Embed Size (px)
Citation preview
UNIVERSITEIT GENT
FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDE
ACADEMIEJAAR 2013– 2014
Aanwervingsdiscriminatie op basis van schoonheid: verschillend in de publieke
en de private sector?
Masterproef voorgedragen tot het bekomen van de graad van
Master of Science in de Bedrijfseconomie
Stefanie Notebaert
onder leiding van
Dr. Stijn Baert
UNIVERSITEIT GENT
FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDE
ACADEMIEJAAR 2013– 2014
Aanwervingsdiscriminatie op basis van schoonheid: verschillend in de publieke
en de private sector?
Masterproef voorgedragen tot het bekomen van de graad van
Master of Science in de Bedrijfseconomie
Stefanie Notebaert
onder leiding van
Dr. Stijn Baert
PERMISSION
Ondergetekende verklaart dat de inhoud van deze masterproef mag geraadpleegd en/of gereproduceerd worden, mits bronvermelding.
Stefanie Notebaert
I
Woord vooraf
Het afronden van deze masterproef betekent het einde van mijn loopbaan aan de UGent. Dit is dan
ook het opportuun moment om enkele personen die bijgedragen hebben tot deze masterproef te
bedanken. Mijn dank gaat in de eerste plaats uit naar Dr. Stijn Baert voor de mogelijkheid om rond dit
interessante thema te werken. Het was geen evidentie een thema te vinden die zowel bij mijn vorige
opleiding sociologie als mijn huidige opleiding aansloot. Daarnaast wil ik hem bedanken voor de
intense begeleiding. Telkenmale antwoordde hij gezwind op vragen en bekommernissen met een
positivisme die steeds voor nieuwe moed zorgde wanneer het even niet meer vlotte.
Ik wil tevens diegene bedanken die me geholpen hebben met het nalezen en corrigeren van mijn
masterproef. Dan denk ik in het bijzonder aan Anthony, Sylvie, Ginette en Jolien.
Ten slotte wil ik ook mijn familie bedanken voor de onbegrensde steun gedurende deze jaren aan de
UGent. Ik heb het privilege opgegroeid te zijn in een milieu waar ambities en interesses nastreven sterk
worden aangemoedigd. Tijdens het proces van deze tweede masterproef hebben ze, hoewel helemaal
niet vanzelfsprekend, ook steeds klaargestaan met een luisterend oor.
II
Inhoudstafel
WOORD VOORAF ................................................................................................................................ I
INHOUDSTAFEL ................................................................................................................................ II
TABELLENLIJST ............................................................................................................................... IV
HOOFDSTUK 1: INLEIDING ............................................................................................................ 1
HOOFDSTUK 2: LITERATUUR ....................................................................................................... 4
2.1. Schoonheid en de arbeidsmarkt ................................................................................................................ 4
2.2. Persoonlijkheidskenmerken en de arbeidsmarkt ....................................................................................... 9
2.3. Schoonheid, persoonlijkheid en de arbeidsmarkt .................................................................................... 17
2.4. Arbeidsmarktdiscriminatie in publieke versus private sector .................................................................. 19
2.5. Scholingsniveau ....................................................................................................................................... 22
2.6. Samenvatting .......................................................................................................................................... 23
HOOFDSTUK 3: ONDERZOEKSMETHODE .............................................................................. 24
3.1. Gegevensverzameling .............................................................................................................................. 24
3.1.1. Correspondentiemethodologie .............................................................................................................. 24
3.1.2. Voorstudie fotoselectie .......................................................................................................................... 27
3.1.3. Vacatures en sollicitatiebrieven .............................................................................................................. 28
3.1.3.1.Sollicitatiebrieven ............................................................................................................................. 28
3.1.3.1.1. Curriculum vitae ....................................................................................................................... 28
3.1.3.1.2. Motivatiebrief .......................................................................................................................... 30
3.1.3.2. Selectie vacatures ............................................................................................................................ 30
3.1.4. Verzending .............................................................................................................................................. 32
3.1.5. Callback ................................................................................................................................................... 33
3.2. Analysemethode ..................................................................................................................................... 34
HOOFDSTUK 4: RESULTATEN .................................................................................................... 36
4.1. Beschrijvende analyses ............................................................................................................................ 36
4.2. Regressieanalyse ..................................................................................................................................... 38
4.2.1. Overzicht variabelen en regressieanalyses ............................................................................................. 38
4.2.2. Uitgevoerde Regressieanalyses .............................................................................................................. 42
4.2.2.1. Regressieanalyses voor volledige steekproef .................................................................................. 42
III
4.2.2.2. Regressieanalyses naar sector ......................................................................................................... 44
4.2.2.3. Regressieanalyses naar scholingsniveau ......................................................................................... 53
HOOFDSTUK 5: DISCUSSIE .......................................................................................................... 55
HOOFDSTUK 6: CONCLUSIE ........................................................................................................ 59
REFERENTIELIJST .......................................................................................................................... VV
BIJLAGEN..................................................................................................................................... XIIXII
Bijlage 1: opgenomen foto’s .......................................................................................................................... XIII
Bijlage 2: type A cv en motivatiebrief laag- (midden)geschoolde sollicitant ............................................... XIVV
Bijlage 3: type B cv en motivatiebrief laag- (midden)geschoolde sollicitant ................................................. XVII
Bijlage 4: type A cv en motivatiebrief (midden-) hoogopgeleide sollicitant ................................................ XVIIII
Bijlage 5: type B cv (midden-) hoogopgeleide sollicitant ................................................................................ XX
IV
Tabellenlijst
Inhoudsopgave Tabel 1: Gemiddelde scores analyse vooronderzoek ........................................................................... 28
Tabel 2: Beschrijvende analyses geselecteerde steekproef .................................................................. 36
Tabel 3: Nettodiscriminatiegraad voor positieve callback sensu stricto ............................................... 37
Tabel 4: Nettodiscriminatiegraad voor positieve callback sensu lato ................................................... 38
Tabel 5: Overzicht opgenomen variabelen in regressieanalyses .......................................................... 39
Tabel 6: Regressieanalyse: kans op positieve callback sensu stricto (alle observaties) ........................ 40
Tabel 7: Regressieanalyse: kans op positieve callback sensu lato (alle observaties) ............................ 41
Tabel 8: Regressieanalyse: kans op positieve callback sensu stricto bij privésector ............................ 45
Tabel 9: Regressieanalyse: kans op positieve callback sensu lato bij privésector ................................ 46
Tabel 10: Regressieanalyse: kans op positieve callback sensu stricto publieke sector......................... 47
Tabel 11: Regressieanalyse: kans op positieve callback sensu lato publieke sector ............................. 48
Tabel 12: Regressieanalyse: kans op positieve callback sensu stricto laag- (midden)geschoolden ..... 49
Tabel 13: Regressieanalyse: kans op positieve callback sensu lato laag- (midden)geschoolden ......... 50
Tabel 14: Regressieanalyse: kans op positieve callback sensu stricto (midden-) hooggeschoolden .... 51
Tabel 15: Regressieanalyse: kans op positieve callback sensu lato (midden-) hooggeschoolden ........ 52
1
Hoofdstuk 1: Inleiding
Jaarlijks worden miljoenen uitgegeven aan cosmetica en plastische chirurgie in de hoop de persoonlijke
aantrekkelijkheid te verhogen. In de psychologische literatuur is schoonheid reeds decennia lang
onderwerp van onderzoek, terwijl schoonheid pas relatief recent wordt betrokken in economisch
onderzoek. Aantrekkelijkheid werd reeds gekoppeld aan verscheidene arbeidsgerelateerde
uitkomsten (voor een overzicht zie Hosoda, Stone-Romero, & Coats, 2003; Langlois, Rubenstein,
Larson, Hallam, & Smoot, 2000). Zo verdienen aantrekkelijke personen doorgaans meer (Robins,
Homer, & French, 2011; Chang & Weng, 2012; Benzeval, Geens, & Macintyre, 2013), zullen ze
doorheen hun leven een hogere werkgerelateerde prestige kennen (Sala, Terraneo, Lucchini, & Knies,
2013), wordt hen in onderhandelingen meer geld aangeboden (Solnick & Schweitzer, 1999) en zijn ze
minder lang werkloos dan minder aantrekkelijke personen (Bóo, Rossi, & Urzúa, 2012). Een
terugkerende verklaring hiervoor is het verschil in productieve vaardigheden dat gelinkt wordt aan
schoonheid (Scholz & Sicinski, 2011). Hoewel voor bovenstaande verklaring evidentie terug te vinden
is in de literatuur, blijft nog een deel van de variatie betreffende schoonheid onverklaard. Onderzoek
stelt dat een deel van het loonverschil tussen aantrekkelijke en minder aantrekkelijke personen
teruggebracht kan worden tot voorkeursdiscriminatie door de werkgever en door de klant (o.a.
Hamermesh & Biddle, 1994; Harper, 2000). We stellen ons in dit onderzoek de vraag of discriminatie
op basis van schoonheid in Vlaanderen een verklaring biedt voor ongelijkheid in positieve respons op
opgestuurde cv’s. Verscheidene redenen kunnen worden aangehaald waarom het onderzoeken van
aantrekkelijkheid op de arbeidsmarkt van belang is anno 2014. Het is namelijk typerend voor
schoonheidsdiscriminatie dat er nagenoeg een onbestaand maatschappelijk bewustzijn over bestaat
(Bélot & van de Ven J., 2012), met als gevolg dat dit een onderbelicht onderwerp is en mogelijk blijft.
Bijkomend concludeerde men in de meta-analyse van Hosoda (2003) dat het effect van schoonheid
doorheen de jaren daalde, insinuerend dat schoonheid niet (meer) van belang is/ zal zijn. Ondanks
deze conclusie wijzen wetenschappers na deze meta-analyse nog steeds op een significant en
beduidend effect van schoonheid op de arbeidsmarkt. Met dit onderzoek wordt dan ook de eerste stap
gezet om het fenomeen op de Vlaamse arbeidsmarkt in kaart te brengen. Baert & Decuypere (2014)
hebben reeds het belang van schoonheid op responsgraad onderzocht in een experiment onder
Vlaamse studenten. We stellen in dit onderzoek de vraag of dezelfde effecten ook terug te vinden zijn
bij selectieverantwoordelijken op de arbeidsmarkt (onderzoeksvraag 1)?
2
Verder kan een ruime literatuur teruggevonden worden met betrekking tot
persoonlijkheidskenmerken en arbeidsgerelateerde uitkomsten. Zo zal een interne locus van controle
tot meer succes en hogere lonen leiden (Heineck & Anger, 2010). Andere kenmerken, beschreven in
de literatuur als de ‘Big five’ (extraversie, zorgvuldigheid, openheid voor ervaringen, inschikkelijkheid,
emotionele stabiliteit), zouden verschillen in status, opleiding en productiviteit verklaren (Heckman,
Stixrud, & Urzua, 2006). Werkgevers hechten een groot belang aan persoonlijkheidskenmerken en
trachten deze bij een aanwerving kenbaar te maken via allerhande assessments om zo de toekomstige
productiviteit van de sollicitant te bepalen (Newman & Lyon, 2009). Deze tests spelen een belangrijke
rol in het selecteren van de geschikte kandidaat, maar vinden pas plaats wanneer een eerste
selectieronde voorbij is.
De tweede onderzoeksvraag luidt dan ook als volgt: kan bij deze eerste selectieronde al sprake zijn van
selectie op basis van gepercipieerde persoonlijkheidskenmerken waargenomen via een foto
bijgevoegd aan een cv? Hoewel de meeste onderzoeken omtrent persoonlijkheidskenmerken gebruik
maken van zelf-assessment, werken weinig onderzoeken met gepercipieerde
persoonlijkheidskenmerken en de economische gevolgen ervan.
We zullen de gezamenlijke effecten van persoonlijkheidskenmerken en schoonheid bekijken om de
zuivere effecten van schoonheid en persoonlijkheidskenmerken te achterhalen. Voorheen spitsten
onderzoeken zich toe op aantrekkelijkheid of op persoonlijkheidskenmerken, maar zelden op beiden
tegelijk. Terwijl reeds bekend is dat teruggevonden effecten van schoonheid beïnvloed worden door
persoonlijkheidskenmerken en vice versa (Dion, Walster, & Berschei, 1972). Een eerder onderzoek
heeft de effecten hiervan bekeken door een hypothetische vraag tot aanwerving te stellen aan
studenten van de UGent (Baert & Decuypere, 2014). In deze studie kwam men tot de constatatie dat
gepercipieerde zorgvuldigheid en schoonheid een belangrijke invloed uitoefenen op de respons. Zoals
reeds vermeld, vertegenwoordigen deze resultaten de scores van studenten. Het is evengoed mogelijk
dat werkgevers en selectieverantwoordelijken met werkervaring niet op eenzelfde wijze handelen.
Verondersteld wordt dat de publieke sector door zijn ethische codes en uitvoerige procedures niet
schuldig kan bevonden worden voor selectie aan de hand van andere kenmerken dan deze die de
productiviteit beïnvloeden. Biddle et al. (1998) achterhaalden, in lijn met deze veronderstelling, dat
aantrekkelijke personen zich voornamelijk in de private sector bevonden en verklaarden dit door
klantendiscriminatie en sortering van de werknemers. Daartegenover geeft Bélot (2012) aan dat
personen zich niet bewust zijn van het discriminerende karakter van hun handelen op basis van
schoonheid. Met dit onderzoek wordt getracht enige duidelijkheid te scheppen over al dan niet
bestaande verschillen in discriminatie tussen de private en de publieke sector.
3
Samengevat zal in dit onderzoek een onderzoeksvraag behandeld worden bestaande uit verschillende
luiken: Doet schoonheidsdiscriminatie zich voor op de Vlaamse arbeidsmarkt? Beïnvloeden
gepercipieerde persoonlijkheidskenmerken de kans op een uitnodiging voor een gesprek? Wat is het
gezamenlijke effect van de ‘Big five’ en schoonheid? Welke verschillen zijn tussen private en publieke
sectoren terug te vinden?
Voorgaande studies omtrent schoonheid en persoonlijkheid vonden voornamelijk plaats in een
laboratoriumsetting. Hoewel geregeld verkondigd wordt dat dit geen groot verschil met de
werkelijkheid oplevert, duikt toch het gevaar op dat de gevonden resultaten het gevolg zijn van de
gecreëerde setting waarin het onderzoek plaatsvindt en dat deze resultaten dus groter zullen zijn dan
de werkelijke correlaties (Hosoda et al., 2003). Ruffle et al. (2010) daarentegen gaven aan dat het
belang van een juiste beslissing nemen inzake aanwerving lager kan liggen wanneer dit geen
rechtstreekse gevolgen heeft voor de respondent of zijn/ haar organisatie. Een tweede cluster van
onderzoeken gebruikt cross-sectionele en panelstudies op basis van surveydata of administratieve
data om het effect van schoonheid op verscheidene werkgerelateerde variabelen te achterhalen. De
gevonden effecten van schoonheid kunnen bij deze methode echter worden toegewezen aan indirecte
effecten van schoonheid op achterliggende variabelen die de resultaten bepalen (Scholz & Sicinski,
2011). Soortgelijke onderzoeken met betrekking tot persoonlijkheidskenmerken en werkgerelateerde
uitkomsten kampen dan mogelijks weer met omgekeerde causaliteit (Muellers & Plug, 2006):
persoonlijkheidskenmerken worden gekenmerkt door een gedeeltelijk endogeen karakter. De
methode gebruikt in dit onderzoek, namelijk een correspondentietest, zal de voornaamste negatieve
implicaties van bovenstaande methoden opvangen. De correspondentietest bestaat erin dat
werkgevers worden aangeschreven door fictieve sollicitanten voor werkelijk openstaande
betrekkingen. Resultaten van aanwervingsdiscriminatie komen zo naar boven doordat er met twee
gelijkaardige cv’s en motivatiebrieven wordt gewerkt. Het enig beduidend verschil tussen de twee
vergelijkbare cv’s en motivatiebrieven heeft betrekking op de bijgevoegde foto. Regressieanalyses en
berekeningen van de nettodiscriminatiegraad worden uitgevoerd om de kans op een uitnodiging tot
gesprek te verklaren door de enige kenmerken die verschilden, namelijk aantrekkelijkheid en
persoonlijkheidskenmerken. Deze resultaten weerspiegelen de aanwezigheid en de werkelijke grootte
van discriminatie op de Vlaamse arbeidsmarkt. Aangezien de sollicitanten volledig gelijk waren op alle
andere variabelen dan aantrekkelijkheid en persoonlijkheidskenmerken, kan het teruggevonden effect
enkel te wijten zijn aan werkgeversdiscriminatie.
Wat volgt, is een uiteenzetting van de reeds ontwikkelde academische inzichten inzake
aantrekkelijkheid en persoonlijkheidskenmerken om zo tot gefundeerde verwachtingen te komen
(hoofdstuk 2). In ditzelfde hoofdstuk worden verwachtingen geformuleerd naar de private en publieke
4
sector. Vervolgens wordt stilgestaan bij de gebruikte onderzoeksmethode, namelijk een
correspondentietest, en de gemaakte keuzes (hoofdstuk 3). Tot slot worden de bekomen resultaten
besproken (hoofdstuk 4) en in de discussie (hoofdstuk 5) worden de voornaamste bevindingen
gekoppeld aan de reeds bestaande literatuur, alvorens te wijzen op enige implicaties. Het laatste
hoofdstuk bevat de algemene conclusie van dit onderzoek (hoofdstuk 6).
Hoofdstuk 2: Literatuur
2.1. Schoonheid en de arbeidsmarkt
Schoonheid wordt, vergeleken met onder andere educatie en intelligentie, vaak afgedaan als een
weinig belangrijke factor wanneer men het heeft over arbeidsgerelateerde uitkomsten. Onderzoek
heeft echter uitgewezen dat schoonheid een invloed uitoefent op het inkomen, zelfs na het
controleren voor IQ en het aantal jaar gevolgde opleiding (Scholz & Sicinski, 2011). In het ruime aanbod
aan literatuur omtrent schoonheid en arbeidsgerelateerde uitkomsten worden verschillende
verklaringen geformuleerd, waaronder discriminatie. Discriminatie wordt, in navolging van Van den
Cruyce (2000), gedefinieerd als ‘Een persoon discrimineert als hij bij het al dan niet afsluiten van een
contract, het onderhandelen of het bepalen van de voorwaarden rekening houdt met een kenmerk
van de potentiële tegenpartij waarvan het in een concrete samenleving niet gepast geacht wordt er
rekening mee te houden in het economisch leven’. Discriminatie wordt volgens Fix et al. (1993)
weerspiegeld in het ontvangen inkomen en in de kosten die gepaard gaan met de zoektocht naar werk.
Wat hierop volgt, is een verdere toelichting van de theorieën met betrekking tot discriminatie die van
toepassing kunnen zijn, meer bepaald statistische discriminatie, voorkeursdiscriminatie en
discriminatie op basis van stereotypen.
Een eerste cluster aan onderzoeken stelt dat aantrekkelijke personen een aantal productieve
vaardigheden bezitten of ontwikkelen doorheen hun leven die hen bevoorrecht op de arbeidsmarkt
(Judge, Hurst, & Simon, 2009; Langlois et al., 2000). Deze bevindingen passen in het kader van
statistische discriminatie (Arrow, 1973; Phelps, 1972). Volgens dit model verkiest men een persoon
die een bepaald groepskenmerk bezit wanneer de individuele productiviteit onbekend is. Men kiest
die persoon omdat men weet dat het groepsgemiddelde van die groep hoger ligt dan dit van andere
groepen. Meer specifiek heeft onderzoek met betrekking tot schoonheid uitgewezen dat meer
aantrekkelijke personen over betere sociale, communicatieve en werkgerelateerde vaardigheden
beschikken en een hoger zelfvertrouwen bezitten. Zo hebben Judge et al. (2009) en Scholz et al. (2011)
5
aangetoond dat aantrekkelijke personen een beter zelfconcept1 bezitten en dat zelfconcept tevens
dient als moderator2 in het effect van schoonheid op inkomen. Het effect van schoonheid op inkomen
verdwijnt echter niet volledig wanneer zelfconcept wordt opgenomen (Scholz & Sicinski, 2011).
Mobius et al. (2006) hebben eenzelfde effect aangetoond en cijfermatig uitgedrukt dat 15 tot 20
procent van het schoonheidspremium kan verklaard worden door een hoger zelfvertrouwen van
aantrekkelijke personen. Bélot et al. (2012) stellen echter dat aantrekkelijke personen geen groter
zelfvertrouwen bezitten, maar dat anderen dit veronderstellen. Het effect van zelfvertrouwen komt
dan voort uit de verwachting en de behandeling van anderen hiernaar. Deze bevinding verschilt
duidelijk met voorgaande onderzoeken. De auteurs stellen dat het meedelen van de behaalde
testresultaten aan de aantrekkelijke persoon ertoe leidt dat deze persoon een realistisch beeld
ontwikkelt over zichzelf. De gevonden resultaten van zelfvertrouwen door andere auteurs zijn volgens
hen enkel het gevolg van het opzet van het experiment.
Een additionele 40 procent van het schoonheidspremium werden door Mobius et al. (2006) verklaard
door een auditieve premium. Meer aantrekkelijke respondenten krijgen loonvoordelen via anonieme
telefoongesprekken zonder enig visueel contact, wat erop wijst dat schoonheid zich doorzet in sociale
vaardigheden. Aansluitend met voorgaande bevindingen deden aantrekkelijke mannen het beduidend
beter bij sollicitaties voor werkgelegenheden waarbij het typisch is dat men face to face moet
communiceren met de klant (Ruffle & Shtudiner, 2010). Ook Hamermesh et al. (1994) bevestigen het
belang van sociale vaardigheden voor jobs als verkopers en vertegenwoordigers.
Daarnaast vonden Scholz et al. (2011) dat aantrekkelijke respondenten een hogere deelname aan
extra-curriculaire activiteiten vertoonden. Hierdoor kunnen vaardigheden ontwikkeld worden die
voordelig werken op de arbeidsmarkt, onder andere leiderscapaciteiten en discipline. Ten slotte kan
aantrekkelijkheid de productiviteit indirect verhogen door opleiding (Judge et al., 2009). Uit onderzoek
is gebleken dat aantrekkelijke kinderen door de leerkracht positiever behandeld worden (Langlois et
al., 2000). Dit heeft niettegenstaande positieve gevolgen inzake behaalde diploma’s en
arbeidsmarktgerelateerde vaardigheden.
Hoewel deze opgesomde elementen een belangrijk deel in de variantie omtrent schoonheidspremium
op arbeidsmarkt outcomes ophelderen, blijft er nog steeds een onverklaard gedeelte over. Zo blijft het
schoonheidspremium bestaan wanneer zelfvertrouwen, sociale vaardigheden (Mobius & Rosenblat,
2006), cognitieve capaciteiten en opleiding (Scholz & Sicinski, 2011) in rekenschap worden genomen.
1 Zelfconcept kan omschreven worden als de wijze waarop men over zichzelf denkt en voelt. 2 Zelfconcept komt als moderator tussen de directe relatie van schoonheid en inkomen staan en zal in dit geval gedeeltelijk de relatie tussen schoonheid en inkomen weg verklaren.
6
Een van de achterliggende mechanismen kan betrekking hebben op voorkeursdiscriminatie.
Voorkeursdiscriminatie werd voor het eerst door Becker (1957) gepostuleerd voor raciale
discriminatie. De onderzoeker concludeerde dat blanken de voorkeur wegdragen van werkgevers en
klanten en dat werkgevers bijgevolg bereid waren om meer te betalen voor de persoon naar voorkeur.
Evidentie voor deze theorie met betrekking tot schoonheid werd reeds bekomen door Bélot et al.
(2012), waarbij aantrekkelijkheid een belangrijkere factor dan productiviteit was om naar de volgende
ronde van een televisieprogramma over te gaan. De spelleiders waren bereid minder aantrekkelijke
spelers te elimineren, ongeacht hun prestaties. Hierbij hield men geen rekening met de persoonlijke
kost van deze beslissing. De onderzoekers hebben deze kost geschat op minstens €440. Kijkers van het
spel wisten tevens accuraat te voorspellen welke speler uit het spel zou verdwijnen, hoewel
schoonheid als motief werd geminimaliseerd. Bélot et al. concludeerden dan ook dat personen zich
niet of in zeer beperkte mate bewust zijn van schoonheidsdiscriminatie.
Vervolgens vond Hamermesch (1994) bewijs voor een positieve link tussen schoonheid en inkomen,
maar ook een uitgesproken negatief effect voor onaantrekkelijke personen over verschillende jobs
heen. Verschillen naar schoonheid werden, zowel bij jobs waar schoonheid productief werkt (zie
hierboven) als bij jobs waar het dat niet doet, teruggevonden. Dit wijst op een algemeen geldend
schoonheidspremium en een sterke afstraffing van onaantrekkelijkheid voortvloeiend uit
voorkeursdiscriminatie van de werkgever. Dit werd gedeeltelijk bevestigd door Robins et al. (2011). De
auteurs constateerden dat, gecontroleerd voor een aangename persoonlijkheid en een net
voorkomen, verschillen naar inkomen vooral bij mannen te verklaren waren door
schoonheidsdiscriminatie van de werkgever. Dit schoonheidseffect was het grootst wanneer de
persoonlijkheidskenmerken op zich niet beschouwd werden als productieve vaardigheden. Voor
vrouwen werd het voordeel van schoonheid enkel merkbaar in beroepen waar aangename
persoonlijkheidskenmerken en netheid als productief kunnen worden beschouwd.
Biddle et al. (1998) wijzen op het belang van schoonheidsvoorkeuren van klanten. Hun resultaten
toonden aan dat het schoonheidspremium bij juristen duidelijke effecten op de inkomsten had na 5
en 15 jaar afgestudeerd te zijn. Aantrekkelijke juristen rekenden beduidend meer aan per uur,
brachten meer nieuwe cliënten aan (werkten meer uren) en verdienden doorheen hun loopbaan
steeds meer dan minder aantrekkelijke juristen. Dit wijst erop dat klanten bereid zijn om meer te
betalen om omgeven te zijn door aantrekkelijke werknemers omdat ook klanten allerlei positieve
eigenschappen aan de werknemer toekennen. Zo geloofde men dat aantrekkelijke juristen bijdroegen
tot het succes van hun juridische zaak, zeker wanneer de zaak voor een jury kwam. Parrett (2003) vond
terug dat aantrekkelijke serveersters duidelijk meer tips ontvangen van klanten, wat wijst op een
duidelijke klantendiscriminatie op basis van schoonheid. Rooth et al. (2009) vermoeden dat verschillen
7
in positieve antwoorden op opgestuurde cv’s met gemanipuleerde foto’s hoofdzakelijk te wijten zijn
aan anticipatie op consumentendiscriminatie. In navolging van deze bevinding kunnen we verwachten
dat werkgevers geneigd zijn om eerder aantrekkelijke werknemers aan te werven teneinde hun
klanten tevreden te stellen.
Ten slotte kan discriminatie door stereotypering zich mogelijks voordoen. Hierbij zal een persoon in
geval van imperfecte informatie stereotypen handhaven in confrontaties met een persoon (Van den
Cruyce & Schockaert, 2000). Deze worden geactiveerd door een bepaald lidmaatschap of kenmerk dat
het lidmaatschap symboliseert. Discriminatie door stereotypering is een alternatief voor statistische
discriminatie gezien de economische agenten zich hier niet baseren op eigen ervaring of kennis over
een groep. Onderzoek heeft uitgewezen dat aantrekkelijke personen tal van positieve
groepskenmerken worden toegeschreven die niet noodzakelijk kloppen met de werkelijkheid. Ter
illustratie vonden Andreoni et al. (2008) dat respondenten verwachtten dat aantrekkelijke personen
meer coöperatief zijn, terwijl ze evenveel bijdroegen in het experiment als minder aantrekkelijke
personen. Bélot et al. (2012) kwamen eveneens tot de conclusie dat aantrekkelijke personen niet meer
coöperatief waren dan minder aantrekkelijke personen. Vervolgens blijkt uit resultaten van Ruffle et
al. (2010) dat respondenten een positieve relatie tussen aantrekkelijkheid en gepercipieerde
intelligentie voor vrouwen veronderstellen en zelfs een hogere relatie voor mannen. Niettemin blijkt
uit empirisch onderzoek dat de correlatie tussen schoonheid en intelligentie niet significant is of toch
zeker te verwaarlozen valt (Judge et al., 2009; Scholz & Sicinski, 2011). Van aantrekkelijke personen
wordt verwacht dat ze ook in het algemeen competenter zijn (Langlois et al., 2000). Dit verklaart
waarom aantrekkelijke personen meer kans hadden om aangenomen te worden in een experimentele
setting terwijl de testscores voor onaantrekkelijke en aantrekkelijke sollicitanten niet significant
verschilden (Jawahar & Mattsson, 2005). Deze veronderstelling staat haaks op die vaststelling van
Mobius et al. (2006). De onderzoekers kwamen in hun experiment tot de conclusie dat aantrekkelijke
personen niet meer puzzels oplosten dan minder aantrekkelijke personen.
Deze bovenstaande veronderstellingen en stereotypen leiden de sociale verwachtingen tegenover
aantrekkelijke personen. Dit heeft in vele gevallen betekenisvolle gevolgen voor het individu waarop
het stereotiep van toepassing is, gezien het gedrag naar hen toe geleid wordt door sociale
verwachtingen (Langlois et al., 2000). Als werkgevers de hierboven vermelde positieve eigenschappen
toewijzen aan aantrekkelijke personen, kan dit een belangrijke verklaring zijn in dit onderzoek voor
een mogelijks hogere respons op de opgestuurde cv’s van aantrekkelijke personen.
Samenvattend kunnen we, op basis van de besproken theorieën, verwachten dat discriminatie op basis
van aantrekkelijkheid terug te vinden is op de Vlaamse arbeidsmarkt. Onder meer Hosoda et al. (2003)
8
duiden op het belang van schoonheid wanneer de werkgever geconfronteerd wordt met twee
sollicitanten die over gelijkaardige kwalificaties beschikken. In dat geval kan het schoonheidseffect tot
de spits gedreven worden en wordt de meest aantrekkelijke persoon aangenomen. We verwachten
dan ook dat meer aantrekkelijke personen vaker een positief antwoord zullen ontvangen op hun
sollicitatie dan minder aantrekkelijke personen. Gezien er in alle waarschijnlijkheid een mix van deze
theorieën van toepassing is, kan met het onderzoeksdesign in deze studie moeilijk achterhaald worden
welke zonet opgesomde theorie werkelijk aan de orde is.
Enkele onderzoeken hebben de relatie tussen de responsratio op cv’s en schoonheid onderzocht. In
Argentinië werkte men met objectieve maten van aantrekkelijkheid om het effect van
aantrekkelijkheid in positieve respons te ontdekken (Bóo et al., 2012). Dit hield in dat men de ideale
gezichtsafmetingen gebruikte en computergewijs manipuleerde om tot een objectief
schoonheidseffect te komen. Deze gemanipuleerde foto’s werden toegevoegd aan de fictieve
sollicitaties. In totaal werden 2540 fictieve cv’s uitgezonden voor verkoopfuncties, administratieve en
boekhoudkundige functies, betrekkingen gericht op marketing, secretariaat-onthaal, gastronomie en
ongeschoolde jobs. Uit de resultaten is gebleken dat aantrekkelijke personen sneller gecontacteerd
werden en ze vaker een positieve respons op de opgestuurde cv’s met een toegevoegde foto kregen.
Deze resultaten werden bekomen na controle voor leeftijd, geslacht, burgerlijke status en of in de
vacature stond te lezen dat een foto moest toegevoegd worden. De gevonden resultaten verschilden
niet naargelang het geslacht van de sollicitant. Meer specifiek kregen meer aantrekkelijke personen 36
procentpunten meer kans op een positieve callback van de werkgever.
Ruffle et al. (2010) voerden eenzelfde onderzoek uit in Israël en stuurden in totaal 5312 cv’s uit op
2656 vacatures, zowel gericht op bureauwerk als op sociale interactie. Bij de uitgezonden sollicitaties
werd steeds een foto met een aantrekkelijke persoon, of niet-aantrekkelijke persoon toegevoegd.
Vervolgens werden sollicitatiebrieven opgestuurd zonder foto ter controle. De onderzoekers stelden
vast dat de cv’s met bijgevoegde foto van een aantrekkelijke man meer kans hadden op een positieve
respons, gevolgd door cv’s doorgestuurd zonder foto. De grootte van het schoonheidspremium bij een
aantrekkelijke man leidde tot een respons ratio die 50% groter is dan deze voor de man zonder
toegevoegde foto. Onaantrekkelijke mannen ervoeren dan weer een schoonheidspenalty. De response
ratio was twee keer zo klein vergeleken met deze van een foto met een aantrekkelijke man. Tussen
aantrekkelijke en onaantrekkelijke vrouwen werd geen significant verschil in positieve respons
teruggevonden. Beiden maakten weliswaar minder kans (respectievelijk 22 en 30 procent) op een
positieve respons vergeleken met vrouwen die geen foto opstuurden. Uit de resultaten blijkt tevens
dat aantrekkelijke mannen acht procent meer callbacks ontvangen dan aantrekkelijke vrouwen. De
werkgevers gaven aan met twee verschillende normen naar beide geslachten te kijken. Foto’s van
9
aantrekkelijke mannen, toegevoegd aan het cv, werden aanvaardbaar beschouwd. Voor vrouwen werd
dit echter gezien als ‘niet serieus’ en ‘een poging om zichzelf te verkopen via schoonheid’. In Zweden
werden tevens vacatures aangeschreven door fictieve personen (Rooth, 2009). In totaal werden 985
vacatures aangeschreven bij zowel geschoolde als ongeschoolde jobs en jobs met weinig en veel
interactie met klanten. Het variërende kenmerk had betrekking op de foto en de hiervan af te leiden
aantrekkelijkheid en gewicht. Een foto van een obees persoon leidde automatisch tot minder positieve
reacties dan wanneer een persoon solliciteerde met een gemiddeld gewicht. Enkel een significant
effect werd teruggevonden tussen aantrekkelijkheid, mannen en positieve respons: Niet-obese
mannen hadden zes procent meer kans om een callback te ontvangen. Dit effect werd in het artikel
verklaard doordat obese mannen als minder aantrekkelijk werden beschouwd. Voor vrouwen was er
tevens een impact van de foto, met al dan niet een obese persoon erop, op de positieve callback.
Vrouwelijke obese sollicitanten hadden een minder positieve responsgraad. Dit werd niet zozeer door
aantrekkelijkheid, maar door de aan obesitas gelinkte negatieve sociale normen verklaard.
2.2. Persoonlijkheidskenmerken en de arbeidsmarkt
Een foto zegt meer dan de aantrekkelijkheid, het kan ook een beeld schetsen over belangrijke
persoonlijkheidskenmerken. Zo blijkt dat persoonlijkheden correct geschat kunnen worden aan de
hand van beperkte informatie over een persoon (Borkenau & Liebler, 1992) en zelfs door het bekijken
van foto’s (Jones, Kramer, & Ward, 2012; Naumann, Vazire, Rentfrow, & Gosling, 2009; Borkenau,
Brecke, Möttig, & Paelecke, 2009). Ter illustratie vonden Duarte et al. (2012) dat, wanneer geen
rekening gehouden werd met aantrekkelijkheid, personen die meer betrouwbaar leken meer kans
maakten om een lening te bemachtigen en dit aan een lagere intrestvoet. Opvallend was dat dezelfde
mensen hun financiële verplichtingen effectief meer nakwamen en een betere financiële positie
hadden.
Dit onderzoek zal zich focussen op de gepercipieerde ‘Big five’-persoonlijkheidskenmerken. Het is
algemeen aanvaard dat deze vijf categorieën dienen als grote paraplu voor de meeste
persoonlijkheidskenmerken en tevens in staat zijn om individuele persoonlijkheidsverschillen te
beschrijven (Digman, 1990; Goldberg, 1990; Judge, Higgins, & Thoresen, 1999). Deze vijf kenmerken
worden teruggevonden via verschillende meetinstrumenten (DeYoung, Quilty, & Peterson, 2007) en
over verschillende culturen heen (Barrick & Mount, 1991). Een bijkomend element voor het succes van
de ‘Big five’ is hun relatieve stabiliteit doorheen de levensduur (Cobb-Clark & Schurer, 2012). De
10
verandering door externe levensgebeurtenissen (zoals werkloosheid, echtscheiding) is slechts beperkt
en dat voor alle leeftijdsgroepen van de werkende bevolking. Alvorens deze vijf
persoonlijkheidskenmerken verder toe te lichten is een eenduidige definitie van persoonlijkheid
noodzakelijk. Persoonlijkheid wordt in de economische literatuur gedefinieerd als ‘A bundle of
productive attributes valued in the labor market’ (Muellers & Plug, 2006, p. 4). Psychologen
veronderstellen dan weer dat persoonlijkheid de waarschijnlijkheid van bepaald gedrag verhoogt en
op die manier aan de basis ligt van vaak terugkerende handelspatronen die personen van elkaar
onderscheiden. Wat hier volgt is de bespreking van de ‘Big five’-persoonlijkheidskenmerken.
De ‘Big five’-persoonlijkheidskenmerken omvatten extraversie, inschikkelijkheid, openheid voor
ervaringen, emotionele stabiliteit en zorgvuldigheid (Costa & McCrae, 1992). Elk van deze
persoonlijkheidskenmerken dient als paraplu voor verschillende facetten (Judge, Klinger, Rodell,
Simon, & Crawford, 2013; DeYoung et al., 2007; Costa & McCrae, 1992). Onder extraversie wordt zowel
enthousiasme (sociaal, warme persoonlijkheid, vrolijkheid) als assertiviteit (actief, assertief en op zoek
naar spanning) gerekend. Vervolgens houdt inschikkelijkheid in dat men beleefd is (bescheiden,
oprecht en coöperatief) en mededogen uit (vertrouwen in de mens, altruïsme, bezorgdheid om
anderen). Daarnaast wordt openheid voor ervaringen vaak geassocieerd met intellectuele
nieuwsgierigheid en esthetische openheid (verbeeldingsvermogen, bereidheid om waarden te
herevalueren, empathie, voorkeur voor variëteit in plaats van routine). Wanneer men het heeft over
emotionele stabiliteit wordt in de literatuur vaak verwezen naar kenmerken die wijzen op
terugtrekking en veranderlijkheid. Het eerste facet wijst op depressie, angst, gevoeligheid aan stress
en onzekerheid en het laatste op vijandigheid, irritatie en impulsiviteit. Ten slotte wordt zorgvuldigheid
vaak onderverdeeld in twee facetten: ordegerichtheid (plichtsbewustzijn, behoedzaamheid,
methodisch en wel overdacht handelen) en ijver (doelgerichtheid en zelfdiscipline). Uit onderzoek
blijkt dat deze vijf persoonlijkheidskenmerken een impact hebben op werkloosheidsduur, inkomen en
carrière. De ‘human capital’ theorie en het ‘incentive-enhancing’ model zijn de belangrijkste theorieën
die bijdragen tot de verklaring van deze bevindingen.
Volgens de ‘human capital’ theorie bezitten personen capaciteiten die bijdragen tot de output van een
bedrijf. Verschillende productieve vaardigheden inherent aan een individu of ontwikkeld doorheen de
jaren, leveren direct of indirect een bijdrage aan het productieproces. Werknemers bieden deze
productieve vaardigheden aan op de arbeidsmarkt ter verloning. Werkgevers nemen op hun beurt
werknemers aan tegen een loon respectievelijk het equilibrium tussen aanbod- en vraagzijde van de
productieve vaardigheid. Individuele verschillen in inkomen kunnen dan verklaard worden door de
soort productieve vaardigheden die werknemers aanbieden en de mate waarin deze vaardigheid
ontwikkeld of aanwezig is in een persoon (Muellers & Plug, 2006). Persoonlijkheidskenmerken kunnen
11
als één van de productieve vaardigheden beschouwd worden, gezien het rechtstreeks en
onrechtstreeks invloed uitoefent op de productiviteit van een werknemer. Zo hebben
persoonlijkheidskenmerken een impact op werkprestaties, leervermogen en incentive-enhancing.
Zoals reeds vermeld, worden sommige persoonlijkheidskenmerken rechtstreeks geassocieerd met een
hoge jobperformantie (Heckman et al., 2006; Muellers & Plug, 2006; Semeijn, Boone, van der Velden,
& van Witteloostuijn, 2005). Zo blijkt uit de meta-analyse van Barrick & Mount (1991) dat
zorgvuldigheid een valide predictor is voor alle beroepscategorieën en voor alle criteria van
performantie op het werk. Dit betekent dat mensen met verantwoordelijkheidszin, doel en doorzetting
in het algemeen beter presteren dan deze die dit persoonlijkheidskenmerk niet bezitten. De
opgenomen performantiecriteria bestonden uit jobvaardigheid, leereffectiviteit en wat de auteurs
noemen ‘personeelsdata’ (inkomen, statusverandering, anciënniteit). Ondanks de verwachtingen
bleek emotionele stabiliteit geen invloed te hebben op performantie. Dit komt volgens de auteurs door
de afwezigheid van een verband of door het uitselecteren van personen met dit
persoonlijkheidskenmerk. Personen die niet emotioneel stabiel zijn, zijn vaak niet in staat om
zelfstandig en effectief te werken. Het gevolg hiervan is dat ze dan simpelweg niet aanwezig zijn op de
arbeidsmarkt. Andere persoonlijkheidskenmerken speelden een rol afhankelijk van het beroep of het
type job. Extraversie is een belangrijk persoonlijkheidskenmerk voor managers en verkopers, maar niet
zozeer voor ingenieurs, architecten, geschoolde en laaggeschoolde werknemers. Weinig bewijs werd
teruggevonden voor inschikkelijkheid. Dit blijkt enkel een valide predictor te zijn van jobperformantie
bij politieofficieren en managers. Openheid voor ervaringen speelde voor geen enkel beroep een rol.
Dezelfde auteur bevestigde in een later uitgevoerd onderzoek dat emotionele stabiliteit,
inschikkelijkheid en zorgvuldigheid valide predictors waren voor alle jobs, maar in het bijzonder de jobs
met veel interactie tussen collega’s en met klanten (Mount, Barrick, & Stewart, 1998). Zeker bij deze
jobs leiden enerzijds doordacht handelen, doorzetting en hard werken en anderzijds kalmte,
zelfzekerheid en coöperatief handelen tot effectievere interacties. Voorgaande onderzoeken werden
uitgevoerd op Amerikaanse boden. Op Europees vlak werd tevens een meta-analyse uitgevoerd met
betrekking tot de ‘Big five’ en performantie. Zorgvuldigheid was de grootste predictor voor alle
criteriatypes, gevolgd door emotionele stabiliteit. De andere persoonlijkheidskenmerken droegen
afhankelijk van het beroep bij tot de performantie. Zo speelde extraversie enkel een rol voor managers
en politieofficieren, openheid voor ervaringen voor politieofficieren en geschoolde arbeiders en tot
slot inschikkelijkheid voor vakspecialisten, geschoolde arbeiders en managers (Salgado, 1997). Een
meta-analyse van alle meta-analyses (Barrick, Mount, & Judge, 2001) levert tevens een duidelijk
overzicht van welke persoonlijkheidskenmerken bijdragen tot werkprestaties. Emotionele stabiliteit
en zorgvuldigheid hebben een effect op teamwork en werkprestaties overheen alle jobcategorieën.
12
Zorgvuldigheid heeft echter van de vijf persoonlijkheidskenmerken de grootste impact op
performantie en teamwork. Verder blijkt uit de resultaten dat inschikkelijkheid positief bijdraagt tot
teamwork, maar slechts in beperkte mate tot de werkprestaties. Ten slotte werd voor extraversie
nogmaals bevestigd dat dit bijdraagt tot teamwork en slechts bij managers en politieofficieren zorgt
voor een hogere performantie. Een meer recentelijk overzicht van Penney & Witt (2011) breidt de
relatie tussen persoonlijkheidskenmerken en arbeidsgerelateerde uitkomsten uit naar non-productief
gedrag en contextuele performantie. Non-productief gedrag wijst op gedrag dat de mogelijkheid heeft
om de organisatie of zijn leden te schaden. Meer concreet kan dit de volgende gedragingen inhouden:
men werkt met opzet traag en foutief, men beledigt of negeert mensen op het werk, men doet mee
aan sabotage en beperkt de aanwezigheid op het werk (te laat komen, vroeger vertrekken en zich ziek
melden). Contextuele perfomantie wijst op de sociale, organisatorische en psychologische context
waarin men taken uitvoert die leiden tot een hogere effectiviteit van de organisatie. Voorbeelden
hiervan zijn anderen helpen en vrijwillig extra taken en verantwoordelijkheden vragen. In lijn met de
vorige onderzoeken wordt in dit artikel zorgvuldigheid als de grootste, de meest consistente en valide
predictor beschouwd over alle drie de prestatie-uitkomsten. Emotionele stabiliteit heeft een positief
effect op werkprestaties en een negatief effect op non-productief gedrag. Uit de resultaten blijkt
overigens dat inschikkelijkheid vooral een belangrijke positieve invloed heeft op de contextuele
performantie en een negatieve invloed op non-productief gedrag. Extraversie heeft in het algemeen
eerder zwakke linken met contextuele performantie en non-productief gedrag. Er werd geen enkel
bewijs geleverd voor effecten van openheid voor ervaringen.
Persoonlijkheidskenmerken worden overigens vaak als indirect determinerende elementen op
performantie beschouwd gezien de impact op onder meer educatie en werkervaring (Heckman et al.,
2006; Nyhus & Pons, 2012). Heineck & Anger (2006) verduidelijken de relatie tussen verder studeren
en persoonlijkheidskenmerken door te wijzen op de psychische kost verbonden aan hogere
opleidingen. Volgens de auteurs kunnen persoonlijkheidskenmerken verklaren waarom vergelijkbare
studenten niet verder studeren, terwijl ze dezelfde eindscores behaalden en dus dezelfde cognitieve
capaciteiten hebben als degenen die wel verder studeerden. Educatie en werkervaring, mede bepaald
door persoonlijkheidskenmerken, kunnen op hun beurt eveneens als productieve vaardigheden
beschouwd worden. Ter illustratie duiden Mueller & Plug (2006) op een verlaagd effect van niet-
inschikkelijk zijn, emotionele stabiliteit en openheid voor ervaringen op inkomen wanneer
gecontroleerd werd voor IQ, scholingsgraad en werkervaring. Erop wijzend dat scholingsgraad een deel
van de relatie persoonlijkheidskenmerken en inkomen weg verklaart. De gevonden positieve effecten
van emotionele stabiliteit, openheid voor ervaringen en niet-inschikkelijkheid bleven wel nog steeds
significant na het invoegen van deze controlevariabelen bij mannen. Wanneer iemand de gewenste
13
persoonlijkheid vertoonde, was de grootte van het rechtstreeks effect op inkomen vergelijkbaar met
dat van intelligentie. Voor vrouwen zorgden zorgvuldigheid en openheid voor ervaringen nog steeds
voor een hoger inkomen na inbreng van de controlevariabelen. Door paren van cv’s op te sturen die
qua ervaring en opleiding aan elkaar kunnen worden gelijkgesteld, worden indirecte effecten met
betrekking tot behaalde diploma’s en opgedane werkervaring uitgeschakeld. Het is echter wel zo dat
persoonlijkheidskenmerken die een rol speelden in de behaalde diploma’s en ervaring, tevens
bijdragen tot de productiviteit via het vermogen om dingen snel te leren op het werkveld. Openheid
voor ervaringen en zorgvuldigheid werden meermaals aangehaald als belangrijke elementen voor het
leerproces (Salgado, 1997; Barrick & Mount, 1991; Barrick et al., 2001; Salgado & Táuriz, 2014).
Emotionele stabiliteit en extraversie werden door andere onderzoekers aangehaald als belangrijke
persoonlijkheidskenmerken voor leereffectiviteit (Salgado, 1997; Barrick & Mount, 1991), maar niet bij
alle onderzoeken waren deze kenmerken significant (Salgado & Táuriz, 2014; Barrick et al., 2001).
Volgens Wanberg & Kammeyer-Mueller (2000) zijn openheid en extraversie tevens factoren die de
proactiviteit in het socialisatieproces versterken.
Bovenstaande productiviteitscriteria richten zich op de aanbodzijde, terwijl het ‘incentive- enhancing’
raamwerk zich focust op de vraagzijde van de arbeidsmarkt bij het onderzoeken van
persoonlijkheidskenmerken. Hoewel de ‘incentive- enhancing’ elementen, in tegenstelling tot de
‘human capital’ theorie, niet rechtstreeks bijdragen tot een hogere productie, worden deze elementen
tevens beloond door werkgevers. Bowles et al. (2001) veronderstelden met hun model namelijk dat
bepaalde persoonlijkheidskenmerken bestraft en andere beloond worden op de arbeidsmarkt. De
auteurs vertrekken van inherente motivatieproblemen in de relatie tussen werknemer en werkgever.
De werkgever heeft controle over het aantal uur dat men werkt en aan welk loon, maar weinig of geen
controle over de werkijver van de werknemer. Dit betekent dat werkgevers steeds genoodzaakt zijn
incentives te geven om de werkinspanning van hun werknemers hoog te houden. Een loonstijging
wordt als het middel bij uitstek beschouwd om de werkijver bij de werknemers hoog te houden. Een
loonstijging brengt namelijk met zich mee dat de kost van jobverlies verhoogt, waardoor werknemers
verondersteld worden meer gemotiveerd hun werk uit te oefenen. De werknemer zal als reactie op de
loonsverhoging zijn inspanning bepalen, rekening houdend met de verwachte inspanning en het nut
van de huidige job. Hierbij worden ook kenmerken als werkloosheidsuitkeringen en de verwachte duur
van de werkloosheid in beschouwing genomen. De mate van inspanningsverhoging op een dergelijke
incentive hangt eveneens af van persoonlijkheidskenmerken (vandaar ‘incentive-enhancing property’)
zoals toekomstgerichtheid en persoonlijke efficacy (Bowles, Gintis, & Osborne, 2001; Nyhus & Pons,
2012). Toekomstgerichte personen houden rekening met langetermijneffecten bij het maken van
keuzes en het realiseren van doelen. Door gericht te zijn op de toekomst neemt de waarde van de job
14
toe omdat men een beëindiging ervan wil voorkomen. Daarnaast zijn personen met weinig efficacy
ervan overtuigd dat hun inspanning geen impact heeft op een mogelijk ontslag, waardoor de incentive
een veel zwakker effect heeft op het inspanningsniveau van de werknemer. Anders gezegd zal een
hoger loon normaal gezien elke werknemer motiveren. Wanneer echter verschillende niveaus van
‘incentive-enhancing properties’ worden vastgesteld onder werknemers, zal de werkgever de
werknemer met het hoogste niveau ‘incentive-enhancing properties’ willen aantrekken en behouden
omdat bij deze werknemers de return van een incentive veel groter is. Het gevolg hiervan is een hoger
inkomen voor de personen met deze eigenschappen. Nyhus et al. (2005) stellen dat inschikkelijkheid
tevens een ‘incentive-enhancing property’ is omdat naar alle waarschijnlijkheid meer inschikkelijke
personen positiever reageren op de incentives van de werkgever. Het bewijs voor deze stelling is het
lager loon voor vrouwen en mannen die hoog scoren op inschikkelijkheid. Tot slot blijkt zorgvuldigheid
in navolging van het ‘incentive- enhancing’ model vooral beloond te worden aan het begin van een
werkrelatie. Eenmaal aangeworven zijn minder financiële incentives nodig om ze te motiveren
(Muellers & Plug, 2006; Nyhus & Pons, 2005).
In navolging van de ’human capital’ theorie en het ‘incentive-enhancing’ model zou men verwachten
dat het loon een weerspiegeling is van een aantal meer gewenste persoonlijkheidskenmerken omwille
van de hogere productiviteit of de lagere motiveringskost. Onderzoeken naar loonverschillen hebben
inderdaad uitgewezen dat bepaalde persoonlijkheidskenmerken tot inkomensverschillen leiden. Judge
et al. (1999) kwamen in hun meta-analyse tot de vaststelling dat emotionele instabiliteit en
inschikkelijkheid het extrinsiek succes van de respondent op de arbeidsmarkt negatief beïnvloedde.
Extraversie en zorgvuldigheid waren op hun beurt dan weer positief gerelateerd met succes over de
loopbaan heen. Zorgvuldigheid gemeten in de kindertijd of tijdens de adolescentie leverden dezelfde
resultaten, wat erop wijst dat over de jaren heen zorgvuldigheid ook het meest stabiele
persoonlijkheidskenmerk is.
Hoewel voorgaande bevindingen al een indicatie geven over welke persoonlijkheidskenmerken leiden
tot hogere inkomens, blijft betrekkelijk weinig geweten over hoe persoonlijkheidskenmerken de
aanwervingsbeslissing beïnvloeden. Als we de redenering van de ‘human capital’ en het ‘incentive-
enhancing’ model doortrekken, zouden werkgevers niet enkel bereid zijn om meer te betalen voor
bepaalde werknemers, maar zouden ze ook sneller aangenomen worden. Een eerste indicatie
hieromtrent vinden we terug in onderzoeken betreffende de werkloosheid. Viinikainen et al. (2012)
onderzochten welke persoonlijkheidskenmerken konden gelinkt worden aan de totale
werkloosheidsduur tussen de leeftijd van 33 en 50 jaar, de duur van één werkloosheidsperiode en het
aantal keren dat men werkloos is geweest tussen de leeftijd van 33 en 50 jaar. Meer openheid voor
ervaringen werd geassocieerd met meerdere werkloosheidsperiodes en een algemeen langere
15
werkloosheidsduur. Emotionele instabiliteit werd dan weer geassocieerd met een kleinere kans om
werk te vinden en deze personen kenden tevens langere periodes van werkloosheid. Dit effect kon
slechts gedeeltelijk worden verklaard door de negatieve impact van werkloosheid op emotionele
stabiliteit. Inschikkelijkheid en extraversie bleken een negatief effect te hebben op de algemene duur
van de werkloosheid. Vervolgens bleek uit onderzoeken van Uysal et al. (2011) en Caldwell & Burger
(1998) dat zorgvuldige personen niet enkel sneller werk vonden omdat ze meer georganiseerd
voorbereiden en werk zoeken, maar ook omdat ze positiever overkwamen bij de werkgever.
Zorgvuldige respondenten kregen meer werkaanbiedingen gepresenteerd (Caldwell & Burger, 1998)
en verdienden bij aanvang een hoger loon (Uysal et al., 2011). In tegenstelling tot zorgvuldigheid, zou
emotionele instabiliteit een negatief signaal uitzenden naar de werkgever. Meyers (2010) stelde dat
psychologische factoren enkel een rol speelden bij werklozen die het moeilijk hadden om een job te
vinden. Hierbij speelde onder andere openheid voor ervaringen een belangrijke rol in de
werkloosheidsduur. Werkgevers verwachtten namelijk dat sollicitanten met een hoge openheid voor
ervaringen een verminderde focus hadden om een vast objectief te behalen.
De vraag is of selectieverantwoordelijken hun aanwervingskeuzes ook effectief laten leiden
beïnvloeden door persoonlijkheidskenmerken waarvan onderzoekers de productiviteit op de
arbeidsmarkt reeds hebben aangetoond. Verschillende wetenschappers hebben ingezoomd op
diegene die de beslissing neemt om iemand aan te werven. Cole et al. (2004) bestudeerden de
bereidheid tot het aanwerven van sollicitanten op basis van een cv. Voor dit onderzoek werden de cv’s
van 122 kandidaten beoordeeld voor een job waarbij geen werkervaring vereist werd. De auteurs
concludeerden dat een gebrek aan zorgvuldigheid afgestraft werd en het negatieve effect nog groter
was bij vacatures voor conventionele jobs. Extraversie had enkel een positieve impact op de
beoordeling bij ondernemende type jobs. De andere persoonlijkheidskenmerken werden in dit
onderzoek niet opgenomen. Ook Topor (2007) onderzocht op welke kenmerken de kandidaten
beoordeeld werden. Want de persoonlijkheidskenmerken bepalen of iemand mogelijks een vriend of
vijand, betrouwbaar of onbetrouwbaar, agressief of vriendelijk is. Net als voorgaande auteur, werden
niet alle vijf persoonlijkheidskenmerken opgenomen in deze studie. Topor (2007) beperkt de
opgenomen persoonlijkheidskenmerken tot inschikkelijkheid en zorgvuldigheid. Hoge scores op
zorgvuldigheid, die tevens werden waargenomen in het interview, maakten dat sollicitanten werden
beschouwd als ideale werknemers die men in dienst wil nemen. De grootte van dit effect was
beduidend meer dan dat van cognitieve capaciteiten en inschikkelijkheid. Dit werd in het artikel niet
enkel verklaard door de relatie tussen zorgvuldigheid en hogere productiviteit, maar ook door een
hogere gehoorzaamheid bij zorgvuldige personen. Vervolgens vroegen Dunn et al. (1995) aan
managers welke van de ‘Big five’ persoonlijkheidskenmerken volgens hen bijdragen aan de
16
productiviteit en non-productief gedrag. De resultaten gaven aan dat zorgvuldigheid en intelligentie
de belangrijkste indicaties zijn om iemand graag in zijn bedrijf te zien werken. Op de voet volgde
emotionele stabiliteit, openheid voor ervaringen, inschikkelijkheid en extraversie. Eigenschappen zoals
emotionele instabiliteit, gevolgd door zorgvuldigheid en inschikkelijkheid werden dan weer gelinkt aan
non-productief gedrag. Ook door Moy (2004) werd aan wervingsverantwoordelijken gevraagd welke
kenmerken zij zouden toeschrijven aan productieve werknemers. Na het analyseren van de
antwoorden van de selectieverantwoordelijken in bredere categorieën werd duidelijk dat werkgevers
het meeste belang hechten aan persoonlijkheidskenmerken. De meest geciteerde kenmerken, en dus
die kenmerken die het meest gelinkt werden aan productiviteit, besloegen drie van de vijf ‘Big five’
kenmerken. Verder bleek dat ook hier zorgvuldigheid als het meest ideale kenmerk naar boven kwam,
gevolgd door inschikkelijkheid, Engelse taalvaardigheid en openheid voor ervaringen. Als men keek
naar de conjunctie analyse3 waarbij onderzoekers inferenties maakten uit de beslissingen van de
selectieverantwoordelijke, wezen deze resultaten op mogelijke verschillen tussen wat de
respondenten zeggen belangrijk te vinden en waar ze werkelijk de voorkeur aan geven. Men toonde
de selectieverantwoordelijken verschillende computer gegenereerde sollicitanten en peilde in welke
mate deze de voorkeur konden genieten van die selectieverantwoordelijken. Zelfs bij deze vorm van
meting was het belangrijkste persoonlijkheidskenmerk nog steeds zorgvuldigheid, gevolgd door
Engelse taalvaardigheid. Zorgvuldigheid werd 2.5 keer zo belangrijk bevonden dan Engelse
taalvaardigheid en 3.5 keer zo belangrijk als de andere drie persoonlijkheidskenmerken. Het derde
meest belangrijke kenmerk is openheid voor ervaringen. Merk op dat ze liever afgestudeerden hadden
die minder open waren voor ervaringen, meer praktisch, traditioneel en down-to-earth. Openheid
voor ervaringen wordt soms zelfs als disfunctioneel beschouwd bij routine jobs gezien men daar enkel
efficiëntie en gehoorzaamheid eist. Het minste belang werd gehecht aan academische prestaties en
nog minder aan inschikkelijkheid. Er is dus een duidelijk verschil tussen wat selectieverantwoordelijken
zeggen dat belangrijk is en welke persoonlijkheidskenmerken ze werkelijk in achting nemen. Een
vervolgonderzoek van dezelfde auteur (Moy, 2006) peilde naar verschillen tussen kenmerken die men
belangrijk achtte voor productiviteit en kenmerken die het aanwerven zelf bepaalden. Werkgevers
gaan zich op basis van een werkelijk interview en het doorlopen van de biografische informatie een
indruk vormen over de sollicitant zonder gebruik te maken van formele persoonlijkheids- of IQ-testen.
Op basis van de meest observeerbare kenmerken zal men dus afleidingen maken over de minder
observeerbare, maar wel belangrijke, persoonlijkheidskenmerken. Dit leidde er in dit onderzoek toe
3 Conjunctie analyse probeert de relatieve onderliggende waarden te achterhalen door respondenten afwegingen te laten maken tussen verschillende eigenschappen. Deze methode vertrekt van de veronderstelling dat personen geen beslissing maken op basis van één eigenschap, maar rekening houden met verschillende elementen tegelijkertijd.
17
dat de sollicitanten tijdens het interview op andere eigenschappen beoordeeld werden dan de
eigenschappen die men eerder als belangrijk aangaf. Tevens deed er zich een spillover voor, waarbij
men geloofde dat de minder observeerbare kenmerken, zoals zorgvuldigheid, aanwezig waren
wanneer men kenmerken zoals extraversie waarnam. Deze bevinding werd genuanceerd wanneer
men de beslissingsmakers en hun wijze van beslissen clusterde. Hieruit blijkt dat een cluster van
selectieverantwoordelijken enkel nadruk legt op de gemeten extraversie tijdens het interview, een
andere cluster neemt echter een meer gebalanceerde beslissing, terwijl de laatste cluster de Engelse
taalvaardigheid het meest doorslaggevend vond.
We kunnen dus besluiten dat persoonlijkheidskenmerken de productiviteit verhogen. In het bijzonder
dragen zorgvuldigheid, emotionele stabiliteit en inschikkelijkheid toe tot een hoge jobperformantie.
Kenmerken die door de werkgever hoog in het vaandel worden gedragen en wanneer deze aanwezig
zijn bij de sollicitant tevens interesse van de werkgever in de potentiële sollicitant vergroot zijn:
openheid voor ervaringen, zorgvuldigheid en inschikkelijkheid. Omwille van bovenstaande
vaststellingen verwachten we dat personen die algemeen hoger scoren op de ‘Big five’ variabelen,
tevens een hogere respons ontvangen van werkgevers. Waarbij tevens speciale aandacht gaat naar
zorgvuldigheid gezien dit kenmerk er telkenmale met kop en schouders uitsteekt.
2.3. Schoonheid, persoonlijkheid en de arbeidsmarkt
Weinig onderzoeken hebben zowel schoonheid als persoonlijkheidskenmerken tegelijk opgenomen.
Dion et al. (1972) gaf echter reeds decennia geleden aan dat de teruggevonden schoonheidseffecten
in vorige onderzoeken mogelijks gedeeltelijk of geheel effecten van persoonlijkheidskenmerken met
zich meedragen en omgekeerd. Robins (2011) kwam in lijn met voorgaande auteur tot de vaststelling
dat het gevonden schoonheidseffect ten gevolge van discriminatie van grootte kan veranderen
wanneer andere factoren worden ingebracht. Ter illustratie is schoonheid de belangrijkste factor voor
mannen, maar voor vrouwen de minst belangrijke wanneer gecontroleerd wordt voor een
aantrekkelijke persoonlijkheid en net voorkomen. Verschillende redenen kunnen aangehaald worden
waarom precies beiden beter tegelijk zouden opgenomen worden.
Zoals reeds aangehaald werd, worden aan aantrekkelijke personen vaak verscheidene andere
positieve eigenschappen toegewezen, zoals persoonlijkheidskenmerken, mentale gezondheid, sociale
vaardigheden en intelligentie (Feingold, 1992). Om die reden werd besloten om de ‘Big five’ samen
met schoonheid op te nemen zodat het zuivere effect van beiden achterhaald kan worden.
18
Daarbovenop is het belangrijk om hen beiden op te nemen gezien schoonheid een reële impact heeft
op persoonlijkheidskenmerken. Scholz et al. (2011) kwamen tot de vaststelling dat schoonheid wel
degelijk een positief effect heeft op zelfvertrouwen, emotionele stabiliteit en extraversie. Het
teruggevonden effect van aantrekkelijkheid op het inkomen daalde dan ook lichtjes, maar bleef wel
bestaan wanneer de ‘Big five’ werden opgenomen in het onderzoek. De auteurs schreven het
overgebleven aantrekkelijkheidseffect toe aan achterliggende productieve vaardigheden en
werkgeversdiscriminatie. Hierbij merken we wel op dat zowel persoonlijkheidskenmerken (emotionele
stabiliteit en extraversie) als schoonheid een effect op het inkomen hebben. Emotioneel meer stabiele,
extraverte en aantrekkelijke respondenten hebben een beter inkomen dan deze die emotioneel
instabiel, introvert en niet aantrekkelijk zijn. Bijkomend proberen we, door beiden op te nemen, te
vermijden dat enig teruggevonden effect van aantrekkelijkheid op de callback mede afkomstig zou zijn
van individuele verschillen in persoonlijkheid. Zo blijkt dat informatie over persoonlijkheid de perceptie
van aantrekkelijkheid beïnvloed (Swami et al., 2010). Er werd in deze studie aan mannen gevraagd
vrouwen met verschillende BMI te beoordelen op aantrekkelijkheid. Wanneer men positieve
informatie kreeg over de persoonlijkheidskenmerken, werden vrouwen met meer variaties in BMI
aantrekkelijk gevonden. Eerder negatieve informatie zorgde voor een vernauwing in het concept
aantrekkelijkheid, er was veel minder variatie in BMI bij de aantrekkelijk gescoorde vrouwen. De meest
aantrekkelijke vrouwen werden wel door beide groepen als dusdanig gescoord ongeacht de
informatie.
Zoals we reeds vermeld hebben, heeft slechts een beperkt aantal studies zowel aantrekkelijkheid als
persoonlijkheidskenmerken gelijktijdig opgenomen. Het volgend empirisch overzicht is dan ook niet
uitgebreid te noemen. Fletcher (2013) voerde een longitudinaal onderzoek uit bij tweelingen en vond
initieel een positief verband van extraversie en zorgvuldigheid op tewerkstelling. De auteur meldde
tevens een negatief verband voor emotionele instabiliteit en inschikkelijkheid op tewerkstelling.
Wanneer de controlevariabelen (aantrekkelijkheid, educatie, familiale eigenschappen) werden
opgenomen, bleek enkel nog zorgvuldigheid een positief effect te hebben. Daarenboven bleek bij
personen die minder aantrekkelijk waren een daling van 1.5-4% in tewerkstelling en bij aantrekkelijke
personen een stijging van 3%. Uit het onderzoek van Barrick et al. (2009) bleek dat fysieke
aantrekkelijkheid en professioneel voorkomen een groter effect hadden dan verbaal en non-verbaal
gedrag op de score van de interviewer. Het onderzoek van Tews et al. (2009) stelde duidelijk dat
wanneer beslist wordt iemand aan te nemen, deze keuze in de eerste plaats gebeurt op basis van
eigenschappen die de productiviteit verhogen, zoals algemene intelligentie en zorgvuldigheid. In deze
studie werden managers geconfronteerd met profielen van hypothetische kandidaten met een
variërend niveau van aantrekkelijkheid, intelligentie en persoonlijkheidskenmerken. Aantrekkelijkheid
19
afgeleid van een foto speelde in dit verhaal enkel een rol bij huishoudelijke jobs. De auteur poneerde
dat wanneer voldoende informatie voorhanden is, een aantrekkelijkheidseffect waarschijnlijk bestaat
maar niet ten koste gaat van valide productiviteitsfactoren. Wanneer de managers echter niet over de
relevante informatie beschikken kan het zo zijn dat aantrekkelijkheid en de stereotypen een
belangrijkere rol spelen. Onderzoek van Baert & Decuypere (2014) polste naar de factoren die
studenten economie zouden beïnvloeden bij de keuze om sollicitanten al dan niet voor een
sollicitatiegesprek uit te nodigen. In dit onderzoek werd duidelijk dat zorgvuldigheid, aantrekkelijkheid,
emotionele stabiliteit, extraversie en openheid voor ervaringen ertoe leidde dat men uitgenodigd werd
voor een sollicitatiegesprek. De gepercipieerde zorgvuldigheid ( β=0.35) was een belangrijkere factor
dan aantrekkelijkheid (β=0.29), gevolgd door emotionele stabiliteit (β=0.13), extraversie (β=0.08) en
uiteindelijk openheid voor ervaringen (β=0.07). De mate van gepercipieerde inschikkelijkheid bleek
geen impact te hebben op de beslissing om iemand voor een sollicitatiegesprek uit te nodigen.
Kortom wanneer we zowel aantrekkelijkheid als persoonlijkheidskenmerken opnemen verwachten we
dat aantrekkelijke personen die ook nog eens hoog scoren op de verschillende
persoonlijkheidskenmerken, een veel hogere callbackpercentage hebben. Zoals hier juist werd
uiteengezet, wordt vermoed dat effecten van beide elementen wel kunnen dalen wanneer alle
kenmerken in de regressie worden opgenomen. In navolging van Baert & Decuypere (2014)
verwachten we dat elk kenmerk wel zijn verklaringskracht behoudt wanneer tegelijk opgenomen.
2.4. Arbeidsmarktdiscriminatie in publieke versus private sector
French (2002) bemerkt dat aantrekkelijkheid individuele inkomensverschillen bij werknemers van
social profit organisaties verklaarde. Dit effect werd echter enkel vastgesteld bij vrouwen, maar niet
bij mannen. De auteur heeft dus aangetoond dat er ook discriminatie is in de publieke sector. Een
aantal redenen kunnen opgesomd worden waarom we redelijkerwijs verschillen in sectoren
onderzoeken. Zo bestond door het onderzoek van Heilman et al. (1979) reeds in de jaren ‘70 een eerste
vermoeden dat het effect van schoonheid varieert naargelang het soort job. Respondenten werden
gevraagd om de geschiktheid van sollicitanten te beoordelen voor enerzijds klerikale en anderzijds
managersfuncties. Uit de resultaten blijkt dat aantrekkelijke mannen bij beide soort van jobs
bevoordeeld werden, terwijl voor vrouwen het geschetste beeld complexer was. Een
schoonheidspremium werd enkel vastgesteld bij klerikale jobs en niet bij managersfuncties. Dit geeft
aan dat het schoonheidseffect kan verschillen naargelang de jobs en eventueel naargelang de
20
sectoren. Een persoon met een klerikale functie wordt namelijk tewerkgesteld in de sociale sector en
managers veelal in de private sector. Variatie naargelang de sector werd met uitzondering van de
studie van Biddle et al. (1998) echter tot op heden nog niet onderzocht. Wat hier volgt is een
uiteenzetting van de teruggevonden argumenten voor eventuele verschillen in sectorale discriminatie
op basis van schoonheid.
Volgens de theorie van Becker (1957) is voorkeursdiscriminatie economisch irrationeel en zal het ertoe
leiden dat bedrijven die voorkeursdiscriminatie toepassen uit de markt worden geconcurreerd. Andere
bedrijven die niet deze voorkeur in het vaandel dragen, zullen namelijk competente mensen kunnen
aanwerven tegen een lager loon. De theorie stelt wel dat inkomensverschillen en de bijhorende
discriminatie in stand kan gehouden worden wanneer het bedrijf in kwestie een natuurlijk monopolie
bezit en er sprake is van sterk gereguleerde sectoren. Wanneer deze redenering gevolgd wordt kan
men meer discriminatie verwachten in de publieke sector, die niet alleen sterk gereguleerd is, maar
vaak ook een monopolie bezit over maatschappelijke dienstverlening.
Daarentegen kunnen de deontologische codes van publieke sectoren aangebracht worden als
argument waarom discriminatie juist minder aanwezig hoort te zijn in publieke instanties (Jobpunt
Vlaanderen, 2014). Empirisch bewijs voor meer discriminatie in de private sector leverde Biddle et al.
(1998). Uit dit onderzoek bleek dat op een lange termijn aantrekkelijke juristen zich voornamelijk
situeerden in de private sector omwille van marketing en winstgenererende redenen. De winst van het
bedrijf hangt immers af van het aantal nieuwe klanten dat men aantrekt. Deze klanten prefereren nu
eenmaal aantrekkelijke juristen. Deze vorm van marketing hoeft echter niet bij de publieke sector,
gezien winst hier geen hoofdzaak is. Kortom in navolging van Biddle et al. (1998) kunnen we
verwachten dat werknemers in de private sector meer worden blootgesteld aan klantdiscriminatie en
anticiperende discriminatie van de werkgever om de klanten tevreden te houden. Dit onderzoek nam
echter plaats bij juristen: een beroep met de nodige sociale interactie. Een generalisatie naar de gehele
private sector kan voorbarig zijn gezien niet alle jobs gebeuren in de front office en sociaal contact met
de klant niet altijd gebeurt.
Daarnaast is empirische evidentie aan te halen waardoor we verwachten om geen significante
verschillen tussen beide sectoren terug te vinden. Bélot et al. (2012) onderzochten waarom
onaantrekkelijke personen steeds aan het kortste eind trokken en uit het spel werden geëlimineerd
door hun medespelers. Dit is zeker een prangende vraag wanneer er rekening gehouden wordt met
het gegeven dat het elimineren van onaantrekkelijke personen een substantiële kost inhield en deze
personen evengoed meewerkten in het televisieprogramma. Wanneer bij de respondenten naar de
redenen werd gepolst, werd al snel duidelijk dat personen zich niet bewust waren van
21
schoonheidsdiscriminatie. Hamermesh & Biddle (1994) vonden steeds schoonheidseffecten terug op
het inkomen van de respondenten los van de soort jobs die men uitvoerde en los van het feit of het
een job is waarbij schoonheid meer productiviteit opleverde. Dit wijst erop dat verschillen in inkomen
voornamelijk toe te schrijven zijn aan werkgeversdiscriminatie. Vervolgens kwamen Tews et al. (2009)
tot de vaststelling dat aantrekkelijkheid een impact heeft op de mate waarin een manager een
sollicitant beoordeelt. Dit positief effect blijkt over verschillende beroepen stand te houden. Wanneer
we de redenering van vorige onderzoeken doortrekken, kunnen we besluiten dat elke werkgever
gevoelig is voor schoonheid en er dan ook geen verschillen naar sector zullen terug te vinden zijn.
Ten slotte is het tevens belangrijk na te gaan of geen verschillen in persoonlijkheidskenmerken terug
te vinden zijn. Verscheidene onderzoeken hebben zich gericht op verschillen naar jobs en sectoren.
Barrick et al. (1991) besloten in hun meta-analyse dat zorgvuldigheid voor alle sectoren belangrijk was.
De onderzochte beroepen hielden onder meer de politie, managers, verkopers, telefoonoperatoren,
vrachtwagenchauffeurs, productiearbeiders en het verplegend personeel in. Implicerend dat
zorgvuldigheid voor alle jobs even belangrijk is om goede jobprestaties te behalen. Verder werd
extraversie geassocieerd met werkprestaties voor managers en verkopers. De link met emotionele
instabiliteit was dan weer hoger bij professionals, waar piekeren een inherent en noodzakelijk deel van
hun job inhoudt. Uysal et al. (2011) vonden een negatief effect van zorgvuldigheid op de algemene
duur van werkloosheid bij werknemers uit de constructie- en dienstensector. Emotionele instabiliteit
was eerder een gebrek voor werknemers met een vorige job in de dienstensector. Ten slotte bleek
openheid voor ervaringen een nuttig kenmerk voor werknemers met vorige jobs in de dienstensector
en secundaire sector. Deze resultaten geven met andere woorden aan dat sectorale verschillen
verwacht kunnen worden. Meer specifieke verwachtingen kunnen we echter niet formuleren door de
zeer specifieke sectoropdeling in de opgesomde onderzoeken. Het onderzoek van Barrick et al. (1991)
vond wel geen verschil terug in het belang van zorgvuldigheid op jobperformantie over verscheidene
beroepen. Tevens blijkt zorgvuldigheid het belangrijkste kenmerk te zijn voor de
selectieverantwoordelijke (Moy & Lam, 2004). Om die reden verwachten we, hoewel we geen
verwachtingen kunnen formuleren over de overige persoonlijkheidskenmerken, geen verschil terug te
vinden met betrekking tot de kans op een positief antwoord en zorgvuldigheid.
22
2.5. Scholingsniveau
Bijkomende analyses naar scholingsniveau worden uitgevoerd gezien onderzoeken naar
hoogopgeleiden, of naar lager opgeleiden vaak afzonderlijk plaatsnemen, maar zelden beiden tegelijk
opgenomen worden. Het scholingsniveau blijkt te bepalen in welke mate non-cognitieve kenmerken
een rol spelen bij sollicitaties. Semeijn et al. (2005) wezen op de mogelijkheid dat voor sollicitanten die
een masteropleiding behaald hebben, en dus hoger opgeleid zijn, persoonlijkheidskenmerken een zeer
belangrijke rol kunnen spelen in het vinden van een eerste job. Masteropleidingen bereiden een
student voor op verschillende beroepen, maar veel specifieke kennis moet nog aangeleerd worden op
de werkvloer. Deze persoonlijkheidskenmerken drukken dan de leermogelijkheden uit en zullen naast
het diploma een belangrijke rol spelen in de aanwerving.
Lindqvist et al. (2011) kwamen in tegenstelling tot bovenstaande bevindingen tot het resultaat dat
non-cognitieve elementen juist een hogere economische return hebben bij eerder laaggeschoolden en
managers dan bij hooggeschoolden. Met betrekking tot de ‘Big five’ persoonlijkheidskenmerken
onderzochten Uysal et al. (2011) de impact ervan op werkloosheidsduur. Hieruit bleek dat
persoonlijkheidskenmerken een meer belangrijke rol speelden bij arbeiders. Bij hoger opgeleide
bedienden daarentegen spelen vooral cognitieve elementen. Ding & Stillman (2005) besloten in hun
studie dat selectieverantwoordelijken beduidend meer discrimineren op basis van gewicht wanneer
de kandidaten niet hoger opgeleid zijn. Een mogelijke verklaring voor de gevonden empirie uitten Kaas
& Manger (2011). Zij onderzochten aanwervingsdiscriminatie op basis van etniciteit bij
hooggeschoolde sollicitanten. Hun resultaten reflecteren een veel zwakker effect en afhankelijk van
de analyses zelfs een onbestaand effect van discriminatie. Ze stellen duidelijk dat bedrijven zich geen
discriminatoire handelingen kunnen permitteren als het over hooggeschoolden gaat, omdat bedrijven
onder elkaar strijden om de beste talenten in huis te hebben.
23
2.6. Samenvatting
We verwachten niet alleen een positief effect van schoonheid terug te vinden op de positieve callback
(hypothese 1), maar tevens ook van de gepercipieerde persoonlijkheidskenmerken (hypothese 2).
Rond de persoonlijkheidskenmerken bestaat eensgezindheid dat zorgvuldigheid en emotionele
stabiliteit bijdragen tot de productiviteit van een werknemer, ongeacht welke job of sector. Extraversie
blijkt uiterst belangrijk te zijn voor jobs met veel sociale interactie. Deze studies vertellen ons echter
slechts de helft van het verhaal, want een belangrijke vraag die gesteld moet worden is op welke basis
een manager iemand aanwerft. De selectieverantwoordelijke prefereert zorgvuldigheid,
inschikkelijkheid en openheid voor ervaringen. We kunnen dan ook besluiten dat een persoon hoog
scorend op de ‘Big five’ persoonlijkheidskenmerken waarschijnlijk meer kans maakt op een positieve
callback dan een sollicitant die laag scoort op de verschillende persoonlijkheidskenmerken.
Zowel de gepercipieerde persoonlijkheidskenmerken als aantrekkelijkheid worden tegelijkertijd
opgenomen om partiële correlaties terug te vinden van beide onafhankelijke variabelen (hypothese
3). Op die manier wordt voorkomen dat uitspraken over relaties worden gedaan, terwijl ze eigenlijk
qua grootte beïnvloed worden en zelfs mogelijks verdwijnen wanneer de andere variabele wordt
toegevoegd aan de analyse. Verwacht wordt dat de voorspelde effecten hoogstens dalen, maar nog
steeds een rol spelen in navolging van het onderzoek van Baert & Decuypere (2014). Op deze manier
wordt nagegaan of de resultaten bekomen door Baert & Decuypere (2014) kunnen veralgemeend
worden naar de arbeidsmarkt.
Tevens wordt gekeken naar verschillen in de private en de publieke sector. Hier kunnen geen
uitspraken gedaan worden over mogelijke verwachtingen. Wanneer we kijken naar sectorverschillen,
blijft het louter bij een eerder descriptieve analyse die ons hopelijk inzichten biedt in de teruggevonden
resultaten. Tot slot worden in de bijkomende analyses eventuele gelijkenissen of verschillen naar
scholingsniveau onderzocht. We hebben verscheidene realistische verklaringen en pistes voor het
schoonheidseffect of persoonlijkheidskenmerken aangegeven. De empirische evidentie genoodzaakt
ons om te geloven dat aantrekkelijkheid en persoonlijkheidskenmerken voornamelijk bij minder
geschoolde sollicitanten een rol speelt.
24
Hoofdstuk 3: Onderzoeksmethode
3.1. Gegevensverzameling
3.1.1. Correspondentiemethodologie
Volgens Pager et al. (2007, p. 121) is geen enkele onderzoeksmethode om discriminatie te meten
feilloos en is een grondige overweging over de onderzoeksmethode noodzakelijk. Voor dit onderzoek
werd gekozen voor een veldexperiment en meer specifiek voor een correspondentietest. Hierbij
solliciteren fictieve personen voor een openstaande vacature op de arbeidsmarkt. Deze fictieve
sollicitanten verschillen slechts in één kenmerk. Door de reactie van de werkgevers te analyseren, kan
discriminatie op basis van aantrekkelijkheid op een zuivere en directe manier geïdentificeerd worden.
Een correspondentietest concentreert zich op de initiële fase van het aanwervingsproces, waarbij het
solliciteren schriftelijk verloopt. Het feit dat dit onderzoek zich enkel toespitst op de eerste fase van
de aanwerving, hoeft niet te worden gezien als een grote beperking. Screening op basis van
sollicitatiebrieven is namelijk niet alleen de meest gebruikte screeningsmethode bij aanwerving
(Schmidt & Zimmerman, 2004), discriminatie komt tevens het vaakst voor in deze initiële selectiefase
(ongeveer 90 procent) (Pager, 2007).
Het grote voordeel aan deze procedure betreft de mate van controle die men heeft over de variabelen
die belangrijk zijn bij het aanwervingsproces (Riach & Rich, 2002). Zo worden alle inhoudelijk essentiële
elementen in de sollicitatie constant gehouden, behalve de eigenschap die we willen onderzoeken.
Wanneer er dan verschillen in positieve respons worden teruggevonden, kan dit enkel wijzen op
aanwervingsdiscriminatie, gezien de werknemers voor alle belangrijke kenmerken identiek zijn.
Natuurlijk verbiedt de kans op detectie ons om exact identieke motivatiebrieven en cv’s te sturen naar
de werkgever. Hierdoor zijn telkens kleine alteraties aan de motivatiebrieven en cv’s nodig om
uiteindelijk te komen tot twee inhoudelijk vergelijkbare, maar zichtbaar verschillende
motivatiebrieven en cv’s. Om te voorkomen dat over het hoofd geziene elementen, zoals verschillen
in lay-out, de resultaten beïnvloeden, worden de verschillende types sollicitatiebrieven beurtelings
toegewezen aan de fictieve personen (Riach & Rich, 2002; Arnulf, Tegner, & Larssen, 2010). Door de
beurtelingse toewijzing worden deze onbedoelde invloeden opgevangen en geneutraliseerd.
Bijkomende voordelen verbonden aan deze methode hebben betrekking op het testen van
discriminatie in een natuurlijke setting zonder torenhoge kosten en zonder het objectieve karakter van
de dataverzameling te verliezen. In het verleden werd vaak gebruik gemaakt van experimentele
25
settings waarbij respondenten bepaalde situaties en vragen worden voorgelegd. Door het
experimentele karakter worden respondenten zich echter bewust van de onderzochte hypothesen
waardoor zij zich hiernaar zullen gedragen en het teruggevonden effect groter is dan de werkelijke
aanwervingsdiscriminatie op de arbeidsmarkt (Hosoda et al., 2003). Een experimentele setting gaat
dan gepaard met een verlies aan objectieve dataverzameling. Tevens is gebleken dat wat mensen
zouden doen in een hypothetische situatie, zoals bij een experimentele setting, niet noodzakelijk
hetzelfde is als wat men werkelijk in de praktijk doet (Midtboen & Rogstad, 2012). Een andere
mogelijkheid om aanwervingsdiscriminatie te meten betreft vragenlijsten die bij de respondenten
peilen naar ervaren discriminatie. Door het subjectieve karakter van deze methode dreigt discriminatie
echter over- of onderschat te worden. Vragenlijsten die peilen naar de meningen over de groepen
waartegen gediscrimineerd wordt, leveren sociaal wenselijke antwoorden op en geven met andere
woorden niet de ware en accurate meningen weer (Riach & Rich, 2002). Statistische analyses van
administratieve data wordt tevens beschouwd als een mogelijke manier om discriminatie terug te
vinden. Het is echter zo dat deze regressies enkel wijzen op onverklaarde ongelijkheden in lonen en
werk (Bursell, 2007). Een andere mogelijkheid om aanwervingsdiscriminatie te meten zijn audit-tests
(Fix, Galster, & Struyk, 1993). Hierbij maakt men gewoonlijk gebruik van twee acteurs zorgvuldig
gematcht op leeftijd, gewicht en aantrekkelijkheid om naast het te onderzoeken kenmerk geen
verschillen in niet-relevante elementen over te houden. De verschillende sollicitanten leren door een
zorgvuldige training gelijkwaardige antwoorden te geven op de vragen van de
selectieverantwoordelijke. Uiteindelijk bekomen we door zorgvuldige matching en training paren van
sollicitanten die volledig op elkaar gelijken voor de niet-relevante kenmerken zoals leeftijd en
interpersoonlijke communicatiestijl. Beiden gaan op sollicitatiegesprekken van vacante betrekkingen
op de arbeidsmarkt in. Verschillen in de beslissing tot aanwerving tussen beide sollicitanten kan dan
enkel verklaard worden door het te onderzoeken kenmerk dat verschilt bij beide sollicitanten (Riach &
Rich., 2002). Naast de hoge kosten verbonden aan de training hebben verschillende auteurs bezwaren
tegen deze methode (Riach & Rich, 2002; Pager, 2007). Zo kunnen, ondanks de training, nooit de
volledige persoonlijkheidsverschillen, verschillen in productieve vaardigheden en andere elementen
die mogelijks arbeidsrelevant zijn, volledig worden geneutraliseerd (Heckman & Siegelman, 1993
aangehaald in Midtboen & Rogstad, 2012; Riach & Rich, 2002). Met andere woorden hebben
wetenschappers door de interactie tussen sollicitant en selectieverantwoordelijke geen volledige
controle over de precieze inhoud waargenomen door de werkgever (Neumark, 2012). Dit heeft als
gevolg dat de resultaten gebiased zijn door redenen die onbekend zijn voor de wetenschappers en
waarmee dan ook geen rekening wordt gehouden (Midtboen & Rogstad, 2012). Daarnaast blijkt dat
de sollicitanten, wanneer zich bewust worden van het onderzoeksopzet, ze vaker gemotiveerd zijn om
aanwervingsdiscriminatie aan te tonen. Hierdoor ontstaat mogelijks een self-fulfilling prophecy die het
26
effect van aanwervingsdiscriminatie overschat (Pager, 2007; Riach & Rich, 2002). Ter conclusie
bekomen we door het gebruik van een correspondentietest niet alleen meer waarheidsgetrouwe
resultaten, ze laten eveneens de controle over de variabelen toe in een natuurlijke setting.
De grootste beperking verbonden aan deze methode zijn de ethische bezwaren die geregeld
opgeworpen worden tegen deze vorm van onderzoek. De werkgever verkeert bij deze vorm van
onderzoek in de onmogelijkheid om toe te stemmen aan de deelname ervan. Deze
onderzoeksmethode is juist effectief doordat de werkgever geen besef heeft over zijn
onderzoeksdeelname. Toch concluderen Riach & Rich (2004) dat deze ethische bekommernis niet
tegen de baten van deze onderzoeksvorm opwegen. De sollicitant trekt zich na een positieve callback
onmiddellijk terug uit het sollicitatieproces waardoor de kosten voor de werkgever niet significant zijn
opgelopen. Dit lijkt een geringe kost als men een meer objectieve meting van deze methode verwacht,
terwijl andere methoden kampen met overschattingen en onderschattingen van discriminatie-
effecten. Daarbovenop wijst Bovenkerk (1992) er op dat deze bedrijven en organisaties steeds
anoniem blijven en dus geen schade kunnen oplopen bij publicatie. De auteur stelt tevens dat privacy
omtrent aanwervingsdiscriminatie niet kan verwacht worden wanneer overheden pleiten voor gelijke
kansen. Fix et al. (1993) argumenteert dat privacy niet kan opgeworpen worden als reden tegen dit
soort onderzoek omdat openbare vacatures publiek zijn. Riach & Rich (2004) poneren tevens dat deze
groep niet kan beschouwd worden als slachtoffers, want ze gebruiken geregeld zelf leugens en
misleiding. Eerlijkheid kan als dusdanig niet geëist worden door diegene die zelf anderen misleiden. In
het artikel van Riach & Rich (2004) wordt Bok (1978) aangehaald die vorige stelling nuanceert door te
stellen dat het gebrek aan eerlijkheid, typerend voor de arbeidsmarkt, geen verantwoording is voor
het misleidend gedrag van onderzoekers. Tenzij het misleiden van de werkgevers mogelijke sociale en
schadelijke gevolgen heeft.
27
3.1.2. Voorstudie fotoselectie
Voor elke fictieve persoon werd een foto bij het cv gevoegd. De selectie van de foto’s gebeurde op
basis van de resultaten bekomen in het laboratoriumexperiment van Baert & Decuypere (2014). Hierbij
quoteerden 195 studenten uit de tweede bachelor economische wetenschappen, toegepaste
economische wetenschappen en toegepaste economische wetenschappen met afstudeerrichting
handelsingenieur, 22 zorgvuldig geselecteerde foto’s. Deze foto’s kwamen uit online fotodatabanken.
Om de verschillende persoonlijkheidsdimensies te bevragen, werd gebruik gemaakt van de ‘TIPI-
schaal’. Deze schaal is een verkorte versie van eerder uitgebreide en algemeen aanvaarde
persoonlijkheidsschalen waarvan de betrouwbaarheid en validiteit reeds werden bevestigd (Gosling,
Rentfrow, & Swann Jr, 2003). Meer concreet drukten de respondenten uit in welke mate de
gefotografeerde persoon het bevraagde persoonlijkheidskenmerk bezat, met waarden gaande van 1
’sterk oneens’ tot 7 ‘sterk eens’. Daarnaast werd de aantrekkelijkheid bevraagd volgens dezelfde
antwoordmogelijkheden. De waarde 1 duidde op een ‘sterke onaantrekkelijkheid’ en de waarde 7 op
een ‘sterke aantrekkelijkheid’ van de gefotografeerde persoon. De respondenten kregen telkens
slechts een halve minuut om te antwoorden zodat de gemeten waarden de eerste impressie
vertegenwoordigden.
Uit het gedeelte literatuurstudie (hoofdstuk 2) is reeds gebleken dat extraversie, zorgvuldigheid en
emotionele stabiliteit jobperformantie bepalen. Verder prefereren managers sollicitanten die
inschikkelijk, zorgvuldig en open voor ervaringen zijn (Moy & Lam, 2004). We verwachten dan ook dat
foto’s die hoog scoren op de ‘Big five’ persoonlijkheidskenmerken een hogere positieve callback
rapporteren. Tevens is gebleken dat aantrekkelijkheid bepalend is voor een uitnodiging voor een
sollicitatiegesprek (Bóo et al., 2012). De foto’s gebruikt in dit onderzoek werden geselecteerd in lijn
met de literatuur en omwille van hun uitgesproken scores op de persoonlijkheidskenmerken en
aantrekkelijkheid (Tabel 1).
De eerste foto scoorde, steeds in de top drie van alle foto’s voor de kenmerken extraversie,
inschikkelijkheid, emotionele stabiliteit, openheid voor ervaringen en aantrekkelijkheid. De
respondenten schatten de zorgvuldigheid van deze persoon tevens hoog in, alleen was deze score niet
bij de beste 3. Daarnaast werd een tweede foto geselecteerd die in vergelijking met de andere foto’s
enkel hoog op zorgvuldigheid scoorde. Deze foto werd gekozen omdat onderzoek aangeeft dat dit het
voornaamste persoonlijkheidskenmerk is en de beslissing van de selectieverantwoordelijke het meest
beïnvloedt (Moy & Lam, 2004; Topor, Colarelli, & Han, 2007). De andere persoonlijkheidskenmerken
en aantrekkelijkheid hadden geen uitgesproken waarde bij deze foto. Vervolgens scoorde de derde
foto gemiddeld op de verschillende dimensies en aantrekkelijkheid. Door deze foto op te nemen,
28
hadden we een neutraal referentiepunt. Ten slotte scoorde de vierde foto, vergeleken met de andere
foto’s, het laagst op alle dimensies. De waarden op extraversie, emotionele stabiliteit, openheid voor
ervaringen en aantrekkelijkheid behoorden tot de drie slechtst scorende foto’s en de gemiddelden van
zorgvuldigheid en inschikkelijkheid waren ook negatief.
Tabel 1 Gemiddelde scores analyse vooronderzoek.
Foto Extraversie
(SD)
Inschikkelijkheid
(SD)
Zorgvuldighei
d
(SD)
Emotionele
stabiliteit
(SD)
Openheid
voor
ervaringen
(SD)
Aantrekkelijkheid
(SD)
1 1.07 (1.17) 0.66 (0.86) 0.43 (1.12) 1.13 (0.93) 1.09 (0.92) 0.34 (1.56)
2 1.04 (1.08) 0.32 (0.83) 0.86 (1.01) 0.30 (1.09) 0.60 (1.05) -0.47 (1.37)
3 0.10 (1.02) 0.11 (0.76) 0.23 (0.84) 0.49 (0.87) 0.29 (1.03) 0.22 (1.41)
4 -1.12 (1.08) -0.02 (0.87) -0.10 (1.22) -0.34 (1.20) -0.45 (1.13) -1.25 (1.46)
alle 0.21 (1.34) 0.23 (0.86) 0.15 (1.16) 0.32 (1.09) 0.39 (1.17) -0.37 (1.54)
3 hoogste gemiddelden van alle 22 foto’s.
3 laagste gemiddelden van alle 22 foto’s.
3.1.3. Vacatures en sollicitatiebrieven
3.1.3.1.Sollicitatiebrieven
3.1.3.1.1. Curriculum vitae
Elke vacature werd door twee van ons gecreëerde fictieve personen beantwoord. Het enig beduidend
verschil tussen beide sollicitanten dat voor een vacature werd getolereerd, had betrekking op de foto
toegevoegd aan het cv en de hieruit afgeleide persoonlijkheidskenmerken en aantrekkelijkheid.
Weliswaar werden de cv’s en motivatiebrieven van beide sollicitanten enigszins aangepast voor alle
niet-relevante kenmerken om detectie door werkgevers te voorkomen. Er werden dus steeds twee
types cv’s en motivatiebrieven (type A en type B) verzonden voor één vacature. De aanpassingen voor
niet-relevante kenmerken resulteerde niet in substantiële verschillen qua inhoud of andere
kenmerken, waardoor mogelijke teruggevonden verschillen in respons enkel te wijten kunnen zijn aan
verschillen in persoonlijkheidskenmerken en aantrekkelijkheid (Cole, Rubin, Feild, & Giles, 2007). Om
ons er toch van te verzekeren dat de verschillen in niet-relevante eigenschappen vermeld op de twee
cv-types, niet onbedoeld leiden tot een andere aanwervingsbeslissing, werden de foto’s afwisselend
aan een type cv toegevoegd. Voor elke sollicitant werden met andere woorden twee versies van het
cv en motivatiebrief opgesteld die beurtelings werden uitgestuurd om op die manier effecten van het
29
type cv te neutraliseren doorheen de dataverzameling. Zoals reeds aangegeven, werken we met
vergelijkbare cv’s voor beide sollicitanten. De cv’s type A en type B hebben dan ook vergelijkbare
namen, onderwijsinstelling, extra-curriculaire activiteiten, werkervaring en professionele kennis zodat
vanuit het standpunt van de werkgever de sollicitanten op elkaar gelijken voor deze kenmerken
ongeacht het type cv. Wat hier volgt is een bespreking van elk van de opgenomen elementen in het
cv.
Omtrent de vacatures werden de administratieve ondersteunde jobs voor midden- en hooggeschoolde
werknemers geselecteerd omwille van een hoge nood aan deze jobs voor beide sectoren. Meer
concreet werden voor de diploma’s technisch secundair onderwijs (TSO) en master
handelswetenschappen de volgende afstudeerrichtingen opgenomen: handel, secretariaat-talen,
informaticabeheer, boekhouden-informatica en toerisme enerzijds en master accountancy &
fiscaliteit, human resources, marketing management, financieel management en internationaal
zakenwezen anderzijds. De twee sollicitanten die een vacature beantwoordden, hadden steeds
dezelfde afstudeerrichting in het TSO of hoger onderwijs, opnieuw om effecten van academische
prestaties niet mee te laten spelen (Chen, Huang, & Lee, 2011). Enkel de naam van de school waar men
het diploma behaalde, verschilde.
De voornamen van de personen die solliciteerden op het niveau van TSO varieerden tussen Peter, Bart,
Sven en Thomas en op het niveau van de master tussen Dieter, Hans, Joris en Rob. De keuze om de
sollicitanten te beperken tot het mannelijke geslacht voorkwam complexe dataverzameling. De
genoemde voornamen zijn allen vaak voorkomende namen in het Vlaamse gewest voor de
leeftijdscategorie waarop we ons toespitsten (Eurostat, 2013). Er werden geen unieke, oudere of
etnisch vreemde voor- en familienamen gekozen, gezien uit de literatuur blijkt dat personen met deze
namen minder kans hebben om aangenomen te worden (Cotton, O'Neill, & Griffin, 2008; Andrew,
1998). Door enkel veelvoorkomende, hedendaagse namen te selecteren, probeerden we te komen tot
een zuiver effect van persoonlijkheidskenmerken en aantrekkelijkheid en werden andere
mechanismen die kunnen inwerken op de resultaten zoveel mogelijk vermeden.
Daarnaast werden aan beide sollicitanten soortgelijke extra-curriculaire activiteiten toegewezen.
Personen die tijd spenderen aan extra-curriculaire activiteiten worden vaker verondersteld extravert
te zijn en meer interpersoonlijke vaardigheden te bezitten (Chen et al., 2011; Cole, Feild, & Giles, 2003).
Om te vermijden dat de hoeveelheid en het type vrijetijdsbesteding onze resultaten zouden
beïnvloeden (Cole et al., 2003; Nemanick & Clark, 2002), hadden beide personen evenveel en
soortgelijke vrijetijdsbestedingen. Zo deed elke persoon met een TSO-diploma aan een sport
(tennis/fitness) en beoefenden ze beiden een meer artistieke hobby (theater/ muziek). Bij de
30
afgestudeerden met een master werd eveneens een sport toegekend (roeien/ voetbal/ fitness) en een
sociale vrijetijdsbesteding (lid studentenraad/ Chiro).
Alle sollicitanten waren net afgestudeerd en hadden evenveel en inhoudelijk vergelijkbare
vakantiejobs achter de rug. Pas afgestudeerden worden in België al jaren geconfronteerd met een
structureel hoge werkloosheid van ongeveer 20% (Cockx, 2013). Wanneer we kijken naar de gegevens
voor Vlaanderen waar we onze data verzamelden, blijkt de jeugd het meest vertegenwoordigd te zijn
bij de werklozen in vergelijking met andere Europese landen. Gezien deze groep het moeilijk heeft om
werk te vinden op de arbeidsmarkt, leek het ons extra interessant om te kijken naar mogelijke effecten
van aantrekkelijkheid en persoonlijkheidskenmerken bij pas afgestudeerden. Door bij beiden geen
uitgebreide werkervaring op te nemen, kon tevens met meer zekerheid gegarandeerd worden dat de
werkgevers de sollicitatie inhoudelijk als identiek beschouwden. Wanneer men werkt met een
uitgebreide werkervaring is het moeilijk in te schatten of werkgevers deze ervaring als evenwaardig
beschouwen. Een bijkomend voordeel had betrekking op de lage kans dat de potentiële werkgevers
de vorige werkgever van de vakantiejobs contacteerden (Vandamme & Cockx, 2012). Tevens stond in
beide templates steeds dezelfde hoeveelheid talenkennis (Frans, Engels, Nederlands) en
computerkennis (goede kennis van Office). Op die manier verzekerden we ons dat niet meer
professionele kennis en capaciteiten werden toegewezen aan de ene kandidaat en dat zo de kans om
uitgenodigd te worden op een verder gesprek vertekend kon worden (Chen et al., 2011; Cole et al.,
2007).
3.1.3.1.2. Motivatiebrief
Voor de motivatiebrief werd eveneens gewerkt met twee verschillende templates (type A en type B),
die samen met het cv wisselend werden gebruikt bij onze sollicitanten. Het gebruik van templates liet
ons niet alleen efficiënt solliciteren, maar hierdoor werd detectie voorkomen. Door een template te
gebruiken, werd verhinderd dat de formulering en de opstelling door de onderzoeker de resultaten
zouden beïnvloeden. Enkel de functiebenaming diende nog bijgevoegd te worden. De motivatiebrief
was zo opgebouwd dat bij beide types eerst werd aangegeven waar de vacature werd teruggevonden
en welke relevante ervaring de sollicitant bezat. De brief werd steeds afgerond met de bereidheid om
verdere vragen in een persoonlijk gesprek te beantwoorden.
3.1.3.2. Selectie vacatures
Het selecteren van de vacatures kan op verschillende wijzen gebeuren, onder meer via jobbeurzen,
uitzend- en selectiekantoren en kranten. We opteerden om vacatures te behandelen die werden
teruggevonden op de website van de Vlaamse Dienst voor Arbeidsbemiddeling en Beroepsopleiding
(VDAB). Deze website laat namelijk toe om op verschillende zoekcriteria efficiënt vacatures te
31
selecteren en behoort tot één van de grootste jobsites van Vlaanderen (VDAB, 2010). Een andere reden
waarom geopteerd is voor deze site, is de samenwerking tussen VDAB en andere belangrijke
vacaturesites zoals jobat, vacature.com en monster.be (Morissens, Struyven, & Bollens, 2009). Ten
slotte heeft deze site als voordeel dat eveneens veel jobs uitgaande van uitzend- en selectiekantoren
verschijnen.
De verschillende kenmerken waarop vacatures geselecteerd werden, zijn TSO-diploma of het diploma
master handelswetenschappen, de niet noodzakelijkheid van beroepservaring, de provincie en de
sector. Zoals aangegeven, werd beslist om vacatures te selecteren voor een administratieve job naar
het diploma technisch secundair onderwijs of naar het master niveau om zo mogelijke effecten naar
scholingsniveau te achterhalen. Concreet betekende dit dat gesolliciteerd werd naar de
afstudeerrichting TSO en master handelswetenschappen die in de vacature vereist was. Wanneer de
diplomavereiste niet verder gespecificeerd was dan TSO, master of bachelor, werd de meest
aansluitende afstudeerrichting bij de openstaande betrekking gekozen. Er was keuze tussen de
volgende mogelijke afstudeerrichtingen voor TSO: handel, secretariaat-talen, boekhouden-
informatica, informaticabeheer en toerisme. Inzake handelswetenschappen was het mogelijk te kiezen
tussen accountancy & fiscaliteit, human resources, marketing management, financieel management
en internationaal zakenwezen. Vervolgens werden de vacatures waarvoor ervaring nodig was,
uitgesloten omdat in die gevallen de kans op een negatieve respons hoger ligt. Aangezien de net
afgestudeerde sollicitanten wel wat ervaring hadden opgedaan gedurende hun vakantiejobs, werden
vacatures met de vereiste van beperkte ervaring echter wel aangeschreven. Geografisch gezien zijn
onze personen allemaal woonachtig in de buurt van Antwerpen en werden daarom initieel alle
bedrijven gelegen in de provincie Antwerpen aangeschreven. Al snel werd duidelijk dat een verruiming
van dit gebied noodzakelijk was om tot een steekproef met een voldoende aantal sollicitaties te
komen. Dit hield enkel een verruiming naar de omliggende provincies in om negatieve reacties ten
gevolge van de lange woon-job afstand te minimaliseren. Het uiteindelijk gebied waaruit bedrijven
werden geselecteerd voor het diploma TSO besloeg Antwerpen, Limburg, Oost-Vlaanderen en Vlaams-
Brabant. Relevante vacatures voor het diploma master handelswetenschappen werden geselecteerd
over de provincies Antwerpen, Limburg en Vlaams-Brabant. Zowel vacatures in de publieke als de
private sector werden geselecteerd wanneer voldaan was aan de bovenstaande criteria.
De uitsluiting van bepaalde vacatures hadden verschillende redenen. Zoals hierboven reeds vermeld,
werden vacatures met de eis naar werkervaring niet behandeld, net als vacatures waarbij de
selectieprocedure niet verliep via de in dit onderzoek vooropgestelde standaardprocedure. Concreet
hield dit in dat vacatures werden geweigerd wanneer het enkel mogelijk was telefonisch of via brief te
solliciteren of wanneer een kopie van het behaalde diploma of attest van goed gedrag en zeden
32
gevraagd werd. Omwille van ethische redenen konden de laatstgenoemde attesten en diploma’s niet
opgenomen worden in de sollicitatie. Vervolgens kon niet ingegaan worden op vacatures met
uitgebreide vragenlijsten, doordat het risico te groot was door persoonlijke inferentie te komen tot
mogelijks vertekende resultaten. Ten slotte merkten we op dat elk bedrijf slechts een keer werd
opgenomen in het onderzoek om niet alleen detectie te voorkomen, maar ook om de lasten voor de
werkgever te beperken. Uitzend- en selectiebureaus werden slechts eenmaal aangeschreven uit vrees
voor een algemene data-uitwisseling tussen de verschillende filialen.
3.1.4. Verzending
Vóór het opsturen van de cv’s werden eerst e-mailaccounts aangemaakt en voicemails van gsm’s
ingesproken om de vacatures en motivatiebrieven te kunnen versturen en reacties te ontvangen. De
voicemails werden, om het realistisch te doen uitschijnen, ingesproken door verschillende
mannenstemmen tussen de 18 en 25 jaar. De ingesproken tekst werd met het oog op standaardisatie
beperkt tot de naam.
Wanneer een geschikte vacature werd gevonden, werd het bedrijf via e-mail aangeschreven. Om te
vermijden dat door vier fictieve sollicitaties te verzenden de tijdsinvestering van de werkgever te groot
zou worden in dit experiment, werd gekozen om ze tweeparig te verzenden. Dit hield in dat elke
vacature twee keer werd aangeschreven en de combinaties van personen steeds willekeurig verschilde
over de dataverzameling heen. Daarnaast werd ook willekeurig gewisseld tussen de foto’s en het type
van de opgestelde motivatiebrief en cv (A/B). Zo werden effecten op basis van naam, lay-out en inhoud
uitgeschakeld. Deze elementen blijken namelijk een effect te hebben op de kans om uitgenodigd te
worden op een verder gesprek (Chen et al., 2011; Arnulf et al., 2010).
Tussen het versturen van de eerste en tweede sollicitatie werd 12 uur tot maximum 36 uur tijd gelaten
om detectie door de werkgever te vermijden. Om te vermijden dat de volgorde van de uitsturing de
resultaten zou beïnvloeden, werd niet alleen gevarieerd met het type cv en motivatiebrief, maar ook
met de volgorde van de fictieve sollicitanten. Op die manier werden mogelijke effecten door de
volgorde van het aanschrijven opgevangen (Riach & Rich, 2002).
Er werden zoveel mogelijk vacatures aangeschreven om een betrouwbaar effect te bekomen. Het
uiteindelijke aantal bedroeg 528 vacatures. Dit hoorde een veelvoud te zijn van 8 omwille van de juist
hierboven vernoemde verzendingsprocedure die wisselt in type van sollicitatiebrief, paren van foto’s
volgorde van versturen.
33
3.1.5. Callback
De antwoorden op de vacatures werden zowel via gsm als via e-mail geregistreerd. Hoewel bedrijven
mogelijks via briefwisseling een beslissing meedelen, behoorde dit niet tot de mogelijke opties via
dewelke wij callback konden ontvangen. Het adres opgenomen in het cv bestond namelijk uit een
onbestaand huisnummer. Dit hoeft niet beschouwd te worden als een bedreiging voor ons
onderzoeksopzet want reeds is gebleken dat wanneer kandidaten solliciteren via e-mail dit tevens de
kans vergroot dat werkgevers via ditzelfde medium een reactie meedelen (Bursell, 2007). Daarnaast
geeft de onderzoeksgroep van HIVA (onderzoeksinstituut voor arbeid en samenleving) aan dat
sollicitatie zelden via briefwisseling wordt beantwoord (Vandamme & Cockx, 2012).
De reacties werden nauwkeurig geregistreerd en gecodeerd. Zo werd de waarde 1 toegewezen aan de
positieve callback sensu stricto: wanneer de sollicitant uitgenodigd werd voor een gesprek. Wanneer
er zich een positieve callback sensu lato voordeed, werd dit aangeduid met waarde 1 of 2. Waarde 2
werd toegekend wanneer het bedrijf naar extra informatie vroeg en/ of vroeg om terug te bellen. Het
was echter ook mogelijk dat het bedrijf niet reageerde op de sollicitatie. Via de collectieve
arbeidsovereenkomst nr. 38 proberen de Belgische interprofessionele organisaties de werkgevers
ertoe aan te zetten de sollicitant binnen een redelijke termijn op de hoogte te brengen van de afwijzing
(CAO nr. 38, 1983). Dit is echter enkel een gedragscode en houdt geen enkele wettelijke verplichting
in. Reeds is gebleken dat 43 % van de Europese werkgevers niet reageert op sollicitaties in de Europese
context (Stepstone, 2013). De sollicitaties waar na een redelijke termijn van dertig dagen niet op werd
gereageerd, kregen dan ook de waarde 0 (Baert, Cockx, Gheyle, & Vandamme, 2013). Ten slotte stelde
de waarde 4 een afwijzing voor.
Wanneer een positieve reactie werd ontvangen (score 1 of 2), werd de werkgever zo snel mogelijk op
de hoogte gebracht via een e-mail dat de sollicitant reeds een andere betrekking gevonden had en zich
als dusdanig terugtrok uit de selectieprocedure. Op die manier werden de kosten voor de werkgever
zoveel mogelijk vermeden (Riach & Rich, 2002).
34
3.2. Analysemethode
Dit onderzoek maakt gebruik van verschillende methoden om discriminatie te meten, namelijk
nettodiscriminatiegraad en regressieanalyses. De nettodiscriminatiegraad wordt berekend om de
reacties van de werkgever in kaart te brengen. De werkgever kan op drie verschillende wijzen reageren
per vacature: beiden kunnen geweigerd worden, beiden kunnen uitgenodigd worden voor een verder
gesprek en tenslotte kan slechts één sollicitant uitgenodigd worden. Een belangrijke bedenking die we
ons maken, heeft betrekking op het feit of er al dan niet sprake is van een gelijke behandeling wanneer
men beide sollicitanten afwijst, of er in dat geval eerder sprake is van een non-observatie. Deze keuze
zal de resultaten beduidend beïnvloeden en moet dus weloverwogen gemaakt worden. Heckman
(1998) stelt dat voor de berekeningen gekeken moet worden naar het symmetrisch gedrag in alle
situaties. In navolging van Riach & Rich (2002) gaan we echter uit van een non-observatie wanneer
beide sollicitanten worden afgewezen. Verschillende elementen zoals leeftijd, huidige werkstatus en
de huidige economische conjunctuur kunnen immers bepalen waarom beide sollicitanten niet
uitgenodigd worden voor een gesprek. Door deze andere elementen daalt de kans op positieve
callback voor beide sollicitanten en dus ook discriminatie. Dit staat in schril contrast met hun definitie
van discriminatie, waarbij het discriminerende element bewust moet gehandhaafd worden in de
aanwervingsbeslissing. Door een afwijzing van beiden als een non-observatie te beschouwen bekomen
we op die manier een onderschatting van mogelijke aanwervingsdiscriminatie.
De nettodiscriminatiegraad voor de verschillende foto’s wordt als volgt berekend:
Nettodiscriminatiegraad AB = # callbacks foto B - # callbacks foto A
# positieve callbacks naar minstens één van beiden
met A = [1,4] en B = [1,4]
Na deze berekeningen wordt de X²- test uitgevoerd om de statistische significantie van de
teruggevonden verschillen te testen. Deze berekeningen worden uitgevoerd voor de callback sensu
stricto en sensu lato. Als laatste worden regressieanalyses uitgevoerd om de zuivere effecten van elke
variabele op de kans op positieve callback te achterhalen.
Om de resultaten tussen de publieke en de private sector te vergelijken worden deze berekeningen
apart uitgevoerd voor de jobs afkomstig van de publieke sector en de jobs uitgegeven door de private
sector. Hierbij is het belangrijk dat een duidelijke opsplitsing wordt gemaakt tussen de jobs tussen de
publieke en de private sector. Anno 2014 is een duidelijk onderscheid echter geen evidentie meer.
Meerdere auteurs gebruiken dan ook verschillende dimensies om het onderscheid aan te tonen.
35
Belangrijke criteria hebben betrekking op enerzijds het initiatief van de overheid om een organisatie
op te richten en anderzijds de maatschappelijke doelstelling (Desmidt, S., & Heene, 2005). De publieke
sector is er namelijk op gericht maatschappelijke meerwaarde te creëren en niet zozeer op het
genereren van winst. Dit betekent niet dat er geen winst mag of kan gerealiseerd worden, maar deze
wordt herverdeeld voor de realisatie van de maatschappelijke doelstellingen (Christiaens & Vanhee,
2012). Daarnaast wordt de werking van de instelling niet enkel bekostigd door de commerciële
activiteiten, maar ook of voornamelijk door niet-commerciële inkomsten zoals staatsfinanciering,
giften of subsidies (Desmidt et al., 2005). Een laatste criterium van Perry & Rainy (1988) heeft
betrekking op de sociale controle. Bij de private sector gebeurt dit via marktcontrole en bij de eerder
publieke instellingen via politieke controle. Doorheen de verschillende classificaties en pogingen tot
clustering van organisaties, werd tevens het begrip ‘non-profitsector’ in het leven geroepen
(Christiaens & Vanhee, 2012). Deze organisaties kunnen zowel een publieke als private oorsprong
hebben, maar worden voornamelijk gefinancierd door niet-commerciële inkomsten om diensten te
leveren zonder winstmaximalisatie na te streven. Zo heb je naast de publieke overheid verschillende
organisaties met de juridische entiteit van een vereniging of stichting waardoor ze strikt gesproken
zouden beschouwd worden als private sector. Deze organisaties verschillen echter van de private
sector doordat ze een maatschappelijke meerwaarde nastreven en enige politieke controle ervaren.
Deze organisaties hebben wij dan ook gecategoriseerd als publieke organisaties om een zuiver
onderscheid met de private sector te bekomen. Voorbeelden van non-profitorganisaties kan je
terugvinden in de gezondheidssector, kinderbijslagfondsen, sociale verzekeringsinstellingen,
onderwijsinstellingen, sportverenigingen en verscheidene cultuurgroepen. Op basis van de juist
genoemde definitie werden de gecontacteerde werkgevers ingedeeld in private organisaties en
publieke/non-profit organisaties.
Ten slotte worden deze berekeningen opnieuw uitgevoerd rekening houdend met het verschillend
scholingsniveau in onze data. Hierbij worden de sollicitanten met een master handelswetenschappen
als hoogopgeleid beschouwd en diegene met een diploma TSO laag- (midden)geschoold. Echt
laaggeschoolden konden niet opgenomen worden via deze onderzoeksmethode, gezien formeel
solliciteren bij deze categorie door de selectieverantwoordelijke als onecht kan worden bestempeld.
Daarnaast is solliciteren voor echt hoogopgeleiden niet aan te raden, doordat bij deze vacatures
verwacht wordt dat de specifieke jobvereisten worden verwerkt in de sollicitatie. Om alsnog
verschillen in scholingsniveau op te nemen werd daarom beslist om de regressieanalyses bij TSO en
hogeschool opleidingen uit te voeren.
36
Hoofdstuk 4: Resultaten
In de vorige hoofdstukken werden uitgebreid de literatuur, de daaruit voortvloeiende hypothesen en
het onderzoeksopzet beschreven. Wat nu volgt, is een uiteenzetting van de bekomen resultaten; een
confrontatie van onze hypothesen met de empirie. Eerst wordt de steekproef verder toegelicht aan de
hand van beschrijvende analyses en geeft de nettodiscriminatiegraad, de maatstaf toegelicht in het
vorige hoofdstuk, een eerste indicatie met betrekking tot de verwachte resultaten. Daarna worden de
resultaten voortkomend van de regressieanalyses beschreven voor alle observaties, voor privésector
en publieke sector en voor de laag- (midden)geschoolden, (midden-) hooggeschoolden. Door de
analyses te laten lopen op de verschillende subgroepen naar sector, is het mogelijk om de derde
hypothese te beantwoorden.
4.1. Beschrijvende analyses
Vooraleer over te gaan tot de regressieanalyse, worden de resultaten van de beschrijvende analyses
besproken. Zoals reeds verteld, stuurden we steeds twee sollicitaties uit naar elke vacature. In totaal
werden zo 1056 sollicitaties uitgestuurd naar 528 vacatures. Als we kijken naar het vereiste
scholingsniveau in de vacature, werd 528 keer gesolliciteerd voor laag- (midden)geschoolde jobs
(50.0%) en evenveel keer voor de (midden-) hooggeschoolde betrekkingen (50.0%).Ten slotte was de
overgrote meerderheid van de vacante betrekkingen afkomstig uit de privésector (83.3%) en was
slechts een gering aantal afkomstig van de publieke sector (11.7%). Dit geringe aantal komt gedeeltelijk
voort uit de vaak gehanteerde selectieprocedure van deze sector. Er wordt daarbij vaak gevraagd naar
een attest van goed gedrag en zeden of naar een kopij van het behaalde diploma. Omwille van ethische
overwegingen kon hier niet op ingegaan worden en werden deze vacatures dan ook genegeerd.
Tabel 2: Beschrijvende analyses geselecteerde steekproef
Aantal verstuurde vacatures Absoluut Relatief
Vereiste scholingsgraad
Laag- (midden)geschoold 528 50.00%
(Midden-) hooggeschoold 528 50.00%
Sector
Privésector 880 83.33%
Publieke/ non-profit sector 176 16.67%
Totaal aantal verstuurde vacatures 1056 100%
37
Een eerste indicatie omtrent het aanvaarden van de gestelde hypotheses of niet, bekomen we door
de nettodiscriminatiegraad (sensu stricto en sensu lato) te berekenen. Deze maat zal, zoals eerder
aangegeven, het gedrag van de selectieverantwoordelijke behandelen door de verwachte kans op
discriminatie per sollicitatie te berekenen. Zoals tabel 3 weergeeft, heeft de selectieverantwoordelijke
de mogelijkheid om geen enkele kandidaat uit te nodigen, ze beiden uit te nodigen of slechts een van
beiden. Er is enkel sprake van ongelijke behandeling wanneer een van de twee sollicitanten niet wordt
uitgenodigd voor een gesprek. Wanneer beiden niet uitgenodigd worden, wordt dit als een non-
observatie beschouwd (zie supra). Een positieve waarde voor de nettodiscriminatiegraad wijst op
discriminatie ten opzichte van de tweede foto opgenomen in de berekening, en een negatieve waarde
wijst op discriminatie van de eerste foto. We zien dat de nettodiscriminatiegraad, wanneer we de
sensu stricto definitie van positieve callback hanteren, niet significant is over de meeste foto’s heen,
behalve voor de situatie waarbij foto 1 werd vergeleken met foto 2 (Tabel 3). Werkgevers geven licht
de voorkeur aan foto 2 in vergelijking met de eerste foto. Wanneer we het begrip “positieve callback”
uitbreiden naar de sensu lato definitie, blijkt geen enkele vergelijking significant te zijn. Dit insinueert
dat de werkgever geen onderscheid maakt naar de in de cv’s toegevoegde foto om iemand al dan niet
uit te nodigen voor een gesprek of om extra informatie te vragen. Hierop volgend gaan we dieper in
op de afgenomen regressieanalyses.
Tabel 3: Nettodiscriminatiegraad voor positieve callback sensu stricto
Sollicitaties Aantal
vacatures
Geen van beide
uitnodiging
Beide
uitnodiging
Enkel eerste
foto uitnodiging
Enkel tweede
foto uitnodiging
Netto-
discriminatiegraad
Foto 1 vs. Foto 2 88 81 3 0 4 -0.001**
Foto 1 vs. Foto 3 88 84 2 2 0 0.000
Foto 1 vs. Foto 4 88 76 7 4 1 0.000
Foto 2 vs. Foto 3 88 78 9 1 0 0.000
Foto 2 vs. Foto 4 88 79 3 5 1 0.000
Foto 3 vs. Foto 4 88 83 1 3 1 0.000
*** significant op het 1%-significantieniveau, ** significant op het 5%-significantieniveau, * significant op het 10%-
significantieniveau
38
Tabel 4: Nettodiscriminatiegraad voor positieve callback sensu lato
Sollicitaties Aantal
vacatures
Geen van beide
uitnodiging
Beide
uitnodiging
Enkel eerste
foto uitnodiging
Enkel tweede
foto uitnodiging
Netto-
discriminatiegraad
Foto 1 vs. Foto 2 88 65 12 3 8 0.000
Foto 1 vs. Foto 3 88 71 9 6 2 0.000
Foto 1 vs. Foto 4 88 64 14 6 4 0.000
Foto 2 vs. Foto 3 88 78 9 1 0 0.000
Foto 2 vs. Foto 4 88 65 18 3 2 0.000
Foto 3 vs. Foto 4 88 73 8 5 2 0.000
*** significant op het 1%-significantieniveau, ** significant op het 5%-significantieniveau, * significant op het 10%-
significantieniveau
4.2. Regressieanalyse
4.2.1. Overzicht variabelen en regressieanalyses
Tabel 5 beschrijft de opgenomen variabelen in de verschillende regressieanalyses. Wanneer er sprake
is van een dummy-variabele wordt deze variabele voorafgegaan door een D. Zowel de
persoonlijkheidskenmerken als aantrekkelijkheid werden gestandaardiseerd (aangegeven door _s). De
gestandaardiseerde variabelen werden over de vier gebruikte foto’s bekomen door hun gemiddelde
waarden af te trekken en het resultaat te delen door de standaardafwijking. Elke regressie werd aan
de hand van een kleinste kwadraten schattingsmethode uitgevoerd. Merk op dat de standaardfouten
werden geclusterd over de vacatures heen. Door het uitzenden van twee sollicitaties op verschillende
momenten voor één vacature kunnen niet-observeerbare variabelen de effecten beïnvloeden. Door
het clusteren van de sollicitaties op het niveau van de vacature kunnen deze niet-observeerbare
variabelen enkel tot correlaties tussen de twee sollicitaties leiden en niet tot correlaties over de
clusters heen.
Wat volgt, zijn de verschillende regressieanalyses uitgevoerd om het effect van de foto’s, maar ook de
kenmerken vervat in de foto’s, namelijk aantrekkelijkheid en persoonlijkheidskenmerken, te
berekenen. We regresseren in deze analyses dan ook de kans op positieve callback, hetzij in de sensu
stricto, hetzij in de sensu lato betekenis. De besproken analyses verschillen daarnaast naar de
opgenomen variabelen in de regressies enerzijds en de steekproef waarop deze analyses werden
uitgevoerd anderzijds. Een eerste regressie (model 1) werd uitgevoerd met de verschillende foto’s als
onafhankelijke variabelen (met foto 4 als referentiecategorie). Vervolgens werden F-testen uitgevoerd
om een uitspraak te kunnen doen omtrent eventuele verschillende effecten, gesorteerd door de in de
39
regressie opgenomen foto’s (foto 1, foto 2 en foto 3). Zo werden mogelijke effecten van de foto’s
opgevangen. De volgende regressies legden zich dan weer toe op de elementen vervat in de foto. Om
de eerste hypothese betreffende aanwervingsdiscriminatie op basis van aantrekkelijkheid te
onderzoeken werd een bivariate regressie opgenomen (model 2). In een volgend model werd de
bivariate relatie van zorgvuldigheid op de kans op positieve callback nader onderzocht (model 3). Die
keuze werd genomen nadat alle onderzoeken die peilen naar de aanwervingsbeslissing van de
selectieverantwoordelijke zorgvuldigheid als de belangrijkste persoonlijkheidskenmerk naar voor
schuiven (Moy & Lam, 2004; Cole, Feild, Giles, & Harris, 2004). Sterker nog Topor (2007) stelt dat
zorgvuldigheid belangrijker is dan cognitieve elementen om aangenomen te worden (Topor et al.,
2007). Vervolgens werden zowel aantrekkelijkheid als zorgvuldigheid samen opgenomen ter
bevestiging van hypothese 3 (model 4). Omwille van perfecte multicollineariteit konden we in de
volgende modellen, die hypothese drie testen, niet meer dan 3 onafhankelijke variabelen opnemen
gezien we maar met 4 verschillende foto’s werkten en dus ook slechts 4 waarden voor
aantrekkelijkheid en persoonlijkheidskenmerken kenden. Om de gezamenlijke effecten van
persoonlijkheidskenmerken en aantrekkelijkheid verder te onderzoeken, werd voor de volgende
modellen geopteerd om telkens aantrekkelijkheid, zorgvuldigheid en één extra
persoonlijkheidskenmerk op te nemen. Gezien de gevonden bewijskracht dat zorgvuldigheid het
persoonlijkheidskenmerk is dat de grootste impact heeft op de kans op een positieve reactie of
aanwerving, werd deze variabele steeds opgenomen (zie supra). Zo werden aantrekkelijkheid en
zorgvuldigheid gecombineerd met extraversie (model 5), emotionele stabiliteit (model 6),
inschikkelijkheid (model 7) en openheid voor ervaringen (model 8). De voornoemde regressies werden
eerst uitgevoerd voor alle observaties samen en dan voor de subgroepen naar sector en uiteindelijk
naar scholingsniveau. Telkens zowel voor positieve callback in de strikte zin als in de brede zin.
Tabel 5: Overzicht opgenomen variabelen in regressieanalyses
Variabele Beschrijving
Dcbs Positieve callback sensu stricto
Dcbl Positieve callback sensu lato
DFO_1 Foto 1
DFO_2 Foto 2
DFO_3 Foto 3
Attr_s Gestandaardiseerde aantrekkelijkheid
zorg_s Gestandaardiseerde zorgvuldigheid
Extr_s Gestandaardiseerde extraversie
Emot_s Gestandaardiseerde emotionele stabiliteit
Insch_s Gestandaardiseerde inschikkelijkheid
Open_s Gestandaardiseerde openheid voor ervaringen
40
Tabel 6 – Regressieanalyse: kans op positieve callback sensu stricto (alle observaties) Verklarende variabele (model 1) (model 2) (model 3) (model 4) (model 5) (model 6) (model 7) (model 8)
Foto 1 0.015
(0.016)
Foto 2 0.042**
(0.021)
Foto 3 0.004
(0.019)
Foto 4 (referentie)
Aantrekkelijkheid (gestandaardiseerd) 0.002
(0.006)
-0.005
(0.006)
-0.007
(0.017)
-0.007
(0.019)
-0.006
(0.008)
-0.007
(0.014)
Zorgvuldigheid (gestandaardiseerd) 0.016** (0.007)
0.018**
(0.008)
0.015
(0.030)
0.017*
(0.009)
0.017*
(0.010)
0.016
(0.014)
Extraversie (gestandaardiseerd) 0.004
(0.036)
Emotionele stabiliteit (gestandaardiseerd) 0.002
(0.021)
Inschikkelijkheid (gestandaardiseerd) 0.001
(0.012)
Openheid (gestandaardiseerd) 0.002
(0.020)
Constante 0.053***
(0.014)
0.068***
(0.010)
0.068***
(0.010)
0.068***
(0.010)
0.068***
(0.010)
0.068***
(0.010)
0.068***
(0.010)
0.068***
(0.010)
F-test gelijk effect Foto 1 en Foto 2 (p-waarde) 0.230
F-test gelijk effect Foto 1 en Foto 3 (p-waarde) 0.565
F-test gelijk effect Foto 2 en Foto 3 (p-waarde) 0.029
Observaties 1056 1056 1056 1056 1056 1056 1056 1056
De afhankelijke variabele in deze regressieanalyse is het al dan niet ontvangen van positieve callback in strikte zin. De waarden voor aantrekkelijkheid en de Big 5 persoonlijkheidskenmerken werden gestandaardiseerd door hun gemiddelde waarde over de vier gebruikte foto’s af te trekken en het resultaat te delen door de standaardafwijking over deze foto’s. De weergegeven cijfers zijn schattingsresultaten die het effect van deze variabele op de kans om uitgenodigd worden op een jobgesprek weergeven. Standaardfouten staan tussen haakjes en werden geclusterd op het niveau van de vacature. *** geeft significantie op het 1%-significantieniveau aan, ** op het 5%-significantieniveau en * op het 10%-significantieniveau. Bij regressies waarbij statistieken omtrent syndicalisatiegraad en bedrijfsgrootte gebruikt worden, gaan 254 observaties verloren aangezien voor de betreffende vacatures minstens één van beide statistieken niet kon achterhaald worden.
41
Tabel 7 – Regressieanalyse: kans op positieve callback sensu latu (alle observaties) Verklarende variabele (model 1) (model 2) (model 3) (model 4) (model 5) (model 6) (model 7) (model 8)
Foto 1 0.042
(0.028)
Foto 2 0.057*
(0.030)
Foto 3 0.038
(0.029)
Foto 4 (referentie)
Aantrekkelijkheid (gestandaardiseerd) 0.014
(0.010)
0.008
(0.010)
0.013
(0.025)
-0.014
(0.029)
-0.010
(0.014)
-0.012
(0.021)
Zorgvuldigheid (gestandaardiseerd) 0.020*
(0.010)
0.017
(0.011)
0.026
(0.041)
0.018
(0.012)
0.018
(0.014)
0.020
(0.019)
Extraversie (gestandaardiseerd) -0.013
(0.053)
Emotionele stabiliteit (gestandaardiseerd) -0.007
(0.031)
Inschikkelijkheid (gestandaardiseerd) -0.004
(0.017)
Openheid (gestandaardiseerd) -0.007
(0.030)
Constante 0.148***
(0.022)
0.182***
(0.015)
0.181***
(0.015)
0.182***
(0.015)
0.182***
(0.015)
0.182***
(0.015)
0.182***
(0.015)
0.182***
(0.015)
F-test gelijk effect Foto 1 en Foto 2 (p-waarde) 0.625
F-test gelijk effect Foto 1 en Foto 3 (p-waarde) 0.902
F-test gelijk effect Foto 2 en Foto 3 (p-waarde) 0.506
Observaties 1056 1056 1056 1056 1056 1056 1056 1056
De afhankelijke variabele in deze regressieanalyse is het al dan niet ontvangen van positieve callback in strikte zin. De waarden voor aantrekkelijkheid en de Big 5 persoonlijkheidskenmerken werden gestandaardiseerd door hun gemiddelde waarde over de vier gebruikte foto’s af te trekken en het resultaat te delen door de standaardafwijking over deze foto’s. De weergegeven cijfers zijn schattingsresultaten die het effect van deze variabele op de kans om uitgenodigd worden op een jobgesprek weergeven. Standaardfouten staan tussen haakjes en werden geclusterd op het niveau van de vacature. *** geeft significantie op het 1%-significantieniveau aan, ** op het 5%-significantieniveau en * op het 10%-significantieniveau. Bij regressies waarbij statistieken omtrent syndicalisatiegraad en bedrijfsgrootte gebruikt worden, gaan 254 observaties verloren aangezien voor de betreffende vacatures minstens één van beide statistieken niet kon achterhaald worden.
42
4.2.2. Uitgevoerde Regressieanalyses
4.2.2.1. Regressieanalyses voor volledige steekproef
We starten met het bespreken van de regressieanalyses gebaseerd op de volledige steekproef. Tabel
6 focust op positieve callback sensu stricto als afhankelijke variabele. De eerste regressieanalyse gaat
de ongelijke behandeling na afhankelijk van de foto. Volgende vergelijking wordt opgesteld waarbij de
constante in de vergelijking wordt weergegeven door α, de regressiecoëfficiënt door β en de
standaarderror door ԑ:
DCB= α + β₁ DFO_1 + β₂ DFO_2 + β₃ DFO_3 + ԑ
Het callbackpercentage voor de referentiefoto 4 bedraagt 5.3 procentpunt, voor foto 2 ligt deze 4.2
procentpunt (significant verschillend van 0 op het 5%-significantieniveau) hoger. Het toevoegen van
foto 2 aan een sollicitatie verhoogt dus, in de lijn van onze verwachtingen, de kans op positieve callback
sensu stricto met 4.2 procentpunt. De andere foto’s hebben allen een positieve correlatiecoëfficiënt
die echter niet significant is.
Op basis van de uitgevoerde F-testen die kijken naar de gelijkheid van de effecten van foto 1, foto 2 en
foto 3, kunnen enkel de gelijkheid van het effect van foto 2 en foto 3 verworpen worden. Globaal
kunnen we op basis van deze analyses dan ook besluiten dat, in lijn met onze verwachtingen, foto 1 en
foto 2, de foto’s met een goede score voor persoonlijkheidskenmerken en/of aantrekkelijkheid,
verkozen worden boven foto 3 en foto 4.
Model 2 en 3 geven de directe bivariate regressies weer van enerzijds aantrekkelijkheid en anderzijds
zorgvuldigheid. We gebruiken onderstaande regressievergelijkingen:
DCB₂= α+ β₁ attr_s + ԑ
DCB₃= α+ β₁ zorg_s + ԑ
Model 2 laat ons toe de eerste onderzoeksvraag te onderzoeken door het onafhankelijke effect van
aantrekkelijkheid op positieve callback sensu stricto te bespreken. De resultaten wijzen tegen onze
verwachtingen uit dat aantrekkelijkheid geen significant effect heeft op positieve callback sensu
stricto. Zorgvuldigheid daarentegen heeft zoals model 3 uitwijst een positieve invloed op positieve
callback op het 5%- significantieniveau. Gemiddeld gesproken heeft een sollicitant 6.8 procentpunten
kans op positieve callback. Een toename van een standaardafwijking in zorgvuldigheid leidt tot een
43
toename van 1.6 procentpunten kans op positieve callback sensu stricto. Deze resultaten bevestigen
dat de gepercipieerde zorgvuldigheid een belangrijke impact heeft op positieve callback.
Verder worden de regressievergelijkingen van model 4 (waarin we aantrekkelijkheid combineren met
zorgvuldigheid,) model 5 (aantrekkelijkheid, zorgvuldigheid en extraversie), model 6
(aantrekkelijkheid, zorgvuldigheid en emotionele stabiliteit), model 7 (aantrekkelijkheid,
zorgvuldigheid en inschikkelijkheid) en model 8 (aantrekkelijkheid, zorgvuldigheid en openheid voor
ervaringen) weergegeven om de gezamenlijke effecten te analyseren:
DCB₄= α+ β₁ attr_s + β₂ zorg_s + ԑ
DCB₅= α+ β₁ attr_s + β₂ zorg_s + extr_s + ԑ
DCB₆= α+ β₁ attr_s + β₂ zorg_s + emot_s + ԑ
DCB₇= α+ β₁ attr_s + β₂ zorg_s + insch_s + ԑ
DCB₈= α+ β₁ attr_s + β₂ zorg_s + open_s + ԑ
Zowel bij model 4, 6 en 7 heeft zorgvuldigheid een significant en positief effect op de kans op positieve
callback sensu stricto. Een stijging van één standaardafwijking in zorgvuldigheid maakt dat de
sollicitant 1.8 procentpunt meer kans heeft op positieve callback bij model 4 (p <0.05), 1.7 procentpunt
bij model 6 (p <0.10) en 1.7 procentpunt bij model 7 (p <0.10). De effecten van aantrekkelijkheid of
andere persoonlijkheidskenmerken zijn bij deze modellen niet significant. Vervolgens wordt het
gevonden effect van zorgvuldigheid niet bevestigd in model 5 (waarin we aantrekkelijkheid en
betrouwbaarheid combineren met extraversie) en 8 (aantrekkelijkheid, betrouwbaarheid en openheid
voor ervaringen). Sterker nog, in deze modellen wordt geen enkel significant effect teruggevonden van
persoonlijkheidskenmerken of aantrekkelijkheid. Het gebrek aan significante bevindingen met
betrekking tot zorgvuldigheid kan te wijten zijn aan de hoge correlatie tussen de
persoonlijkheidskenmerken.
Vervolgens werden dezelfde analyses uitgevoerd bij alle observaties voor de kans op positieve callback
sensu lato (tabel 7). De regressievergelijkingen zijn volledig gelijk aan deze als hierboven genoteerd,
het enige verschil heeft betrekking op de afhankelijke variabele die nu positieve callback sensu lato is.
Uit model 1 blijkt dat foto 2 opnieuw voordeel heeft ten opzichte van foto 4. Meer concreet stijgt door
het toevoegen van foto 2 aan het cv de kans op positieve callback sensu lato met 5.7 procentpunt ten
opzichte van foto 4 (p <0.10). Geen andere significante effecten worden voor en tussen de foto’s
gevonden. Van de overige regressiemodellen levert enkel model 3 (met enkel zorgvuldigheid als
44
verklarende variabele) een significant resultaat op. De gemiddelde kans op positieve callback sensu
lato bedraagt 18.2%. Een stijging van één standaardafwijking in zorgvuldigheid leidt tot een toename
van 2 procentpunten in de kans op positieve callback (p <0.10). Dit significante bivariate effect
verdwijnt echter wanneer andere variabelen worden opgenomen, wat opnieuw kan verklaard worden
door de hoge correlatie tussen de persoonlijkheidskenmerken onderling.
4.2.2.2. Regressieanalyses naar sector
Dezelfde regressievergelijkingen als bij de gehele steekproef (zie sectie 4.2.2.1.) worden gebruikt voor
de substeekproeven (privésector, publieke en non-profit sector) om onze laatste hypothese te
onderzoeken. Alvorens over te gaan tot de laatste categorie bespreken we eerst de kans op positieve
callback bij de privésector. Wanneer gekeken wordt naar de positieve callback sensu stricto (tabel 8)
merken we dat de bekomen resultaten vergelijkbaar zijn met deze van de gehele steekproef. De
tweede foto maakt 5 procentpunten meer kans op positieve callback tegenover de vierde foto
(significant verschillend van 0 op het 5%-significantieniveau). De andere foto’s blijken geen significante
dummy-effecten op te leveren. Wanneer de effecten van de foto’s 1, 2 en 3 onderling worden
vergeleken, duikt een significant verschil op tussen foto 2 en foto 3 (p <0.05). Erop wijzend dat volledig
in lijn met onze verwachtingen, een foto met goede scores op persoonlijkheidskenmerken en
aantrekkelijkheid, verkozen wordt boven foto 3 en 4.
Ook hier blijkt aantrekkelijkheid geen rol te spelen over de modellen heen. Zorgvuldigheid
daarentegen heeft verschillende malen een positief en significant effect: zowel bivariaat (model 3) als
multivariaat (model 4, 6, 7). Een toename van één standaardafwijking in zorgvuldigheid leidt tot een
verhoging van de gemiddelde kans op positieve callback, namelijk van 6.5 procentpunten naar 8.3
procentpunten (p <0.05). Wanneer tevens aantrekkelijkheid wordt opgenomen in model 4
(aantrekkelijkheid en zorgvuldigheid) blijft zorgvuldigheid significant (β=0.020, p <0.05), terwijl
aantrekkelijkheid niet significant is. De gemiddelde kans op positieve callback sensu stricto bij alle
regressies met aantrekkelijkheid en of persoonlijkheidskenmerken is 6.5 procentpunten. Zowel bij
model 6 (waarin aantrekkelijkheid en zorgvuldigheid gecombineerd worden met emotionele
stabiliteit) als bij model 7 (aantrekkelijkheid, zorgvuldigheid en inschikkelijkheid) is de enige
significante variabele zorgvuldigheid. Een toename met één standaardafwijking zorgvuldigheid leidt bij
beide modellen tot een stijging in kansen, met 2 procentpunten, op een positieve callback sensu stricto
(model 6, p <0.05; model 7, p <0.10).
45
Tabel 8 – Regressieanalyse: kans op positieve callback sensu stricto bij privésector Verklarende variabele (model 1) (model 2) (model 3) (model 4) (model 5) (model 6) (model 7) (model 8)
Foto 1 0.020
(0.018)
Foto 2 0.050 **
(0.022)
Foto 3 0.008
(0.020)
Foto 4 (referentie)
Aantrekkelijkheid (gestandaardiseerd) 0.003
(0.006)
-0.005
(0.007)
-0.005
(0.017)
-0.005
(0.020)
-0.005
(0.009)
-0.005
(0.015)
Zorgvuldigheid (gestandaardiseerd) 0.018**
(0.007)
0.020**
(0.008)
0.019
(0.030)
0.020 **
(0.009)
0.020 *
(0.011)
0.020
(0.015)
Extraversie (gestandaardiseerd) 0.001
(0.037)
Emotionele stabiliteit (gestandaardiseerd) 0.001
(0.022)
Inschikkelijkheid (gestandaardiseerd) 0.000
(0.012)
Openheid (gestandaardiseerd) 0.001
(0.021)
Constante 0.045***
(0.140)
0.065***
(0.011)
0.065***
(0.011)
0.065***
(0.011)
0.065***
(0.011)
0.065***
(0.011)
0.065***
(0.011)
0.065***
(0.011)
F-test gelijk effect Foto 1 en Foto 2 (p-waarde) 0.212
F-test gelijk effect Foto 1 en Foto 3 (p-waarde) 0.588
F-test gelijk effect Foto 2 en Foto 3 (p-waarde) 0.041
Observaties 880 880 880 880 880 880 880 880
De afhankelijke variabele in deze regressieanalyse is het al dan niet ontvangen van positieve callback in strikte zin. De waarden voor aantrekkelijkheid en de Big 5 persoonlijkheidskenmerken werden gestandaardiseerd door hun gemiddelde waarde over de vier gebruikte foto’s af te trekken en het resultaat te delen door de standaardafwijking over deze foto’s. De weergegeven cijfers zijn schattingsresultaten die het effect van deze variabele op de kans om uitgenodigd worden op een jobgesprek weergeven. Standaardfouten staan tussen haakjes en werden geclusterd op het niveau van de vacature. *** geeft significantie op het 1%-significantieniveau aan, ** op het 5%-significantieniveau en * op het 10%-significantieniveau. Bij regressies waarbij statistieken omtrent syndicalisatiegraad en bedrijfsgrootte gebruikt worden, gaan 254 observaties verloren aangezien voor de betreffende vacatures minstens één van beide statistieken niet kon achterhaald worden.
46
Tabel 9 – Regressieanalyse: kans op positieve callback sensu lato bij privésector Verklarende variabele (model 1) (model 2) (model 3) (model 4) (model 5) (model 6) (model 7) (model 8)
Foto 1 0.050
(0.032)
Foto 2 0.057 *
(0.033)
Foto 3 0.043
(0.032)
Foto 4 (referentie)
Aantrekkelijkheid (gestandaardiseerd) 0.017
(0.011)
0.011
(0.012)
0.014
(0.028)
0.015
(0.032)
0.012
(0.015)
0.013
(0.024)
Zorgvuldigheid (gestandaardiseerd) 0.020*
(0.011)
-0.016
(0.013)
0.020
(0.046)
0.016
(0.014)
0.016
(0.015)
0.017
(0.021)
Extraversie (gestandaardiseerd) -0.007
(0.059)
Emotionele stabiliteit (gestandaardiseerd) -0.004
(0.035)
Inschikkelijkheid (gestandaardiseerd) -0.002
(0.019)
Openheid (gestandaardiseerd) -0.004
(0.033)
Constante 0.15***
(0.024)
0.188***
(0.017)
0.187***
(0.017)
0.188***
(0.017)
0.188***
(0.017)
0.188***
(0.017)
0.188***
(0.017)
0.188***
(0.017)
F-test gelijk effect Foto 1 en Foto 2 (p-waarde) 0.835
F-test gelijk effect Foto 1 en Foto 3 (p-waarde) 0.835
F-test gelijk effect Foto 2 en Foto 3 (p-waarde) 0.654
Observaties 880 880 880 880 880 880 880 880
De afhankelijke variabele in deze regressieanalyse is het al dan niet ontvangen van positieve callback in strikte zin. De waarden voor aantrekkelijkheid en de Big 5 persoonlijkheidskenmerken werden gestandaardiseerd door hun gemiddelde waarde over de vier gebruikte foto’s af te trekken en het resultaat te delen door de standaardafwijking over deze foto’s. De weergegeven cijfers zijn schattingsresultaten die het effect van deze variabele op de kans om uitgenodigd worden op een jobgesprek weergeven. Standaardfouten staan tussen haakjes en werden geclusterd op het niveau van de vacature. *** geeft significantie op het 1%-significantieniveau aan, ** op het 5%-significantieniveau en * op het 10%-significantieniveau. Bij regressies waarbij statistieken omtrent syndicalisatiegraad en bedrijfsgrootte gebruikt worden, gaan 254 observaties verloren aangezien voor de betreffende vacatures minstens één van beide statistieken niet kon achterhaald worden.
47
Tabel 10 – Regressieanalyse: kans op positieve callback sensu stricto bij publieke sector Verklarende variabele (model 1) (model 2) (model 3) (model 4) (model 5) (model 6) (model 7) (model 8)
Foto 1 -0.009
(0.033)
Foto 2 0.004
(0.064)
Foto 3 -0.018
(0.060)
Foto 4 (referentie)
Aantrekkelijkheid (gestandaardiseerd) -0.006
(0.013)
-0.008
(0.011)
-0.013
(0.050)
-0.014
(0.059)
-0.010
(0.022)
-0.013
(0.042)
Zorgvuldigheid (gestandaardiseerd) 0.002
(0.019) 0.006
(0.019)
-0.003
(0.095)
0.005
(0.026)
0.004
(0.031)
0.003
(0.046)
Extraversie (gestandaardiseerd) 0.012
(0.111)
Emotionele stabiliteit (gestandaardiseerd) 0.007
(0.066)
Inschikkelijkheid (gestandaardiseerd) 0.004
(0.036)
Openheid (gestandaardiseerd) 0.007
(0.063)
Constante 0.091**
(0.044)
0.085***
(0.028)
0.085***
(0.028)
0.085***
(0.028)
0.085***
(0.029)
0.085***
(0.029)
0.085***
(0.029)
0.085***
(0.029)
F-test gelijk effect Foto 1 en Foto 2 (p-waarde) 0.822
F-test gelijk effect Foto 1 en Foto 3 (p-waarde) 0.881
F-test gelijk effect Foto 2 en Foto 3 (p-waarde) 0.406
Observaties 176 176 176 176 176 176 176 176
De afhankelijke variabele in deze regressieanalyse is het al dan niet ontvangen van positieve callback in strikte zin. De waarden voor aantrekkelijkheid en de Big 5 persoonlijkheidskenmerken werden gestandaardiseerd door hun gemiddelde waarde over de vier gebruikte foto’s af te trekken en het resultaat te delen door de standaardafwijking over deze foto’s. De weergegeven cijfers zijn schattingsresultaten die het effect van deze variabele op de kans om uitgenodigd worden op een jobgesprek weergeven. Standaardfouten staan tussen haakjes en werden geclusterd op het niveau van de vacature. *** geeft significantie op het 1%-significantieniveau aan, ** op het 5%-significantieniveau en * op het 10%-significantieniveau. Bij regressies waarbij statistieken omtrent syndicalisatiegraad en bedrijfsgrootte gebruikt worden, gaan 254 observaties verloren aangezien voor de betreffende vacatures minstens één van beide statistieken niet kon achterhaald worden.
48
Tabel 11 – Regressieanalyse: kans op positieve callback sensu lato bij publieke sector Verklarende variabele (model 1) (model 2) (model 3) (model 4) (model 5) (model 6) (model 7) (model 8)
Foto 1 0.006
(0.055)
Foto 2 0.054
(0.075)
Foto 3 0.010
(0.069)
Foto 4 (referentie)
Aantrekkelijkheid (gestandaardiseerd)
-0.000
(0.019)
-0.009
(0.020)
0.002
(0.059)
0.004
(0.069)
-0.005
(0.030)
0.000
(0.050)
Zorgvuldigheid (gestandaardiseerd)
0.019
(0.153) 0.022
(0.026)
0.041
(0.101)
0.024
(0.030)
0.026
(0.034)
0.029
(0.048)
Extraversie (gestandaardiseerd)
-0.025
(0.124)
Emotionele stabiliteit (gestandaardiseerd)
-0.015
(0.073)
Inschikkelijkheid (gestandaardiseerd)
-0.008
(0.040)
Openheid (gestandaardiseerd)
-0.014
(0.070)
Constante 0.136**
(0.052)
0.153***
(0.037)
0.153***
(0.037)
0.154***
(0.037)
0.154***
(0.038)
0.154***
(0.038)
0.154***
(0.038)
0.154***
(0.038)
F-test gelijk effect Foto 1 en Foto 2 (p-waarde)
0.492
F-test gelijk effect Foto 1 en Foto 3 (p-waarde)
0.960
F-test gelijk effect Foto 2 en Foto 3 (p-waarde)
0.438
Observaties 176 176 176 176 176 176 176 176
De afhankelijke variabele in deze regressieanalyse is het al dan niet ontvangen van positieve callback in strikte zin. De waarden voor aantrekkelijkheid en de Big 5 persoonlijkheidskenmerken werden gestandaardiseerd door hun gemiddelde waarde over de vier gebruikte foto’s af te trekken en het resultaat te delen door de standaardafwijking over deze foto’s. De weergegeven cijfers zijn schattingsresultaten die het effect van deze variabele op de kans om uitgenodigd worden op een jobgesprek weergeven. Standaardfouten staan tussen haakjes en werden geclusterd op het niveau van de vacature. *** geeft significantie op het 1%-significantieniveau aan, ** op het 5%-significantieniveau en * op het 10%-significantieniveau. Bij regressies waarbij statistieken omtrent syndicalisatiegraad en bedrijfsgrootte gebruikt worden, gaan 254 observaties verloren aangezien voor de betreffende vacatures minstens één van beide statistieken niet kon achterhaald worden.
49
Tabel 12 – Regressieanalyse: kans op positieve callback sensu stricto bij laag- (midden)geschoolden Verklarende variabele (model 1) (model 2) (model 3) (model 4) (model 5) (model 6) (model 7) (model 8)
Foto 1 0.008
(0.020)
Foto 2 0.053**
(0.026)
Foto 3 -0.015
(0.024)
Foto 4 (referentie)
Aantrekkelijkheid (gestandaardiseerd) -0.005
(0.007)
-0.015
(0.087)
-0.023
(0.021)
-0.024
(0.024)
-0.018 *
(0.011)
-0.021
(0.017)
Zorgvuldigheid (gestandaardiseerd) 0.021**
(0.009)
0.027**
(0.010)
0.014
(0.037)
0.025 **
(0.012)
0.024*
(0.013)
0.022
(0.018)
Extraversie (gestandaardiseerd) -0.018
(0.045)
Emotionele stabiliteit (gestandaardiseerd) 0.011
(0.026)
Inschikkelijkheid (gestandaardiseerd) 0.006
(0.014)
Openheid (gestandaardiseerd) -0.010
(0.025)
Constante 0.045**
(0.018)
0.057***
(0.015)
0.057***
(0.013)
0.057***
(0.013)
0.057***
(0.013)
0.057***
(0.013)
0.057***
(0.013)
0.057***
(0.013)
F-test gelijk effect Foto 1 en Foto 2 (p-waarde) 0.120
F-test gelijk effect Foto 1 en Foto 3 (p-waarde) 0.356
F-test gelijk effect Foto 2 en Foto 3 (p-waarde) 0.005
Observaties 528 528 528 528 528 528 528 528
De afhankelijke variabele in deze regressieanalyse is het al dan niet ontvangen van positieve callback in strikte zin. De waarden voor aantrekkelijkheid en de Big 5 persoonlijkheidskenmerken werden gestandaardiseerd door hun gemiddelde waarde over de vier gebruikte foto’s af te trekken en het resultaat te delen door de standaardafwijking over deze foto’s. De weergegeven cijfers zijn schattingsresultaten die het effect van deze variabele op de kans om uitgenodigd worden op een jobgesprek weergeven. Standaardfouten staan tussen haakjes en werden geclusterd op het niveau van de vacature. *** geeft significantie op het 1%-significantieniveau aan, ** op het 5%-significantieniveau en * op het 10%-significantieniveau. Bij regressies waarbij statistieken omtrent syndicalisatiegraad en bedrijfsgrootte gebruikt worden, gaan 254 observaties verloren aangezien voor de betreffende vacatures minstens één van beide statistieken niet kon achterhaald worden.
50
Tabel 13 – Regressieanalyse: kans op positieve callback sensu lato bij laag- (midden-)geschoolden Verklarende variabele (model 1) (model 2) (model 3) (model 4) (model 5) (model 6) (model 7) (model 8)
Foto 1 0.038
(0.029)
Foto 2 0.106***
(0.037)
Foto 3 -0.023
(0.034)
Foto 4 (referentie)
Aantrekkelijkheid (gestandaardiseerd) 0.006
(0.010)
-0.010
(0.104)
-0.004
(0.030)
-0.004
(0.036)
-0.008
(0.015)
-0.005
(0.026)
Zorgvuldigheid (gestandaardiseerd) 0.038***
(0.013)
0.042***
(0.014)
0.051
(0.053)
0.043 ***
(0.015)
0.044**
(0.017)
0.046 *
(0.025)
Extraversie (gestandaardiseerd) -0.013
(0.066)
Emotionele stabiliteit (gestandaardiseerd) -0.007
(0.039)
Inschikkelijkheid (gestandaardiseerd) -0.004
(0.021)
Openheid (gestandaardiseerd) -0.007
(0.037)
Constante 0.076***
(0.023)
0.117***
(0.019)
0.117***
(0.018)
0.117***
(0.018)
0.117***
(0.013)
0.117***
(0.018)
0.117***
(0.018)
0.117***
(0.018)
F-test gelijk effect Foto 1 en Foto 2 (p-waarde) 0.066
F-test gelijk effect Foto 1 en Foto 3 (p-waarde) 0.686
F-test gelijk effect Foto 2 en Foto 3 (p-waarde) 0.009
Observaties 528 528 528 528 528 528 528 528
De afhankelijke variabele in deze regressieanalyse is het al dan niet ontvangen van positieve callback in strikte zin. De waarden voor aantrekkelijkheid en de Big 5 persoonlijkheidskenmerken werden gestandaardiseerd door hun gemiddelde waarde over de vier gebruikte foto’s af te trekken en het resultaat te delen door de standaardafwijking over deze foto’s. De weergegeven cijfers zijn schattingsresultaten die het effect van deze variabele op de kans om uitgenodigd worden op een jobgesprek weergeven. Standaardfouten staan tussen haakjes en werden geclusterd op het niveau van de vacature. *** geeft significantie op het 1%-significantieniveau aan, ** op het 5%-significantieniveau en * op het 10%-significantieniveau. Bij regressies waarbij statistieken omtrent syndicalisatiegraad en bedrijfsgrootte gebruikt worden, gaan 254 observaties verloren aangezien voor de betreffende vacatures minstens één van beide statistieken niet kon achterhaald worden.
51
Tabel 14 – Regressieanalyse: kans op positieve callback sensu stricto bij (midden-) hooggeschoolden Verklarende variabele (model 1) (model 2) (model 3) (model 4) (model 5) (model 6) (model 7) (model 8)
Foto 1 0.023
(0.025)
Foto 2 0.030
(0.033)
Foto 3 0.023
(0.030)
Foto 4 (referentie)
Aantrekkelijkheid (gestandaardiseerd) 0.008
(0.009)
0.005
(0.009)
0.009
(0.026)
0.010
(0.030)
0.007
(0.013)
0.008
(0.022)
Zorgvuldigheid (gestandaardiseerd) 0.010
(0.011) 0.008
(0.011)
0.016
(0.046)
0.009
(0.014)
0.010
(0.016)
0.011
(0.022)
Extraversie (gestandaardiseerd) -0.010
(0.056)
Emotionele stabiliteit (gestandaardiseerd) -0.006
(0.033)
Inschikkelijkheid (gestandaardiseerd) -0.003
(0.018)
Openheid (gestandaardiseerd) -0.006
(0.032)
Constante 0.060***
(0.021)
0.080***
(0.015)
0.080***
(0.015)
0.080***
(0.015)
0.080***
(0.015)
0.080***
(0.015)
0.080***
(0.015)
0.080***
(0.015)
F-test gelijk effect Foto 1 en Foto 2 (p-waarde) 0.820
F-test gelijk effect Foto 1 en Foto 3 (p-waarde) 1.000
F-test gelijk effect Foto 2 en Foto 3 (p-waarde) 0.758
Observaties 528 528 528 528 528 528 528 528
De afhankelijke variabele in deze regressieanalyse is het al dan niet ontvangen van positieve callback in strikte zin. De waarden voor aantrekkelijkheid en de Big 5 persoonlijkheidskenmerken werden gestandaardiseerd door hun gemiddelde waarde over de vier gebruikte foto’s af te trekken en het resultaat te delen door de standaardafwijking over deze foto’s. De weergegeven cijfers zijn schattingsresultaten die het effect van deze variabele op de kans om uitgenodigd worden op een jobgesprek weergeven. Standaardfouten staan tussen haakjes en werden geclusterd op het niveau van de vacature. *** geeft significantie op het 1%-significantieniveau aan, ** op het 5%-significantieniveau en * op het 10%-significantieniveau. Bij regressies waarbij statistieken omtrent syndicalisatiegraad en bedrijfsgrootte gebruikt worden, gaan 254 observaties verloren aangezien voor de betreffende vacatures minstens één van beide statistieken niet kon achterhaald worden.
52
Tabel 15 – Regressieanalyse: kans op positieve callback sensu lato bij (midden-) hooggeschoolden Verklarende variabele (model 1) (model 2) (model 3) (model 4) (model 5) (model 6) (model 7) (model 8)
Foto 1 0.045
(0.046)
Foto 2 0.008
(0.047)
Foto 3 0.053
(0.046)
Foto 4 (referentie)
Aantrekkelijkheid (gestandaardiseerd) 0.021
(0.016)
0.025
(0.018)
0.030
(0.040)
0.031
(0.046)
0.027
(0.022)
0.029
(0.034)
Zorgvuldigheid (gestandaardiseerd) 0.001
(0.016) -0.009
(0.018)
0.000
(0.064)
-0.008
(0.019)
-0.007
(0.021)
-0.005
(0.030)
Extraversie (gestandaardiseerd) -0.013
(0.083)
Emotionele stabiliteit (gestandaardiseerd) -0.008
(0.049)
Inschikkelijkheid (gestandaardiseerd) -0.004
(0.027)
Openheid (gestandaardiseerd) -0.007
(0.047)
Constante 0.220***
(0.036)
0.246***
(0.024)
0.246***
(0.024)
0.246***
(0.024)
0.246***
(0.024)
0.246***
(0.024)
0.246***
(0.024)
0.246***
(0.024)
F-test gelijk effect Foto 1 en Foto 2 (p-waarde)
0.441
F-test gelijk effect Foto 1 en Foto 3 (p-waarde)
0.877
F-test gelijk effect Foto 2 en Foto 3 (p-waarde)
0.327
Observaties 528 528 528 528 528 528 528 528
De afhankelijke variabele in deze regressieanalyse is het al dan niet ontvangen van positieve callback in strikte zin. De waarden voor aantrekkelijkheid en de Big 5 persoonlijkheidskenmerken werden gestandaardiseerd door hun gemiddelde waarde over de vier gebruikte foto’s af te trekken en het resultaat te delen door de standaardafwijking over deze foto’s. De weergegeven cijfers zijn schattingsresultaten die het effect van deze variabele op de kans om uitgenodigd worden op een jobgesprek weergeven. Standaardfouten staan tussen haakjes en werden geclusterd op het niveau van de vacature. *** geeft significantie op het 1%-significantieniveau aan, ** op het 5%-significantieniveau en * op het 10%-significantieniveau. Bij regressies waarbij statistieken omtrent syndicalisatiegraad en bedrijfsgrootte gebruikt worden, gaan 254 observaties verloren aangezien voor de betreffende vacatures minstens één van beide statistieken niet kon achterhaald worden.
53
De uitbreiding van de positieve callback naar sensu lato bij de privésector (tabel 9) leidt tot
vergelijkbare resultaten als bij de volledige steekproef. Opnieuw is het dummy-effect van foto 2 ten
opzichte van foto 4 significant, net zoals bij voorgaande analyses. De p-waarde is kleiner dan 0.10 en
bijgevolg kunnen we stellen dat het verschil met foto 4 statistisch significant is op het 10%-
significantieniveau. Foto 2 heeft 5.7 procentenpunten meer kans op positieve callback sensu lato ten
opzicht van foto 4. Verder wordt de nulhypothese bevestigd die beweerd dat er geen verschillen tussen
de effecten van de foto’s zijn. Zorgvuldigheid is in deze subgroep enkel significant wanneer de bivariate
analyse wordt uitgevoerd (model 3: β=0.020, p<0.10). Uit de modellen waarin aantrekkelijkheid
gecombineerd wordt met een aantal persoonlijkheidskenmerken, kunnen we de gemiddelde kans op
positieve callback sensu lato bij de privésector afleiden, namelijk 18.7%.
Wanneer dezelfde regressievergelijkingen worden doorgevoerd in de publieke sector (tabel 10), blijkt
geen enkel significant effect te bestaan voor de kans op positieve callback sensu stricto. Er worden
geen verschillen naar foto’s vastgesteld en geen effecten van de persoonlijkheidskenmerken of
aantrekkelijkheid teruggevonden. Een uitbreiding naar callback sensu lato toont eenzelfde beeld (tabel
11). Ook hier worden geen effecten van de foto’s of van de persoonlijkheidskenmerken en
aantrekkelijkheid teruggevonden. Deze resultaten wijzen erop dat de toegevoegde foto, de vijf
persoonlijkheidskenmerken en aantrekkelijkheid, geen rol spelen in de aanwerving. Deze bevindingen
staan in fel contrast met de bevindingen teruggevonden in de privésector. Merk op dat het beperkte
aantal observaties (N=176) in deze subgroep een rol kan gespeeld hebben in de gebrekkige significante
resultaten.
4.2.2.3. Regressieanalyses naar scholingsniveau
Bijkomende analyses werden uitgevoerd bij zowel de substeekproef laag- (midden)geschoolden als de
subgroep (midden-) hooggeschoolden. Dezelfde regressievergelijkingen als bij de gehele steekproef
werden gebruikt.
We starten eerst met de resultaten van de laag- (midden)geschoolden en de kans op positieve callback
sensu stricto (Tabel 12) en daarna gaan we over tot de kans op positieve callback sensu lato voor
diezelfde groep (tabel 13).
Net zoals bij de analyses van de gehele steekproef blijkt foto 2 opnieuw 5.3 procentpunt meer kans te
hebben op een positieve callback sensu stricto in vergelijking met foto 4 (model, p <0.05). In totaal
heeft de tweede foto 9.8% kans op een positieve callback sensu stricto. Geen significante verschillen
in effecten worden teruggevonden tussen foto 1, foto 2 en foto 3. Er duidelijk op wijzend dat
54
selectieverantwoordelijken de foto met positieve waarden op aantrekkelijkheid en
persoonlijkheidskenmerken, voornamelijk zorgvuldigheid, prefereren. Verdere gelijkenissen tussen
voorgaande analyses en deze bij de laag- (midden)geschoolden, hebben betrekking op
aantrekkelijkheid. Deze variabele lijkt ook hier niet significant te zijn, tenzij in model 7 (waarin
aantrekkelijkheid, zorgvuldigheid en inschikkelijkheid gezamenlijk worden opgenomen), waarbij een
stijging in aantrekkelijkheid met één standaardafwijking, leidt tot 1.8 procentpunt minder kans op
positieve callback (p<0.10). Deze laatste bevinding is geheel in strijd met de geformuleerde
verwachtingen inzake aantrekkelijkheid. Zorgvuldigheid blijkt, net zoals bij de gehele steekproef, het
belangrijkste en het enigste kenmerk te zijn dat de kans op posititieve callback doet toenemen. Dit
blijkt na de bivariate analyses (model 3, β=0.021, p <0.01) en de gezamenlijke analyses. Het effect van
zorgvuldigheid is significant wanneer aantrekkelijkheid en zorgvuldigheid samen opgenomen worden
in model 4 (β =0.027, p<0.05), wanneer emotionele stabiliteit wordt toegevoegd aan zorgvuldigheid
en aantrekkelijkheid in model 6 (β=0.025, p <0.01) of wanneer inschikkelijkheid wordt toegevoegd aan
zorgvuldigheid en aantrekkelijkheid in model 7 (β=0.024, p <0.10).
Wanneer gekeken wordt naar de positieve callback sensu lato (tabel 13), heeft foto 2 in model 1
opnieuw een significant voordeel op de kans op positieve callback sensu lato (p<0.01). Deze foto zal in
vergelijking met de vierde foto 10.6 procentpunten meer kans maken op een positieve callback sensu
lato. Wanneer de effecten van foto 1, 2 en 3 onderling worden vergeleken met een F-test, blijken
ditmaal de effecten van foto 1 en foto 2 significant te verschillen (p <0.10), net zoals foto 2 en foto 3
(p <0.01). Erop wijzend dat de selectieverantwoordelijke een voorkeur geeft aan de foto met hoge
scores voor aantrekkelijkheid en persoonlijkheidskenmerken algemeen, en zorgvuldigheid in het
bijzonder. Zorgvuldigheid is wederom voor de resterende modellen, met uitzondering van model 5 en
8, steeds significant. Zo is zorgvuldigheid in model 3 (waarbij zorgvuldigheid dient als onafhankelijke
variabele) significant bij bivariate analyses (β =0.038, p <0.01) en tevens wanneer aantrekkelijkheid
mee wordt opgenomen in model 4 (β =0.042, p <0.01). Daarbovenop blijft zorgvuldigheid significant in
model 6 waarin zorgvuldigheid en aantrekkelijkheid gecombineerd worden met emotionele stabiliteit
(β =0.043, p <0.01), in model 7 na opname van inschikkelijkheid, aantrekkelijkheid en zorgvuldigheid
(β=0.044, p <0.05) en in model 8 waarbij zowel openheid voor ervaringen, aantrekkelijkheid en
zorgvuldigheid worden opgenomen (β =0.046, p <0.10). De gemiddelde kans op een positieve callback
(α=0.117, p<0.01) is hier beduidend groter dan wanneer enkel rekening wordt gehouden met positieve
callback sensu stricto.
Tabel 14 geeft de kans op positieve callback sensu stricto weer bij de substeekproef van (midden-)
hooggeschoolde vereisten. Uit deze tabel blijkt dat over alle foto’s heen, gemiddeld gesproken, een
sollicitant 6% kans maakt op een positieve callback sensu stricto bij deze groep. Geen enkel dummy-
55
effect is significant en ook tussen de foto’s onderling zijn geen significante verschillen teruggevonden.
Verder blijkt geen enkele variabele in de daaropvolgende modellen een significante impact te hebben
op de kans op positieve callback sensu stricto. Algemeen gesproken hebben sollicitanten 8% kans op
een positieve callback sensu stricto en heeft aantrekkelijkheid noch de verschillende
persoonlijkheidskenmerken hier een invloed op. Dezelfde niet-significante resultaten worden
bekomen bij de uitbreiding naar positieve callback sensu lato (tabel 15). Gemiddeld gesproken heeft
een sollicitant 24.6% kans om een positieve reactie te ontvangen (p<0.01) wanneer de
persoonlijkheidskenmerken en aantrekkelijkheid in beschouwing worden genomen.
Hoofdstuk 5: Discussie
Uit de literatuur blijkt dat meer aantrekkelijke personen doorgaans betere arbeidsgerelateerde
uitkomsten hebben (Scholz & Sicinski, 2011). Dit fenomeen kan niet enkel verklaard worden door meer
productieve skills geassocieerd met schoonheid. Voorgaande studies wijzen op het voorkomen van
discriminatie op basis van schoonheid (Bélot & van de Ven J., 2012). Deze studie probeert het
onderbelicht thema van aanwervingsdiscriminatie op basis van schoonheid en aantrekkelijkheid vast
te stellen op de Vlaamse arbeidsmarkt bij de eerste fase van de selectieprocedure. Bijkomend kan men
naast aantrekkelijkheid ook persoonlijkheidskenmerken afleiden uit de foto (Jones et al., 2012). Weinig
aandacht werd tot nu toe gespendeerd aan het tegelijk opnemen van beiden om een zuiver effect van
elk persoonlijkheidskenmerk en aantrekkelijkheid te achterhalen. We proberen hieraan tegemoet te
komen door beiden samen op te nemen om zo de partiële correlaties te weten te komen. Hierbij wordt
tevens gekeken naar mogelijke verschillen naargelang scholingsniveau en publieke/ non-profit sector
versus de private sector.
In dit onderzoek zijn een aantal beperkingen waarmee rekening moet worden gehouden. Een eerste
beperking heeft betrekking op de procedure van de dataverzameling zelf. Vaak werden vacatures van
de publieke/non-profit sector niet behandeld omwille van de vereiste documenten. Zo werd geregeld
naar een attest van goed gedrag en zeden of een kopie van het behaalde diploma gevraagd. Omwille
van ethische redenen kon hier niet op worden ingegaan en werden deze vacatures dan ook niet
opgenomen. Deze wijze van handelen kan onbedoeld leiden tot een bias in de dataverzameling gezien
deze vacatures systematisch niet werden behandeld. Daarnaast heeft dit fenomeen bijgedragen tot
slechts een beperkt aantal vacatures behandeld in de publieke/ non-profit sector waardoor mogelijks
minder betrouwbare resultaten werden bekomen. De resultaten voor deze kleine subgroep moeten
dus met enige voorzichtigheid worden behandeld. Een tweede tekortkoming slaat op het uitsturen van
56
de vacatures. Het solliciteren gebeurde steeds via gestandaardiseerde templates die algemeen bleven
en niet ingingen op de specifieke jobvereisten voor de betrekking. Dit kan tot gevolg hebben dat er
een mindere aansluiting zal geweest zijn met sommige vacatures en selectieverantwoordelijken in
mindere mate onze sollicitanten overwogen hebben. Naast redenen inzake efficiënte dataverzameling
is het standaardiseren echter een noodzakelijk gegeven wil men de controle over het onderzoeksopzet
behouden en zoveel mogelijk de persoonlijke inbreng en de hieruit vloeiende beïnvloeding van de
resultaten beperken. Daarnaast brengt het gekozen wervingskanaal onze derde beperking teweeg.
Enkel vacatures die kenbaar werden gemaakt via de site van de VDAB werden opgenomen. Zo werden
vacatures die niet openbaar werden gesteld of verspreid werden via de sociale media niet opgenomen.
Een belangrijk tegenargument is het wijd verspreide gebruik van de jobsite van VDAB door werkgevers
en sollicitanten in het algemeen en in het bijzonder bij jongeren (VDAB, 2010; Valsamis & Van Den
Broeck, 2010).
Een bijkomstige beperking heeft betrekking op de sterke correlaties tussen
persoonlijkheidskenmerken en schoonheid. Voorgaand onderzoek nam persoonlijkheidskenmerken of
schoonheid op, altijd maar een van beiden om discriminatie op te meten. Dit onderzoek probeerde
dan ook het hiaat in de literatuur op te vangen door deze beiden op te nemen en zo het zuivere effect
van elk persoonlijkheidskenmerk en aantrekkelijkheid te achterhalen. De sterke correlaties maken dat
de gevonden resultaten met enige voorzichtigheid moeten benaderd worden.
Bovenstaande beperkingen volgen grotendeels uit het gebruik van deze methode. De keuze om te
werken met een correspondentietest weegt echter op tegen de zonet opgesomde nadelen.
Correspondentietesten hebben namelijk het voordeel dat ze de werkelijke aanwervingsdiscriminatie
kunnen vatten op de arbeidsmarkt door alle andere (productiviteitsgerelateerde) kenmerken gelijk te
schakelen voor de testpersonen (Riach et al., 2002). Elk verschil tussen de sollicitanten wordt constant
gehouden behalve de toegevoegde foto. Op deze manier zijn we zeker dat de bekomen effecten enkel
te wijten zijn aan aanwervingsdiscriminatie naar schoonheid en persoonlijkheidskenmerken.
Vervolgens wordt door het effect vast te stellen op de arbeidsmarkt zonder medeweten van de
werkgever de werkelijke aanwervingsdiscriminatie opgemeten. Dit onderzoek hield rekening met de
hieruit voortvloeiende ethische bezwaren en probeerde de kosten voor de werkgever zo laag mogelijk
te houden.
Door foto’s aan de cv’s toe te voegen die niet enkel het gezicht van de respondent weergeven, geven
we gehoor aan een kritiek van Morrow (1990). Hij werpt op dat de nauwe conceptualisering van
aantrekkelijkheid de beperkte discriminatie-effecten in de literatuur kunnen veroorzaken. Een meer
holistische beoordeling zou soelaas bieden. Bij de beoordeling van aantrekkelijkheid beperken
57
selectieverantwoordelijken zich namelijk niet tot een gezicht, maar laten ze hun algemene beoordeling
ook beïnvloeden door lichaamskenmerken, manier van kleden, gewicht en grootte.
Onze resultaten liggen niet in lijn met onze verwachtingen aangezien aantrekkelijkheid geen
significante impact blijkt te hebben op de beslissing van de selectieverantwoordelijke om
respondenten al dan niet uit te nodigen voor een sollicitatiegesprek voor de beroepen waarvoor we
sollicitaties uitvoerden. Dit resultaat werd zowel voor de bivariate als meervoudige regressies
teruggevonden. Een enkele uitzondering betreft wanneer aantrekkelijkheid, zorgvuldigheid en
inschikkelijkheid werden opgenomen voor de laag- (midden)geschoolde subgroep. Voor deze
subgroep hadden meer aantrekkelijke personen zelfs een licht lagere kans op positieve callback. Over
het algemeen kan niet worden weerlegd dat werkgevers aantrekkelijkheid niet laten meespelen bij
hun aanwervingsbeslissingen. Daarnaast wijst dit er mogelijks op dat de werkgever niet anticipeert op
klantendiscriminatie tegenover de potentiële nieuwe werkkracht. De bekomen resultaten werden
tevens bekomen in het onderzoek van Chen et al. (2011), waarbij aantrekkelijkheid ook geen impact
had op de beslissing van de selectieverantwoordelijke om aan te werven. De auteurs wijten het gebrek
aan significante resultaten aan multicollineariteit. Een andere mogelijke piste verklaart het gevonden
resultaat doordat aantrekkelijkheid bij de eerste fase in het selectieproces er mogelijk nog niet toe
doet. In de initiële fase kijken selectieverantwoordelijken voornamelijk naar de verworven
competenties (Meyers & Houssemand, 2010).
Verder blijkt voornamelijk het persoonlijkheidskenmerk zorgvuldigheid een positieve impact te
hebben op de kans op positieve callback, in de strikte en ruime zin. Dit is in lijn met vorig onderzoek
dat betrouwbaarheid telkenmale als het meest invloedrijke persoonlijkheidskenmerk bestempelt voor
productiviteit, teamwork en leereffectiviteit (Heckman et al., 2006; Barrick & Mount, 1991; Penney &
Witt, 2011). Het gebrek aan significante resultaten voor de andere persoonlijkheidskenmerken,
wanneer opgenomen in combinatie met aantrekkelijkheid en zorgvuldigheid, kan te wijten zijn aan de
hoge correlaties tussen de verschillende persoonlijkheidskenmerken en aantrekkelijkheid in dit
onderzoek. Daarnaast bestaat tevens de kans dat de overige persoonlijkheidskenmerken niet
belangrijk zijn bij het selecteren van kandidaten. In de economische en psychologische literatuur
bestaat geen eensgezindheid met betrekking tot welke van de persoonlijkheidskenmerken naast
zorgvuldigheid een rol spelen bij de aanwerving. Deze resultaten bevestigen met andere woorden niet
de teruggevonden resultaten van Baert & De Cuypere (2014) bij studenten economie. Hier hadden
aantrekkelijkheid en de vijf persoonlijkheidskenmerken, met uitzondering van inschikkelijkheid, een
positief effect op positieve callback. Dit wijst erop dat men niet mag veronderstellen dat gelijkaardige
antwoorden inzake positieve callback bekomen worden wanneer men een groep studenten bevraagt.
58
De analyses naar scholingsniveau wijzen uit dat niet kan verworpen worden dat aantrekkelijkheid en
persoonlijkheidskenmerken geen impact hebben bij de steekproef der hooggeschoolden. Bij de
subgroep der laag- (midden)geschoolden zal een hoge mate van zorgvuldigheid voor een hogere kans
op positieve callback (sensu stricto en sensu lato) zorgen bij bijna alle uitgevoerde regressies. Deze
bevinding ligt in lijn met de bevindingen van Lindqvist et al.(2011) die stelt dat non-cognitieve
elementen juist belangrijker zijn bij laaggeschoolden, want ze leiden tot een hogere economische
return. Merk op dat het effect van zorgvuldigheid verdwijnt wanneer aantrekkelijkheid, zorgvuldigheid
en extraversie tegelijk worden opgenomen voor deze subgroep (zowel sensu stricto als sensu lato). Dit
zal waarschijnlijk te maken hebben met de hoge correlatie tussen de persoonlijkheidskenmerken
onderling.
Wanneer gekeken wordt naar de verschillen naargelang de sector, blijkt zorgvuldigheid enkel van
belang bij de privésector. Dit resultaat is niet in lijn met vorige onderzoeken waaruit bleek dat
zorgvuldigheid onafhankelijk van het soort job een belangrijke predictor was van goede jobprestaties
(Barrick et al., 1991). Tevens bleek zorgvuldigheid voor managers uit verscheidene sectoren een
begeerd persoonlijkheidskenmerk (Moy et al., 2004). Merk op dat het aantal observaties in de
publieke/ non-profit sector beperkt was en hierdoor mogelijks geen significante resultaten werden
bekomen voor deze sector. De gevonden resultaten kunnen dan ook niet zomaar veralgemeend
worden. Andere persoonlijkheidskenmerken en aantrekkelijkheid hadden geen significante effecten.
Hoewel alle sollicitanten evenwaardig waren en hun cv getuigde van hun kwaliteiten, hadden de
selectieverantwoordelijken een duidelijke voorkeur voor het cv met de toegevoegde foto 2, hoog
scorend op zorgvuldigheid. Deze foto scoorde relatief positief op alle persoonlijkheidskenmerken en
aantrekkelijkheid en had een uitgesproken positieve waarde voor zorgvuldigheid. Dit impliceert dat
impressievorming een specifieke rol speelt in de kans op een sollicitatiegesprek. Merk op dat dit
voornamelijk belangrijk wordt geacht in de private sector en voor jobs gericht aan laag-
(midden)geschoolde sollicitanten. Het kan voor beleidsmakers dan ook interessant zijn om bij het
begeleiden van pas afgestudeerden in hun zoektocht naar werk, het belang van gepercipieerde
zorgvuldigheid aan te kaarten. Meyer et al. (2010) concluderen dat bij langdurig werklozen de nadruk
niet enkel hoort te liggen op het bijschaven van cognitieve elementen, echter ook op psychologische
dimensies en impressies.
Niettegenstaande we onze redenen hadden om enkel pas afgestudeerden op te nemen in de
dataverzameling, lijkt het interessant voor toekomstig onderzoek om dezelfde oefening over te doen
met oudere sollicitanten. Werkgevers zijn bij pas afgestudeerden voornamelijk gefocust op de
capaciteiten om snel bij te leren op het werkveld gezien de helft van de werkgevers klaarblijkelijk vindt
59
dat pas afgestudeerden te weinig voorbereid zijn op de arbeidsmarkt (Office Team, 2013). Dit
fenomeen kan vervagen bij personen met enkele jaren werkervaring, waardoor ruimte vrijkomt om op
andere kenmerken te selecteren. Daarnaast zou men zich kunnen focussen op genderverschillen.
Reeds is gebleken dat persoonlijkheidskenmerken en aantrekkelijkheid anders worden beloond bij
vrouwen dan bij mannen (Robins et al., 2011). Zo was voor mannen schoonheid de belangrijkste factor
bepalend voor een hoger inkomen, terwijl bij vrouwen dit de minst belangrijke factor was wanneer
gecontroleerd werd voor persoonlijke aantrekkelijkheid en net voorkomen. Een duidelijk beeld met
betrekking tot genderverschillen inzake de waardering voor aantrekkelijkheid en
persoonlijkheidskenmerken in de aanwervingsfase zou een mooie aanvulling kunnen bieden.
Hoofdstuk 6: Conclusie
De focus van vorig onderzoek lag ofwel op schoonheid of op de ‘Big five’ persoonlijkheidskenmerken.
Weinigen hebben beiden opgenomen en al zeker niet wanneer gekeken wordt naar
aanwervingsdiscriminatie bij de eerste fase van het selectieproces. In dit onderzoek wordt gepoogd dit
hiaat in de academische literatuur aan te pakken. De onderzoeksvraag met zijn verschillende luiken
klinkt dan ook als volgt: Doet schoonheidsdiscriminatie zich voor op de Vlaamse arbeidsmarkt?
Beïnvloeden gepercipieerde persoonlijkheidskenmerken de kans op een uitnodiging voor een gesprek?
Wat is het gezamenlijke effect van de ‘Big five’ en schoonheid?
Vervolgens heeft onderzoek zich tot op heden niet gebogen over mogelijke verschillen in
aanwervingsdiscriminatie tussen de publieke en private sector. Geen duidelijke verwachtingen inzake
sectorverschillen kunnen dan ook geformuleerd worden op basis van de academische literatuur. Er is
in dit onderzoek gepoogd om in een vierde luik te achterhalen of verschillen naar private of
publieke/non-profit sector terug te vinden zijn.
Deze onderzoeksvragen hebben we getracht te beantwoorden aan de hand van een
correspondentietest. Bij deze methode worden gelijkaardige fictieve sollicitanten gecreëerd die op
werkelijke vacante betrekkingen solliciteren. Het enige beduidend verschil tussen twee sollicitanten
bedroeg de toegevoegde foto aan het cv. Voor de rest hadden ze allen gelijkwaardige kwalificaties en
capaciteiten. Op die manier kunnen verschillen in positieve callback tussen de twee sollicitanten
teruggebracht worden naar de foto’s en de achterliggende waarden op aantrekkelijkheid en
60
persoonlijkheidskenmerken, want alle andere elementen zijn constant gehouden. Drie geselecteerde
foto’s scoorden hoog, gemiddeld en laag op alle kenmerken. Een laatste foto scoorde voornamelijk op
zorgvuldigheid. Er werd telkens een foto toegevoegd aan een cv dat afwisselend bestond uit een A-
type of een B-type. De sollicitant solliciteerde voor de laag- (midden-) en hooggeschoolde vacatures
en voor de private en publieke/ non-profit sector. Vervolgens werden regressieanalyses uitgevoerd om
antwoorden te krijgen op onze onderzoeksvragen. Bijkomende analyses werden uitgevoerd naar
scholingsniveau om eventuele verschillen hiernaar op te vangen.
Uit de resultaten is gebleken dat aantrekkelijkheid, in tegenstelling tot onze verwachting, geen impact
heeft op de kans op positieve callback. Vervolgens blijkt de gepercipieerde zorgvuldigheid, in de
literatuur aangeduid als de variabele met het grootste effect, een positieve invloed te hebben op de
positieve callback. Wanneer gezamenlijk persoonlijkheidskenmerken en aantrekkelijkheid werden
bestudeerd, bleef zorgvuldigheid zijn positieve invloed behouden, terwijl alle andere kenmerken niet
significant waren. Deze bevindingen moeten met enige voorzichtigheid worden geïnterpreteerd gezien
de hoge correlaties tussen de persoonlijkheidskenmerken en aantrekkelijkheid. Deze resultaten blijken
enkel op te gaan voor de gehele steekproef, bij de substeekproef private sector en de substeekproef
laag- (midden)geschooldheid. Dit wijst erop dat in de publieke sector en voor laag-
(midden)geschoolde jobs de beslissing niet wordt beïnvloed door de gepercipieerde kenmerken op de
toegevoegde foto.
V
Referentielijst
Andreoni, J. & Petrie, R. (2008). Beauty, gender and stereotypes: Evidence from laboratory experiments. Journal of Economic Psychology, 29, 73-93.
Andrew, C. (1998). The psychology of Names: An Empirical reexamination. Journal of Applied Psychology, 28, 1173-1195.
Arnulf, J., Tegner, L., & Larssen, O. (2010). Impression making by résumé layout: its impact on the probability of being shortlisted. European Journal of Work and Organizational Psychology, 19, 221-230.
Arrow, K. (1973). The theory of discrimination. In O.Ashenfelter & A. Rees (Eds.), Discrimination in labor market (pp. 3-33). New Jersey: Princeton University Press.
Baert, S., Cockx, B., Gheyle, N., & Vandamme, C. (2013). Do Employers discriminate less if vacancies are difficult to fill? Evidence from a field experiment? IZA Discussion Paper Series, 6562.
Baert, S. & Decuypere, L. (2014). Better sexy than flexy? A lab experiment assessing the impact of perceived attractiveness and personality traits on hiring decisions. Applied Economics Letters, 21, 597-601.
Barrick, M. & Mount, M. (1991). The big five personality dimensions and job performance: a meta-analysis. Personnel Psychology, 44.
Barrick, M., Mount, M., & Judge, T. (2001). Personality and performance at the beginning of the New millenium: What do we know and where do we go next? International Journal of Selection and Assessment, 9, 9-30.
Barrick, M., Shaffer, J., & DeGrassi, S. (2009). What you see may not be what you get: Relationships among self-presentation tactics and ratings of interview and job performance. Journal of Applied Psychology, 94, 1394-1411.
Becker, G. (1957). The economics of discrimination. Studies in Economics of the Economics Research Center of Chicago, Chigago London.
Bélot, M. & van de Ven J. (2012). Beauty and the sources of discrimination. Journal of Human Resources, 47, 851-872.
Benzeval, M., Geens, M., & Macintyre, S. (2013). Does perceived physical attractiveness in adolescence predict better socioeconomic position in adulthoud? Evidence from 20 years of follow up in a population cohort study. PlOS ONE, 8.
Biddle, J. & Hamermesh, D. (1998). Beauty, productivity, and discrimination: Lawyers' look and lucre. Journal of Labor Economics, 16, 172-201.
Bok, S. (1978). Lying: Moral choice in public and private life. New York: Pantheon Books.
VI
Bóo, F. L., Rossi, M. A., & Urzúa, S. (2012). The labor market return to an attractive face: Evidence from a field experiment. Economic Letters, 118, 170-172.
Borkenau, P., Brecke, S., Möttig, C., & Paelecke, M. (2009). Extraversion is accurately perceived after a 50-ms exposure to a face. Journal of Research in Personality, 43, 703-706.
Borkenau, P. & Liebler, A. (1992). Trait inferences: sources of validity at zero acquaintance. Journal of Personality and Social Psychology, 62, 645-657.
Bovenkerk, F. (1992). Testing discrimination in natural experiments: a manual for international comparative research on discrimination on the grounds of 'race' and ethnic origin. Geneva: International Labour Office.
Bowles, S., Gintis, H., & Osborne, M. (2001). Incentive-enhancing preferences: personality, behavior and earning. American Economic Review, 91.
Bursell, M. (2007). What's in a name? A field experiment test for the existence of ethnic discrimination in the hiring process. Stockholm: Stockholm University Linnaeus Center for integration studies.
Caldwell, D. & Burger, J. (1998). Personality characteristics of job applicants and success in screening interviews. Personnel Psychology, 51, 119-136.
Chang, H. & Weng, Y. (2012). What is more important for prostitute price? Physical appearance or risky sex behavior? Economic Letters, 117, 480-483.
Chen, C., Huang, Y., & Lee, M. (2011). Test of a model linking applicant résumé information and hiring recommendations. International Journal of Selection and Assessment, 19, 374-387.
Christiaens, J. & Vanhee, C. (2012). Handboek accountancy in de publieke en non-profitsector. Accounting, financieel management en auditing. Brugge: Die Keure.
Cobb-Clark, D. & Schurer, S. (2012). The satability of big-five personality traits. Economics Letters, 115, 11-15.
Cockx, B. (2013). Youth unemployment in Belgium: Diagnosis and key remedies. IZA Policy Paper, 66.
Cole, M., Feild, H., & Giles, W. (2003). Using recruiter assessments of applicants' resume content to predict applicant mental ability and big five personality dimensions. International Journal of Selection and Assessment, 11, 78-88.
Cole, M., Feild, H., Giles, W., & Harris, S. (2004). Job type and recruiters' inferences of applicant personality drawn from resume biodata: Their relationships with hiring recommendations. International Journal of Selection and Assessment, 12, 363-367.
Cole, M., Rubin, R., Feild, H., & Giles, W. (2007). Recruiters' perceptions and use of applicant résumé information: screening the recent graduate. Applied psychology: An international review, 56, 319-343.
Costa, P. & McCrae, R. (1992). The NEO-PI Personality Inventory. Odessa, FL: Psychological Assessment Resources.
Cotton, J., O'Neill, B., & Griffin, A. (2008). The "name game": affective and hiring reactions to first names. Journal of Managerial Psychology, 23, 18-39.
VII
Desmidt, S., & Heene, A. (2005). Strategie en organisatie van publieke organisaties . Lannoo Uitgeverij.
DeYoung, C., Quilty, L., & Peterson, J. (2007). Between facets and domains: 10 aspects of the Big Five. Journal of Personality and Social Psychology, 93, 880-896.
Digman, J. (1990). Personality strcuture: emergence of the 5-factor model. Annual Review of Psychology, 41, 417-40.
Ding, V. J. & Stillman, J. A. (2005). An empirical investigation of discrimination against overweight female job applicants in New Zealand. New Zealand Journal of Psychology, 24, 139-148.
Dion, K., Walster, E., & Berschei, E. (1972). What is beautiful, is good. Journal of Personality and Social Psychology, 24, 285-290.
Duarte, J., Siegel, S., & Youg, L. (2012). Trust and Credit: The role of appearance in peer-to-peer lending. Review of Financial Studies, 25, 2455-2483.
Dunn, W., Mount, M., Barrick, M., & Ones, D. (1995). Relative importance of personality and general mental ability in managers' judgments of applicant qualifications. Journal of Applied Psychology, 80, 500-509.
Eurostat (2013). Bevolking - Voornamen van de hele bevolking.
Feingold, A. (1992). Good-looking people are not what we think. Psychological Bullitin, 111, 304-341.
Fix, M., Galster, G., & Struyk, R. (1993). An overview of auditing for discrimination. Washington D.C.: The Urban Institute Press.
Fletcher, J. (2013). The effects of personality traits on adult labor market outcomes: Evidence from siblings. Journal of Economic Behavior & Organization, 89, 122-135.
French, M. (2002). Physical appearance and earnings: further evidence. Applied Economics, 34, 569-572.
Goldberg, L. R. (1990). An alternative 'discription of personality': The Big-Five factor structure. Journal of Personality and Social Psychology, 59, 1216-1229.
Gosling, S., Rentfrow, P., & Swann Jr, W. (2003). A very brief measure of the Big-Five personality domains. Journal of Research in Personality, 37, 404-528.
Hamermesh, D. & Biddle, J. (1994). Beauty and the labor market. The American Economic Review, 84, 1174-1194.
Harper, B. (2000). Beauty, stature and the labour market: a British cohort study. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 62, 771-800.
Heckman, J., Stixrud, J., & Urzua, S. (2006). The effects of cognitive and noncognitive abilities on labor market outcomes and social behavior. Journal of Labor Economics, 24.
Heckman, J. (1998). Detecting discrimination. Journal of Economic Perspectives, 12, 101-116.
Heilman, M. & Saruwatari, L. (1979). When beauty is beastly: the effects of appearance and sex on evaluations of job applicants for managerial and non-managerial jobs. Organizational Behavior and Human Performance, 23, 360-372.
VIII
Heineck, G. & Anger, S. (2010). The returns to cognitive abilities and personality traits in Germany. Labour Economics, 17, 535-546.
Hosoda, M., Stone-Romero, E., & Coats, G. (2003). The effects of physical attractiveness on job-related outcomes: a meta-analysis of experimental studies. Personnel Psychology, 431-462.
Jawahar, I. & Mattsson, J. (2005). Sexism and Beautyism effects in selection as a function of self-monitoring level of decision maker. Journal of Applied Psychology, 90, 363-573.
Jobpunt Vlaanderen (2014). Deonthologische codes kantoren. In ( https://www.jobpunt.be/sites/default/files/deontologische%20code%20personeel.pdf.
Jones, A., Kramer, S., & Ward, R. (2012). Signals of Personality and Health: The Contributions of Facial Shape, Skin Texture, and Viewing Angle. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance, 38, 1353-1361.
Judge, T., Higgins, C., & Thoresen, C. (1999). The Big Five personality traits, general mental ability, and career success across the life span. Personnel Psychology, 52, 621-652.
Judge, T., Hurst, C., & Simon, L. (2009). Does it pay to be smart, attractive, or confident (or all three)? Relationships among general mental ability, physical attractiveness, core self-evaluations, and income. Journal of Applied Psychology, 94, 742-755.
Judge, T., Klinger, R., Rodell, J., Simon, L., & Crawford, E. (2013). Hierarchical representations of the Five-Factor Model of personality in predicting job performance: Integrating three organizing frameworks with two theoretical perspectives. Journal of Applied Psychology, 98, 875-925.
Kaas, L. & Manger, C. (2011). Ethnic discrimination in Germany's labour market: A field experiment. German Economic Review, 13, 1-20.
Langlois, J., Rubenstein, A., Larson, A., Hallam, M., & Smoot, M. (2000). Maxims of Myths of Beauty? A Meta-Analytic and Theoretical Review. Psychological Bullitin, 126, 390-423.
Lindqvist, E. & Vestman, R. (2011). The labor market returns to cognitive and noncognitive ability: Evidence from the Swedish Enlistment. American Economic Journal, 3, 101-128.
Meyers, R. & Houssemand, C. (2010). Socioprefessional and psychological variables that predict job finding. Revue européenne de psychologie appliqué, 60, 201-219.
Midtboen, A. & Rogstad, J. (2012). Discrimination: Methodological controversies and sociological perspectives on future research. Nordic Journal of Migration Research, 2, 203-212.
Mobius, M. & Rosenblat, T. (2006). Why beauty matters. The American Economic Review, 96, 222-235.
Morissens, A., Struyven, L., & Bollens, J. (2009). Vraaggerichte arbeidsbemiddeling als antwoord op knelpuntvacatures. (vols. 154) Leuven: Katholieke Universiteit Leuven. Hoger instituut voor de arbeid.
Morrow, P. (1990). Physical attractiveness and selection decision making. Journal of Management, 16, 45-60.
Mount, M., Barrick, M., & Stewart, G. (1998). Five Factor model of personality and performance in jobs involving interpersoonlijke interacties. Human Performance, 11, 145-165.
IX
Moy, J. (2006). Are employers assessing the right traits in hiring? Evidence from Hong Kong companies. International Journal of Human Resource Management, 17, 734-754.
Moy, J. & Lam, K. (2004). Selection criteria and the impact of personality on getting hired. Personell Review, 33, 521-535.
Muellers, G. & Plug, E. (2006). Estimating the effect of personality on male and female earnings. Industrial and labor Relations Review, 60, 3-22.
Naumann, L., Vazire, S., Rentfrow, P., & Gosling, S. (2009). Personality judgements based on physical appearance. Personality and Social Psychology Bulletin, 35, 1661-1671.
Nemanick, R. C. & Clark, E. M. (2002). The differential effects of extracurricular activities on attributions in résumé evaluation. International Journal of Selection and Assessment, 10, 206-217.
Neumark, D. (2012). Detecting discrimination in audit and correspondence studies. Journal of Human Resources, 47, 1128-1157.
Newman, D. & Lyon, S. (2009). Recruitment efforts to reduce adverse impact: Targeted recruiting for personality, cognitive ability, and diversity. Journal of Applied Psychology, 94, 298-317.
Nyhus, E. & Pons, E. (2005). The effects of personality on earnings. Journal of Economic Psychology, 26, 363-384.
Nyhus, E. & Pons, E. (2012). Personality and the gender wage gap. Applied Economics, 44, 105-118.
Office Team (2013). De helft van de Belgische HR-managers vindt starters onvoldoende voorbereid op de arbeidsmarkt. In (.
Pager, D. (2007). The use of field experiments for studies of employment discrimination: contributions, critiques, and directions for the future. The ANNALS of the American Academy of Political and Social Science, 609.
Parret, M. (2003). The Give and Take on Restaurant Tipping.
Penney, L. & Witt, E. (2011). A review of personality and performance: Identifying boundaries, contingencies, and future research directions. Human Resource Management Review, 21, 297-310.
Perry, J. & Rainy, H. (1988). The public-private distinction in organization theory: A critique and research theory. Academy of Management Review, 13, 182-201.
Phelps (1972). The statistical theory of racism and sexism. The American Economic Review, 62, 659-661.
Riach, P. & Rich, J. (2002). Field experiments of discrimination in the market place. The Economic Journal, 112, 480-518.
Riach, P. & Rich, J. (2004). Deceptive field experiments of discrimination: Are they ethical? KYKLOS, 57, 457-470.
Robins, P., Homer, J., & French, M. (2011). Beauty and the labor market: accounting for the additional effects of personality and grooming. Labour, 25, 228-251.
X
Rooth, D. (2009). Obesity, Attractiveness, and Differential Treatment in Hiring: A Field Experiment. Journal of Human Resources, 44, 710-735.
Ruffle, B. & Shtudiner, Z. (2010). Are good-looking people more employable? Monaster Center for Economic Research Ben-Gurion University of the Negev, 10-06.
Sala, E., Terraneo, M., Lucchini, M., & Knies, G. (2013). Exploring the impact of male and female facial attractiveness on occupational prestige. Research in Social Stratification and Mobility, 31, 69-81.
Salgado, F. (1997). The five factor model of personality and job performance in the European community. Journal of Applied Psychology, 82, 30-43.
Salgado, F. & Táuriz, G. (2014). The Five-factor model, forced-choice personality inventories and performance: A comprehensive meta-analysis of academic and occupational validity studies. European Journal of Work and Organizational Psychology, 23, 3-30.
Schmidt, F. L. & Zimmerman, R. D. (2004). A counterintuitive hypothesis about employment interview validity and some supporting evidence. Journal of Applied Psychology, 89, 553-561.
Scholz, J. & Sicinski, K. (2011). Facial attractiveness and lifetime earnings: Evidence from a cohort study. econ.wisc.edu.
Semeijn, J., Boone, C., van der Velden, R., & van Witteloostuijn, A. (2005). Graduates' personality characteristics and labor market entry an empirical study among dutch economics graduates. Economics of Educational review, 24, 67-83.
Solnick, S. & Schweitzer, M. (1999). The influence of physcial attractiveness and gender on ultimatum game decisions. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 79, 199-215.
Stepstone (2013). Bijna de helft van de werkzoekenden krijgt geen reactie op sollicitatie.
Swami, V., Furnham, A., Chamorro-Premuzic, T., Akbar, K., Gordon, N., Harris, T. et al. (2010). More than just skin deep? Personality information influences men's ratings of the attractiveness of women's body sizes. The Journal of Social Psychology, 150, 628-647.
Tews, M., Stafford, K., & Zhu, J. (2009). Beauty revisited: The impact of attractiveness, ability, and personality in the assessment of employment suitability. International Journal of Selection and Assessment, 17, 92-100.
Topor, D., Colarelli, S., & Han, K. (2007). Influences of traits and assessment methods on human resource practitioners' evaluation of job applicants. Journal of Business and Psychology, 21, 361-376.
Uysal, S. & Pohlmeier, W. (2011). Unemployment duration and personality. Journal of Economic Psychology, 32, 980-992.
Valsamis, D. & Van Den Broeck, K. (2010). De perceptie van jongeren op de arbeidsmarkt en
de rol van uitzendarbeid. Tijdschrift van het Steunpunt WSE, 2.
Van den Cruyce, B. & Schockaert, E. (2000). Statistische discriminatie van allochtonen op jobmarkten met rigide lonen. KULeuven.
XI
Vandamme, C. & Cockx, B. (2012). Minder etnische discriminatie bij de aanwerving van schoolverlaters voor knelpunt beroepen? Een veldexperiment. UGent.
VDAB (2010). VDAB.be.
Viinikainen, J. & Kokko, K. (2012). Personality traits and unemployment: evidence from longitudinal data. Journal of Economic Psychology, 33, 1204-1222.
Wanberg, C. R. & Kammeyer-Mueller, J. D. (2000). Predictors and outcomes of proactivity in the socialization process. Journal of Applied Psychology, 85, 373-385.
XII
Bijlagen
Bijlage 1: opgenomen foto’s
Foto scoorde hoog op aantrekkelijkheid en de persoonlijkheidskenmerken. Bij de substreekproef laag-
(midden)geschoolde sollicitanten heette deze persoon Peter Baert. Bij de substeekproef (midden-)
hooggeschoolde sollicitanten heette deze persoon Dieter De Bruyne.
Foto scoorde gemiddeld op aantrekkelijkheid en de vijf persoonlijkheidskenmerken. Bij de
substreekproef laag- (midden)geschoolde sollicitanten heette deze persoon Sven De Clerck. Bij de
substeekproef (midden-) hooggeschoolde sollicitanten heette deze persoon Joris Roman.
XIII
Foto scoorde voornamelijk hoog op zorgvuldigheid. Bij de substreekproef laag- (midden)geschoolde
sollicitanten heette deze persoon Thomas De Groote. Bij de substeekproef (midden-) hooggeschoolde
sollicitanten heette deze persoon Hans Van Damme.
Foto die laag scoort op aantrekkelijkheid en persoonlijkheidskenmerken. Bij de substreekproef laag-
(midden)geschoolde sollicitanten heette deze persoon Bart De Sutter. Bij de substeekproef (midden-)
hooggeschoolde sollicitanten heette deze persoon Rob De Schutter.
XIV
Bijlage 2: type A cv en motivatiebrief laag- (midden)geschoolde sollicitant
Curriculum vitae
PERSOONLIJKE INFORMATIE Sven De Clerck
Van Havrelei 80, 2100 Deurne
+32479338420
Geslacht Man | Geboortedatum 10/11/1995 | Nationaliteit Belg
VAKANTIEJOBS
ONDERWIJS EN OPLEIDING
PERSOONLIJKE VAARDIGHEDEN
AANVULLENDE INFORMATIE
Juli 2012 tot augustus 2012 Schoonmaak
Flextra-Interim
Juli 2011 tot augustus 2011 Administratie en onthaal
Ibis Budget
2007-2013 TSO-Handel
Katholiek Scholencentrum Joma
Moedertaal Nederlands
Andere talen Frans, Engels
Computervaardigheden
▪ Goede beheersing MS Office
▪ Goede beheersing van het internet
Rijbewijs ▪ B
Hobby’s
Tennis Basgitaar
XV
Geachte meneer /mevrouw,
Ik heb uw vacature gevonden in de databank van de “vdab”. Graag zou ik solliciteren voor de job van [ ]. Vorig schooljaar heb ik mijn opleiding Handel afgewerkt. Ook heb ik reeds twee vakantiejobs afgewerkt. In één van beide heb ik reeds wat praktijkervaring in administratief werk opgedaan zodat ik denk dat ik een goede kandidaat ben voor deze job. De details staan in mijn cv.
Als u nog vragen hebt dan wil ik daar graag op antwoorden in een gesprek.
Hoogachtend,
Sven De Clerck
XVI
Bijlage 3: type B cv en motivatiebrief laag- (midden)geschoolde sollicitant
CV
Sven De Clerck
Thaliastraat 41
2600 Berchem
+32479338420
Geboren op 5 maart 1995 te Gent
Burgerlijke staat: ongehuwd
Diploma
2007-2013 Handel (TSO) – Secundaire Handelsschool Sint-Lodewijk (Antwerpen)
Talen
Nederlands Moedertaal Frans Goede kennis (lezen, spreken, schrijven) Engels Heel goede kennis (lezen, spreken, schrijven)
Werkervaring
Juli 2012 Museum Mayer van den Bergh (vakantiejob) taken: administratief werk en onthaal
Augustus 2011 Dockx (vakantiejob) taken: schoonmaak en algemene taken
Vaardigheden
ICT Microsoft Office – Goede kennis Rijbewijs B
Lidmaatschappen
Lid van amateurtoneelvereniging Augustijner Theater Lid van fitnessclub Basic Fit
XVII
Beste,
Ik heb interesse in de functie als [ ] die verschenen is op de VDAB-website.
Ik ben net afgestudeerd in de richting TSO - Handel. In deze richting heb ik veel geleerd dat mij zal helpen om goed werk te leveren in uw bedrijf. Mijn ervaring is beperkt tot vakantiewerk maar ik ben wel zeer gemotiveerd.
Ik wacht op nieuws van u en ik hoop dat u me zal uitnodigen voor een gesprek.
Met vriendelijke groeten,
Sven De Clerck
XVIII
Bijlage 4: type A cv en motivatiebrief (midden-) hoogopgeleide sollicitant
Dieter De Bruyne
Boomstraat 21, 2180 Ekeren
0470/34.35.67
Algemene informatie
Geslacht: Man
Geboortedatum: 29/08/1991 te Ekeren
Nationaliteit: Belg
Opleiding
2009-2013 Lessius Hogeschool / Thomas More (Antwerpen)
Master in de handelswetenschappen
Afstudeerrichting Accountancy en Fiscaliteit (geslaagd met onderscheiding)
2003-2009 Sint-Annacollege (Antwerpen)
Afstudeerrichting ASO Economie-Wiskunde
Werkervaring
15/03 - 15/03/2012 Stage bij Volvo (Gent)
Zomer 2010 - 2011 Vakantiejob bediende – Stad Antwerpen (Antwerpen)
Talenkennis
Nederlands: moedertaal
Frans: zeer goed
Engels: zeer goed
ICT-kennis
Microsoft Office: goede kennis
Internet en e-mail: goede kennis
Varia
Rijbewijs B (en eigen wagen).
Actief bezig met sport (fitness en voetbal) en bij Chiro Ekeren-Donk.
Zelfstandig en sociaal. Flexibel en gemotiveerd.
XIX
Geachte meneer /mevrouw,
Ik heb uw vacature gevonden in de vdab-databank. Graag zou ik solliciteren voor de job van [ ].
Het afgelopen academiejaar werkte ik mijn Master in de handelswetenschappen af. Ik vermoed dat de kennis die ik tijdens deze opleiding opdeed prima aansluiten bij de functiebeschrijving in de vacature. De details staan in mijn cv. Ik hoop me bij u verder te kunnen ontplooien.
Als u nog vragen hebt dan wil ik daar graag op antwoorden in een gesprek.
Hoogachtend,
Dieter De Bruyne
XX
Bijlage 5: type B cv (midden-) hoogopgeleide sollicitant
CURRICULUM VITAE
Dieter De Bruyne Geslacht: man
Ijsvogelstraat 110, Geboortedatum: 2 maart 1991 (Antwerpen) 2170 Merksem Belgische nationaliteit 0470/34.35.67 In bezit van rijbewijs B [email protected]
VAKANTIEWERK
Promoteam Kinepolis augustus 2009 en augustus 2010
STUDIES
Lessius, Master Handelswetenschappen 2009-2013 Afstudeerrichting: Accountancy & fiscaliteit Onderscheiding Stage: Daikin, Oostende
Groenendaalcollege Merksel, Economie-Wiskunde 2003-2009
NEVENACTIVITEITEN
Lid studentenraad Lessius 2010-2012 Roeien, recreatief 1999-heden
TALENKENNIS
Nederlands moedertaal Engels vloeiend Frans vloeiend
COMPUTERKENNIS
Microsoft Office zeer goed Microsoft Windows zeer goed
VERDERE KENMERKEN
Geen probleem met weekendwerk
Bereid om te verplaatsen
Harde werker
Team player
Leergierig
XXI
Beste,
Ik heb interesse in de functie als [ ] die verschenen is op de website van de VDAB. Ik ben afgestudeerd in de richting Handelswetenschappen aan de Hogeschool Gent. Mijn werkervaring is beperkt tot vakantiewerk maar ik ben wel zeer gemotiveerd. Alle verdere informatie vindt u in mijn Curriculum Vitae.
Ik wacht op nieuws van u en ik hoop dat ik u tijdens een gesprek zal kunnen overtuigen van
mijn motivatie.
Met vriendelijke groeten,
Dieter De Bruyne
