migratieachtergrond zich tot medio 2020 heeft ontwikkeld. Dit gebeurt aan
de hand van microdata van het Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS).
1

De ontwikkelingen in de arbeidsmarktpositie zijn op twee manieren in beeld
gebracht:
1. via het aandeel van de 18-55-jarigen met een baan bij een werkgever
begin maart dat in de loop der tijd een WW-uitkering ontvangt;
2. via het percentage van de 18-55-jarigen dat op een zeker moment een
baan bij een werkgever heeft.
Steeds staat daarbij de vraag centraal of er verschillen zijn in de ontwikkeling
van deze cijfers naar migratieachtergrond. Uiteraard kunnen verschillen naar
migratieachtergrond in deze cijfers ook samenhangen met verschillen in
andere achtergrondkenmerken. Zo zijn mensen met een migratieachtergrond
vaker laagopgeleid en hebben zij – wanneer zij werken – vaker een flexibele
baan. Er worden daarom diverse doorsnedes van de populatie gemaakt om
zo te kijken of er bijvoorbeeld ook binnen een bepaalde leeftijdsgroep
verschillen naar migratieachtergrond resteren.
Verslechtering
arbeidsmarktpositie
migratieachtergrond

van

mensen

met

een

De resultaten laten zien dat de ontwikkeling in de arbeidsmarktpositie van
mensen met een migratieachtergrond in de coronacrisis is verslechterd ten
opzichte van de mensen zonder migratieachtergrond. In de meeste gevallen
geldt dat in sterkere mate voor degenen met een niet-westerse
migratieachtergrond en in iets mindere mate voor degenen met een westerse

1

Muns, S., Olsthoorn, M., Kuyper, L., Vlasblom, J.D. (2020). Beleidssignalement maatschappelijke
gevolgen coronamaatregelen. Kwetsbare groepen op de arbeidsmarkt, Den Haag: Sociaal en
Cultureel Planbureau.

Atlas voor gemeenten

migratieachtergrond. Deze uitkomsten zijn zichtbaar bij zowel het aandeel
instroom in de WW als het aandeel mensen met een baan.
Ontwikkelingen in WW-ontvangst

Van de mensen in de leeftijd van 18 tot 55 jaar met een baan op 1 maart 2020,
ontving 0,9 procent begin maart een WW-uitkering. Eind juli was dat 2,2
procent. Dit percentage met een WW-uitkering is sterker gestegen onder
mensen met een migratieachtergrond. In de groep mensen zonder
migratieachtergrond nam het aandeel met een WW-uitkering met 1,1
procentpunt toe. In de groep met een westerse migratieachtergrond was dat
een toename van 1,9 procentpunt en in de groep met een niet-westerse
migratieachtergrond zelfs 2,8 procentpunt. Binnen de groep met een nietwesterse migratieachtergrond zijn er verschillen naar herkomst. Zo nam het
WW-percentage vooral sterk toe onder mensen met een Afrikaanse
(uitgezonderd Marokkaanse) migratieachtergrond.
Wanneer naar leeftijd, geslacht of opleidingsniveau wordt gekeken, blijkt
steeds dat het aandeel mensen met een WW-uitkering sterker is toegenomen
onder degenen met een migratieachtergrond, ten opzichte van de groep
zonder migratieachtergrond. Zowel onder mannen als vrouwen met een nietwesterse migratieachtergrond steeg het percentage met een WW-uitkering
sterker dan voor degenen zonder migratieachtergrond. Ook binnen groepen
met een kwetsbare positie op de arbeidsmarkt is het percentage met een WWuitkering sterker toegenomen onder mensen met een migratieachtergrond. Zo
nam de WW-afhankelijkheid van laagopgeleiden zonder migratieachtergrond
toe van 0,8 naar 2,3 procent (+1,5 procentpunt), terwijl onder laagopgeleiden
met een niet-westerse migratieachtergrond sprake was van een toename van
3,5 procentpunt (van 1,5 procent naar 5 procent). En binnen de groep met
een flexibel contract begin maart steeg het percentage met een WW-uitkering
onder mensen met een niet-westerse migratieachtergrond met 5,8
procentpunt (van 2,6 procent naar 8,4 procent), terwijl de groep zonder
migratieachtergrond te maken had met een stijging van 2,8 procentpunt (van
2,6 procent naar 5,4 procent).
Het onderzoek laat ook zien dat met name in sectoren die relatief hard geraakt
worden door de coronacrisis, het aandeel mensen met een WW-uitkering
relatief sterk toeneemt binnen de groep met een (niet-westerse)
migratieachtergrond. In de horeca is het aandeel mensen zonder
migratieachtergrond met een WW-uitkering bijvoorbeeld gestegen van 0,9

7

De coronacrisis en de arbeidsmarktpositie van mensen met een migratieachtergrond

naar 4,5 procent, terwijl voor mensen met een niet-westerse
migratieachtergrond werkzaam in deze sector het percentage met een WWuitkering steeg van 0,8 naar 6,0 procent. Een soortgelijk beeld is zichtbaar in
de sectoren Cultuur, sport en recreatie, Verhuur en overige zakelijke
dienstverlening (o.a. uitzendwerk) en Handel.
Ontwikkelingen in het aandeel mensen met een baan

Het aandeel personen in de leeftijd van 18 tot 55 jaar met een baan van ten
minste 12 uur is in de periode maart tot en met juni 2020 min of meer gelijk
gebleven. Het aandeel was in de maanden april en mei wel iets kleiner, maar
nam in juni weer toe naar het niveau van begin maart. Dit is met name toe te
schrijven aan een toename van het aandeel jongeren (18 tot 25) met een baan.
Begin maart had 48,8 procent van de jongeren een baan; eind juni was dat
50,3 procent (+1,5 procentpunt). Alle andere leeftijdsgroepen hebben juist te
maken gehad met een lichte daling van het aandeel mensen met een baan
(bijvoorbeeld een daling van 72,2 naar 71,8 procent onder de 25-35-jarigen).
Dit heeft mogelijk vooral te maken met jongeren die richting de
zomervakantie vaker of meer zullen gaan werken en jongeren die hun
opleiding afronden en – ondanks de ongunstige economische situatie –
toetreden tot de arbeidsmarkt.
Het aandeel mensen met een baan is in de periode maart tot en met juni 2020
licht toegenomen binnen de groep zonder migratieachtergrond, terwijl er juist
sprake is van een afname binnen de groep met een (niet-westerse)
migratieachtergrond. Ook de ontwikkeling in het aandeel mensen met een
baan is dus ongunstiger geweest voor degenen met een migratieachtergrond
in vergelijking met de groep zonder migratieachtergrond.
Dat beeld blijft overeind wanneer diverse doorsnedes van de populatie
worden gemaakt. Zo is zowel het aandeel mannen met een baan als het
aandeel vrouwen met een baan gestegen binnen de groep zonder
migratieachtergrond, terwijl sprake is van een daling binnen de groep met een
(niet-westerse) migratieachtergrond. Binnen de groep jongeren valt op dat het
aandeel mensen zonder migratieachtergrond met een baan is toegenomen
(+2,1 procentpunt), terwijl het aandeel met een niet-westerse
migratieachtergrond met een baan is afgenomen (-0,6 procentpunt). Voor 25plussers geldt dat er steeds sprake is van een afname van het percentage
mensen met een baan, maar dat deze afname sterker is in de groep met een
migratieachtergrond.

8

Atlas voor gemeenten

Uitgesplitst naar opleidingsniveau is het verschil in de ontwikkeling van het
aandeel mensen met een baan naar migratieachtergrond het grootst onder
laagopgeleiden. Van de laagopgeleiden zonder migratieachtergrond had 52,4
procent begin maart een baan. Dat percentage lag eind juni op 53,5 procent
(+1,1 procentpunt). Onder de laagopgeleiden met een niet-westerse
migratieachtergrond nam het aandeel met een baan juist af van 36,3 naar 35,6
procent (-0,7 procentpunt).

9

De coronacrisis en de arbeidsmarktpositie van mensen met een migratieachtergrond

1

Inleiding
De coronacrisis heeft grote gevolgen voor de arbeidsmarkt. De verwachting
is dat de werkgelegenheid zal afnemen en de werkloosheid zal toenemen.
Mensen met een zwakke positie op de arbeidsmarkt worden mogelijk relatief
hard geraakt.
2

De directie Samenleving en Integratie van het ministerie van Sociale Zaken
en Werkgelegenheid (SZW) houdt zich specifiek bezig met de
arbeidsmarktpositie van mensen met een migratieachtergrond. Eerder
onderzoek liet zien dat mensen met een (niet-westerse) migratieachtergrond
veelal een zwakkere positie op de arbeidsmarkt hebben ten opzichte van
mensen zonder migratieachtergrond. Zo bleek dat mensen met een
migratieachtergrond een grotere kans hebben om vanuit een baan in de WW
of bijstand te komen dan mensen zonder migratieachtergrond. Het ministerie
van SZW wil daarom graag meer inzicht in de gevolgen van de coronacrisis
op de arbeidsmarktpositie van mensen met een (niet-westerse)
migratieachtergrond. Dit onderzoek beantwoordt de volgende hoofdvraag:
3

Welke gevolgen heeft de coronacrisis op de arbeidsmarktpositie van personen met
een (niet-westerse) migratieachtergrond?
De onderzoeksvraag is opgesplitst in een aantal deelvragen:
1. In hoeverre neemt de afhankelijkheid van WW toe onder personen
met een (niet-westerse) migratieachtergrond in vergelijking met
personen zonder migratieachtergrond?
2. In hoeverre neemt het aantal mensen met een betaalde baan af onder
personen met een (niet-westerse) migratieachtergrond in vergelijking
met personen zonder migratieachtergrond?
3. In hoeverre neemt de uitstroom uit werk (uitgesplitst naar sector) toe
van personen met een (niet-westerse) migratieachtergrond in
vergelijking met personen zonder migratieachtergrond?
4. In hoeverre weten personen met een (niet-westerse)
migratieachtergrond vaker en sneller, of juist minder vaak en minder
2

Muns, S., Olsthoorn, M., Kuyper, L., Vlasblom, J.D. (2020). Beleidssignalement maatschappelijke
gevolgen coronamaatregelen. Kwetsbare groepen op de arbeidsmarkt, Den Haag: Sociaal en
Cultureel Planbureau.
3
Zie bijvoorbeeld Ponds, R., Middeldorp, M., Tempelman, C., Vriend, S. (2018). Kansen bekeken.
Verschillen in kans op instroom, doorstroom en uitstroom op de arbeidsmarkt tussen mensen met en
zonder migratieachtergrond, Utrecht: Atlas voor gemeenten, en referenties daarin.

10

Atlas voor gemeenten

snel, een nieuwe baan te vinden na uitstroom uit werk? Wat is de
gemiddelde duur voor het vinden van de baan voor de twee groepen?
En in hoeverre is er verschil in de baanzekerheid van de gevonden
banen (vast/flex)?
Dit rapport beantwoordt de eerste twee deelvragen. Gedurende het
onderzoek bleek een gedegen beantwoording van de laatste twee
onderzoeksvragen binnen de omvang van deze opdracht en met de
beschikbare gegevens nog niet mogelijk (zie Bijlage 1). Met een uitgebreidere
analyse waarin gegevens over meerdere jaren met elkaar worden vergeleken
kan in beeld worden gebracht of de uitstroom uit werk toeneemt (deelvraag
3). Om voldoende zicht te kunnen geven op veranderingen in de snelheid
waarmee mensen na uitstroom uit werk een nieuwe baan vinden (deelvraag 4)
is een langere periode aan baangegevens nodig. Dat kan bijvoorbeeld wanneer
gegevens tot en met september of tot en met eind 2020 beschikbaar komen.

1.1

Onderzoeksmethode

Het onderzoek is kwantitatief en beschrijvend van aard. Er wordt gebruik
gemaakt van integrale microdata van het Centraal Bureau voor de Statistiek
(CBS). Via het CBS zijn data over herkomst, geslacht, leeftijd en (in veel
gevallen) het opleidingsniveau bekend. Dit wordt gecombineerd met
gegevens over de arbeidsmarktpositie. Het CBS beschikt over integrale
registraties van de banen bij werkgevers van Nederlanders en kenmerken van
die banen. Ook is bekend wie er een WW-uitkering ontvangt. Deze gegevens
worden op persoonsniveau samengevoegd tot een analysebestand op basis
waarvan beschrijvende analyses worden gedaan.
In het onderzoek zijn uitsluitend beschrijvende analyses uitgevoerd. Er zijn
diverse doorsnedes van de populatie gemaakt, naar achtergrondkenmerken
als geslacht, leeftijd en opleidingsniveau gecombineerd met
migratieachtergrond. Hiermee is in beeld gebracht of de ontwikkelingen
binnen een bepaalde groep verschillen naar migratieachtergrond. Een selectie
van achtergrondkenmerken is in beeld gebracht, maar niet alle relevante
achtergrondkenmerken zijn binnen de omvang van deze onderzoeksopdracht
onderzocht. Zo is bijvoorbeeld niet gekeken naar verschillen naar
arbeidsverleden of gezondheid. Deze kenmerken zijn naar verwachting ook
bepalend voor arbeidsmarktontwikkelingen ten tijde van de coronacrisis.

11

De coronacrisis en de arbeidsmarktpositie van mensen met een migratieachtergrond

Omdat geen regressieanalyses zijn gedaan waarin gelijktijdig met alle relevante
achtergrondkenmerken rekening wordt gehouden én omdat niet alle
kenmerken (bijvoorbeeld arbeidsverleden en gezondheidssituatie) zijn
onderzocht, biedt dit rapport met name een beschrijvend beeld van de
feitelijke arbeidsmarktontwikkelingen en de verschillen daarin naar
migratieachtergrond. Op basis van dit onderzoek kan dus niet worden gezegd
of verschillen tussen mensen zonder migratieachtergrond en mensen met een
migratieachtergrond worden verklaard door die migratieachtergrond.

1.2

Afbakening van het onderzoek

Het onderzoek heeft als doel om de ontwikkelingen in de arbeidsmarktpositie
van mensen met een (niet-)westerse migratieachtergrond tijdens de
coronacrisis te vergelijken met de ontwikkeling die mensen zonder
migratieachtergrond ervaren. De arbeidsmarktpositie wordt in dit onderzoek
op twee manieren in beeld gebracht: aan de hand van het aandeel mensen met
een baan dat in een WW-uitkering terechtkomt en aan de hand van het
aandeel mensen dat een baan heeft. Dit onderzoek geeft daarmee een
gedeeltelijk beeld van de ontwikkelingen op de arbeidsmarkt. Zo wordt
bijvoorbeeld de ontwikkeling in bijstandsontvangst niet in beeld gebracht,
terwijl het CBS al becijferde dat sprake is van een toename van het aantal
mensen met een bijstandsuitkering in het tweede kwartaal van 2020. Recente
registratiegegevens over bijstandsontvangst waren bij aanvang van dit
onderzoek echter niet beschikbaar, waardoor dit niet meegenomen kon
worden in de beschrijvende analyses.
4

Ook beperkt het onderzoek zich tot banen bij werkgevers en wordt niet naar
ondernemerschap gekeken. De reden hiervoor is dat er bij het CBS geen
recente gegevens over zelfstandig ondernemers bekend zijn. Zelfstandig
ondernemers (met uitzondering van directeur-grootaandeelhouders)
ontbreken dus in de cijfers in deze rapportage. Waar in dit rapport gesproken
wordt over het wel of niet hebben van een baan of over werkenden, gaat dit
dus om personen met een baan bij een werkgever. Het ontbreken van recente
cijfers over ondernemerschap kan de kansen op de arbeidsmarkt vertekenen.
Ondernemerschap wordt immers ook sterk beïnvloed door de coronacrisis.
Enerzijds kiezen voormalig ondernemers wellicht voor een baan in loondienst
4

CBS (2020). Vooral meer jongeren met bijstand in tweede kwartaal 2020.

12

Atlas voor gemeenten

tijdens de coronacrisis. Anderzijds kan ondernemerschap een beperkte bron
van inkomsten bieden voor mensen die hun baan verliezen. De
gepresenteerde cijfers over het aandeel mensen met een baan zijn niet
afhankelijk van het ontbreken van deze cijfers. Wel is het zo dat het niet
hebben van een baan mogelijk problematischer is wanneer de kans op
ondernemerschap ook laag is: geen baan zal dan immers vaker een
uitkeringssituatie of inactiviteit betekenen.
Alle personen in de leeftijd van 18 tot 55 jaar die zijn ingeschreven in de
Basisregistratie Personen (BRP) op 31 december 2019 zijn in het onderzoek
meegenomen. Om de leeftijd van personen te bepalen wordt 1 maart 2020 als
peildatum genomen. De reden om 55-plussers niet in het onderzoek mee te
nemen is om verschillen in het aandeel mensen met een baan en WWontvangst vanwege (vroeg)pensionering en AOW uit te sluiten in de
vergelijking naar migratieachtergrond. Wanneer er ook verschillen in deze
uitstroomredenen zijn naar migratieachtergrond, kan het visualiseren van
verschillen in het aandeel mensen met een baan en instroom in WW tot een
vertekend beeld leiden. Dan kan het bijvoorbeeld zo zijn dat de ene groep
vaker in een WW-uitkering terechtkomt dan de andere groep, maar dat dat
volledig verklaard wordt door (gedwongen) (vroeg)pensionering van de
laatste groep. De beschrijvende statistieken zouden dan een gunstiger beeld
laten zien voor de tweede groep, terwijl in feite ook voor deze groep de kansen
op de arbeidsmarkt verkleind worden. Met deze afbakening van de
onderzoekspopulatie wordt bovendien aangesloten bij eerder onderzoek. Zie
Bijlage 1 voor details over databewerkingen en selecties.
5

Daarnaast wordt de onderzoekspopulatie voor de analyses naar WW verder
beperkt tot degenen die een substantiële baan (ten minste 12 uur) bij een
werkgever hebben op 1 maart 2020. Voor deze groep wordt dus gekeken of
zij na 1 maart een WW-uitkering ontvangen. Het aandeel mensen in deze
groep dat een WW-uitkering ontvangt, wordt in de rest van dit hoofdstuk
steeds beschreven. De beschrijvende analyses brengen daarentegen niet in
beeld wie er vóór de coronacrisis al geen baan hadden en een WW-uitkering
ontvingen en hoe hun arbeidsmarktpositie zich ontwikkelt.
Gegevens over banen van werknemers waren bij het CBS ten tijde van het
onderzoek beschikbaar tot en met juni 2020. Voor WW-ontvangst waren
5

Ponds, R., Middeldorp, M., Tempelman, C., Vriend, S. (2018). Kansen bekeken. Verschillen in kans
op instroom, doorstroom en uitstroom op de arbeidsmarkt tussen mensen met en zonder
migratieachtergrond, Utrecht: Atlas voor gemeenten.

13

De coronacrisis en de arbeidsmarktpositie van mensen met een migratieachtergrond

gegevens tot en met juli 2020 beschikbaar. We bekijken de periode januari tot
en met juni voor het aandeel mensen met een baan en maart tot en met juli
voor WW-ontvangst. Dit betekent dat alleen de ontwikkelingen op de
arbeidsmarkt in de eerste maanden van de coronacrisis in beeld kunnen
worden gebracht. Dit rapport geeft dus vooral een eerste beeld van de
ontwikkelingen in de arbeidsmarktpositie van mensen met een
migratieachtergrond. De coronacrisis is nog volop gaande en er zijn nog
steeds beperkende maatregelen van kracht met gevolgen voor de economie.
Daarnaast heeft de Rijksoverheid bij aanvang van de coronacrisis diverse
steunmaatregelen genomen, waaronder de Tijdelijke Noodmaatregel
Overbrugging voor Werkgelegenheid (NOW). De NOW-regeling vergoedt
een deel van de loonkosten van ondernemers als zij te maken hebben met ten
minste twintig procent omzetverlies. Daarmee beoogt de regeling de
werkgelegenheid zoveel mogelijk te behouden. Dit bepaalt mede de
ontwikkelingen op de arbeidsmarkt tot en met juli 2020.
6

6
https://www.rijksoverheid.nl/onderwerpen/coronavirus-financiele-regelingen/overzicht-financieleregelingen/now

14

Atlas voor gemeenten

2

Ontwikkelingen in WW-ontvangst
De coronacrisis heeft grote gevolgen voor de werkloosheid in Nederland.
Sinds april 2020 is een forse toename te zien in het aantal WW-uitkeringen.
Er kwamen in die maand bijna 74.000 uitkeringen bij. In mei 2020 nam het
aantal WW-uitkeringen nog verder toe. Het aantal nieuwe WW-uitkeringen
lag in die maand hoger dan in mei 2019. In juni 2020 stabiliseerde het aantal
WW-uitkeringen. De instroom was nog wel bijna vijftig procent hoger dan in
juni 2019, maar daartegenover stond een relatief grote uitstroom.
7

Dit hoofdstuk gaat uit van 18-55-jarigen die op 1 maart 2020 een substantiële
baan (ten minste 12 uur) bij een werkgever hadden. Dit is de
onderzoekspopulatie. Dit deel van het onderzoek brengt de instroom in de
WW van de mensen met een baan op 1 maart 2020 in kaart. Zo ontstaat een
beeld van in welke mate degenen met een baan in loondienst gedurende de
coronacrisis afhankelijk zijn geworden van de WW. Daarnaast wordt voor
deze groep ook eventuele latere uitstroom uit die WW-uitkering meegenomen
in de beschrijvende statistieken. De cijfers in dit hoofdstuk geven echter geen
volledige beschrijving van de omvang van de WW-populatie: mensen die
begin maart al een (volledige) WW-uitkering hadden, behoren bijvoorbeeld
niet tot de onderzoekspopulatie.
Begin maart had al een klein aandeel van de personen met een baan een WWuitkering – het betreft hier bijvoorbeeld deeltijd-WW. Vanaf eind maart is
sprake van een flinke toename van het aandeel personen met een WWuitkering (zie Figuur 2.1). Van de mensen die op 1 maart 2020 een baan
hadden, ontving 1,5 procent begin april een WW-uitkering. Eind juli was dat
percentage verder gestegen naar 2,2 procent.

7

Nieuwsflits Arbeidsmarkt, juni 2020. UWV.

15

De coronacrisis en de arbeidsmarktpositie van mensen met een migratieachtergrond

Figuur 2.1 Percentage personen met een WW-uitkering sinds maart 2020

Bron: CBS microdata, bewerking Atlas voor gemeenten.

Het aandeel WW-ontvangers met een baan begin maart verschilt naar
migratieachtergrond (zie Figuur 2.1). Dat verschil is in de periode tot en met
juli 2020 toegenomen. Met name onder de groep met een niet-westerse
migratieachtergrond is het aandeel mensen met een WW-uitkering
toegenomen: van 1,2 procent naar 4 procent (+2,8 procentpunt, +227
procent) – zie ook Tabel 2.1. Ook de groep zonder migratieachtergrond heeft
te maken met een toename, maar die is minder groot: net voorafgaand aan de
coronacrisis had 0,8 procent een WW-uitkering, eind juli was dat 1,9 procent
(+1,1 procentpunt, +132 procent).
Het aandeel personen met een WW-uitkering verschilt tussen subgroepen van
de onderzoekspopulatie, zie Tabel 2.1. Het aandeel met een WW-uitkering
begin maart is relatief klein onder jongeren (18 tot 25 jaar), hoogopgeleiden
en personen zonder migratieachtergrond. Jongeren en laagopgeleiden hebben
te maken gehad met een relatief sterke toename tussen begin maart en eind
juli. Voor jongeren betekent dat zelfs dat zij – ten opzichte van andere
leeftijdsgroepen – het hoogste percentage WW-ontvangst hebben eind juli.
Voor degenen met een flexibele baan is eveneens sprake van een sterke
toename tussen maart en juli 2020.

16

Atlas voor gemeenten

Tabel 2.1

Verschillen in aandeel personen met WW naar
achtergrondkenmerken

Achtergrondkenmerken

% met WW
eind juli 2020

%-punt
verandering

Totaal

% met WW
begin maart
2020
0,9%

2,2%

+1,4%

Man
Vrouw

0,9%
0,9%

2,2%
2,3%

+1,3%
+1,4%

18 tot 25 jaar
25 tot 35 jaar
35 tot 45 jaar
45 tot 55 jaar

0,4%
0,8%
0,9%
1,1%

2,7%
2,5%
2,0%
2,0%

+2,3%
+1,7%
+1,1%
+0,9%

Laagopgeleid
Middelbaar opgeleid
Hoogopgeleid

1,0%
0,9%
0,8%

3,1%
2,4%
1,7%

+2,1%
+1,5%
+0,9%

Zonder
migratieachtergrond
Westerse
migratieachtergrond
Niet-westerse
migratieachtergrond

0,8%

1,9%

+1,1%

1,1%

2,9%

+1,9%

1,2%

4,0%

+2,8%

Kenmerken van de baan op 1 maart
Type contract
Vaste baan
0,2%
Flexibele baan
2,6%

0,7%
6,2%

+0,5%
+3,5%

0,4%
0,5%
0,7%
0,7%
0,8%
0,7%

1,3%
1,0%
2,3%
1,8%
4,8%
2,0%

+0,8%
+0,5%
+1,6%
+1,1%
+3,9%
+1,3%

0,5%
0,7%

1,0%
1,9%

+0,5%
+1,2%

3,2%

8,0%

+4,8%

0,4%

0,4%

-0,0%

0,7%
0,7%

1,0%
1,1%

+0,4%
+0,4%

1,0%
1,3%

3,6%
2,5%

+2,7%
+1,2%

Sector
Industrie
Bouwnijverheid
Handel
Vervoer en opslag
Horeca
Informatie en
communicatie
Financiële dienstverlening
Specialistische zakelijke
diensten
Verhuur en overige
zakelijke diensten
Openbaar bestuur en
overheidsdiensten
Onderwijs
Gezondheids- en
welzijnszorg
Cultuur, sport en recreatie
Overige dienstverlening

Bron: CBS microdata, bewerking Atlas voor gemeenten.
In de tabel is een selectie van alle 21 sectoren opgenomen. Sectoren waar relatief weinig mensen
werkzaam zijn, zijn weggelaten. Het gaat om Landbouw, Delfstoffenwinning, Energievoorziening,
Waterbedrijven en afvalbeheer, Verhuur en handel van onroerend goed, Huishoudens als
werkgever en Extraterritoriale organisaties en lichamen uit de standaard sectorindeling van het CBS
(SBI-indeling).

17

De coronacrisis en de arbeidsmarktpositie van mensen met een migratieachtergrond

Een nadere uitsplitsing naar herkomst van de groep met een niet-westerse
migratieachtergrond leert dat de toename in het aantal personen met een
WW-uitkering tussen begin maart en eind juli zich in iets mindere mate
voordoet bij de groep met een Turkse (+2,2 procentpunt, +187 procent),
Surinaamse (+2,8 procentpunt, +192 procent), of een Nederlands
Antilliaanse of Arubaanse (+2,8 procentpunt, +205 procent)
migratieachtergrond. De toename is sterker bij de groep met een
Marokkaanse (+2,4 procentpunt, +228 procent), een Afrikaanse (+3,9
procentpunt, +231 procent) of Midden-Oosterse (+4,5 procentpunt, +434
procent) achtergrond (zie Figuur 2.2). Ten opzichte van de groep zonder
migratieachtergrond is de toename voor elke niet-westerse
herkomstgroepering relatief sterk.

Figuur 2.2 WW-afhankelijkheid van diverse groepen met een niet-westerse
migratieachtergrond

Bron: CBS microdata, bewerking Atlas voor gemeenten.

De sterkere toename in de WW-afhankelijkheid voor personen met een nietwesterse migratieachtergrond kan samenhangen met verschillen naar
achtergrondkenmerken. Zo hebben mensen met een niet-westerse
migratieachtergrond in de onderzoekspopulatie vaker een laag
opleidingsniveau, vaker een flexibele baan in plaats van een vaste baan, zijn

18

Atlas voor gemeenten

ze relatief jong en gaat het vaker om mannen (zie Tabel 2.2). Ook verschilt de
sector waarin mensen werkzaam zijn. Zo zijn mensen met een niet-westerse
migratieachtergrond vaker werkzaam in de sectoren Verhuur en overige
zakelijke dienstverlening en Horeca, en zijn ze juist minder vaak werkzaam in
de Gezondheids- en welzijnszorg. Onder de sector Verhuur en overige
zakelijke dienstverlening vallen onder andere arbeidsbemiddeling,
uitzendbureaus en personeelsbeheer. Personen die via een uitzendbureau
werken, worden dus tot deze sector gerekend. Dat is de reden waarom een
relatief groot aandeel personen met een niet-westerse migratieachtergrond
hier werkzaam is: zij doen relatief vaak uitzendwerk.
Onder mannen met een niet-westerse migratieachtergrond is de WWafhankelijkheid tussen maart en juli 2020 sterker toegenomen dan onder
mannen zonder migratieachtergrond (zie Figuur 2.3). Voor de mannen met
een niet-westerse migratieachtergrond nam de WW-afhankelijkheid toe van
1,4 procent naar 4,3 procent (+2,9 procentpunt, +211 procent). Mannen
zonder migratieachtergrond hadden te maken met een toename van de WWafhankelijkheid van 0,8 procent naar 1,8 procent (+1 procentpunt, +133
procent). Ook voor vrouwen geldt dat de WW-afhankelijkheid sterker is
toegenomen onder de niet-westerse migranten dan onder de groep zonder
migratieachtergrond.
Voor
vrouwen
met
een
niet-westerse
migratieachtergrond is de WW-afhankelijkheid toegenomen van 1 procent
naar 3,7 procent (+2,6 procentpunt, +251 procent); voor vrouwen zonder
migratieachtergrond gaat het om een toename van 0,9 naar 2,0 procent (+1,1
procentpunt, +131 procent).

19

De coronacrisis en de arbeidsmarktpositie van mensen met een migratieachtergrond

Tabel 2.2

Achtergrondkenmerken van de onderzoekspopulatie uitgesplitst
naar herkomst

Achtergrondkenmerken

Migratieachtergrond
Westers
Niet-westers
50%
53%

Man

Geen
52%

18 tot 25 jaar
25 tot 35 jaar
35 tot 45 jaar
45 tot 55 jaar

14%
28%
26%
32%

9%
32%
30%
28%

16%
34%
28%
22%

Laagopgeleid
Middelbaar opgeleid
Hoogopgeleid

15%
47%
38%

17%
38%
45%

26%
43%
30%

Flexibele baan op 1 maart
2020

26%

32%

41%

10%
5%
16%
4%
3%
4%

11%
3%
16%
5%
5%
6%

9%
2%
16%
5%
6%
4%

4%
8%

4%
9%

3%
6%

8%

13%

18%

7%

5%

6%

7%
19%

6%
11%

4%
14%

1%
2%

1%
1%

1%
2%

4.093.071

542.280

675.004

Werkzaam in sector…
Industrie
Bouwnijverheid
Handel
Vervoer en opslag
Horeca
Informatie en
communicatie
Financiële dienstverlening
Specialistische zakelijke
diensten
Verhuur en overige
zakelijke diensten
Openbaar bestuur en
overheidsdiensten
Onderwijs
Gezondheids- en
welzijnszorg
Cultuur, sport en recreatie
Overige dienstverlening
Aantal personen

Bron: CBS microdata, bewerking Atlas voor gemeenten.
In de tabel is een selectie van alle 21 sectoren opgenomen. Sectoren waar relatief weinig mensen
werkzaam zijn, zijn weggelaten. Het gaat om Landbouw, Delfstoffenwinning, Energievoorziening,
Waterbedrijven en afvalbeheer, Verhuur en handel van onroerend goed, Huishoudens als
werkgever en Extraterritoriale organisaties en lichamen uit de standaard sectorindeling van het CBS
(SBI-indeling).

20

Atlas voor gemeenten

Figuur 2.3 Het aandeel personen met een WW-uitkering naar geslacht en
herkomst

Bron: CBS microdata, bewerking Atlas voor gemeenten.
De figuur laat het percentage personen met een WW-uitkering op twee peilmomenten zien: begin
maart 2020 (lichte balken) en eind juli 2020 (donkere balken). Dit is uitgesplitst naar herkomst en
geslacht. Boven de balken is de procentuele verandering tussen begin maart en eind juli
weergegeven. De hoogte van de donkere balk geeft de procentpunt verandering weer.

Met name onder 18-25-jarigen is het aandeel met een WW-uitkering tussen
begin maart en eind juli 2020 flink toegenomen. Begin maart had nog een
relatief klein deel (0,4 procent) van de jongere werkenden een WW-uitkering.
Eind juli ligt dat percentage aanzienlijk hoger – ook ten opzichte van andere
leeftijdsgroepen. Eind juli is het aandeel met een WW-uitkering meer dan
verzesvoudigd naar 2,7 procent (+2,3 procentpunt, +574 procent). Voor de
25-35-jarigen was sprake van een toename van 0,8 procent naar 2,5 procent
(+1,7 procentpunt, +206 procent). Voor de 35-55-jarigen nam het aandeel
WW-ontvangers toe van ongeveer 1 procent naar 2 procent (zie Tabel 2.1).
In elke leeftijdsgroep geldt dat het aandeel met een WW-uitkering sterker
toeneemt bij degenen met een (niet-)westerse migratieachtergrond ten
opzichte van degenen zonder migratieachtergrond (zie Figuur 2.4). De
verschillen in WW-afhankelijkheid naar migratieachtergrond worden
daardoor in elke leeftijdsgroep groter.

21

De coronacrisis en de arbeidsmarktpositie van mensen met een migratieachtergrond

Figuur 2.4 Het aandeel personen met een WW-uitkering naar leeftijd en
herkomst

Bron: CBS microdata, bewerking Atlas voor gemeenten.
De figuur laat het percentage personen met een WW-uitkering op twee peilmomenten zien: begin
maart 2020 (lichte balken) en eind juli 2020 (donkere balken). Dit is uitgesplitst naar herkomst en
leeftijd. Boven de balken is de procentuele verandering tussen begin maart en eind juli
weergegeven. De hoogte van de donkere balk geeft de procentpunt verandering weer.

Vooral onder laagopgeleiden nam het aandeel personen met een WWuitkering sterk toe tussen begin maart en eind juli. Waar aanvankelijk nog 1
procent van de laagopgeleiden begin maart een WW-uitkering had, is dat
percentage eind juli gestegen naar 3,1 procent. Voor middelbaar opgeleiden is
de toename ook relatief sterk: van 0,9 procent naar 2,4 procent. Onder
hoogopgeleiden nam het percentage personen met een WW-uitkering het
minst toe: van 0,8 procent naar 1,7 procent (zie Tabel 2.1). Voor alle
opleidingsniveaus is de toename in WW-afhankelijkheid tussen maart en juli
2020 het grootst voor degenen met een (niet-)westerse migratieachtergrond
(zie Figuur 2.5). Zo neemt het percentage met een WW-uitkering onder
laagopgeleiden zonder migratieachtergrond met 1,5 procentpunt toe (+182
procent), terwijl onder laagopgeleiden met een niet-westerse
migratieachtergrond sprake is van een toename van 3,5 procentpunt (+241
procent). Dit beeld is ook zichtbaar onder middelbaar en hoogopgeleiden.

22

Atlas voor gemeenten

Figuur 2.5 Aandeel personen met een WW-uitkering naar opleidingsniveau
en herkomst

Bron: CBS microdata, bewerking Atlas voor gemeenten.
De figuur laat het percentage personen met een WW-uitkering op twee peilmomenten zien: begin
maart 2020 (lichte balken) en eind juli 2020 (donkere balken). Dit is uitgesplitst naar herkomst en
opleidingsniveau. Boven de balken is de procentuele verandering tussen begin maart en eind juli
weergegeven. De hoogte van de donkere balk geeft de procentpunt verandering weer.

Van degenen met een vaste baan op 1 maart 2020 had 0,2 procent gelijktijdig
een WW-uitkering. Binnen de groep met een flexibele baan had 2,6 procent
ook een WW-uitkering. De WW-afhankelijkheid is in de periode maart 2020
tot juli 2020 voor beide groepen fors toegenomen (zie Figuur 2.6). De
procentuele veranderingen zijn relatief sterk bij de groep met een vaste baan
begin maart, maar dat heeft ook te maken met de lage WW-afhankelijkheid in
deze groep. Vooral bij degenen met een flexibele baan begin maart en een
niet-westerse migratieachtergrond is de WW-afhankelijkheid tussen maart en
juli fors opgelopen. Voor deze groep is sprake van een toename van 5,8
procentpunt (+222 procent). Voor degenen zonder migratieachtergrond en
een flexibele baan begin maart was die toename 2,8 procentpunt (+108
procent).

23

De coronacrisis en de arbeidsmarktpositie van mensen met een migratieachtergrond

Figuur 2.6 Aandeel personen met een WW-uitkering naar type contract en
herkomst

Bron: CBS microdata, bewerking Atlas voor gemeenten.
De figuur laat het percentage personen met een WW-uitkering op twee peilmomenten zien: begin
maart 2020 (lichte balken) en eind juli 2020 (donkere balken). Dit is uitgesplitst naar herkomst en
type contract. Boven de balken is de procentuele verandering tussen begin maart en eind juli
weergegeven. De hoogte van de donkere balk geeft de procentpunt verandering weer.

Mogelijk hangt dit samen met de sector waarin mensen werkzaam zijn: als
mensen met een niet-westerse migratieachtergrond in sectoren werkzaam zijn
die relatief hard geraakt worden door de coronacrisis, kan dit zorgen voor een
relatief sterke toename van het aandeel personen met een WW-uitkering in
die groep. Tabel 2.1 liet zien dat de WW-afhankelijkheid met name in de
Horeca, Verhuur en overige zakelijke diensten, Cultuur, sport en recreatie en
Handel is toegenomen. Dat zijn de sectoren die bovengemiddeld hard zijn
geraakt door de coronacrisis.
In alle sectoren neemt de WW-afhankelijkheid in de groep zonder
migratieachtergrond minder sterk toe dan in de groep met een (niet-westerse)
migratieachtergrond. De mate waarin dat het geval is, verschilt per sector. Met
name in de sectoren die relatief hard geraakt worden door de coronacrisis,
neemt het aandeel met een WW-uitkering naar verhouding sterker toe binnen
de groep met een niet-westerse migratieachtergrond ten opzichte van de
groep zonder migratieachtergrond (zie Figuur 2.7). Zo stijgt de WWafhankelijkheid van mensen zonder migratieachtergrond in de horeca van 0,9
24

Atlas voor gemeenten

procent naar 4,5 procent (+3,6 procentpunt, +396 procent) en neemt
hetzelfde
percentage
voor
degenen
met
een
niet-westerse
migratieachtergrond toe van 0,8 procent naar 6,0 procent (+5,2 procentpunt,
+694 procent). Maar ook in de sectoren Informatie en communicatie en
Specialistische zakelijke dienstverlening is de (procentuele) toename in WWafhankelijkheid groot.
Figuur 2.7 Aandeel personen met een WW-uitkering naar sector en
herkomst

Bron: CBS microdata, bewerking Atlas voor gemeenten.
De figuur laat het percentage personen met een WW-uitkering op twee peilmomenten zien: begin
maart 2020 (lichte balken) en eind juli 2020 (donkere balken). Dit is uitgesplitst naar herkomst en
sector. Rechts van de balken is de procentuele verandering tussen begin maart en eind juli
weergegeven. Het verschil in lengte tussen de balken geeft de procentpunt verandering weer.
In de tabel is een selectie van alle 21 sectoren opgenomen. Sectoren waar relatief weinig mensen
werkzaam zijn, zijn weggelaten. Het gaat om Landbouw, Delfstoffenwinning, Energievoorziening,
Waterbedrijven en afvalbeheer, Verhuur en handel van onroerend goed, Huishoudens als
werkgever en Extraterritoriale organisaties en lichamen uit de standaard sectorindeling van het CBS
(SBI-indeling).

25

De coronacrisis en de arbeidsmarktpositie van mensen met een migratieachtergrond

3

Ontwikkelingen in aandeel mensen met een baan
De coronacrisis heeft naar verwachting niet alleen gevolgen voor de WWafhankelijkheid, maar zal ook in bredere zin de werkgelegenheid in Nederland
beïnvloeden. Mensen die al werkloos waren, vinden naar verwachting
moeilijker een baan. En werkenden raken mogelijk hun baan kwijt. Dit
hoofdstuk brengt in beeld hoe het aandeel mensen met een baan bij een
werkgever zich in de periode maart 2020 tot en met juni 2020 heeft
ontwikkeld.
In de periode maart 2020 tot en met juni 2020 is het aandeel personen met
een substantiële baan (ten minste 12 uur) min of meer gelijk gebleven (+0,08
procentpunt, +0,12 procent) – zie Tabel 3.1. Het aandeel personen met een
baan verschilt naar achtergrondkenmerken. Het aandeel personen met een
baan is relatief klein onder jongeren (18 tot 25 jaar), laagopgeleiden en
personen met een niet-westerse migratieachtergrond. Onder jongeren is het
aandeel met een baan tussen begin maart en eind juni toegenomen met +1,5
procentpunt (+3 procent), terwijl in alle andere leeftijdsgroepen dat aandeel
is afgenomen. De positieve ontwikkeling van het percentage personen met
een baan wordt dus gedreven door de toename van het aandeel jongeren met
werk. Ook het percentage personen met een laag opleidingsniveau met een
baan is toegenomen, evenals het percentage vrouwen met een baan. De
afname in het aandeel personen met een baan is relatief sterk onder migranten
en 25-35-jarigen.
8

8

Cijfers op CBS Statline laten bij jongeren in de leeftijd van 15 tot 25 jaar een afname in het aantal
werkenden zien. Dat lijkt op het eerste gezicht wellicht tegenstrijdig met de toename in het aandeel
jongeren met een baan dat in dit onderzoek wordt gevonden. De reden hiervoor is de gehanteerde
definitie van een baan: dit onderzoek definieert uitsluitend mensen met een baan van ten minste 12
uur als personen met een baan. De CBS Statline cijfers hanteren deze twaalf-uursgrens niet. Voor
jongeren maakt het in het bijzonder uit of banen van minder dan 12 uur worden meegenomen. Ook
de ontwikkeling in het aantal banen kan dus afwijken wanneer deze grens wel wordt gehanteerd.

26

Atlas voor gemeenten

Tabel 3.1

Verschillen in aandeel personen met een baan naar
achtergrondkenmerken

Achtergrondkenmerken

% met baan
eind juni 2020

%-punt
verandering

Totaal

% met baan
begin maart
2020
65,7%

65,8%

+0,1%

Man
Vrouw

67,8%
63,6%

67,7%
63,9%

-0,2%
+0,3%

18 tot 25 jaar
25 tot 35 jaar
35 tot 45 jaar
45 tot 55 jaar

48,8%
72,2%
69,7%
66,9%

50,3%
71,8%
69,5%
66,8%

+1,5%
-0,4%
-0,2%
-0,1%

Laagopgeleid
Middelbaar opgeleid
Hoogopgeleid

47,7%
66,7%
77,1%

48,1%
66,6%
77,2%

+0,4%
-0,1%
+0,1%

Zonder
migratieachtergrond
Westerse
migratieachtergrond
Niet-westerse
migratieachtergrond

69,9%

70,3%

+0,4%

61,0%

60,5%

-0,5%

50,6%

49,8%

-0,8%

Bron: CBS microdata, bewerking Atlas voor gemeenten.

Een nadere uitsplitsing naar herkomst van de groep met een niet-westerse
migratieachtergrond leert dat de afname in het aantal personen met een baan
tussen begin maart en eind juni zich in iets mindere mate voordoet bij mensen
met een overige niet-westerse achtergrond (-0,4 procentpunt, -0,7 procent) en
juist in sterkere mate bij mensen met een Surinaamse (-1,2 procentpunt, -1,9
procent), Afrikaanse (-1 procentpunt, -2 procent) en Antilliaanse of
Arubaanse (-0,9 procentpunt, -1,6 procent) achtergrond (zie Figuur 3.1). De
figuur laat echter vooral zien dat er sprake is van flinke niveauverschillen in
het percentage dat een baan heeft naar herkomstgroep. Die verschillen
veranderen in de periode van begin maart tot eind juni nauwelijks.

27

De coronacrisis en de arbeidsmarktpositie van mensen met een migratieachtergrond

Figuur 3.1 Aandeel met baan van diverse groepen met een niet-westerse
migratieachtergrond

Bron: CBS microdata, bewerking Atlas voor gemeenten.

De verschillen in de ontwikkeling van het aandeel personen met een baan kan
samenhangen met verschillen in de achtergrondkenmerken. Mensen met een
migratieachtergrond verschillen op een aantal achtergrondkenmerken van
mensen zonder migratieachtergrond (zie Tabel 3.2). Mensen met een westerse
migratieachtergrond zijn bijvoorbeeld vaker hoogopgeleid; mensen met een
niet-westerse migratieachtergrond hebben vaker een laag opleidingsniveau.
De verschillen in aandeel personen met een baan worden daarom in het
vervolg van deze paragraaf verder uitgesplitst naar achtergrondkenmerken en
migratieachtergrond.

28

Atlas voor gemeenten

Tabel 3.2

Achtergrondkenmerken van de onderzoekspopulatie uitgesplitst
naar herkomst

Achtergrondkenmerken

Migratieachtergrond
Westers
Niet-westers
47%
50%

Man

Geen
51%

18 tot 25 jaar
25 tot 35 jaar
35 tot 45 jaar
45 tot 55 jaar

18%
26%
24%
32%

14%
29%
29%
29%

20%
30%
27%
23%

Laagopgeleid
Middelbaar opgeleid
Hoogopgeleid

20%
47%
33%

22%
38%
40%

37%
40%
24%

Aantal personen

5.866.295

890.975

1.339.748

Bron: CBS microdata, bewerking Atlas voor gemeenten.

Onder mannen met een westerse of niet-westerse migratieachtergrond is het
aandeel met een baan tussen maart en juni 2020 afgenomen, terwijl dat
aandeel licht toenam onder mannen zonder migratieachtergrond (zie Figuur
3.2). Voor mannen met een niet-westerse migratieachtergrond nam het
percentage met een baan af van 54 procent naar 53 procent (-0,9 procentpunt,
-1,7 procent). Voor mannen met een westerse migratieachtergrond nam het
aandeel met een baan af van 63 procent naar 62 procent (-0,9 procentpunt, 1,5 procent). De verschillen naar type migratieachtergrond zijn dus
betrekkelijk klein. Voor vrouwen zijn de verschillen naar migratieachtergrond
groter. Onder vrouwen zonder migratieachtergrond nam het aandeel met een
baan toe (0,6 procentpunt, 0,9 procent); onder vrouwen met een
migratieachtergrond nam het aandeel af. Voor vrouwen met een niet-westerse
migratieachtergrond was die afname groter (-0,6 procentpunt, -1,3 procent)
dan voor vrouwen met een westerse migratieachtergrond (-0,2 procentpunt,
-0,3 procent). In het algemeen geldt dat de verschillen tussen mensen zonder
en met een migratieachtergrond in het aandeel met een baan zijn toegenomen.

29

De coronacrisis en de arbeidsmarktpositie van mensen met een migratieachtergrond

Figuur 3.2 Het aandeel personen met een baan naar geslacht en herkomst

Bron: CBS microdata, bewerking Atlas voor gemeenten.
De figuur laat het percentage personen met een baan op twee peilmomenten zien: begin maart
2020 (lichte balken) en eind juni 2020 (donkere balken). Dit is uitgesplitst naar herkomst en
geslacht. Boven de balken is de procentuele verandering tussen begin maart en eind juni
weergegeven. Het verschil tussen de balken geeft de procentpunt verandering weer.

Eind juni 2020 heeft een groter aandeel van de 18-25-jarigen een baan dan
begin maart (+1,5 procentpunt, +3 procent). In alle andere leeftijdsgroepen
is juist sprake van een afname van het aandeel werkenden. Uitgesplitst naar
migratieachtergrond blijkt dat de toename in het aandeel 18-25-jarigen met
een baan met name te zien is bij de jongeren zonder migratieachtergrond
(+2,1 procentpunt, +4,1 procent). Voor jongeren met een niet-westerse
migratieachtergrond is juist sprake van een afname (-0,6 procentpunt, -1,5
procent) – zie Figuur 3.3.
In de andere leeftijdsgroepen is ook het percentage met een baan sterker
afgenomen onder de mensen met een niet-westerse migratieachtergrond. Dat
geldt met name voor de 25-45-jarigen en in iets mindere mate voor de 45-55jarigen.

30

Atlas voor gemeenten

Figuur 3.3 Het aandeel personen met een baan naar leeftijd en herkomst

Bron: CBS microdata, bewerking Atlas voor gemeenten.
De figuur laat het percentage personen met een baan op twee peilmomenten zien: begin maart
2020 (lichte balken) en eind juni 2020 (donkere balken). Dit is uitgesplitst naar herkomst en leeftijd.
Boven de balken is de procentuele verandering tussen begin maart en eind juni weergegeven. Het
verschil tussen de balken geeft de procentpunt verandering weer.

Zowel voor laag-, middelbaar als hoogopgeleiden geldt dat onder degenen
met een migratieachtergrond het aandeel met een baan is afgenomen tussen
maart en juni 2020, terwijl dat aandeel toenam onder personen zonder
migratieachtergrond – zie Figuur 3.4. Het aandeel met een baan nam het
sterkst af bij mensen met een niet-westerse migratieachtergrond. Bij de
laagopgeleiden is het verschil tussen mensen zonder en met een
migratieachtergrond het grootst. Zo neemt het percentage met een baan
onder laagopgeleiden zonder migratieachtergrond met 1,1 procentpunt toe
(+2 procent), terwijl onder laagopgeleiden met een niet-westerse
migratieachtergrond sprake is van een afname met 0,7 procentpunt (-1,8
procent). Onder middelbaar opgeleiden zonder migratieachtergrond neemt
het aandeel met werk licht toe (+0,2 procentpunt, +0,3 procent); bij
middelbaar opgeleiden met een niet-westerse migratieachtergrond is sprake
van een afname (-1,2 procentpunt, -2,1 procent). Onder hoogopgeleiden zijn
de veranderingen het kleinst. Wel is het zo dat onder de hoogopgeleiden met
een migratieachtergrond het aandeel met een baan afneemt, terwijl dat onder
hoogopgeleiden zonder migratieachtergrond niet zo is.
31

De coronacrisis en de arbeidsmarktpositie van mensen met een migratieachtergrond

Figuur 3.4 Aandeel personen met een baan naar opleidingsniveau en
herkomst

Bron: CBS microdata, bewerking Atlas voor gemeenten.
De figuur laat het percentage personen met een baan op twee peilmomenten zien: begin maart
2020 (lichte balken) en eind juni 2020 (donkere balken). Dit is uitgesplitst naar herkomst en
opleidingsniveau. Boven de balken is de procentuele verandering tussen begin maart en eind juni
weergegeven. Het verschil tussen de balken geeft de procentpunt verandering weer.

Dit hoofdstuk roept op het eerste gezicht soms een tegenstrijdig beeld op met
de bevindingen in het vorige hoofdstuk. Waar het aandeel WW-ontvangers
het sterkst steeg onder jongeren en laagopgeleiden, steeg in deze groepen het
aandeel met werk ook het sterkst. Een belangrijke verklaring hiervoor is dat
het om verschillende populaties gaat. Bij het hoofdstuk over WW-ontvangst
bestaat de populatie uit 18-55-jarigen die op 1 maart 2020 een substantiële
baan (ten minste 12 uur) bij een werkgever hadden. Voor deze populatie werd
vervolgens per week bekeken hoeveel procent een WW-uitkering ontving.
Dat betekent dat uitsluitend nieuwe instroom in de WW wordt beschreven.
De populatie in dit hoofdstuk over het aandeel mensen met een baan bestaat
uit iedereen in de leeftijd 18 tot 55 jaar (op 1 maart 2020). Voor deze populatie
wordt vervolgens per week bekeken hoeveel procent een substantiële baan
heeft. De ontwikkelingen in het aandeel met een baan zijn dus het totaal van
nieuwe instromers op de arbeidsmarkt, mensen die vanuit een uitkering werk
vinden en mensen die hun baan verliezen.

32

Atlas voor gemeenten

Het feit dat het aandeel met werk tijdens de coronacrisis is toegenomen terwijl
het aantal WW-uitkeringen is opgelopen kan ook verrassen. Er zal in ieder
geval sprake zijn van een seizoenseffect: in het late voorjaar en de zomer is er
meer werk in sectoren als de landbouw en bouw. Daarnaast heeft de
coronacrisis niet op elke sector een even groot effect gehad; er zijn zelfs
sectoren waar juist meer vraag naar werknemers is ontstaan. Een belangrijke
overeenkomst tussen beide hoofdstukken is dat de ontwikkelingen voor
mensen met een migratieachtergrond steeds ongunstiger zijn dan voor
mensen zonder migratieachtergrond.

33

De coronacrisis en de arbeidsmarktpositie van mensen met een migratieachtergrond

Bijlage 1

Technische toelichting

De beschrijvende statistieken in dit rapport zijn gebaseerd op CBS
microdatabestanden. De analyse van (ontwikkelingen in WW-ontvangst) en
(ontwikkelingen in) het aandeel mensen met een baan zijn gebaseerd op
verschillende populaties. Daarom zijn twee analysebestanden samengesteld
op basis van de CBS-microdata.
Uitgangspunt voor beide analysebestanden is de gehele populatie met een
geldig adres op 31 december 2019 – de meest recente datum waarvoor deze
gegevens beschikbaar waren. Van deze personen zijn persoonskenmerken,
zoals geslacht, leeftijd op 1 maart 2020 en migratieachtergrond verzameld.
Personen waarvoor deze informatie ontbrak, zijn niet meegenomen in het
onderzoek. Vervolgens is het opleidingsniveau aan het bestand gekoppeld.
Het opleidingsniveau is niet voor alle personen bekend. De in dit rapport
gepresenteerde gegevens zijn daarom gewogen met een ophooggewicht om
een representatieve weergave van het opleidingsniveau te verkrijgen. Op basis
van dit basisbestand zijn vervolgens twee analysebestanden gemaakt,
bestaande uit verschillende deelpopulaties.
Analysebestand ‘Ontwikkelingen in WW-ontvangst’

Aan het basisbestand zijn de baangegevens op peildatum 1 maart 2020
gekoppeld. Het betreft allereerst een indicator voor of iemand op de
peildatum een baan van ten minste 12 uur had en daarnaast kenmerken van
die baan: voltijd/deeltijd, bepaalde/onbepaalde tijd, vast of flexibel en de
sector.
Vervolgens is voor dit analysebestand iedereen in de leeftijd van 18 tot 55 jaar
die op 1 maart 2020 een substantiële baan (ten minste 12 uur) bij een
werkgever hadden, geselecteerd. Voor deze personen is voor de periode
januari tot en met juli 2020 per week bepaald of ze een WW-uitkering
ontvingen of niet. Hiervoor is steeds de maandag van de week als peilmoment
genomen, beginnend met maandag 6 januari 2020 (week 2) en eindigend met
maandag 27 juli 2020 (week 31).
Analysebestand ‘Ontwikkelingen in het aandeel mensen met een
baan’

De selectie voor de populatie van dit analysebestand bestaat uit iedereen die
op 1 maart 2020 een leeftijd van 18 tot 55 jaar had. Voor deze personen is
34

Atlas voor gemeenten

voor de periode januari tot en met juni 2020 per week bepaald of ze in deze
week een substantiële baan (minimaal 12 uur) hadden. Hiervoor is steeds de
maandag van de week als peilmoment genomen, beginnend met maandag 6
januari 2020 (week 2) en eindigend met maandag 29 juni 2020 (week 27).
Noot: analyses voor uitstroom uit werk en instroom naar werk

Dit rapport beantwoordt twee van de vier onderzoeksvragen. De vragen
omtrent (verschillen in) uitstroom uit werk en het vinden van een nieuwe baan
bleken binnen de omvang van deze onderzoeksopdracht niet naar voldoening
te kunnen worden beantwoord. Om een goede analyse van de uitstroom uit werk
te maken is het belangrijk om twee cohorten te vergelijken die op zoveel
mogelijk vlakken overeenkomsten vertonen. Omdat dit onderzoek
gebruikmaakt van uitsluitend baangegevens over 2020, komt dat neer op een
vergelijking van een cohort werkenden op peildatum 6 januari 2020 en een
cohort werkenden op 2 of 9 maart 2020 (vlak voor het ingaan van de
lockdown). Tussen die twee cohorten zit een periode van slechts ongeveer
negen weken. De uitstroom uit werk voor deze cohorten zou dan gevolgd
kunnen worden voor deze periode van negen weken. Vanwege deze
betrekkelijk korte periode gaven de eerste beschrijvende statistieken een beeld
dat moeilijk te verklaren was. Op basis van de cijfers kon – binnen de
mogelijkheden van dit onderzoek – vervolgens geen eenduidig beeld worden
gevormd over het effect van de coronacrisis op uitstroom. In een
uitgebreidere onderzoeksopdracht zou dit geanalyseerd kunnen worden door
de baangegevens over eerdere jaren naast de baanontwikkeling in 2020 te
leggen en daar regressieanalyses op te doen om verschillen in uitstroom naar
werk te kwantificeren.
Omdat baangegevens op het moment van het onderzoek tot en met juni 2020
beschikbaar waren, was het onderzoeken van de duur tot het vinden van een
baan in de coronacrisis – na de baan in die crisis te hebben verloren – ook nog
niet mogelijk. De gegevens beslaan daarvoor nog een te korte periode.
Hierdoor bleek het niet mogelijk om op een adequate wijze de (verschillen in)
zoekduur in beeld te brengen.
Noot: berekening van wekelijkse arbeidsduur

In dit onderzoek wordt een baan als ‘substantieel’ aangemerkt als deze een
wekelijkse arbeidsduur van minimaal 12 uur heeft. In de CBS-bestanden van
baangegevens wordt onderscheid gemaakt tussen twee typen loontijdvakken.
In het ene type tijdvak wordt het loon elke maand uitbetaald (dit geldt voor

35

De coronacrisis en de arbeidsmarktpositie van mensen met een migratieachtergrond

de meeste banen), bij het andere elke vier weken. Vaak, maar niet altijd, gaat
het in dit laatste geval om uitzendwerk, payrolling, et cetera. Voor banen met
een afwijkend loontijdvaktype bleek dat de door het CBS geregistreerde
arbeidsduur aan het eind van de maand opmerkelijke veranderingen kon
vertonen. Gevolg hiervan was dat personen volgens de gebruikte definitie op
de grens van het loontijdvak ineens van werkend (minimaal 12 uur) naar nietwerkend (minder dan twaalf uur) gingen, omdat in de laatste paar dagen van
de maand minder uren gewerkt waren. Door het gebruik van wekelijkse
peildata zou dat doorwerken in de ontwikkeling van het aandeel mensen met
een baan. Daarom is voor elke baan eerst per maand de gemiddelde wekelijkse
arbeidsduur berekend. Op basis van deze arbeidsduur is vervolgens per week
bepaald of een persoon werkzaam was of niet.

36