wijs arbeid
g data zorg
d onderwijs
e zekerheid
wetenschap
org welzijn
d mobiliteit
ijn beleids-
Het ITS maakt deel uit
van de Radboud
Universiteit Nijmegen
evaluatie, monitoring, tevr
effectonderzoek en datave
Wachtdagen en ziekteverzuim
Het effect van het afschaffen van wachtdagen op
ziekteverzuim in de schoonmaaksector
Roelof Schellingerhout | Patricia Gielen | Lilian Woudstra
29 november 2013
Projectnummer: 34001405
Opdrachtgever: Raad voor Arbeidsverhoudingen in de Schoonmaak en glazenwasserbranche
 2013 ITS, Radboud Universiteit Nijmegen
Behoudens de in of krachtens de Auteurswet van 1912 gestelde uitzonderingen mag niets uit deze uitgave worden
verveelvuldigd en/of openbaar gemaakt door middel van druk, fotokopie, microfilm of op welke andere wijze dan
ook, en evenmin in een retrieval systeem worden opgeslagen, zonder de voorafgaande schriftelijke toestemming van
het ITS van de Radboud Universiteit Nijmegen.
No part of this book/publication may be reproduced in any form, by print, photoprint, microfilm or any other means
without written permission from the publisher.
ii
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
Managementsamenvatting
De opdracht
Dit rapport bevat de resultaten van een onderzoek naar wachtdagen en ziekteverzuim dat is
uitgevoerd in opdracht van RAS. Het onderzoek is begeleid door een commissie met een werkgevers- en een werknemersdelegatie, voorgezeten door een onafhankelijk voorzitter. ITS en
Dexis Arbeid voerden het onderzoek uit.
De opdrachtgever vraagt wetenschappelijk onderbouwd bewijs voor de invloed van het afschaffen van wachtdagen op ziekteverzuim. Daarbij dienen de subsectoren (de algemene schoonmaak, de schoonmaak in de zorg, de schoonmaak in transport en food en glasbewassing en
specialistische reiniging), alsook grote en kleine bedrijven en een regionale spreiding in voldoende mate opgenomen zijn om uitspraken te kunnen doen.
Onderzoeksvraag en –opzet
De onderzoeksvraag is: Wat is het effect van het afschaffen van wachtdagen op het ziekteverzuim?
Het onderzoek heeft een opzet rond drie condities. De drie condities zijn:
a) een conditie A waarin niets verandert en de wachtdagen gehandhaafd blijven;
b) een conditie B waarin de wachtdagen afgeschaft worden;
c) en een conditie C waarin de wachtdagen afgeschaft worden en er een interventie gericht op
verzuimbegeleiding wordt uitgevoerd.
Met deze opzet kan een antwoord gegeven worden op de vraag of het afschaffen van wachtdagen, al of niet in combinatie met een interventie, leidt tot significante verschillen in de ontwikkeling (stijging, daling) in het ziekteverzuim. Maar dan moet er wel aan een aantal voorwaarden
voldaan worden:
 Er moeten voldoende groepen en werknemers aan het onderzoek mee doen, verspreid over
subsectoren, regio’s (Randstad versus niet-Randstad) en kleine versus grote bedrijven. Een
groep werd gedefinieerd als een aantal werknemers werkend onder een leidinggevende.
Daarbij is de norm gesteld van minimaal 15 werknemers, jonger dan 50 jaar oud, met uitzondering van de glasbewassing en specialistische reiniging, waar groepen kleiner mochten zijn.
Streven was dat iedere combinatie van subsector, regio en omvang minimaal 4 groepen en
minimaal 100 werknemers zou bevatten.
 Met behulp van een nulmeting moet bepaald worden of de groepen in de drie condities voldoende overeenkomen. Die overeenkomst is van belang omdat anders niet bepaald kan worden of het effect (de ontwikkeling van het ziekteverzuim) voortkomt uit het afschaffen van de
wachtdagen of het afschaffen van wachtdagen en de interventie of wordt veroorzaakt door
andere factoren.
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
iii

Er moet rekening gehouden worden met neveneffecten en controlevariabelen. Uit eerder
onderzoek is bekend dat een aantal factoren (bijvoorbeeld leeftijd en geslacht) van invloed
zijn op de ziekteverzuimcijfers.
 De opzet van het onderzoek (herhaalde metingen van ziekteverzuimcijfers per maand) vereist
ruwe data over het ziekteverzuim en aanstellingen van de medewerkers.
 De gegevens moeten van goede kwaliteit zijn (geen missende waarden) en de power moet
voldoende zijn om significante effecten te kunnen aantonen. Aan beide eisen wordt voldaan.
Analysemodel
Figuur 1 illustreert het analyse model dat in het onderzoek is gebruikt. Centraal staat een zuivere meting van het effect van het afschaffen van wachtdagen op het ziekteverzuim: verschillen in
de ontwikkeling van ziekteverzuim tussen de condities. Naast de condities hangt het ziekteverzuim van andere factoren af. Deze factoren kunnen een goede meting van de relatie tussen het
afschaffen van wachtdagen en ziekteverzuim vertroebelen. Daarom wordt de invloed van deze
factoren gemeten en gecontroleerd (het zijn controle variabelen). Naast het ziekteverzuim wordt
gekeken naar een mogelijk neveneffect van het afschaffen van wachtdagen: veranderingen in de
ontwikkeling van het opnemen van verlof.
Figuur 1 – Analysemodel
Controle variabelen
Afschaffen
wachtdagen
Ziekteverzuim
Neveneffect
Werven en respons
In het najaar van 2012 zijn bij de bedrijven de groepen medewerkers voor het onderzoek geworven. Daarbij is rekening gehouden met een evenwichtige verdeling van de groepen in de
vier subsectoren, grote en kleine bedrijven en bedrijven in de Randstad en daarbuiten.
De looptijd van het onderzoek omvat de periode november 2012 (de nulmeting) en januari tot
en met september 2013 (negen metingen). Tot slot is een aanvullende eindmeting uitgevoerd.
De respons op het onderzoek was hoog. De nulmeting is ingevuld voor 183 groepen met daarin
4077 medewerkers. De eindmeting telde 174 groepen en 4033 medewerkers. De onderzoekspopulatie was stabiel (de onderzoeksgroep bestond bij de laatste meting voor 88% uit dezelfde
werknemers als bij de nulmeting).
iv
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
De vooraf gestelde norm (iedere combinatie van subsector, regio en omvang bevat minimaal 4
groepen en minimaal 100 werknemers) is niet overal gehaald. De aantallen zijn echter voldoende om de hoofdvraag van het onderzoek te beantwoorden. De aantallen zijn onvoldoende om
iedere combinatie van subsector, regio en omvang apart te analyseren.
Verzamelde gegevens
Van de medewerkers in de groepen zijn, geanonimiseerd, de gegevens over ziekteverzuim en
verlof verzameld. De respondenten konden via webenquêtes de versleutelde gegevens over de
medewerkers aanleveren.
Ziekteverzuim is gemeten aan de hand van de volgende ziekteverzuimmaten:
 Kortdurend verzuim (KVP): Ziekteverzuimpercentage tot en met zeven dagen.
 Zeer kortdurend verzuim (ZKDVP): Ziekteverzuimpercentage tot en met twee dagen.
 Langer verzuim (LZV): Ziekteverzuimpercentage langer dan zeven dagen.
 Verzuim totaal (VP): kortdurend plus langer verzuim
 Meldingsfrequentie (MF): Het aantal nieuwe ziekmeldingen per maand ten opzichte van het
aantal medewerkers, gecorrigeerd voor het aantal dagen in de maand.
 Nulverzuim: Het percentage medewerkers dat zich in een maand niet ziek gemeld heeft.
Van alle groepen medewerkers zijn subsector, regio en omvang bedrijf bekend. In de nul- en
eindmeting zijn aanvullende gegevens over de groepen opgevraagd. In deze beide metingen is
gevraagd naar verzuimbeleid, overwerk, span of control van de leidinggevende van de groep en
reorganisaties of overnames. In de eindmeting zijn daarnaast vragen gesteld over arbo en veiligheid, nieuwe leidinggevenden, ontwikkeling van de werkdruk en het doorvoeren van verzuimmaatregelen. Over de groepen in de C conditie (afschaffen wachtdagen en interventie verzuimbeleid) zijn extra gegevens verzameld met betrekking tot de deelname aan de interventie.
Resultaten
De effecten
Als het afschaffen van wachtdagen effect heeft op het ziekteverzuim, dan moeten we verschillen
vinden tussen de conditie A aan de ene kant en de condities B en C aan de andere kant.
Er zijn geen effecten van het afschaffen van wachtdagen op het ziekteverzuim gevonden voor
vijf van de zes gehanteerde ziekteverzuimmaten: kortdurend verzuim, zeer kortdurend verzuim,
langer verzuim, verzuim totaal en het nulverzuim. Voor deze verzuimmaten vinden we geen
significante verschillen tussen de condities over de metingen heen.
Er is één uitzondering. De meldingsfrequentie vertoont voor alle drie de condities een daling tot
en met meting 7 (juli), maar daarna is er sprake van een stijging voor de metingen 8 en 9. Deze
stijging van de meldingsfrequentie in meting 8 en 9 is sterker in conditie A dan in de condities
B en C. Hierdoor ontstaat er een verschil in patroon. Daardoor is er in de condities B en C sprake van een significante dalende trend over alle metingen heen (dus inclusief de metingen 8 en
9). Terwijl er in conditie A, vanaf meting 7, sprake van een stijgende trend.
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
v
Aparte analyses per subsector bleken niet mogelijk vanwege het ontbreken van significante
effecten met betrekking tot de hoofdvraag en het verlies aan power die dergelijke aparte analyses met zich mee brengen.
Het neveneffect
Het afschaffen van wachtdagen leidt niet tot een verandering in het opnemen van verlof, zoals
vast te stellen binnen de looptijd van het onderzoek.
Samenhang ziekteverzuim en subsector, omvang en regio
In het onderzoek vinden we significante samenhang tussen subsector en ziekteverzuim. De
subsector glasbewassing en specialistische reiniging heeft een hoger (zeer) kortdurend verzuimpercentage en een lager nulverzuim (meer medewerkers die zich ziek melden) dan de overige
subsectoren. De verschillen tussen de glasbewassing en specialistische reiniging en de drie
andere subsectoren zijn significant en consistent gedurende de meetperiode. De subsectoren
algemene schoonmaak, de schoonmaak in de zorg en de schoonmaak in transport en food laten
onderling geen significante verschillen zien in de ontwikkeling van de ziekteverzuimmaten.
Het verschil tussen glasbewassing en de overige subsectoren is terug te vinden in alle drie de
condities evenals de overeenkomsten tussen de overige subsectoren.
Bij omvang (grote versus kleine bedrijven) lijkt het zo te zijn dat de kleine bedrijven een hoger
ziekteverzuim hebben dan de grote bedrijven. Dit is echter een artefact dat veroorzaakt wordt
door een ander, onderliggend effect. Subsector en omvang (grote versus kleine bedrijven) zijn
niet los van elkaar te analyseren. De groepen glasbewassing en specialistische reiniging in het
onderzoek zijn met name afkomstig uit kleine bedrijven, bij transport en food, en schoonmaak
in de zorg gaat het met name om grote bedrijven. Het hogere ziekteverzuim van de kleine versus
de grote bedrijven ontstaat doordat de groepen uit de kleine bedrijven voor een groot deel afkomstig zijn uit de glasbewassing en specialistische reiniging. Alleen binnen schoonmaak algemeen is het mogelijk om een onderscheid te maken tussen grote en kleine bedrijven. Hier
vinden we geen verschil in ziekteverzuimmaten tussen grote en kleine bedrijven.
Voor geen enkele van de ziekteverzuimmaten vinden we verschillen tussen de bedrijven in de
Randstad en daarbuiten.
Samenhang ziekteverzuim en andere factoren
In de nul- en eindmeting zijn aanvullende vragen gesteld. Voor uitvoeren van het verzuimbeleid, langer doorwerken en een verandering in leidinggevende is een significante samenhang
met ziekteverzuimmaten gevonden. Voor de overige controlevariabelen zijn geen significanties
gevonden.
De groepen waarin het meest wordt gedaan aan ‘uitvoeren verzuimbeleid’ laten over het algemeen de laagste kortverzuimpercentages (minder dan zeven dagen verzuim) zien. ‘Uitvoeren
van het verzuimbeleid’ is gemeten door middel van een schaal op basis van vier stellingen met
betrekking tot het aanbieden aangepast werk, voeren verzuimgesprekken, maatregelen gericht
op gezondheid en het gesprek aangaan over persoonlijke problemen.
vi
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
Groepen medewerkers die regelmatig langer doorwerken dan gepland laten hogere ziekteverzuimpercentages en een lager nulverzuim (d.w.z. meer medewerkers melden zich ziek) zien dan
de groepen waarin (bijna) nooit langer wordt doorgewerkt. Een uitzondering is zeer kortdurend
verzuim, waar dit verschil niet optreedt. Bijna een vijfde van de groepen werkt regelmatig langer door dan gepland. Het gaat hierbij uitdrukkelijk om langer doorwerken dan formeel gepland
binnen de groep. Het onderzoek biedt geen inzicht de richting van de relatie tussen langer
doorwerken en ziekteverzuim. Het is onduidelijk of langer doorwerken leidt tot hoger ziekteverzuim of dat het hogere ziekteverzuim leidt tot langer doorwerken.
Groepen die een nieuwe leidinggevende krijgen hebben vaak als uitgangspositie dat er een hoog
ziekteverzuim is. Deze groepen laten wel vaak juist een daling van het ziekteverzuim zien.
Deelname aan de interventie
In de C conditie is, naast het afschaffen van de wachtdagen, sprake van een interventie. Er
worden geen verschillen gevonden tussen de C conditie en de andere condities. Zo wijkt het
aantal stijgers en dalers in de C conditie niet significant af van de overige condities. Dat wil niet
zeggen dat de interventie gericht op verzuimbegeleiding niet werkt. De interventie is ook gericht op middellang ziekteverzuim en deze vorm van ziekteverzuim is binnen het huidige onderzoek niet zuiver te meten.
Het onderzoek laat zien dat de interventie het meeste effect sorteert op de ziekteverzuimcijfers
als zowel de direct leidinggevende als de hogere leidinggevende betrokken worden. Deelname
van een hogere leidinggevende leidt tot een stijging van het nulverzuim (minder medewerkers
melden zich ziek) en vaker tot een daling van de meldingsfrequentie (het aantal nieuwe ziekmeldingen per maand). Deelname van de direct leidinggevende leidt tot een daling van het
kortdurende verzuimpercentage (tot zeven dagen). Het trainen van de P&O-er of casemanager
laat dergelijke effecten niet zien.
Dit onderzoek naar het effect van het afschaffen van wachtdagen op ziekteverzuim in de
schoonmaaksector was een real-life experiment zoals dat zelden plaatsvindt. Dank en hulde aan
alle betrokkenen.
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
vii
Inhoud
Managementsamenvatting
1 Inleiding
1.1 Aanleiding tot het onderzoek
1.2 Onderzoeksvraag en opzet
1.3 Leeswijzer
iii
1
1
1
2
2 Opzet en achtergronden bij het onderzoek
2.1 Opzet onderzoek
2.1.1 De drie condities
2.1.2 Subsector, omvang en regio
2.2 Onderzoeks- en analysemodel
2.3 Deelnemers aan het onderzoek
2.3.1 Opzet van de celvulling
2.3.2 Werving van de bedrijven
2.3.3 Respons
2.4 Gegevensverzameling
2.4.1 De metingen
2.4.2 Verschillende verzuimmaten
2.4.3 De inhoud van de metingen
2.4.4 Vertrouwelijkheid
2.5 Opbrengsten kwalitatief onderzoek
2.6 Betrouwbaarheid
1
1
1
2
3
4
4
5
5
8
8
8
9
10
10
12
3 Uitkomsten
3.1 Analyses
3.1.1 Analyses met betrekking tot de hoofdvraag van het onderzoek
3.1.2 Aanvullende analyses (stijgers en dalers)
3.1.3 Toelichting tabellen en grafieken
3.2 Verzuimmaten in de drie condities
3.3 Neveneffect: Verlof
3.4 De controlevariabelen
3.4.1 Subsector, regio en omvang
3.4.2 Overige significante effecten op de controlevariabelen.
3.5 Stijgers en dalers
3.6 De C conditie
15
15
15
17
17
17
21
23
23
26
28
29
4 Conclusies
33
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
ix
Bijlagen
Bijlage 1 – Celvulling bij nul- en eindmeting
Bijlage 2 – Tabellen leeftijd en geslacht
Bijlage 3 – Gegevens per maand
Bijlage 4 – Verzuimcijfers naar conditie, sector en regio
Bijlage 5 – Uitkomsten van de analyses
Bijlage 6 – Tabellen bij hoofdstuk 3
Bijlage 7 – Opzet van kwalitatief deel van het onderzoek
Bijlage 8 – Grote en kleine bedrijven in de schoonmaaksector
Bijlage 9 – Verzuimmaten
Bijlage 10 – Toelichting interventie DEXIS Arbeid
Bijlage 11 – Vragenlijst nulmeting
Bijlage 12 – Vragenlijst eindmeting
x
35
37
39
40
42
44
47
55
58
61
62
64
66
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
1 Inleiding
1.1 Aanleiding tot het onderzoek
De collectieve arbeidsovereenkomst in het schoonmaak- en glazenwassersbedrijf bevat een
bepaling rondom wachtdagen. Daarin is, onder voorwaarden, vastgelegd dat gedurende de eerste twee dagen van ziekte van een medewerker, deze medewerker vier uur niet uitbetaald krijgt1.
Deze regeling rond wachtdagen is een terugkerend onderwerp in het overleg tussen de sociale
partners. Werkgevers en werknemers hebben in 2012 afgesproken een onderzoek te laten uitvoeren naar het effect van wachtdagen op het ziekteverzuim in de sector. Dit onderzoek is uitgevoerd door ITS en DEXIS Arbeid2. De opdracht is breed geformuleerd en bevat zowel vragen
gericht op instrumentarium als beleidsmaatregelen en beschrijft daarnaast (rand)voorwaarden.
Het onderzoek is uitgevoerd in opdracht van RAS (Raad voor Arbeidsverhoudingen voor de
Schoonmaak- en Glazenwassersbranche) en begeleid door een begeleidingscommissie met een
werkgevers- en een werknemersdelegatie, voorgezeten door een onafhankelijk voorzitter.
1.2 Onderzoeksvraag en opzet
De onderzoekers hebben de dialoog met de opdrachtgever en de begeleidingscommissie aangegrepen om de onderzoeksvraag en –opzet aan te scherpen. De commissie heeft met name behoefte aan wetenschappelijk onderbouwd bewijs voor het verlagen van het ziekteverzuim in
relatie tot de wachtdagenregeling.
De onderzoeksvraag luidt:
 Wat is het effect van het afschaffen van wachtdagen op het ziekteverzuim?
De hoofdvraag dekt echter niet de vraag naar het in te zetten instrumentarium ter verlaging van
ziekteverzuim. Daarom is gekozen voor een experimentele opzet3 met drie condities (zie ook
hoofdstuk 2). Naast een conditie waarin niets veranderd en de wachtdagen gehandhaafd blijven
en een conditie waarin de wachtdagen afgeschaft worden is er een conditie waarin de wachtdagen afgeschaft worden en er een interventie gericht op verzuimbegeleiding wordt uitgevoerd.
1
2
3
Artikel 31. 5. Werknemers jonger dan 50 jaar krijgen de eerste twee dagen van arbeidsongeschiktheid het dagloon
niet betaald met een maximum van 4 uur per dag en ten hoogste 3 keer per kalenderjaar (Bron: Collectieve Arbeidsovereenkomst om het schoonmaak- en glazenwassersbedrijf 2012 – 2013).
ITS en Dexis hebben een aantal taken in het onderzoek strikt gescheiden. ITS is verantwoordelijk voor de in dit
rapport beschreven analyses en resultaten.
Meer specifiek gezegd kent het onderzoek een quasi-experimentele opzet. Dat wil zeggen dat er condities zijn,
maar dat er geen random toewijzing van groepen aan condities is.
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
1
De looptijd van het onderzoek omvat de periode november 2012 (de nulmeting) en januari tot
en met september 2013 (negen metingen) waarin de gegevens zijn opgevraagd. Tot slot is een
aanvullende eindmeting uitgevoerd.
De populatie van het onderzoek wordt gevormd door werknemers die vallen onder de wachtdagenregeling. Voor de drie condities zijn groepen medewerkers (werkend onder een leidinggevende) geworven. Van de medewerkers in de groepen zijn, geanonimiseerd, de gegevens over
ziekteverzuim en verlof verzameld. In de nul- en eindmeting is tevens informatie opgevraagd
over een aantal groepskenmerken. Daarnaast is een kort kwalitatief onderzoek uitgevoerd bij 18
groepen (medewerkers en hun leidinggevenden) en zijn gegevens over de interventie verzameld.
1.3 Leeswijzer
In dit eerste hoofdstuk zijn de aanleiding, de onderzoeksvragen en de opzet van het onderzoek,
opgenomen. In de eerste paragraaf is ingegaan op de aanleiding tot het onderzoek, de opdracht
en de tijdsspanne van het onderzoek. De onderzoeksvraag en een globale onderzoeksopzet zijn
gepresenteerd in de tweede paragraaf.
In het tweede hoofdstuk wordt de opzet van het onderzoek gepresenteerd. Eerst worden de drie
condities en randvoorwaarden van het onderzoek toegelicht, gevolgd door een presentatie van
het onderzoeksmodel en het analysemodel. Daarna worden de opzet, het werven en de respons
op de dataverzameling beschreven. Vervolgens wordt kort ingegaan op de ingezette instrumenten, de verschillende ziekteverzuimmaten, de inhoud van de metingen en de vertrouwelijkheid
van de vergaarde informatie. In de volgende paragraaf zijn de resultaten van het kwalitatieve
deel van het onderzoek opgenomen. Een paragraaf over betrouwbaarheid sluit het hoofdstuk af.
In het derde hoofdstuk worden de uitkomsten van het onderzoek gepresenteerd. In de eerste
paragraaf wordt de analyse toegelicht. Daarna komen de ziekteverzuimmaten in de drie condities aan bod (het hoofdeffect). Gevolgd door de uitkomsten van het neveneffect en de controlevariabelen. Daar komen subsector, en regio en omvang van de bedrijven en de overige variabelen aanbod. Een aanvullende analyse van de stijgers en dalers en die van de C conditie sluiten
het hoofdstuk af
In het laatste en vierde hoofdstuk wordt de onderzoeksvraag beantwoord.
In de bijlagen zijn de uitgebreide tabellen en de achtergrondinformatie opgenomen.
2
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
2 Opzet en achtergronden bij het onderzoek
2.1 Opzet onderzoek
Om de vraag, het effect van (het afschaffen van) wachtdagen op ziekteverzuim, te kunnen beantwoorden is voor een experimentele onderzoeksopzet gekozen. De opzet onderscheidt drie
condities waarbinnen de ontwikkeling van ziekteverzuim gemonitord is. De metingen zijn erop
gericht om verschillen in de ontwikkeling van het ziekteverzuim tussen de drie condities in beeld
te brengen en in de analyse te bepalen of de gevonden verschillen tussen de condities significant
zijn. De analyse van de ziekteverzuimcijfers vormt dus de kern van het onderzoek.
Daarnaast heeft de opdrachtgever een aantal randvoorwaarden geformuleerd:
 De looptijd: de resultaten van het onderzoek moeten beschikbaar zijn voor half november
2013.
 De mogelijkheid om te bepalen of er verschillen tussen subsectoren, Randstad - niet Randstad
en bedrijfsomvang in de onderzoeksopzet opgenomen zijn.
 De vertrouwelijke behandeling van de gegevens.
 De mogelijkheid om specifieke objecten in het onderzoek op te nemen.
2.1.1
De drie condities
Het onderzoek is als een experiment opgezet rond drie condities:
 Een conditie waarin niets verandert en de wachtdagen gehandhaafd blijven (de controle conditie A).
 Een conditie waarin de wachtdagen worden afgeschaft (conditie B).
 Een conditie waarin de wachtdagen zijn afgeschaft en een interventie op verzuimbeleid wordt
uitgevoerd door DEXIS Arbeid (conditie C).
Deze drie condities bieden de mogelijkheid om, met behulp van de conditie A (waarin de
wachtdagen gehandhaafd blijven), zowel te bepalen wat de impact is van het afschaffen van de
wachtdagen alleen (conditie B) alsook te bepalen wat de impact is van het afschaffen van de
wachtdagen in combinatie met de interventie gericht op verzuimbeleid (conditie C)4.
Inherent aan de opzet met deze drie condities is dat bedrijven die deelnemen aan het onderzoek,
bij de start van het onderzoek, de regeling rond wachtdagen toepassen. Maar ook dat groepen
medewerkers waarvoor de wachtdagen voor de duur van het onderzoek afgeschaft worden,
daarover geïnformeerd zijn.
4
In deze opzet is het niet mogelijk om de impact van de verzuiminterventie alleen vast te stellen.
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
1
Voor de C conditie met de interventie verzuimbeleid, is door DEXIS Arbeid een programma
opgezet en uitgevoerd voor leidinggevenden, casemanagers en P&O-ers van bedrijven (zie ook
bijlage 10). Het programma is opgebouwd uit de volgende blokken:
 Visie op verzuim (wettelijke regels, rolverdeling, protocollen, visie en regie).
 Activeringsgesprekken (oefenen verzuimgesprekken, vertonen film aan medewerkers en
casussen voorbereiden).
 Casuïstiek verzuimgesprekken (delen van ervaringen, verdiepen van kennis).
 Casuïstiek en samenwerken met bedrijfsarts (reflectie op ervaringen verzuimgesprekken,
passend werk en bedrijfsarts).
 Preventie en evaluatie (reflectie op verzuimgesprekken en preventie en evaluatie van het
traject).
Het programma biedt structuur aan het maatwerk aan de groep deelnemers. Maatwerk wordt
gerealiseerd door inhoudelijke verdieping en casuïstiek. Daarnaast konden de deelnemers tussentijds aanvullend advies ontvangen. Nieuwe deelnemers kregen een op maat aangepast programma aangeboden.
2.1.2
Subsector, omvang en regio
In overleg met opdrachtgever en begeleidingscommissie zijn de volgende vier subsectoren
onderscheiden:
 Algemene schoonmaak (bijv. schoonmaak kantoren en scholen).
 Schoonmaak in de gezondheidszorg (bijv. ziekenhuizen en verpleeg- en verzorgingstehuizen).
 Transport en food (schoonmaken in treinen, bussen en vliegtuigen en het schoonmaken op
perrons en vliegveldterminals als ook de reiniging in de foodsector).
 Glasbewassing en specialistische reiniging (gevel- en vloeronderhoud en calamiteitenreiniging).
Daarnaast is een definitie opgesteld van grote versus kleine bedrijven (zie ook bijlage 8). Daarin
zijn de 8 grote bedrijven in de sector gelabeld als groot en de overige als klein. De keuze voor
deze indeling is als volgt gemotiveerd:
 in 2011 realiseerden de acht grootste bedrijven tezamen 33% van de omzet en hadden 45%
van het totaal aantal werknemers in de sector in dienst;
 verschuiven van de grens tussen groot en klein richting kleinere bedrijven heeft geen noemenswaardige invloed op deze percentages;
 correctie van het percentage van de werkgelegenheid voor de bedrijven met minder dan vijf
werknemers laat zien dat deze acht grote bedrijven minimaal 48% van de werkgelegenheid in
de sector bieden.
Voor de regio indeling (Randstad, niet-Randstad) is gebruik gemaakt van de COROP indeling
van het CBS.
2
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
2.2 Onderzoeks- en analysemodel
De experimentele opzet5 van het onderzoek met drie condities impliceert dat er per conditie
gekeken wordt naar de ontwikkeling van het ziekteverzuim in de drie condities gedurende de
onderzoeksperiode. De vraag die beantwoord moet worden is of er significante verschillen zijn
tussen de drie condities in de ontwikkeling van het ziekteverzuim6. Deze onderzoeksvraag is
verwerkt in het onderzoeksmodel.
Model 2.1 – Conditie, wachtdagen en ziekteverzuim
Conditie A:
Handhaven
wachtdagen
Controle
Ziekteverzuim
Conditie B:
Afschaffen
wachtdagen
Ziekteverzuim
Conditie C:
Afschaffen
Wachtdagen +
verzuimbeleid
Ziekteverzuim
Uit de literatuur is bekend dat allerlei factoren van invloed zijn op ziekteverzuim. Dan gaat het
bijvoorbeeld om persoonskenmerken zoals leeftijd, geslacht en omvang dienstverband. Maar
ook om factoren die op groepsniveau een rol spelen zoals span of control van de leidinggevende, overwerk, werkdruk, reorganisaties en overnames, etc. Deze factoren zijn in de dataverzameling (zie ook paragraaf 2.4.3) meegenomen en zijn opgenomen als controlevariabelen in het
analyseschema.
Bij voldoende respons en significante verschillen tussen de drie condities is het mogelijk te
onderzoeken of er significante verschillen tussen condities en subsectoren, condities en regio en
condities en omvang zijn. In alle gevallen zijn subsector, regio en omvang van de bedrijven als
controlevariabelen in het analyseschema opgenomen.
Tot slot is het van belang te wijzen op een neveneffect, namelijk verlof. Uitruil van ziekteverzuim voor verlof vindt plaats om tal van redenen. Een van die redenen is dat opname van verlof
5
6
Voor dit type onderzoek wordt veelal term quasi-experimenteel gebruikt. Dat wil zeggen dat er verschillende
condities zijn maar dat er geen random toewijzing van groepen aan condities plaats vindt. In paragraaf 3.1.1
wordt de daarvoor benodigde analyse nader toegelicht..
Zie paragraaf 2.4.2 en bijlage 9 voor de verschillende verzuimmaten.
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
3
bij kortdurend ziekteverzuim financieel gunstiger kan zijn voor de werknemer dan ziekmelding,
wanneer de wachtdagenregeling gehanteerd wordt (conditie A).
Model 2.2 – Analysemodel
Controle variabelen
Afschaffen
wachtdagen
Ziekteverzuim
Neveneffect
2.3 Deelnemers aan het onderzoek
2.3.1
Opzet van de celvulling
Bij het ontwikkelen van de celvulling7 is rekening gehouden met de verschillende subsectoren
en de regio (al of niet Randstad) en de omvang van de bedrijven. In het onderzoek is gewerkt
met groepen medewerkers werkend onder leiding van een leidinggevende.
Om kleine bedrijven voldoende in het onderzoek te kunnen betrekken en tegelijkertijd voldoende data te kunnen verzamelen om uitspraken te kunnen doen is de volgende eis gesteld: per cel
minimaal vier groepen met minimaal 100 medewerkers. Deze randvoorwaarden zijn nodig voor
de analyses.
Bij het werven is expliciet ernaar gestreefd de celvulling zo volledig mogelijk te realiseren.
Daarnaast was het noodzakelijk om tussen de drie condities (A, B en C) een gelijke verdeling te
hanteren en is de ondergrens aan de omvang van de groepen gesteld op 15 werknemers. Dit met
uitzondering van de subsector glasbewassing en specialisten (kleine bedrijven) waar de grens op
5 werknemers gesteld is. De consequentie van deze aanpak is dat kleine bedrijven wel mee
kunnen doen in het onderzoek maar dat er meer groepen van verschillende bedrijven nodig zijn
om de cel te vullen. Daar staat tegenover dat bedrijven meerdere groepen medewerkers kunnen
aanmelden voor het onderzoek.
7
4
Een cel is een combinatie van verschillende variabelen die voor de respons van belang zijn.
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
2.3.2
Werving van de bedrijven
De werving van bedrijven voor het onderzoek is gestart in de tweede helft van oktober 2012.
Bedrijven is gevraagd te beslissen over deelname aan het onderzoek in een erg drukke periode.
Het onderzoek c.q. de interventies moesten in januari 2103 van start gaan. Om de beslissing te
ondersteunen ontvingen de bedrijven een flyer met informatie, inclusief informatie over de
vergoeding bij deelname.
In eerste instantie ontvingen bedrijven een schriftelijke oproep van de RAS om mee te doen aan
dit onderzoek. Deze oproep alleen leverde niet voldoende deelnemers op. Parallel is daarom
door RAS, OSB en DEXIS Arbeid telefonisch contact gezocht met bedrijven in de schoonmaaksector (rekening houdend met de vier onderscheiden subsectoren) om hen te werven voor
deelname aan het onderzoek. Door sociale partners is een startlijst van bedrijven voorgedragen
die door DEXIS Arbeid telefonisch is benaderd. Over de deelname van deze objecten hebben de
sociale partners en de betreffende bedrijven overeenstemming bereikt. DEXIS Arbeid heeft de
follow up verzorgd door aan de bedrijven uitleg te geven over de deelname aan de C conditie.
ITS heeft de intake van de bedrijven die opteerden voor de A of B conditie op zich genomen.
Aanvullend op deze benadering van individuele bedrijven is ook uitgebreide toelichting verzorgd bij diverse regionale en een landelijke branchebijeenkomst (met name in de glas- en
gevelreiniging).
Bij de werving bleek dat het met name lastig was om kandidaten te vinden voor de B conditie
(alleen wachtdagen afschaffen) omdat deze variant wel inspanning van het bedrijf zou vergen en
deze het risico zou lopen op stijgende kosten (met name bij full-timers), terwijl het geen winst
voor het bedrijf zou opleveren. De onkostenvergoeding die door RAS werd aangeboden aan
deelnemers was behulpzaam bij de werving, maar niet voor alle bedrijven voldoende om hen
over te halen mee te doen in de conditie B.
Tijdens de wervingsperiode bleek dat het onderwerp wachtdagen bij veel bedrijven leefde.
Ondanks het extra werk dat meedoen met zich mee zou brengen en de hoeveelheid informatie
die door de bedrijven moest worden aangeleverd, was de bereidheid tot deelname groot.
2.3.3
Respons
Bij de werving is gestuurd op een goede en gelijkmatige celvulling. De respons is (over alle
maanden heen) nauwkeurig gevolgd en bij non respons hebben de respondenten een reminder
ontvangen. Vervolgens zijn zij, indien nodig, telefonisch benaderd door ITS, de RAS, DEXIS
Arbeid en de OSB.
Op basis van de werving zijn 207 vragenlijsten voor de nulmeting verstuurd aan 86 bedrijven.
Uit de gesprekken om de respons van de nulmeting te vergroten komen de uiteenlopende redenen voor non respons naar voren. De contactpersonen noemen een smalle bezetting, drukte of
ziekte waardoor men de vragenlijst niet kon invullen, samenvoegen of uit elkaar halen van
groepen, ophalen gegevens en communicatie erover moet nog op gang komen, bedrijfsbeëindi-
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
5
ging en overnames. Maar er waren ook twee bedrijven met drie groepen die de wachtdagen niet
hanteerden en daardoor niet in aanmerking kwamen voor deelname aan het onderzoek.
De nulmeting is voor 183 groepen met daarin 4077 medewerkers ingevuld. Het overzicht (zie de
bijlage 1) laat zien dat niet altijd aan de dubbele voorwaarde voor de celvulling is voldaan. Het
was van groot belang de respons gaandeweg de onderzoeksperiode te behouden. Het verloop
van de respons is opgenomen in tabel 2.1. De respons is met 84% hoog te noemen. De nonrespons wordt vooral veroorzaakt door de non-respons van 12% op de nulmeting.
Tabel 2.1 – Voortgang respons (groepen)
Metingen
respons
respons %
Nulmeting verstuurd
207
100%
Respons op nulmeting
183
88%
non respons
Non respons op nulmeting
Non respons januarimeting
Non respons na januarimeting
Septembermeting
174
aantal
%
24
12%
4
5
2%
2%
84%
Tijdens de looptijd van het onderzoek hebben vier contractwisselingen in de onderzoekspopulatie plaats gevonden waarbij de groep voor het onderzoek behouden kon worden. Echter niet alle
groepen konden behouden worden: twee bedrijven hebben hun werkzaamheden moeten staken,
een groep is opgeheven en de werknemers zijn elders in het bedrijf gaan werken, vier groepen
hebben alleen van de eerste paar maanden gegevens aangeleverd en twee groepen hebben niet
op tijd de laatste gegevens kunnen aanleveren.
De belasting om mee te doen in de C conditie was bij sommige bedrijven te veel, gelet op de
uitdagingen die zij verder hadden. Ook zijn er bij een aantal objecten wisselingen geweest in de
betrokken leidinggevenden. Hierdoor is er een aantal keer door DEXIS Arbeid in de groepen in
de C conditie op maat training en begeleiding verzorgd aan de nieuwe leidinggevenden.
Aan het eind van het onderzoek bleek dat voor 174 groepen met 4043 medewerkers de gegevens
over alle maanden waren aangeleverd (zie tabel 2.2). Uit die tabel blijkt dat 13 van de 30 cellen
niet voldoen aan de eisen voor celvulling (minimaal 4 groepen en minimaal 100 medewerkers
per cel) omdat ze te weinig groepen en/of medewerkers bevatten. Dit betreft meer dan de helft
van de cellen in de B conditie en de subsectoren transport en food en de glasbewassing en specialisten en de helft van de cellen die betrekking hebben op kleine bedrijven.
De verdeling van de 174 groepen en 4043 medewerkers daarin laat het volgende beeld zien:
 De 174 groepen zijn als volgt verdeeld: 42% in de A conditie, 29% in de B conditie en 28%
in de C conditie.
 Van de 4043 medewerkers zit 42% in de A conditie, 21% in de B conditie en 36% in de C
conditie.
6
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport

De helft van de 174 groepen is afkomstig uit kleine bedrijven terwijl het aantal werknemers
uit die groepen 37% bedraagt.
 Zo’n 51% van de groepen met 53% van de medewerkers is afkomstig uit de Randstad.
 De helft van de groepen (50%) met bijna de helft van de medewerkers (47%) is afkomstig uit
de grootste subsector, de algemene schoonmaak.
 Schoonmaak in de zorg en transport en food zijn ieder met 15% van de groepen en ongeveer
20% van het aantal werknemers vertegenwoordigd.
 Terwijl de 20%van de groepen en 12% van de werknemers in de groepen afkomstig is uit de
glasbewassing en specialistische reiniging.
Gedurende de meetperiode zijn de ziekteverzuimgegevens van in totaal 4566 medewerkers
aangeleverd8. De populatie medewerkers blijft gaandeweg de onderzoeksperiode stabiel (zie
bijlage 1).
Tabel 2.2 – Celvulling bij einde metingen (groepen en aantal medewerkers in de groep)
A:
Controle
Randstad
Schoonmaak algemeen
B:
Afschaffen
wachtdagen
C:
Afschaffen
wachtdagen en
verzuiminterventie
Rij totaal
niet
Randstad
niet
Randstad
niet
Randstad
Randstad
Randstad
klein
10
(167)
14
(277)
5
(65)
7
(115)
6
(140)
9
(240)
51
(1004)
groot
7
(234)
3
(143)
6
(103)
10
(179)
6
(78)
4
(157)
36
(894)
Schoonmaak in de zorg
groot
6
(134)
5
(138)
4
(115)
2
(31)
6
(244)
3
(133)
26
(795)
Transport en food
groot
4
(280)
4
(87)
4
(89)
3
(46)
7
(285)
4
(66)
26
(853)
Glas, gevel en specialisten klein
12
(185)
8
(80)
4
(29)
6
(95)
1
(12)
4
(96)
35
(497)
Kolom totalen
39
(1000)
34
(725)
23
(401)
28
(466)
26
(759)
24
(692)
Kolom totalen per conditie
73
(1725)
51
(867)
50
(1451)
174
(4043)
De gemiddelde leeftijd van de werknemers in de onderzoekspopulatie is 36 jaar. Het percentage
mannen is 42%, het percentage vrouwen is 58%. In subsectoren transport en food en glasbewassing, gevelreiniging en specialisten werken meer mannen (respectievelijk 89% en 90%) in de
8
Ingeschat wordt dat er rond de 2600 uitnodigingen voor het invullen van de vragenlijsten en reminders per mail
verstuurd zijn. In totaal zijn 1952 ingevulde vragenlijsten ontvangen.
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
7
groepen terwijl in de algemene schoonmaak en de schoonmaak in de zorg meer vrouwen werken (respectievelijk 80% en 77%). Per conditie zijn de verschillen in samenstelling van de
groepen (naar geslacht en leeftijd) niet significant (voor meer gedetailleerde gegevens zie bijlage 2).
2.4 Gegevensverzameling
2.4.1
De metingen
Het kwantitatieve deel van het onderzoek is opgebouwd uit vier verschillende type metingen:
1. de werving van de groepen bij de bedrijven;
2. de nulmeting (over de periode november 2012);
3. de maandelijkse monitor (januari tot en met september 2013);
4. de eindmeting met een aanvullende vragenlijst (oktober 2013).
Een kwalitatieve meting vormde een aanvulling op deze metingen en is ingezet ter ondersteuning van (analyse van) de kwantitatieve dataverzameling.
2.4.2
Verschillende verzuimmaten
Voor het berekenen van ziekteverzuim zijn verschillende ziekteverzuimmaten ontwikkeld (zie
ook bijlage 9). In het onderzoek is gekozen voor ziekteverzuimmaten die betrekking hebben op
kortere periodes. Ten eerste omdat het onderzoek met de nulmeting in november en vervolgens
negen maanden een beperkte looptijd kent en de (eerste) effecten van het afschaffen van wachtdagen, al dan niet in combinatie met de verzuiminterventie, in die maten het eerst zichtbaar
zullen worden. Ten tweede omdat ziekteverzuimcijfers over langere periodes sterk beïnvloed
worden door langdurig verzuim.
Het gaat dan om de volgende indicatoren (deze worden berekend op basis van registratie):
 Kortdurend verzuim (KVP): Ziekteverzuimpercentage tot en met zeven dagen.
 Zeer kortdurend verzuim (ZKDVP): Ziekteverzuimpercentage tot en met twee dagen.
9
 Langer verzuim (LZV) : Ziekteverzuimpercentage langer dan zeven dagen.
 Verzuim totaal (VP): kortdurend plus langer verzuim
 Meldingsfrequentie (MF): Het aantal nieuwe ziekmeldingen per maand ten opzichte van het
totale aantal medewerkers, gecorrigeerd voor het aantal dagen in de maand.
 Nulverzuim: Het percentage medewerkers dat zich in een maand niet ziek gemeld heeft.
9
De opbouw van het databestand maakt het niet mogelijk een onderscheid te maken tussen middellang en langdurig verzuim. Middellang verzuim loopt van 8 tot en met 42 dagen. Langdurig verzuim is langer dan 42 dagen. Zeker bij de nulmeting en bij de eerste en de laatste meting van 2013 kunnen middellang en langer verzuim niet van
elkaar worden onderscheiden (omdat er per maand gemeten wordt).
8
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
In de dataverzameling is ook de arbeidsongeschiktheidsfactor opgenomen. Bij de opzet van het
onderzoek werd verwacht dat niet alle bedrijven deze factor zouden hanteren. Maar de interventie in de C conditie zou kunnen leiden tot introductie van arbeidsongeschiktheidfactor hetgeen
weer invloed zou kunnen hebben op de ziekteverzuimcijfers die onder invloed van het toepassen
van de arbeidsongeschiktheidsfactor kunnen dalen.
Bij de opzet van de dataverzameling is overwogen om gebruik te maken van verzuimsystemen
die in de sector gebruikt worden. Dit zou echter leiden tot hoge kosten, problemen met uiteenlopende definities van de ziekteverzuimmaten, technische problemen en bleek binnen de looptijd
van het onderzoek niet haalbaar. Daarnaast was er de overweging dat kleine bedrijven mogelijk
niet over een dergelijk verzuimsysteem beschikken. Er is een keuze gemaakt om ruwe data over
ziekteverzuim te verzamelen bij de bedrijven over vast te stellen groepen medewerkers omdat
op die manier de ontwikkeling van (met name het kortdurend) verzuim nauwkeurig in kaart
gebracht kon worden, de voorwaarden aan de werknemers in de groep (jonger dan 50 jaar) beter
gecontroleerd kon worden en de analyse van de controlevariabelen scherper uitgevoerd kon
worden.
2.4.3
De inhoud van de metingen
Alle vragenlijsten zijn digitaal aangeboden via uitnodigingsmails met links en inlogcodes. De
wervingsgegevens zijn ingevuld door ITS en DEXIS Arbeid. De overige vragenlijsten zijn door
de contactpersonen binnen de bedrijven ingevuld en verstuurd. Zij hebben voor iedere maand
een aangepaste vragenlijst ontvangen waarin zij de personeelsgegevens konden invullen. In
onderstaande tabel 2.3 is de opzet van de gegevensverzameling gecomprimeerd weergegeven
(zie ook bijlagen 11 en 12 voor de aanvullende vragenlijsten).
Tabel 2.3 – Inhoud van de vragenlijsten
Werving
Nulmeting
Maandelijkse monitor
Aanvullende vragenlijst
Bedrijfsgegevens
Gegevens medewerkers
Wijzigingen personeel
Groep:
Omvang en aantal werknemers
Leeftijd en geslacht
In dienst/ uit dienst
Overwerk
Regio: locatie(s)
Dienstverband
Omvang dienstverband Stellingen verzuimbeleid
Subsector en activiteiten
Ziekteverzuimperiode
Ziekteverzuimperiode
Reorganisatie, overname
Verzuim
Verzuimpercentage
Verzuimpercentage
Span of control
Regeling wachtdagen
Verlof
Verlof
Arbo en veiligheid
Conditie B: informatie
Nieuwe leidinggevende
Verzuimcijfers
Ondersteuning verzuim
Groep:
Ontwikkeling werkdruk
Naam groep(en) in onderzoek
Overwerk
Verlof
Aantal medewerkers < 50
Stellingen verzuimbeleid
Doorvoeren maatregelen
Leidinggevenden, contacten
Locaties en werkzaamheden
Span of control
Conditie C:
Inventarisatie
Voordracht
Reorganisaties of overname
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
9
De gegevensverzameling tijdens de werving (eerste kolom) had vooral tot doel om tot een goede celvulling te komen en te zorgen dat de contactgegevens van de bedrijven beschikbaar waren. Daarnaast was het van belang te achterhalen of de groepen voldoen aan de gestelde criteria
(bv. wachtdagenregeling toepassen, leeftijd).
De nulmeting was erop gericht de beginsituatie in kaart te brengen en op basis daarvan te analyseren of de groepen medewerkers in de drie condities voldoende vergelijkbaar waren. Bij de
nulmeting konden de respondenten met behulp van een excelsheet de belangrijkste gegevens
van de werknemers in de groep uploaden. Daarnaast zijn de eerste variabelen voor de neveneffecten en de controlevariabelen geïnventariseerd (cursief, zie ook paragraaf 2.2).
De maandelijkse monitor was erop gericht de ontwikkeling van het ziekteverzuim te inventariseren.
In een aanvullende vragenlijst die aan het eind van de onderzoeksperiode is aangeboden, zijn de
controlevariabelen uit de nulmeting nogmaals aangeboden en zijn, geïnspireerd door het kwalitatieve onderzoek, aanvullende vragen gesteld.
2.4.4
Vertrouwelijkheid
Een aandachtspunt voor de dataverzameling was de vertrouwelijke behandeling van personeelgegevens. Tegelijkertijd moesten de respondenten, van opeenvolgende maanden, de gegevens van de medewerkers kunnen invullen. Om de vertrouwelijke behandeling van de gegevens
te waarborgen is gebruik gemaakt van een dubbele versleuteling. Bij het verzenden van de
vragenlijsten door de respondenten zijn de persoonsgegevens versleuteld zodat noch het bureau
dat de webenquêtes uitzette, noch de onderzoekers beschikten over persoonsgevoelige informatie. Bij het verzenden van de vragenlijsten werden de gegevens weer terug versleuteld zodat de
respondenten de vragenlijsten konden invullen.
2.5 Opbrengsten kwalitatief onderzoek
Het kwalitatief onderzoek is gericht op drie vragen met als doel de (analyse van) de kwantitatieve dataverzameling te ondersteunen:
 Is er een duidelijke oorzaak aan te wijzen voor de stijging, daling of gelijk blijven van de
ziekteverzuimcijfers bij de geselecteerde groepen?
 Hoe verhouden de gegevens m.b.t. stijging, gelijk blijven of daling zich ten opzichte van
gepercipieerd gedrag over ziekteverzuim en verlof?
 Wat zijn de belangrijkste overeenkomsten en verschillen tussen de groepen in de verschillende condities?
De onderzoekers hebben, op basis van de gegevens van de eerste drie maanden, binnen de drie
condities die groepen geselecteerd waar het kortdurend ziekteverzuim significant daalde, steeg
en gelijk (stabiel) bleef ten opzichte van het gemiddelde kortdurende ziekteverzuim in de nulmeting. Dat leverde 23 groepen op waarvan 18 groepen door de onderzoekers geselecteerd en
benaderd en bezocht zijn (zie ook bijlage 7).
10
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
Per groep zijn interviews gehouden o.b.v. een vast interviewprotocol. Er is gesproken met de
direct leidinggevende en met een medewerker die de afgelopen periode ziek is geweest en met
een medewerker die de afgelopen periode niet ziek is geweest. De individuele gesprekken vonden plaats op locatie in een open sfeer. Op een enkele uitzondering na waren de leidinggevenden niet aanwezig bij de gesprekken met de medewerkers.
De interviews bij de 18 groepen met leidinggevenden en steeds een medewerker die ziek is
geweest en een medewerker die niet ziek is geweest laten een gevarieerd beeld zien. Voor de
analyse is de informatie uit de interviews als het ware ‘geclusterd’. De gegevens uit de groepen
in A, B en C conditie zijn onderling vergeleken. Het zelfde geldt voor de groepen met een gelijkblijvend, dalend of stijgend ziekteverzuim.
Voordat de resultaten hier geschetst worden is het belangrijk erop te wijzen dat de verzamelde
gegevens niet representatief zijn voor de hele groep, het hele bedrijf, de hele onderzoekspopulatie, laat staan de sector.
Oorzaken ontwikkeling van ziekteverzuim
De interviews laten zien dat er geen duidelijke of eenduidige oorzaken zijn aan te wijzen voor
daling, stijging of gelijk blijven van het ziekteverzuim.
Wel wordt duidelijk dat er, bij stijging of daling van het ziekteverzuim, steeds sprake is van een
combinatie van meerdere factoren die van invloed kunnen zijn op het ziekteverzuim. Die combinaties van factoren zien we bij de groepen waar het ziekteverzuim gelijk blijft veel minder
terug.
Bij stijging van het ziekteverzuim gaat het om veranderingen in het ziekteverzuimbeleid, een
nieuwe organisatie van het werk (bv. meer alleen werken), een andere samenstelling van de
groep (bv. nieuw personeel), nieuwe leidinggevenden en een matige cultuur die lastig te beïnvloeden is. Navraag naar de oorzaken van ziekteverzuim ontwikkeling levert bij de groepen
waar het ziekteverzuim stijgt vaker verwijzing naar niet-beïnvloedbare factoren op dan bij de
groepen waar het ziekteverzuim daalt (bijvoorbeeld oudere medewerkers, incidenten).
Bij groepen met een dalend kortdurend ziekteverzuim daarentegen komen andere combinaties
van factoren naar voren. Dan gaat het bijvoorbeeld om een stijl van leidinggeven gericht op het
ondersteunen van het personeel, het aangaan van de dialoog en een helder ziekteverzuimbeleid
waaraan stapsgewijs wordt gewerkt. Het personeel in deze groepen geeft vaker (dan in de groepen waarin het ziekteverzuim stijgt) aan dat zij, indien nodig, de werkbelasting even kunnen
temperen en kunnen schuiven met taken.
Ziekteverzuim en verlof
Uitruil tussen ziekteverzuim en verlof kan plaats vinden om tal van redenen. Bij het toepassen
van de wachtdagen kan deze optie financieel gunstiger zijn voor medewerkers.
Medewerkers en leidinggevenden schetsen vergelijkbare beelden wanneer zij spreken over de
uitruil tussen ziekteverzuim en verlof. Daarbij benoemen zij de voorwaarden waaronder zij die
uitruil aangaan en het incidentele karakter ervan. In de groepen waar het ziekteverzuim stijgt,
geven meer medewerkers aan de uitruil van verlof voor ziekteverzuim aan te gaan, dan in groepen waar het ziekteverzuim daalt.
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
11
Verschillen tussen de drie condities
De belangrijkste verschillen tussen de drie condities laten zich het best beschrijven met de opvallendste punten.
In de gesprekken komt de uitruil tussen ziekteverzuim en verlof in de A en B conditie vaker
voor dan in de C conditie.
Daarnaast valt op dat in de B conditie er weinig effect van het afschaffen van wachtdagen 10 op
ziekteverzuim verwacht wordt. De respondenten geven aan dat zij niet erg bezig zijn met
wachtdagen en dat zij er daarom ook niet veel effect van verwachten. Echter, in deze groepen
zijn er ook signalen dat er geanticipeerd is op het afschaffen van de wachtdagen, bijvoorbeeld
door de ziekmeldingsprocedure aan te scherpen.
De groepen in de C conditie laten een gevarieerd beeld zien. De groepen waarin het ziekteverzuim stijgt zijn alert op de ontwikkeling ervan en ondernemen actie om bij te sturen. De groepen
waarin het ziekteverzuim daalt geven aan dat de pilot niet erg leeft maar tegelijkertijd geven de
medewerkers, vaker dan in de groepen waarin het ziekteverzuim stijgt of daalt, aan dat zij bekend zijn met consequenties van ziek melden (extra werk voor collega’s, herplannen, etc.).
Tot slot
Het is niet mogelijk om uit de interviews algemeen geldende conclusies te trekken. Daarvoor
zijn de selectiecriteria van de groepen te specifiek: een evenredige verdeling tussen condities, en
ontwikkeling van ziekteverzuim. Bovendien is de selectie van de groepen mede gebaseerd op
een beperkt deel van de onderzoeksperiode, namelijk de eerste drie maanden van 2013. De
analyse biedt inzicht in de percepties op ziekteverzuim van leidinggevenden en medewerkers en
input voor een aantal aanvullende vragen in de aanvullende vragenlijst van de eindmeting hetgeen de mogelijkheid biedt tot extra controle variabelen11(zie paragraaf 2.4.3).
2.6 Betrouwbaarheid
Celvulling
Voor de analyse op celniveau is een dubbele minimumeis van 4 groepen en 100 medewerkers
per cel gesteld. (zie ook paragraaf 2.3.1 en bijlage 1). Een respons van 183 groepen met 4215
medewerkers na de nulmeting en 174 groepen en 4043 medewerkers na de eindmeting levert
een goede respons maar het beeld laat de nodige onevenwichtigheden in het overzicht zien. Bij
de eindmeting wordt in 13 van de 30 cellen niet aan de dubbele eis voldaan. Daar staat tegenover dat de kolom- en rijtotalen wel voldoen aan de voorwaarden. De realisatie van de respons
naar groepen en medewerkers) laat accenten zien op subsectoren, regio en omvang (zie paragraaf 2.4.3) die gaandeweg de analyse gecontroleerd worden.
10 Tijdens de gesprekken wordt duidelijk dat de meeste respondenten het begrip wachtdagen wel kennen maar dat
niet iedereen de definitie of omschrijving ervan kent.
11 In de eindmeting zijn extra vragen opgenomen over Arbo en veiligheid, Nieuwe leidinggevende, Ontwikkeling
werkdruk Verlof en Doorvoeren van maatregelen gericht op ziekteverzuim.
12
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
Controle na nulmeting
Om de onderzoeksvraag te kunnen beantwoorden is het noodzakelijk dat de groepen in de drie
condities goed vergelijkbaar zijn. Immers, wanneer de samenstelling van de groepen in de drie
condities sterk afwijkt, wordt het de vraag of de ontwikkeling van het ziekteverzuim toe te
schrijven is aan de conditie of aan de samenstelling van de groep. Idealiter zouden de onderzoekers de groepen hebben toegewezen aan de drie condities. Maar dat was in dit onderzoek niet
mogelijk. Daarom is met de nulmeting een controle uitgevoerd op samenstelling, herkomst en
ziekteverzuimcijfers van de groepen in de drie condities (zie paragraaf 2.3.3). De resultaten
daarvan gaven geen aanleiding om de opzet aan te passen, of om groepen te elimineren of van
meet af aan een correctiefactor toe te passen.
Kwalitatief onderzoek
Ook de resultaten van het kwalitatief deel van het onderzoek (de interviews in 18 groepen met
medewerkers en hun leidinggevenden) leverden geen indicaties op die afbreuk doen aan de
opzet van het kwantitatieve deel van het onderzoek.
Controle van het databestand en power van het databestand
Voor de analyse is een databestand opgebouwd met de data van de opeenvolgende metingen en
de nul- en eindmeting. Dit databestand is gecontroleerd.
Ook is de nulmeting controle opnieuw uitgevoerd op de groepen van de eindmeting om nonrespons effecten te controleren.
Vervolgens is er een power-analyse uitgevoerd. Deze power-analyse laat zien dat de kwaliteit
van de data voldoende is om significante verschillen in de ontwikkeling van ziekteverzuim te
kunnen vinden.
Tot slot is het belangrijk hier te verwijzen naar de stabiele samenstelling van de onderzoeksgroep. Dit betreft niet alleen de hoge respons na de nulmeting (behoud van de deelnemende
groepen) maar ook de werknemers in de groepen.
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
13
3 Uitkomsten
3.1 Analyses
3.1.1
Analyses met betrekking tot de hoofdvraag van het onderzoek
Het onderzoek kent een zogenaamde quasi-experimentele opzet. Dit wil zeggen dat er wel condities zijn in het onderzoek (A, B, C), maar dat er geen random toewijzing aan condities heeft
plaatsgevonden. Door de condities kunnen we conclusies trekken over causale verbanden: leidt
het afschaffen van wachtdagen tot een verandering in de ontwikkeling van ziekteverzuim.
Een dergelijke uitspraak kan nooit worden gedaan op basis van een survey-onderzoek. Op basis
van survey-onderzoek kun je wel verschillen vinden, maar je kunt nooit zeggen wat de oorzaak
is van deze verschillen.
De hoofdvraag van het onderzoek (wat is de invloed van het afschaffen van wachtdagen op het
ziekteverzuim) wordt met behulp van multilevel analyses beantwoord. De basis voor deze analyses wordt gevormd door de individuele ziekteverzuimgegevens (dus de gegevens op het niveau van de medewerker) per maand. Van iedere medewerker weten we immers precies voor
iedere meting of deze persoon ziek gemeld werd en zo ja voor hoe lang 12. De onderzoeksperiode
is te kort om te werken met voortschrijdende jaargemiddeldes (we hebben immers geen jaren).
Naar verwachting zal er een seizoenseffect in de gegevens zitten. Dit effect is geen belemmering om conclusies te trekken met betrekking tot de hoofdvraag, omdat we mogen veronderstellen dat het seizoenseffect voor alle condities hetzelfde is.
Multilevel analyse is de meest geschikte vorm van analyse voor deze gegevens omdat er op
meerdere niveaus afhankelijkheden tussen de gegevens zijn13. Ten eerste zijn de medewerkers
niet willekeurig getrokken uit de populatie ‘medewerkers in de schoonmaakbranche’, maar
maken zij deel uit van een groep, waarvan de andere medewerkers ook deelnemen aan het onderzoek. In technische termen zeg je dan dat medewerkers genest zijn binnen een groep. Een
tweede afhankelijkheid is dat we iedere medewerker gedurende 10 maanden volgen (nulmeting
plus negen reguliere metingen). De ziekteverzuimcijfers van individuele personen zullen een
samenhang vertonen over de metingen heen.
Multilevel-analyse houdt rekening met al deze afhankelijkheden. Hierdoor levert deze methode
een betere toets van de hoofdvraag van het onderzoek op dan meer traditionele methoden. Een
belangrijk aanvullend voordeel van deze methode is dat deze heel robuust is wat betreft missende waarden. Het gebeurt dat medewerkers die deelnemen aan het onderzoek uit dienst gaan en
dat er nieuwe medewerkers instromen. Bij traditionele analysemethoden moet we voor iedere
12 We weten de begin- en de einddatum van iedere ziekmelding en het percentage waarvoor men ziek gemeld werd.
13 Traditionele methoden (zoals traditionele variatieanalyse) gaan uit van onafhankelijke waarnemingen.
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
15
medewerker voor iedere meting gegevens hebben. Dat betekent dat we de instromers en de
uitstromers niet mee kunnen nemen. Multilevel analyse kan omgaan met dergelijke missende
waarden, waardoor we alle gegevens van alle medewerkers die aan het onderzoek hebben meegedaan, mee kunnen nemen. Er is geen verlies van gegevens.
Met betrekking tot de hoofdvraag van het onderzoek zijn we op zoek naar een effect van conditie naar meting. Een hoofdeffect voor conditie alleen zou aangeven dat de ziekteverzuimcijfers
verschillen naar conditie, ongeacht het meetmoment. Een dergelijk effect zou verstorend zijn
voor het onderzoek, omdat hieruit dit zou betekenen dat er vanaf het begin verschillen zijn
tussen condities. Waar we naar op zoek zijn is een Conditie*metingen effect. Een dergelijk
effect geeft aan dat verschillen tussen condities ontstaan over de metingen heen. Daartoe is de
nulmeting tweemaal gecontroleerd: bij de begin en aan het einde van de meetperiode zodat ook
de mogelijke invloed van non respons gecontroleerd kon worden.
Behalve conditie en meetmoment hangen ziekteverzuimcijfers van andere kenmerken af. Zo
kunnen er verschillen in ziekteverzuimcijfers ontstaan door de specifieke subsector binnen de
schoonmaakbranche, de omvang het bedrijf en de regio (Randstad versus niet-Randstad). Maar
ook kenmerken van de werknemer zelf (leeftijd, geslacht) spelen een rol en kenmerken van de
groep en de leidinggevende. Door het opnemen van deze kenmerken in de analyse, kan hun
verstorende invloed onder controle worden gehouden en kunnen we de hoofdvraag van het
onderzoek goed beantwoorden. Deze kenmerken hebben we in het onderzoek controlevariabelen genoemd.
Voor het toetsen van effecten zijn zogenaamde vrijheidsgraden belangrijk. De vrijheidsgraden
worden bepaald door de variabelen die bij in onderzoeksdesign zijn meegenomen. Ieder effect
dat getoetst wordt, kost vrijheidsgraden. De vrijheidsgraden van het onderzoeksdesign zijn
voldoende om het interactie-effect van conditie*meetmoment goed te toetsen en om de overige
kenmerken als controlevariabelen mee te nemen.
Er is ook interesse in specifieke verschillen tussen sectoren. Dit zou binnen het huidige design
een conditie*subsector*meetmoment interactie zijn. Maar het probleem is dat deze analyse niet
zonder meer uitgevoerd kan worden. De parameters die nodig zijn voor de schatting blijken niet
berekend te kunnen worden, omdat er met te veel zaken (=invloed van andere kenmerken)
rekening gehouden moet worden.
Een omweg zou zijn om per subsector een multilevel analyse uit te voeren. Het uitvoeren van
een dergelijke analyse mag pas als het conditie*meetmoment effect significant is. Verder kijken
als het conditie*meetmoment effect niet significant is, is af te raden omdat men dan zaken in de
data gaat stoppen die er eigenlijk niet in zitten. Dit komt in de buurt van data-snooping (bij
afwezigheid van significante effecten net zo lang aan de data sleutelen tot er wel significante
effecten uit komen). Het gevaar bestaat dat er per toeval significante effecten worden gevonden
(dit lijkt een tegenstelling, maar als je maar genoeg zaken toetst, wordt de kans steeds groter dat
je bij toeval een significant effect vindt).
16
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
3.1.2
Aanvullende analyses (stijgers en dalers)
Als aanvulling op de analyses met betrekking tot de hoofdvraag zijn er aanvullende analyses
uitgevoerd met betrekking tot stijgers en dalers in het ziekteverzuim. In deze analyse wordt het
effect van meetmoment als het ware gecomprimeerd in één enkele variabele: het stijgen of dalen
over meetmomenten heen.
Omdat stijgen en dalen op groepsniveau is gedefinieerd, vindt deze analyse ook plaats met
behulp van gegevens op groepsniveau. Multilevel analyse is hier niet mogelijk. Deze gegevens
zijn geanalyseerd met behulp van multinomiale logistische regressie. In deze analyse wordt
gekeken welke kenmerken bepalen of een groep ingedeeld wordt bij de stijgers, de dalers of de
restcategorie. Bij regressie probeer je op basis van relevante kenmerken te voorspellen hoe een
groep ingedeeld zal worden. Een kenmerk heeft voorspellende waarde als dit significant samenhangt met de indeling in stijgers en dalers.
3.1.3
Toelichting tabellen en grafieken
In bijlage drie en vier worden overzichtstabellen gepresenteerd, terwijl bijlage vijf een overzicht
geeft van de gevonden significanties in de analyses. In bijlage zes zijn de tabellen opgenomen
per analyse.
De tabellen in bijlage 3 bieden een beeld van het kortdurend verzuimpercentage en de ziekmeldingsfrequentie per meting per conditie per subsector.
In bijlage vier zijn de gemiddelde verzuimcijfers naar conditie, sector en regio opgenomen. De
gemiddelde waarden van de zes verzuimmaten zijn terug te vinden in tabel B4.1 tot en met tabel
B4.6. Bij het lezen van de tabellen die beschrijvend van aard zijn, is het van belang er rekening
mee te houden dat de cijfers betrekking hebben op medewerkers jonger dan 50 jaar, iedere cel
verschillende aantallen medewerkers bevat, de gegevens van cellen met minder dan vier groepen niet gepresenteerd worden, de standaarddeviaties niet vermeld zijn, en de onderzoeksperiode.
De tabellen met de uitkomsten van de analyse zijn terug te vinden in bijlage vijf waarin, de in de
analyses gevonden de significante effecten gepresenteerd worden. Bijlage zes bevat de tabellen
die horen bij de in de volgende paragrafen beschreven analyses.
Voordat we overgaan op de resultaten is het van belang erop te wijzen dat de grafieken in dit
hoofdstuk zodanig gepresenteerd worden dat ze leesbaar zijn. Een piek of dal in de grafiek of
een afwijkende waarde in de tabellen is niet zonder meer significant. De tekst biedt toelichting
op de gevonden significanties en verwijst steeds naar bijbehorende tabellen en grafieken.
3.2 Verzuimmaten in de drie condities
De analyse van de ziekteverzuimmaten over de drie condities heen levert één significant effect
op namelijk, de meldingfrequentie. Er zijn verder geen significante verschillen tussen de condities gevonden. Los van de condities zijn er wel algemene trends.
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
17
Het kortdurend verzuim (grafiek 3.2/tabel B6.214), het zeer kortdurend verzuim (grafiek
3.3/tabel B6.3) en de meldingsfrequentie (grafiek 3.6/tabel B6.6) laten een dalende trend over
de metingen heen zien. Het nulverzuim (grafiek 3.5/tabel B6.5) heeft een stijgende trend over de
metingen heen. Deze trend over de metingen heen weerspiegelt een seizoenseffect, waarbij het
ziekteverzuim in de zomermaanden afneemt. Deze trend is in alle condities te vinden.
De meldingsfrequentie vormt hierop de uitzondering. Bij de meldingsfrequentie is er sprake van
een significante (p< 0.5) conditie*meting interactie. Dit wil zeggen dat de ontwikkeling van de
meldingsfrequentie over metingen heen niet hetzelfde is voor de drie condities. Nadere analyse
wijst uit dat er bij de condities B en C sprake is van een algemene dalende trend, ook in de
laatste twee metingen (visueel gezien is er ook in de condities B en C sprake van een lichte
stijging van de meldingsfrequentie, maar er is nog steeds sprake van een dalende trend). Bij
conditie A is de stijging in meldingsfrequentie in meting 8 en 9 iets groter dan bij de condities B
en C. Hierdoor slaat de trend om van dalend naar stijgend. Dit veroorzaakt het conditie*meting
effect.
Ook bij de andere ziekteverzuimmaten is visueel gezien sprake van een afwijking van de conditie A ten opzichte van de condities B en C bij de laatste metingen. Maar de verschillen zijn, ten
opzichte van de spreiding die er in de gegevens zit, niet groot genoeg om tot significante verschillen tussen condities te komen.
Grafiek 3.1 – Verzuimpercentage (kort plus langer ziekteverzuim) naar conditie en meting
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0
0
1
2
3
4
A
5
B
6
7
8
9
C
Medewerkers < 50 jaar
0 = meting november 2012, 1 tot en met 9 = metingen januari tot en met september 2013
14 De tabellen die niet zijn opgenomen in dit hoofdstuk zijn terug te vinden in bijlage 6.
18
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
Grafiek 3.2 – Kortverzuimpercentage naar conditie en meting
2
1,5
1
0,5
0
0
1
2
3
4
5
A
6
7
B
8
9
C
Medewerkers < 50 jaar
0 = meting november 2012, 1 tot en met 9 = metingen januari tot en met september 2013
Grafiek 3.3 – Zeer Kortverzuimpercentage naar conditie en meting
0,3
0,2
0,1
0
0
1
2
3
A
4
5
B
6
7
C
8
9
Medewerkers < 50 jaar
0 = meting november 2012, 1 tot en met 9 = metingen januari tot en met september 2013
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
19
Grafiek 3.4 – Langer ziekteverzuimpercentage naar conditie en meting
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0
0
1
2
3
4
A
5
B
6
7
8
9
C
Medewerkers < 50 jaar
0 = meting november 2012, 1 tot en met 9 = metingen januari tot en met september 2013
Grafiek 3.5 – Nulverzuimpercentage naar conditie en meting
100
95
90
85
80
0
1
2
3
4
A
5
B
6
7
8
9
C
Medewerkers < 50 jaar
0 = meting november 2012, 1 tot en met 9 = metingen januari tot en met september 2013
20
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
Grafiek 3.6 – Meldingsfrequentie naar conditie en meting
2
1,8
1,6
1,4
1,2
1
0,8
0,6
0,4
0,2
0
0
1
2
3
4
A
5
B
6
7
8
9
C
Medewerkers < 50 jaar
0 = meting november 2012, 1 tot en met 9 = metingen januari tot en met september 2013
3.3 Neveneffect: Verlof
Naast de ziekteverzuimgegevens hebben de contactpersonen van de verschillende groepen ook
gegevens over verlof ingevuld. Er is gevraagd naar drie soorten verlof:
 Vakantieverlof
 Onbetaald verlof
 Zorgverlof.
Deze gegevens zijn per werknemer per maand ingevuld, in aantal uur per maand. De verlofgegevens zijn minder goed ingevuld dan de gegevens met betrekking tot ziekteverzuim (daar
hebben we geen enkele missing value voor de 174 groepen die in de eindanalyse zitten). Tabel
B6.7 (zie bijlage 6) geeft aan over hoeveel groepen per maand de gegevens met betrekking tot
verlof zijn ingevuld. Daaruit blijkt dat de respons op de vragen over verlof variëren per meting.
Voor vakantie varieert de respons tussen de 75% en 83%, voor onbetaald verlof tussen de 80%
en 91% en voor zorgverlof tussen de 83% en 92%.
Tabel 3.8 (tabel B6.8 in bijlage 6) geeft een overzicht van de verschillende verlofcijfers. Er
worden drie maten gegeven. Als eerste het percentage medewerkers dat een bepaald type verlof
heeft opgenomen. Daarna wordt het gemiddeld aantal uur opgenomen verlof per maand gegeven
(let op, bij dit gemiddelde zijn ook de medewerkers meegenomen die geen verlof hebben opgenomen, hun aantal uur opgenomen verlof staat op 0). Ten slotte geven we het gemiddelde percentage van het opgenomen verlof ten opzichte van de omvang van de aanstelling (ook hierbij
gaat het weer om een gemiddelde over alle medewerkers heen, dus inclusief de medewerkers
die geen verlof hebben opgenomen).
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
21
Tabel 3.8 – Verlofcijfers over de verschillende metingen heen
0
Vakantieverlof
% werknemers dat verlof heeft opgenomen
1
2
3
4
5
6
7
8
9
30,7% 44,1% 34,2% 31,8% 33,5% 28,3% 30,7% 42,3% 44,3% 27,9%
Gemiddeld aantal uur
4,5
In % ten opzichte van de aanstelling
2,89% 4,47% 3,71% 2,43% 2,66% 2,21% 3,69% 10,50% 12,10% 5,13%
N
136
139
137
144
139
131
133
136
136
135
Onbetaald verlof
% werknemers dat verlof heeft opgenomen
1,9%
2,1%
1,6%
1,9%
2,1%
0,9%
1,2%
2,1%
2,7%
2,0%
Gemiddeld aantal uur
0,2
0,2
0,2
0,3
0,3
0,1
0,2
0,5
0,7
0,4
In % ten opzichte van de aanstelling
0,19% 0,15% 0,17% 0,23% 0,22% 0,07% 0,14% 0,33% 0,60% 0,22%
N
147
7,0
158
5,0
157
3,6
154
4,0
148
4,2
5,7
144
144
15,1
140
19,1
145
8,3
143
Zorgverlof
% werknemers dat verlof heeft opgenomen
0,04% 0,4%
0,03% 0, 18% 0, 14% 0, 12% 0, 14% 0, 03% 0, 16% 0, 93%
Gemiddeld aantal uur
0,001
0,017
In % ten opzichte van de aanstelling
0,00% 0,03% 0,01% 0,01% 0,01% 0,01% 0,01% 0,00% 0,02% 0,12%
N
160
0,066
160
157
0,012
153
0,011
148
0,012
0,021
148
149
0,003
146
0,022
148
0,121
144
Medewerkers < 50 jaar
0 = meting november 2012, 1 tot en met 9 = metingen januari tot en met september 2013
N = aantal groepen
Zorgverlof komt te weinig voor om te kunnen analyseren.
De overige verlofcijfers zijn op dezelfde manier geanalyseerd als de ziekteverzuimcijfers: door
middel van multilevelanalyses is gekeken of er effecten zijn van conditie, meting, sector (gecombineerd met omvang) en wel/geen Randstad.
Net als bij de ziekteverzuimcijfers vinden we geen significante effecten voor conditie. Ook
vinden we geen effecten van subsector of omvang of regio (wel/geen Randstad). Het vakantieverlof laat wel variatie over de metingen zien. Zoals uit tabel 3.8 op te maken is, is het vakantieverlof in juli en augustus hoger dan in de andere maanden. Maar de hoogte van het vakantieverlof en het onbetaald verlof over de metingen heen heeft dus geen relatie met de conditie (A,
B, C).
Een mogelijkheid met betrekking tot de verlofcijfers is dat ziekteverzuim wordt ingeruild voor
verlof. In dat geval zouden we een relatie moeten vinden tussen de hoogte van de verschillende
ziekteverzuimmaten en het vakantieverlof en eventueel het onbetaald verlof.
Dus dat er bij de groepen waar sprake is van een dalend ziekteverzuim sprake is van een stijging
van het vakantieverlof en/of het onbetaald verlof. Deze twee variabelen zouden dan een significant negatief verband (correlatie) moeten hebben (een daling van de ene variabele gaat gepaard
met een stijging van de andere variabele). Een dergelijke relatie wordt niet gevonden, noch bij
de eerste metingen, noch bij de laatste metingen of bij de tussenliggende metingen en ook niet
bij de drie condities.
22
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
3.4 De controlevariabelen
Niet alle controlevariabelen die opgenomen zijn in de nul- en/of eindmeting zijn opgenomen in
de beschrijving van de resultaten. Dit omdat er geen significante effecten voor gevonden zijn.
Het gaat om de kenmerken die wel in de analyse zijn meegenomen maar waarvoor geen significante effecten worden gevonden. Dit zijn: omvang van de aanstelling, regio (Randstad nietRandstad), voordracht, span of control van de leidinggevende, reorganisaties of overnames, arbo
en veiligheid, ontwikkeling van de werkdruk in het afgelopen jaar en het doorvoeren van andere
maatregelen gericht op verzuim.
3.4.1
Subsector, regio en omvang
Bij de opzet van het onderzoek is rekening gehouden met de onderverdeling naar subsector,
omvang (grote versus kleine bedrijven) en regio (Randstad versus niet-Randstad). We kunnen
de samenhang tussen deze kenmerken en het ziekteverzuim bepalen.
Voor regio (Randstad versus niet-Randstad) worden geen significante verschillen gevonden.
Bij omvang (grote versus kleine bedrijven) lijkt het bij de berekening van de gemiddelden zo te
zijn dat de kleine bedrijven een hoger ziekteverzuim hebben dan de kleine bedrijven (zie tabel
B6.13 en B3.14). Dit is echter een artefact dat veroorzaakt wordt door een ander, onderliggend
effect.
Subsector en omvang (grote versus kleine bedrijven) zijn namelijk niet los van elkaar te analyseren. Uit tabel 2.2 blijkt dat de subsector glas, gevel en specialisten in het onderzoek vooral
kleine bedrijven bevat, bij transport en food en schoonmaak in de zorg gaat het vooral om grote
bedrijven. Alleen binnen schoonmaak algemeen is het mogelijk om een onderscheid te maken
tussen grote en kleine bedrijven.
Het artefact van grote versus kleine bedrijven wordt veroorzaakt door de glasbewassing en
specialistische reiniging. Bij vier van de zes ziekteverzuimmaten (kortdurend verzuim, zeer
kortdurend verzuim, de meldingsfrequentie en het nulverzuim), is het verzuim binnen de glasbewassing en specialistische reiniging hoger dan binnen de andere sectoren.
Grafiek 3.9 (tabel B6.9) geeft het kortdurend verzuim, grafiek 3.10 (tabel B6.10) het zeer kortdurend verzuim, grafiek 3.11 (tabel B6.11) de meldingsfrequentie en grafiek 3.12 (tabel B6.12)
ten slotte het nulverzuim.
Voor deze grafieken geldt dat de glasbewassing en specialistische reiniging significant afwijkt
van de overige sectoren, maar dat die overige sectoren onderling niet significant afwijken van
elkaar. De gemiddelden voor algemene schoonmaak klein en algemene schoonmaak groot wijken dus niet significant van elkaar af.
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
23
Grafiek 3.9 – Kortdurend verzuim naar subsector en meting
2
1,5
1
0,5
0
0
1
2
3
4
5
6
7
8
schoonmaak algemeen, klein
schoonmaak algemeen, groot
zorg
transport en food
9
glas, gevel, specialisten
Medewerkers < 50 jaar
0 = meting november 2012, 1 tot en met 9 = metingen januari tot en met september 2013
Grafiek 3.10 – Zeer kortdurend verzuim naar subsector en meting
0,3
0,25
0,2
0,15
0,1
0,05
0
0
1
2
3
4
5
6
7
8
schoonmaak algemeen, klein
schoonmaak algemeen, groot
zorg
transport en food
9
glas, gevel, specialisten
Medewerkers < 50 jaar
0 = meting november 2012, 1 tot en met 9 = metingen januari tot en met september 2013
24
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
Grafiek 3.11 – Meldingsfrequentie naar subsector en meting
2,5
2
1,5
1
0,5
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
schoonmaak algemeen, klein
schoonmaak algemeen, groot
zorg
transport en food
glas, gevel, specialisten
Medewerkers < 50 jaar
0 = meting november 2012, 1 tot en met 9 = metingen januari tot en met september 2013
Grafiek 3.12 – Nul verzuim naar subsector en meting
100
95
90
85
80
0
1
2
3
4
5
6
7
8
schoonmaak algemeen, klein
schoonmaak algemeen, groot
zorg
transport en food
9
glas, gevel, specialisten
Medewerkers < 50 jaar
0 = meting november 2012, 1 tot en met 9 = metingen januari tot en met september 2013
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
25
3.4.2
Overige significante effecten op de controlevariabelen.
In het onderzoek worden significante effecten gevonden voor langer doorwerken dan formeel
gepland, de uitvoering van verzuimbeleid en nieuwe leidinggevenden gedurende de onderzoeksperiode. Over deze onderwerpen zijn in de nul- en/of eindmeting vragen gesteld.
Langer doorwerken dan formeel gepland
Bij de eindmeting bleek dat er bij 29 groepen regelmatig langer doorgewerkt wordt dan formeel
gepland terwijl bij 141 groepen er (bijna) nooit doorgewerkt werkt. De overige groepen vulden
‘weet niet’ in. Het antwoord (bijna) altijd werd nooit gegeven.
Over het algemeen is het ziekteverzuim hoger bij de groepen die regelmatig langer doorwerken
dan bij de groepen die (bijna) nooit langer doorwerken. Bij vijf van de zes ziekteverzuimmaten
(zie tabel 3.15, bijlage 6) vinden we verschillen tussen de groepen die regelmatig doorwerken
en de groepen die (bijna) nooit langer doorwerken. Alleen bij het zeer kortdurend verzuim
vinden we geen significant effect. Ter illustratie is één grafiek (3.13), van het nulverzuim hier
opgenomen.
Grafiek 3.13 – Nulverzuim naar langer doorwerken en meting
94,00
92,00
90,00
88,00
86,00
84,00
82,00
80,00
78,00
Werken regelmatig langer nooit
Werken (bijna) nooit langer door
Medewerkers < 50 jaar
0 = meting november 2012, 1 tot en met 9 = metingen januari tot en met september 2013
De interpretatie van deze bevinding behoeft nadere toelichting. Ten eerste gaat bij deze vraag
expliciet om langer doorwerken in de betreffende groep. We weten niet of medewerkers bij
meerdere werkgevers werken. Ten tweede verwijst de bevinding niet naar een causaal verband.
Onduidelijk is of langer doorwerken leidt tot een hoger ziekteverzuim of een hoger ziekteverzuim in de groep leidt tot langer doorwerken.
26
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
Uitvoering verzuimbeleid
De analyse van de stellingen over het verzuimbeleid (zie ook bijlage 6) laten een effect zien op
uitvoering verzuimbeleid. Groepen waarin het meest wordt gedaan aan uitvoering van het verzuimbeleid hebben over het algemeen de laagste kortverzuimpercentages.
Er zijn acht stellingen over verzuimbeleid voorgelegd. Op de eerste vier stellingen (protocol,
contact, inzet arbodienst, beoordelen aangepast werk, zie bijlage 6) antwoorden bijna alle groepen (bijna) altijd. Bij de laatste vier stellingen (aangepast werk uitvoeren, verzuimgesprekken,
maatregelen gezondheid en gesprek over persoonlijke problemen) varieerden de antwoorden
meer. Deze laatste vier vragen blijken een schaal te vormen, zij mogen samen genomen worden
tot een schaal die ‘uitvoering verzuimbeleid’ is genoemd (betrouwbaarheid: alpha = 0,71). Deze
schaal loopt van 1 tot en met 3, waarbij een 3 aangeeft dat men veel maatregelen neemt met
betrekking tot het verzuimbeleid en een score van 1 geeft aan dat men weinig maatregelen
neemt. Van de verschillende groepen heeft 12% een score 1, 46% heeft een score 2 en 42%
heeft een score van 3. De score op de schaal ‘uitvoering verzuimbeleid’ heeft een effect op het
kortdurend verzuim (zie grafiek 3.14 en tabel B6.16).
Grafiek 3.14 – Kortdurend verzuim percentage naar uitvoering van het verzuimbeleid en meting
1,40
1,20
1,00
0,80
0,60
0,40
0,20
0,00
0
1
2
3
schaalscore 1
4
5
schaalscore 2
6
7
8
9
schaalscore 3
Medewerkers < 50 jaar
0 = meting november 2012, 1 tot en met 9 = metingen januari tot en met september 2013
De groepen met de hoogste schaalscore (waarin het meest wordt gedaan aan uitvoering verzuimbeleid) hebben het laagste kortdurend verzuimpercentage.
Nieuwe leidinggevende
Bij de eindmeting is aan de groepen gevraagd of er gedurende de afgelopen 9 maanden een
nieuwe leidinggevende is gekomen. Op deze vraag was bij 31 groepen het antwoord ‘ja’ en bij
140 groepen was het antwoord ‘nee’. Van de overige drie groepen weten we dit niet.
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
27
Het blijkt dat de groepen die een nieuwe leidinggevende hebben gehad gedurende de afgelopen
12 maanden, het nulverzuim (het percentage medewerkers dat zich in een maand niet ziek gemeld heeft) over het algemeen significant lager is dan bij de groepen die geen nieuwe leidinggevende hebben gehad (zie ook tabel B6.17 in bijlage 6). De ziekmeldingfrequentie is bij deze
groepen hoger dan bij groepen die nieuwe leidinggevende hebben gekregen. Later zal blijken
dat de groepen met een nieuwe leidinggevende wel vaker een daling van het ziekteverzuim laten
zien.
Leeftijd en geslacht
Het geslacht en de leeftijd van de medewerkers heeft invloed op meerdere ziekteverzuimmaten.
Het geslacht hangt samen met alle ziekteverzuimmaten (zie tabel B6.18 in bijlage 6), behalve
met het nulverzuim. Vrouwen hebben een hoger algemeen verzuim (dit is de optelsom van
kortdurend en langer verzuim) dan mannen. Dit blijkt vooral te komen doordat vrouwen een
hoger langer ziekteverzuim hebben dan mannen. Mannen hebben juist een lager kortverzuimpercentage dan vrouwen, maar wel weer een hogere ziekmeldfrequentie (ZMF).
Het ziekteverzuimverzuim neemt toe met de leeftijd, dat effect is zichtbaar bij alle ziekteverzuimmaten (tabel B6.19 in bijlage 6).
3.5 Stijgers en dalers
De ontwikkeling van de hoogte van het ziekteverzuim heeft geen significante relatie met conditie (A, B, C). Maar groepen kunnen wel onderling verschillen in de ontwikkeling van het ziekteverzuim.
Om inzicht te krijgen van de determinanten van stijgend of dalend ziekteverzuim is hier een
aparte analyse uitgevoerd. Per ziekteverzuimmaat zijn zogenaamde stijgers en dalers bepaald,
dit op basis van de eerste en de laatste metingen.
 Een groep wordt beschouwd als stijger als het gemiddelde ziekteverzuim voor die groep in de
eerste twee metingen significant onder het algemeen gemiddelde ziekteverzuim ligt terwijl
het gemiddelde ziekteverzuim voor die groep in de laatste twee metingen significant15 boven
het algemeen gemiddelde ziekteverzuim ligt. Dit is dus een groep die in de rangorde van de
eerste tot en met de laatste metingen verschuift van relatief laag ziekteverzuim naar relatief
hoog ziekteverzuim.
 Een groep wordt beschouwd als daler als het gemiddelde ziekteverzuim voor die groep in de
eerste twee metingen significant boven het algemeen gemiddelde ziekteverzuim ligt terwijl
het gemiddelde ziekteverzuim voor die groep in de laatste twee metingen significant onder
het algemeen gemiddelde ziekteverzuim ligt. Dit is dus een groep die in de rangorde van de
eerste tot en met de laatste metingen verschuift van relatief hoog ziekteverzuim naar relatief
laag ziekteverzuim.
15 Significant boven of onder het algemene gemiddelde wil zeggen een afwijking van 1.38*de standaarderror van
het gemiddelde.
28
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
Afhankelijk van de gehanteerde ziekteverzuimmaat ligt het percentage stijgers tussen de 11% en
de 14% en het percentage dalers ligt tussen de 11% en de 18% (zie tabel B6.20 in bijlage 6). Per
ziekteverzuimmaat is gekeken welke variabelen16 samenhangen met of een groep een stijger of
een daler is. Dit is gedaan met behulp van multinomiale logistische regressie analyse. Bijlage 5
geeft een overzicht van de significante effecten.
Daaruit blijkt dat stijgen en dalen alleen significant samen te hangen met een nieuwe leidinggevende. Tabel 3.9 biedt een overzicht.
Tabel 3.9 – Samenhang van een nieuwe leidinggevende en een stijging en daling in ziekteverzuim
Geen andere
leidinggevende
Wel andere
leidinggevende
Totaal
Verzuimpercentage
Stijger
Overig
Daler
12,1%
78,6%
9,3%
6,5%
61,3%
32,3%
11,1%
75,4%
13,5%
Langer verzuimpercentage
Stijger
Overig
Daler
13,6%
77,9%
8,6%
6,5%
61,3%
32,3%
12,3%
74,9%
12,9%
Nulverzuim*
Stijger
Overig
Daler
7,9%
80,0%
12,1%
22,6%
77,4%
10,5%
79,5%
9,9%
N
140
31
171
* En stijgend nulverzuim houdt in dat er minder medewerkers zich ziek hebben gemeld.
Medewerkers < 50 jaar
Tabel B6.21 in bijlage 6
N = aantal groepen
Bij het algemeen verzuimpercentage en het langer verzuimpercentage vindt een daling vaker
plaats als er een andere leidinggevende is gekomen. Een stijging van het nulverzuim hangt
significant samen met een nieuwe leidinggevende. De combinatie nieuwe leidinggevende en een
dalend nulverzuim komt niet voor.
3.6 De C conditie
De groepen in de C-conditie hebben deelgenomen aan een specifieke interventie. Wellicht
spelen er bij de stijgers en dalers binnen deze conditie nog andere factoren mee, die specifiek
16 Dit zijn dezelfde variabelen als bij de multilevelanalyse.
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
29
voor deze interventie zijn. Daarom is er specifiek voor deze conditie een aparte multinomiale
logistische regressie gedraaid, met de volgende kenmerken:
 Specifieke deelnemer: P&O-er / casemanager; direct leidinggevende of hoger leidinggevende.
 Het aantal bijeenkomsten waaraan men heeft deelgenomen.
 De houding aan het begin en aan het einde van het traject.
 Of er wel of geen coaching on the job heeft plaatsgevonden.
 Het tempo waarin men actief aan de slag is gegaan.
 Of er (actief) gesprekken zijn gevoerd na blok C.
Bijlage 5 (Tabel B5.3) geeft een overzicht van de significante effecten.
Tabel B6.22 geeft een overzicht van de stijgers en de dalers in de C conditie. Controle laat zien
dat het aantal stijgers en dalers niet significant afwijkt van dat van de overige condities (anders
zou conditie significant zijn geweest in de hoofdanalyse met betrekking tot stijgen en dalen).
In de algemene stijger-daler analyse (over de drie condities A, B en C) vonden we dat een
nieuwe leidinggevende samenhangt met een daling van het ziekteverzuim. Binnen de conditie C
(de conditie met de interventie) vinden we een soortgelijk resultaat (tabel 3.10). De functie van
de specifieke deelnemer aan de interventie bepaalt of en welke mate daling van ziekteverzuim er
plaatsvindt.
Tabel 3.10 – Invloed van functie van de deelnemer op stijging en daling van ziekteverzuim in de
C-conditie
Geen direct leidinggevende
Kortverzuimpercentage
Stijger
Overig
Daler
N
Wel direct leidinggevende
Totaal
19,5%
61,0%
19,5%
18,4%
65,3%
16,3%
41
49
12,5%
87,5%
0,0%
8
Geen hoger leidinggevende
Nulverzuim
Stijger
Overig
Daler
6,5%
77,4%
16,1%
N
31
Geen hoger leidinggevende
Ziekmeldfrequentie
Stijger
Overig
Daler
25,8%
61,3%
12,9%
N
31
Wel hoger leidinggevende
16,7%
83,3%
0,0%
10,2%
79,6%
10,2%
18
49
Wel hoger leidinggevende
11,1%
61,1%
27,8%
18
Totaal
Totaal
20,4%
61,2%
18,4%
49
Medewerkers < 50 jaar
Tabel B6.23 in bijlage 6
N = aantal groepen (van een groep ontbreken de gegevens)
30
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
Als de direct leidinggevende niet deelneemt, vinden we nooit een daling van het kort ziekteverzuimpercentage in de C-conditie. En daling van het kortverzuimpercentage treedt met name op
als de direct leidinggevende deelneemt aan de interventie.
Als hogere leidinggevende deel heeft genomen aan de interventie, dan vinden we nooit een
daling van het nulverzuim, maar wel vaker een stijging van het nulverzuim. Als de hoger leidinggevende deelneemt, vinden we vaker een daling van de ziekmeldfrequentie.
Oftewel: het trainen van bestaande leidinggevenden kan vergelijkbaar effect hebben als een
nieuwe leidinggevende. Voor het terugdringen van het kortdurend verzuim is vooral het trainen
van de direct leidinggevende belangrijk. Het trainen van de P&O-er of casemanager heeft niet
ditzelfde effect.
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
31
4 Conclusies
De hoofdvraag van het onderzoek is of het afschaffen van wachtdagen invloed heeft op het
ziekteverzuim in de schoonmaaksector.
Om deze vraag te beantwoorden zijn ziekteverzuim- en verlofgegevens verzameld onder groepen werknemers, waarbij groepen zijn onderverdeeld naar drie condities:
 A: de wachtdagen worden niet afgeschaft
 B: de wachtdagen worden afgeschaft
 C: de wachtdagen worden afgeschaft, de groepen ontvangen een specifieke interventie gericht
op verzuimbegeleiding.
Als het afschaffen van wachtdagen effect heeft op het ziekteverzuim, dan moeten we verschillen
vinden tussen de conditie A aan de ene kant en de condities B en C aan de andere kant.
Er zijn geen effecten van het afschaffen van wachtdagen op het ziekteverzuim gevonden voor
vijf van de zes gehanteerde ziekteverzuimmaten: kortdurend verzuim, zeer kortdurend verzuim,
langer verzuim, verzuim totaal en het nulverzuim. Voor deze verzuimmaten vinden we geen
significante verschillen tussen de condities over de metingen heen.
Er is één uitzondering. De meldingsfrequentie vertoont voor alle drie de condities een daling tot
en met meting 7 (juli), maar daarna is er sprake van een stijging voor de metingen 8 en 9. Deze
stijging van de meldingsfrequentie in meting 8 en 9 is sterker in conditie A dan in de condities
B en C. Hierdoor ontstaat er een verschil in patroon. Daardoor is er in de condities B en C sprake van een significante dalende trend over alle metingen heen (dus inclusief de metingen 8 en
9). Terwijl er in conditie A, vanaf meting 7, sprake van een stijgende trend.
Het afschaffen van wachtdagen leidt niet tot een verandering in het opnemen van verlof, zoals
vast te stellen binnen de looptijd van het onderzoek.
Op basis van het onderzoek kunnen we een aantal kenmerken aangegeven die significant samenhangen met de hoogte van het ziekteverzuim.
 De hoogte van het ziekteverzuim hangt af van sector. In de glasbewassing en de specialistische reiniging worden hogere verzuimpercentages gevonden dan in de andere sectoren.
 De hoogte van het ziekteverzuim hangt samen met langer doorwerken. Binnen groepen die
regelmatig langer doorwerken is het ziekteverzuim hoger dan in groepen die (bijna) nooit
langer doorwerken.
 Groepen die een nieuwe leidinggevende hebben gekregen, hadden een hoger ziekteverzuim
dan groepen die geen nieuwe leidinggevende hebben gekregen. Waarschijnlijk is er hier een
achterliggende factor van belang, die we niet hebben kunnen meenemen in het onderzoek.
Het krijgen van een nieuwe leidinggevende hangt samen met een positieve ontwikkeling van
het ziekteverzuim: bij groepen met een nieuwe leidinggevende zien we vaker een daling in
het ziekteverzuim.
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
33

Er kunnen op basis van dit onderzoek geen uitspraken worden gedaan of het langer doorwerken een hoger ziekteverzuim veroorzaakt of dat langer doorwerken wordt veroorzaakt door
een hoger ziekteverzuim. Eenzelfde redenering geldt voor de nieuwe leidinggevende.
Het onderzoek biedt dus geen inzicht de richting van de relatie tussen langer doorwerken en
ziekteverzuim en een nieuwe leidinggevende en ziekteverzuim.
Er worden geen verschillen gevonden tussen de C-conditie en de andere condities. Dat wil niet
zeggen dat de interventie gericht op verzuimbegeleiding niet werkt. De interventie ook gericht
op middellang verzuim en deze vorm van verzuim is binnen het huidige onderzoek niet zuiver te
meten. Uit het onderzoek blijkt dat de interventie het meeste effect sorteert op de ziekteverzuimcijfers als de direct leidinggevende en de hogere leidinggevende betrokken worden.
Bij bovenstaande conclusies is enige keren een voorbehoud gemaakt: voor zover vast te stellen
binnen de looptijd van het onderzoek. De periode waarbinnen het onderzoek plaatsvond is immers beperkt. Wellicht treden er vertraagde effecten op van het afschaffen van wachtdagen of
de interventie gericht op het verzuimbeleid. Dergelijke vertraagde effecten zijn binnen dit onderzoek niet vast te stellen.
Dit onderzoek naar het effect van het afschaffen van wachtdagen op ziekteverzuim in de
schoonmaaksector was een real-life experiment zoals dat zelden plaatsvindt. Dank en hulde aan
alle betrokkenen.
34
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
Bijlagen
Bijlage 1 – Celvulling bij nul- en eindmeting
Tabel B1.1 – Celvulling na nulmeting (groepen en aantal medewerkers in de groep)
A: Controle
B:Afschaffen
wachtdagen
C:Afschaffen
wachtdagen en
verzuiminterventie
Rij totaal
niet
niet
niet
Randstad Randstad Randstad Randstad Randstad Randstad
Schoonmaak algemeen
klein
12
(208)
16
(280)
5
(63)
7
(124)
8
(185)
9
(229)
57
(1089)
groot
8
(267)
3
(156)
6
(104)
10
(179)
6
(78)
4
(161)
37
(945)
Schoonmaak in de zorg
groot
6
(137)
5
(143)
6
(147)
2
(37)
6
(264)
3
(129)
28
(857)
Transport en food
groot
4
(267)
4
(80)
4
(87)
3
(47)
7
(267)
4
(70)
26
(818)
Glas, gevel en specialisten klein
12
(180)
8
(88)
4
(31)
6
(97)
1
(15)
4
(95)
35
(506)
Kolom totalen
42
(1059)
36
(747)
25
(432)
28
(484)
28
(809)
24
(684)
183
(4215)
Medewerkers < 50 jaar
Tabel B1.2 – Celvulling bij einde metingen (groepen en aantal medewerkers in de groep)
A: Controle
B:
Afschaffen
wachtdagen
C
Afschaffen
wachtdagen en
verzuiminterventie
Rij totaal
niet
niet
niet
Randstad Randstad Randstad Randstad Randstad Randstad
Schoonmaak algemeen
klein
10
(167)
14
(277)
5
(65)
7
(115)
6
(140)
9
(240)
51
(1004)
groot
7
(234)
3
(143)
6
(103)
10
(179)
6
(78)
4
(157)
36
(894)
Schoonmaak in de zorg
groot
6
(134)
5
(138)
4
(115)
2
(31)
6
(244)
3
(133)
26
(795)
Transport en food
groot
4
(280)
4
(87)
4
(89)
3
(46)
7
(285)
4
(66)
26
(853)
Glas, gevel en specialisten klein
12
(185)
8
(80)
4
(29)
6
(95)
1
(12)
4
(96)
35
(497)
Kolom totalen
39
(1000)
34
(725)
23
(401)
28
(466)
26
(759)
24
(692)
Kolom totalen per conditie
73
(1725)
51
(867)
50
(1451)
174
(4043)
Medewerkers < 50 jaar
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
37
Tabel B1.3 – Aantal deelnemende werknemers per maand
Aantal deelnemende werknemers per maand
N
% t.o.v. het totaal
November 2012
4077
89,3%
Januari 2013
4071
89,2%
Februari 2013
4070
89,1%
Maart 2013
4075
89,2%
April 2013
4071
89,2%
Mei 2013
4067
89,1%
Juni 2013
4050
88,7%
Juli 2013
4087
89,5%
Augustus 2013
4031
88,3%
September 2013
4043
88,5%
Totaal aantal deelnemende werknemers
4566
Medewerkers < 50 jaar
38
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
Bijlage 2 – Tabellen leeftijd en geslacht
Tabel B2.1 – Gemiddelde leeftijd
A: Controle
B:Afschaffen
wachtdagen
C: Afschaffen
wachtdagen en
verzuiminterventie
Rij totaal
niet
niet
niet
Randstad Randstad Randstad Randstad Randstad Randstad
Schoonmaak algemeen
klein
36
36
38
34
37
35
36
groot
39
35
38
36
41
32
37
Schoonmaak in de zorg
groot
35
33
37
37
38
34
36
Transport en food
groot
37
38
40
35
38
38
38
Glas, gevel en specialisten klein
37
35
31
33
33
34
35
Kolom totalen
37
35
37
35
38
34
36
Medewerkers < 50 jaar
Tabel B2.2 – Percentage mannen in de populatie
A: Controle
B: Afschaffen
wachtdagen
C: Afschaffen
wachtdagen en
verzuiminterventie
Rij totaal
niet
niet
niet
Randstad Randstad Randstad Randstad Randstad Randstad
Schoonmaak algemeen
klein
28%
15%
27%
16%
33%
10%
20%
groot
31%
11%
22%
16%
34%
26%
23%
Schoonmaak in de zorg
groot
38%
9%
11%
0%
23%
17%
19%
Transport en food
groot
84%
83%
90%
94%
89%
89%
89%
Glas, gevel en specialisten klein
93%
70%
98%
98%
100%
83%
90%
Kolom totalen
56%
27%
40%
38%
52%
32%
42%
Medewerkers < 50 jaar
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
39
Bijlage 3 – Gegevens per maand
Tabel B3.1 – Kortdurend verzuimpercentage per meting per conditie
N
Schoonmaak
algemeen, klein
Randstad
niet Randstad
Schoonmaak
algemeen, groot
Randstad
niet Randstad
Schoonmaak in de Randstad
zorg
niet Randstad
Transport en food Randstad
niet Randstad
Glas, gevel,
specialisten
Randstad
niet Randstad
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
A
10
0,83 0,78 1,61 1,67 0,92 1,01 0,57 0,88 0,79 1,28
B
5
0,30 0,11 3,64 0,00 0,51 0,70 2,09 0,66 1,21 0,09
C
6
0,71 0,29 1,03 0,78 1,17 0,47 0,66 0,41 0,22 0,53
A
14
0,92 0,61 1,45 1,17 1,85 0,22 0,29 0,32 0,46 0,61
B
7
0,38 0,81 0,34 1,08 0,56 0,46 0,76 0,30 0,20 0,19
C
9
0,37 0,39 0,61 0,73 0,35 0,35 0,04 0,00 0,76 0,23
A
7
1,02 1,77 0,62 0,51 1,43 0,26 0,33 1,85 0,22 1,13
B
6
1,25 1,08 0,88 0,60 0,39 0,70 0,41 0,11 0,00 1,87
C
6
0,46 0,51 0,93 0,16 0,54 0,00 0,58 0,00 0,32 0,61
A
3
B
10
0,52 1,04 1,03 1,15 0,56 1,92 1,70 1,55 0,40 0,39
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
C
4
0,41 0,55 0,76 0,63 0,79 0,16 0,03 0,42 2,15 0,32
A
6
0,42 0,35 0,38 0,24 1,37 0,71 0,00 0,41 0,41 0,41
B
4
0,14 1,35 0,33 0,00 0,77 0,00 0,23 0,00 0,00 0,72
C
6
0,53 0,47 0,51 0,35 1,28 0,48 0,53 0,31 0,34 0,24
A
5
0,27 0,63 2,11 0,24 1,02 0,51 0,30 0,35 0,03 1,72
B
2
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
C
3
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
A
4
0,23 0,90 1,10 0,66 0,44 0,71 0,75 0,25 0,28 1,93
B
4
0,54 3,83 0,44 0,56 0,63 1,11 0,00 0,42 2,79 0,00
C
7
0,54 0,92 0,46 0,72 0,38 0,61 0,35 0,31 0,38 0,77
A
4
0,08 0,50 3,41 0,39 0,20 0,62 0,18 0,00 0,14 0,00
B
3
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
C
4
1,31 1,17 1,13 0,49 1,12 0,00 0,77 1,51 0,86 0,40
A
12
1,31 2,84 2,19 1,17 1,16 1,10 1,73 0,61 0,69 0,56
B
4
0,91 0,00 2,66 0,93 1,71 2,46 1,35 0,73 1,24 0,97
C
1
A
8
1,97 1,14 1,07 0,99 1,67 1,00 1,55 1,57 1,30 1,01
B
6
0,49 1,66 1,43 1,23 0,50 1,07 0,50 0,66 0,68 0,48
C
4
0,91 0,63 0,67 0,45 0,84 0,37 1,00 0,39 0,70 0,55
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
- : minder dan 4 groepen
Medewerkers < 50 jaar
0 = meting november 2012, 1 tot en met 9 = metingen januari tot en met september 2013
N = aantal groepen
40
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
Tabel B3.2 – Ziekmeldfrequentie per meting per conditie
N
Schoonmaak
algemeen, klein
Randstad
niet Randstad
Schoonmaak
algemeen, groot
Randstad
niet Randstad
Schoonmaak in de Randstad
zorg
niet Randstad
Transport en food Randstad
niet Randstad
Glas, gevel,
specialisten
Randstad
niet Randstad
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
A
10
1,00 1,69 0,92 0,43 0,58 0,92 0,49 0,68 0,61 1,30
B
5
0,82 0,38 1,12 0,00 0,88 0,64 1,07 1,68 0,47 0,07
C
6
1,21 0,48 1,49 0,57 0,90 0,52 0,25 0,57 0,17 0,73
A
14
1,69 1,64 1,10 0,86 0,61 0,19 0,31 0,18 0,35 0,79
B
7
0,69 0,78 0,25 0,64 0,41 0,31 0,47 0,38 0,30 0,38
C
9
0,77 0,92 1,00 1,16 0,50 0,22 0,26 0,05 0,21 0,44
A
7
2,19 2,86 0,66 0,95 0,10 0,41 0,40 0,32 0,08 0,66
B
6
0,69 0,86 0,72 0,65 0,36 0,16 0,24 0,29 0,00 1,29
0,67 1,16 0,48 0,09 0,64 0,25 0,14 0,00 0,54 0,13
C
6
A
3
B
10
0,91 1,07 0,49 0,83 0,82 0,77 0,57 0,56 0,38 0,44
C
4
0,26 1,04 0,64 0,83 0,17 0,41 0,14 0,31 0,67 0,38
A
6
0,70 0,55 0,59 0,16 0,80 0,55 0,00 0,22 0,23 0,29
B
4
0,36 0,48 0,51 0,11 0,33 0,14 0,40 0,35 0,00 0,30
C
6
0,88 1,11 0,46 0,82 0,79 0,52 0,45 0,60 0,18 0,24
A
5
0,86 0,84 0,56 0,74 0,55 0,39 0,06 0,22 0,14 0,44
B
2
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
C
3
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
A
4
0,44 1,28 0,69 0,47 0,39 0,67 0,65 0,30 0,31 0,90
B
4
1,24 1,86 1,90 0,59 0,84 0,70 1,14 0,32 1,36 0,16
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
C
7
1,41 1,71 0,81 0,77 0,95 0,63 0,58 0,31 0,40 0,83
A
4
0,99 0,88 1,05 0,93 0,65 0,23 0,23 0,20 0,00 0,11
B
3
C
4
3,70 2,70 1,04 0,79 0,94 0,51 1,07 0,72 0,67 0,55
A
12
2,43 3,03 1,43 1,60 1,70 1,16 1,17 0,50 1,39 1,00
B
4
0,38 0,00 3,34 1,72 2,38 2,30 1,63 0,67 0,93 2,27
C
1
A
8
2,43 1,66 0,85 1,82 0,60 0,82 1,15 0,79 0,99 1,49
B
6
2,24 0,89 0,85 1,82 0,25 0,44 0,38 0,33 0,85 0,31
C
4
2,14 1,57 0,90 1,06 0,97 0,39 0,50 0,29 0,94 1,07
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
- : minder dan 4 groepen
Medewerkers < 50 jaar
0 = meting november 2012, 1 tot en met 9 = metingen januari tot en met september 2013
N = aantal groepen
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
41
Bijlage 4 – Verzuimcijfers naar conditie, sector en regio
De tabellen in deze bijlage geven de gemiddelden weer, over alle metingen heen.
Tabel B4.1 – Gemiddelde waarden voor ziekteverzuim over de 10 metingen heen
A
B
Randstad
Niet
Randstad
Schoonmaak alg., klein
Schoonmaak alg., groot
Zorg
Transport en food
Glas, gevel, specialisten
5,49
8,07
5,74
3,34
5,54
Totaal
5,79
C
Totaal
Randstad
Niet
Randstad
Randstad
Niet
Randstad
5,89
4,18
4,19
5,68
2,89
4,98
3,21
4,26
1,11
5,89
2,32
5,68
3,41
5,22
7,13
8,33
-
5,89
2,32
4,19
5,68
5,72
6,34
5,03
3,76
5,60
5,07
3,42
5,07
5,99
5,07
5,45
- : minder dan 4 groepen
Medewerkers < 50 jaar
Tabel B4.2 – Gemiddelde waarden voor kortdurend ziekteverzuim over de 10 metingen heen
A
B
Randstad
Niet
Randstad
Schoonmaak alg., klein
Schoonmaak alg., groot
Zorg
Transport en food
Glas, gevel, specialisten
0,75
0,63
0,23
0,58
0,96
Totaal
0,70
C
Totaal
Randstad
Niet
Randstad
Randstad
Niet
Randstad
0,51
0,44
0,36
0,86
0,66
0,39
0,18
0,84
1,02
0,28
0,60
0,55
0,50
0,19
0,36
0,50
-
0,28
0,45
0,81
0,67
0,50
0,47
0,39
0,59
0,82
0,55
0,60
0,51
0,39
0,52
0,56
- : minder dan 4 groepen
Medewerkers < 50 jaar
Tabel B4.3 – Gemiddelde waarden voor zeer kortdurend ziekteverzuim over 10 metingen heen
A
Schoonmaak alg., klein
Schoonmaak alg., groot
Zorg
Transport en food
Glas, gevel, specialisten
Totaal
B
Randstad
Niet
Randstad
0,13
0,05
0,01
0,08
0,18
0,11
0,08
0,02
0,03
0,12
0,07
C
Totaal
Randstad
Niet
Randstad
Randstad
Niet
Randstad
0,04
0,01
0,01
0,05
0,35
0,08
0,08
0,06
0,09
0,07
0,10
0,02
0,04
0,08
0,07
0,06
0,03
0,06
0,11
0,08
0,08
0,04
0,05
0,06
0,17
0,08
- : minder dan 4 groepen
Medewerkers < 50 jaar
42
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
Tabel B4.4 – Gemiddelde waarden voor langer ziekteverzuim over de 10 metingen heen
A
B
Randstad
Niet
Randstad
Schoonmaak alg., klein
Schoonmaak alg., groot
Zorg
Transport en food
Glas, gevel, specialisten
4,72
7,41
5,50
2,75
4,56
Totaal
5,07
C
Totaal
Randstad
Niet
Randstad
Randstad
Niet
Randstad
5,35
3,72
3,81
4,80
2,23
4,58
3,02
3,42
0,09
1,97
9,36
3,26
2,91
5,01
6,74
7,80
-
5,01
2,17
6,90
5,15
5,09
5,77
4,69
3,28
4,66
4,50
2,81
5,43
5,58
5,67
4,80
- : minder dan 4 groepen
Medewerkers < 50 jaar
Tabel B4.5 – Gemiddelde waarden voor meldingsfrequentie over de 10 metingen heen
A
B
Randstad
Niet
Randstad
Schoonmaak alg., klein
Schoonmaak alg., groot
Zorg
Transport en food
Glas, gevel, specialisten
0,86
0,86
0,41
0,61
1,54
Totaal
0,98
C
Totaal
Randstad
Niet
Randstad
Randstad
Niet
Randstad
0,77
0,48
0,53
1,26
0,71
0,53
0,30
1,01
1,56
0,46
0,68
0,84
0,69
0,41
0,61
0,84
-
0,55
0,48
1,27
0,98
0,69
0,60
0,57
0,83
1,29
0,79
0,79
0,66
0,67
0,83
0,80
- : minder dan 4 groepen
Medewerkers < 50 jaar
Tabel B4.6 – Gemiddelde waarden voor nulverzuim over de 10 metingen heen
A
B
Randstad
Niet
Randstad
Schoonmaak alg., klein
Schoonmaak alg., groot
Zorg
Transport en food
Glas, gevel, specialisten
89,22
88,47
91,99
92,83
83,94
Totaal
88,25
C
Totaal
Randstad
Niet
Randstad
Randstad
Niet
Randstad
89,87
94,01
93,41
86,00
92,59
91,57
95,76
88,57
87,14
94,53
90,01
91,14
91,84
91,28
89,52
86,79
-
91,94
94,42
85,47
87,52
91,24
91,12
91,40
89,06
86,53
90,48
91,23
91,47
89,66
89,41
89,97
- : minder dan 4 groepen
Medewerkers < 50 jaar
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
43
Bijlage 5 – Uitkomsten van de analyses
Multilevel analyses (hoofdvraag, neveneffecten)
Tabel B5.1 geeft een overzicht van de significante effecten uit de multilevel analyses. Het aantal
sterren geeft de sterke van de significantie aan, ‘n.s.’ betekent dat een effect niet significant is (p
> 0.05). Zo blijkt uit tabel X dat er een significant effect van afname is bij het kortdurend verzuim, het zeer kortdurend verzuim, de meldingsfrequentie en het nulverzuim.
Tabel B5.1 – Significante effecten uit de multilevel analyses
Meting
Conditie
Conditie * Meting
Sector_omvang
Randstad
Geslacht
Leeftijd
Onzekerheid
Langerdoorwerken
Nmaatregelen
Intern_extern
Werkdruk
Spanofcontrol
Andereleiding
Voordracht
Aangepast_beleid
Vi_schaal3
VZ
KVZ
ZKVZ
LVZ
MF
Nul
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
***
***
n.s.
**
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
***
n.s.
n.s.
**
n.s.
*
***
n.s.
*
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
**
***
n.s.
n.s.
***
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
***
***
n.s.
**
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
***
n.s.
*
***
n.s.
**
***
n.s.
*
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
*
n.s.
n.s.
n.s.
***
n.s.
n.s.
*
n.s.
***
***
n.s.
*
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
*
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.: niet significant; *: P < 0.05; **: p <.01; ***: p < .001.
VZ: verzuim totaal ; KVZ: kortdurendverzuim; ZKVZ: zeer kortdurend verzuim; LVZ: langer verzuim; MF: meldingsfrequentie; Nul: nulverzuim.
Conditie: A, B, C.
Sector_omvang: Schoonmaak algemeen, klein; schoonmaak algemeen, groot, zorg, transport en food, glas, gevel en
specialisten.
Randstad: Randstad versus niet-Randstad
Onzekerheid: Was er de afgelopen maanden onzekerheid over de aanstelling van werknemers?
Langerdoorwerken: Hoe vaak werkt deze groep medewerkers langer door dan de werktijd die formeel was ingepland?
(bijna) nooit versus regelmatig.
Nmaatregelen: . aantal nieuwe maatregelen dat voor deze groep vanaf 1 januari 2013 is ingevoerd op het gebied van
arbo en verzuim.
Intern_extern: Het bedrijf heeft hulp gezocht bij een extern bureau om het verzuim terug te dringen of het bedrijf
heeft zelf activiteiten ontwikkeld om verzuim terug te dringen versus bedrijven die dit niet hebben gedaan.
Werkdruk: Is de werkdruk in de groep vanaf januari 2013 toe- of afgenomen?
Spanofcontrol: Het aantal medewerkers dat de leidinggevende aanstuurt.
Andereleiding: De groep heeft wel/geen andere leidinggevende gekregen tijdens de looptijd van het onderzoek
Aangepast_beleid: is het verzuimbeleid het afgelopen jaar aangepast
Voordracht: groepen voorgedragen door de bonden versus andere groepen
Vi_schaal3: schaal uitvoering verzuimbeleid, op basis van vier stellingen (met betrekking tot aangepast werk, verzuimgesprekken, maatregelen gezondheid en gesprek over persoonlijke problemen.
44
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
Multinomiale logistische regressie (stijgers/dalers analyse)
Tabel B5.2 geeft een overzicht van de significante effecten uit de analyse met betrekking tot
stijgers en dalers (met behulp van multinomiale logistische regressie).
Tabel B5.2 – Significante effecten* uit stijgers/dalers analyse (multinomiale logistische regressie)
Conditie
Sector_omvang
Randstad
Geslacht
Leeftijd
Onzekerheid
Langerdoorwerken
Nmaatregelen
Intern_extern
Werkdruk
Spanofcontrol
Andereleiding
Voordracht
Aangepast_beleid
Vi_schaal3
VZ
KVZ
ZKVZ
LVZ
MF
Nul
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
*
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
*
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
***
n.s.
n.s.
n.s.
* De analyse geeft per variabele (conditie etc.) twee significanties. De dalers zijn als referentie-categorie genomen,
dus we krijgen een significantie van de stijgers ten opzichte van de dalers en van de overigen (de middengroep) ten
opzichte van de dalers. In de tabel wordt de minst sterke significantie gegeven. Dus, als er een significantie is van
.01 en .05, wordt de significantie van .05 gegeven.
n.s.: niet significant; *: P < 0.05; **: p <.01; ***: p < .001.
VZ: verzuim totaal ; KVZ: kortdurendverzuim; ZKVZ: zeer kortdurend verzuim; LVZ: langer verzuim; MF: meldingsfrequentie; Nul: nulverzuim.
Conditie: A, B, C.
Sector_omvang: Schoonmaak algemeen, klein; schoonmaak algemeen, groot, zorg, transport en food, glas, gevel en
specialisten.
Randstad: Randstad versus niet-Randstad
Onzekerheid: Was er de afgelopen maanden onzekerheid over de aanstelling van werknemers?
Langerdoorwerken: Hoe vaak werkt deze groep medewerkers langer door dan de werktijd die formeel was ingepland?
(bijna) nooit versus regelmatig.
Nmaatregelen: . aantal nieuwe maatregelen dat voor deze groep vanaf 1 januari 2013 is ingevoerd op het gebied van
arbo en verzuim.
Intern_extern: Het bedrijf heeft hulp gezocht bij een extern bureau om het verzuim terug te dringen of het bedrijf
heeft zelf activiteiten ontwikkeld om verzuim terug te dringen versus bedrijven die dit niet hebben gedaan.
Werkdruk: Is de werkdruk in de groep vanaf januari 2013 toe- of afgenomen?
Spanofcontrol: Het aantal medewerkers dat de leidinggevende aanstuurt.
Voordracht: groepen voorgedragen door de bonden versus andere groepen
Andereleiding: De groep heeft wel/geen andere leidinggevende gekregen tijdens de looptijd van het onderzoek
Aangepast_beleid: is het verzuimbeleid het afgelopen jaar aangepast
Vi_schaal3: schaal uitvoering verzuimbeleid, op basis van vier stellingen (met betrekking tot aangepast werk, verzuimgesprekken, maatregelen gezondheid en gesprek over persoonlijke problemen.
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
45
Multinomiale logistische regressie (C conditie)
De trainers die de verzuiminterventie hebben geïmplementeerd in de groepen van de C-conditie
hebben per groep een scoresheet ingevuld. Op basis van dit scoresheet is een aantal variabelen
berekend. De invloed van deze variabelen op het stijgen/dalen is geanalyseerd.
Tabel B5.3 geeft een overzicht van de significante effecten uit de analyse die specifiek is uitgevoerd voor de stijgers en dalers in de C conditie (met behulp van multinomiale logistische regressie).
Tabel B5.3 – Significante effecten* uit stijgers/dalers analyse (multinomiale logistische regressie)
PenO_casemanager
Dirleid
Hogerleid
Ndelen
Houdingeind
Tempo
GesprekkennablokC
Coachingonthejob
VZ
KVZ
ZKVZ
LVZ
MF
Nul
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
***
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
**
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
***
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
n.s.
* De analyse geeft per variabele (conditie etc.) twee significanties. De dalers zijn als referentie-categorie genomen,
dus we krijgen een significantie van de stijgers ten opzichte van de dalers en van de overigen (de middengroep) ten
opzichte van de dalers. In de tabel wordt de minst sterke significantie gegeven. Dus, als er een significantie is van
.01 en .05, wordt de significantie van .05 gegeven.
n.s.: niet significant; *: P < 0.05; **: p <.01; ***: p < .001.
VZ: verzuim totaal ; KVZ: kortdurendverzuim; ZKVZ: zeer kortdurend verzuim; LVZ: langer verzuim; MF: meldingsfrequentie; Nul: nulverzuim.
PenO_casemanager: de P &O-er of de casemanager heeft deelgenomen aan de training
Dirleid: de direct leidinggevende heeft deelgenomen aan de training
Hogerleid: de hogere leidinggevende heeft deelgenomen aan de training
Ndelen: het aantal trainingen dat is bijgewoond (maximum is vijf)
Houdingeind: houding deelnemer bij de laatste bijeenkomst: reactief; actief; proactief
Tempo: snel: actieve start in januari, film (plus gesprekken) februari; traag: alle andere situaties
GesprekkennablokC: Zijn er gesprekken na blok C gevoerd (actief, reactief, n.v.t.)
Coachingonthejob: Heeft er wel of geen coaching on the job plaats gevonden?
46
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
Bijlage 6 – Tabellen bij hoofdstuk 3
Tabel B6.1 – Verzuimpercentage naar conditie en meting
A
B
C
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
6,01
4,989
5,465
5,748
3,369
6,078
5,591
4,678
6,46
5,6
4,89
7,058
5,561
5,02
6,552
5,299
4,59
6,772
4,717
4,932
6,35
4,304
5,248
5,501
4,923
4,953
5,192
6,592
5,329
5,365
Medewerkers < 50 jaar
0 = meting november 2012, 1 tot en met 9 = metingen januari tot en met september 2013
Tabel B6.2 – Kortverzuimpercentage naar conditie en meting
A
B
C
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
0,698
0,41
0,591
0,992
0,81
0,492
1,001
0,814
0,692
0,722
0,667
0,589
0,68
0,423
0,564
0,493
0,681
0,243
0,431
0,666
0,402
0,368
0,291
0,219
0,327
0,404
0,385
0,593
0,319
0,369
Medewerkers < 50 jaar
0 = meting november 2012, 1 tot en met 9 = metingen januari tot en met september 2013
Tabel B6.3 – Zeer Kortverzuimpercentage naar conditie en meting
A
B
C
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
0,083
0,036
0,067
0,142
0,037
0,06
0,103
0,175
0,079
0,126
0,088
0,114
0,097
0,13
0,135
0,071
0,05
0,056
0,1
0,093
0,085
0,038
0,019
0,049
0,05
0,063
0,025
0,089
0,08
0,073
Medewerkers < 50 jaar
0 = meting november 2012, 1 tot en met 9 = metingen januari tot en met september 2013
Tabel B6.4 – Langer ziekteverzuimpercentage naar conditie en meting
A
B
C
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
5,312
4,579
4,874
4,756
2,559
5,586
4,59
3,864
5,768
4,878
4,223
6,469
4,882
4,597
5,988
4,806
3,909
6,529
4,287
4,266
5,948
3,937
4,957
5,282
4,596
4,549
4,808
5,999
5,01
4,996
Medewerkers < 50 jaar
0 = meting november 2012, 1 tot en met 9 = metingen januari tot en met september 2013
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
47
Tabel B6.5 – Nulverzuimpercentage naar conditie en meting
A
B
C
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
87,51
91,86
89,44
86,01
92,51
89,2
87,75
89,69
88,38
87,45
90,08
87,03
89,84
91,21
87,74
90,41
91,53
90,05
91,05
91,16
89,99
92,89
92,71
91,54
91,82
91,67
91,38
88,15
91,18
90,62
Medewerkers < 50 jaar
0 = meting november 2012, 1 tot en met 9 = metingen januari tot en met september 2013
Tabel B6.6 – Meldingsfrequentie naar conditie en meting
A
B
C
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
1,563
0,989
1,305
1,774
0,905
1,299
0,921
0,929
0,874
0,94
0,839
0,897
0,719
0,685
0,767
0,615
0,587
0,451
0,544
0,647
0,504
0,403
0,504
0,35
0,549
0,51
0,466
0,843
0,578
0,529
Medewerkers < 50 jaar
0 = meting november 2012, 1 tot en met 9 = metingen januari tot en met september 2013
Tabel B6.7 – Respons op de vragen naar verlof, per meetmoment
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Vakantie
Onbetaald
Zorgverlof
Totaal aantal groepen
136
147
160
174
139
158
160
174
137
157
157
174
144
157
153
174
139
148
148
174
131
144
148
174
133
144
149
174
136
140
146
174
136
144
147
174
135
143
144
174
Vakantie
Onbetaald
Zorgverlof
78%
84%
92%
80%
91%
92%
79%
90%
90%
83%
90%
88%
80%
85%
85%
75%
83%
85%
76%
83%
86%
78%
80%
84%
78%
83%
84%
78%
82%
83%
Medewerkers < 50 jaar
0 = meting november 2012, 1 tot en met 9 = metingen januari tot en met september 2013
48
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
Tabel B6.8 – Verlofcijfers over de verschillende metingen heen
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Vakantieverlof
% werknemers dat verlof heeft
opgenomen
Gemiddeld aantal uur
30,7%
44,1%
34,2%
31,8%
33,5%
28,3%
30,7%
42,3%
44,3%
27,9%
4,5
7,0
5,0
3,6
4,0
4,2
5,7
15,1
19,1
8,3
In % ten opzichte van de aanstelling
2,89%
4,47%
3,71%
2,43%
2,66%
2,21%
N
136
139
137
144
139
131
133
136
136
135
Onbetaald verlof
% werknemers dat verlof heeft
opgenomen
Gemiddeld aantal uur
1,9%
2,1%
1,6%
1,9%
2,1%
0,9%
1,2%
2,1%
2,7%
2,0%
0,2
0,2
0,2
0,3
0,3
0,1
0,2
0,5
0,7
0,4
In % ten opzichte van de aanstelling
0,19%
0,15%
0,17%
0,23%
0,22%
0,07%
0,14%
0,33%
0,60%
0,22%
N
147
158
157
154
148
144
144
140
145
143
Zorgverlof
% werknemers dat verlof heeft
opgenomen
Gemiddeld aantal uur
0,04%
0,4%
0,03%
0,18%
0,14%
0,12%
0,14%
0,03%
0,16%
0,93%
0,001
0,066
0,017
0,012
0,011
0,012
0,021
0,003
0,022
0,121
In % ten opzichte van de aanstelling
0,00%
0,03%
0,01%
0,01%
0,01%
0,01%
0,01%
0,00%
0,02%
0,12%
N
160
160
157
153
148
148
149
146
148
144
3,69% 10,50% 12,10% 5,13%
Medewerkers < 50 jaar
0 = meting november 2012, 1 tot en met 9 = metingen januari tot en met september 2013
Tabel B6.9 – Kortdurend verzuim naar subsector en meting
Schoonmaak algemeen, klein
Schoonmaak algemeen, groot
Zorg
Transport en food
Glas, gevel, specialisten
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
0,47
0,41
0,28
0,85
0,96
0,41
0,91
0,52
1,12
1,20
1,06
0,65
0,44
0,84
1,09
0,74
0,46
0,51
0,64
0,91
0,58
0,38
0,61
0,47
0,80
0,35
0,43
0,35
0,44
0,84
0,40
0,42
0,36
0,35
0,90
0,25
0,39
0,20
0,26
0,40
0,28
0,22
0,19
0,54
0,65
0,44
0,41
0,47
0,42
0,50
Medewerkers < 50 jaar
0 = meting november 2012, 1 tot en met 9 = metingen januari tot en met september 2013
Tabel B6.10 – Zeer kortdurend verzuim naar subsector en meting
Schoonmaak algemeen, klein
Schoonmaak algemeen, groot
Zorg
Transport en food
Glas, gevel, specialisten
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
0,06
0,01
0,01
0,08
0,15
0,09
0,07
0,05
0,08
0,15
0,11
0,07
0,06
0,06
0,27
0,11
0,05
0,10
0,07
0,22
0,14
0,05
0,04
0,10
0,23
0,06
0,02
0,06
0,04
0,12
0,05
0,07
0,13
0,04
0,20
0,06
0,01
0,01
0,04
0,04
0,05
0,01
0,01
0,01
0,13
0,11
0,04
0,01
0,03
0,18
Medewerkers < 50 jaar
0 = meting november 2012, 1 tot en met 9 = metingen januari tot en met september 2013
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
49
Tabel B6.11 –Meldingsfrequentie verzuim naar subsector en meting
Schoonmaak algemeen, klein
Schoonmaak algemeen, groot
Zorg
Transport en food
Glas, gevel, specialisten
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
1,11
1,00
0,81
1,62
2,11
1,15
1,41
0,95
1,72
1,77
0,98
0,55
0,64
0,99
1,32
0,68
0,68
0,83
0,73
1,62
0,62
0,45
0,67
0,73
1,20
0,44
0,43
0,45
0,49
0,99
0,42
0,33
0,46
0,63
1,03
0,48
0,33
0,31
0,32
0,57
0,36
0,30
0,23
0,54
1,15
0,69
0,56
0,40
0,49
1,12
Medewerkers < 50 jaar
0 = meting november 2012, 1 tot en met 9 = metingen januari tot en met september 2013
Tabel B6.12 – Nulverzuim naar subsector en meting
Schoonmaak algemeen, klein
Schoonmaak algemeen, groot
Zorg
Transport en food
Glas, gevel, specialisten
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
91,4
91,7
93,3
87,1
82,6
90,5
88,3
92,2
85,7
86,7
87,4
91,5
91,4
86,2
86,6
89,5
90,4
89,2
87,1
83,6
90,7
91,1
90,2
89,2
86,6
92,8
91,1
90,4
90,5
87,3
93,1
91,6
90,3
90,2
87,2
92,7
92,8
92,2
92,5
91,8
93,6
92,7
92,8
90,7
87,4
90,7
89,9
91,9
91,3
85,4
Medewerkers < 50 jaar
0 = meting november 2012, 1 tot en met 9 = metingen januari tot en met september 2013
Tabel B6.13 – Kortdurend verzuim naar omvang en meting
Klein
Groot
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
0,57
0,6
0,83
0,76
1,06
0,6
0,75
0,57
0,7
0,4
0,53
0,41
0,58
0,38
0,32
0,28
0,45
0,25
0,52
0,36
Medewerkers < 50 jaar
0 = meting november 2012, 1 tot en met 9 = metingen januari tot en met september 2013
Tabel B6.14 – Zeer kortdurend verzuim naar omvang en meting
Klein
Groot
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
0,09
0,03
0,11
0,06
0,16
0,06
0,14
0,07
0,15
0,07
0,08
0,04
0,11
0,08
0,04
0,02
0,07
0,02
0,11
0,04
Medewerkers < 50 jaar
0 = meting november 2012, 1 tot en met 9 = metingen januari tot en met september 2013
50
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
Tabel B6.15 – Ziekteverzuim naar langer doorwerken en meting
0
1
Verzuimpercentage
Werken regelmatig langer door
Werken (bijna) nooit langer door
9,68
4,83
7,26
4,69
Kortverzuimpercentage
Werken regelmatig langer door
Werken (bijna) nooit langer door
0,99
0,51
Langer verzuim percentage
Werken regelmatig langer door
Werken (bijna) nooit langer door
8,69
4,32
Nulverzuim
Werken regelmatig langer door
Werken (bijna) nooit langer door
Meldingsfrequentie
erken regelmatig langer door
Werken (bijna) nooit langer door
2
3
4
5
6
7
8
9
9,02 10,14 11,30
4,90 5,00 4,63
9,93
4,70
8,80
4,58
8,51
4,25
7,49
4,53
8,60
5,16
1,03
0,73
1,13
0,80
0,80
0,65
0,63
0,58
0,67
0,44
0,42
0,52
0,46
0,27
0,78
0,29
0,27
0,44
6,23
3,96
7,88
4,10
9,34 10,67
4,35 4,05
9,26
4,27
8,38
4,06
8,05
3,98
6,72
4,25
8,33
4,71
82,48 86,60 84,11 84,24 83,80 86,21 88,38 88,57 87,61 88,96
90,54 89,47 89,32 88,69 90,65 91,41 91,07 93,07 92,28 89,94
2,17
1,17
1,61
1,32
1,32
0,84
1,15
0,87
1,10
0,67
0,71
0,53
0,64
0,56
0,71
0,37
0,70
0,49
0,53
0,69
Medewerkers < 50 jaar
0 = meting november 2012, 1 tot en met 9 = metingen januari tot en met september 2013
Stellingen verzuimbeleid
Bij de eerste en de laatste meting zijn acht stellingen voorgelegd over de manier waarop bedrijven omgaan met verzuimbeleid (antwoordmogelijkheden: (Bijna) altijd, Regelmatig en (Bijna)
nooit.)
Niet opgenomen in de schaalscore
1. Er is een verzuimprotocol aan de medewerkers verstrekt waarin hun verantwoordelijkheden,
rechten en plichten rond verzuim beschreven staan.
2. Bij ziekmeldingen is er direct de eerste dag contact tussen de zieke medewerker en zijn/haar
leidinggevende (bijvoorbeeld rayonleider of objectleider).
3. Wij beslissen of onze Arbodienst/casemanagementbureau/bedrijfsarts wel of niet in actie komt
bij een zieke medewerker.
4. Bij ziekmeldingen wordt direct beoordeeld of er mogelijkheden voor de zieke medewerker zijn
om toch te werken (aangepast werk, alternatief vervoer, etc.).
Basis voor de schaalscore
5. Medewerkers die ziek gemeld zijn, maar voor een deel nog kunnen werken voeren aangepast of
ander werk uit.
6. Met medewerkers die meerdere keren per jaar verzuimen houden we een gesprek om te achterhalen wat de oorzaak is van hun verzuim en wat nodig is om dit te verminderen.
7. Wij zetten maatregelen in om de gezondheid van individuele medewerkers te bevorderen/op peil
te houden (bijvoorbeeld doorsturen naar diëtist/fysiotherapeut, voorlichting over gezonde werkhouding, etc. ).
8. Met medewerkers die door persoonlijke problemen (schulden, verslaving, etc.) minder goed hun
werk kunnen doen, gaan we in gesprek over hoe deze problemen kunnen worden aangepakt.
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
51
Tabel B6.16 – Kortdurend verzuim percentage naar uitvoering van het verzuimbeleid en meting
Schaalscore 1
Schaalscore 2
Schaalscore 3
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
0,69
0,62
0,52
0,76
0,87
0,67
1,29
0,83
0,77
0,38
0,71
0,71
1,01
0,69
0,34
0,67
0,55
0,35
0,81
0,66
0,23
0,35
0,40
0,18
0,32
0,43
0,31
0,84
0,48
0,26
Medewerkers < 50 jaar
0 = meting november 2012, 1 tot en met 9 = metingen januari tot en met september 2013
Tabel B6.17 – Nulverzuim naar het wel/niet hebben van een nieuwe leidinggevende en de meting
Geen nieuwe leidinggevende
Wel nieuwe leidinggevende
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
89,6
87,4
89,7
85,6
89,6
83,3
89,0
83,0
90,2
86,3
90,7
89,8
91,1
88,6
93,1
89,0
91,7
90,7
90,1
88,4
Medewerkers < 50 jaar
0 = meting november 2012, 1 tot en met 9 = metingen januari tot en met september 2013
Tabel B6.18 – Relatie van geslacht met ziekteverzuim
Geslacht
Man
Vrouw
Verzuim
Kortverzuim
Zeer kortverzuim
Langer verzuim
MF
4,11
5,80
0,60
0,41
0,09
0,06
3,49
5,37
0,78
0,67
Medewerkers < 50 jaar
Tabel B6.19 – Relatie van leeftijd met ziekteverzuim
t/m 19 jaar
20 t/m 29 jaar
30 t/m 39 jaar
40 t/m 49 jaar
52
Verzuim
Kortverzuim
Zeer
kortverzuim
MLverzuim
MF
nulverzuim
0,16
2,70
4,29
7,23
0,11
0,45
0,52
0,52
0,04
0,08
0,08
0,07
0,05
2,24
3,75
6,68
0,18
0,68
0,75
0,76
97,9
92,5
90,7
89,2
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
Tabel B6.20 – Aantal stijgers en dalers per ziekteverzuimmaat
Stijger
Overig
Daler
Totaal
Stijger
Overig
Daler
Verzuim
Kortverzuim
Zeer kortverzuim
Langer
verzuim
Nulverzuim*
MF
20
131
23
174
22
120
32
174
22
132
20
174
22
130
22
174
20
137
17
174
24
123
27
174
11%
75%
13%
13%
69%
18%
13%
76%
11%
13%
75%
13%
11%
79%
10%
14%
71%
16%
* En stijgend nulverzuim houdt in dat er minder medewerkers zich ziek hebben gemeld.
Medewerkers < 50 jaar
Tabel B6.21 – Samenhang van een nieuwe leidinggevende en een stijging en daling in ziekteverzuim
Geen andere
leidinggevende
Wel andere
leidinggevende
Totaal
Verzuimpercentage
Stijger
Overig
Daler
12,1%
78,6%
9,3%
6,5%
61,3%
32,3%
11,1%
75,4%
13,5%
Langer verzuimpercentage
Stijger
Overig
Daler
13,6%
77,9%
8,6%
6,5%
61,3%
32,3%
12,3%
74,9%
12,9%
Nulverzuim*
Stijger
Overig
Daler
7,9%
80,0%
12,1%
22,6%
77,4%
10,5%
79,5%
9,9%
N
140
31
171
* En stijgend nulverzuim houdt in dat er minder medewerkers zich ziek hebben gemeld.
Medewerkers < 50 jaar
N = aantal groepen
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
53
Tabel B6.22 – Stijgers en dalers in de C-conditie
Verzuim
Kortverzuim
Zeer
kortverzuim
Ml verzuim
Nulverzuim
MF
Stijger
Overig
Daler
Totaal
5
37
8
50
9
33
8
50
9
35
6
50
5
35
10
50
5
40
5
50
10
31
9
50
Stijger
Overig
Daler
10%
74%
16%
18%
66%
16%
18%
70%
12%
10%
70%
20%
10%
80%
10%
20%
62%
18%
Medewerkers < 50 jaar
Tabel B6.23 – Invloed van functie van de deelnemer op stijging en daling van ziekteverzuim in
de C-conditie
Kortverzuimpercentage
Stijger
Overig
Daler
N
Nulverzuim
Stijger
Overig
Daler
N
Meldingsfrequentie
Stijger
Overig
Daler
N
Geen direct leidinggevende
Wel direct leidinggevende
Totaal
12,5%
87,5%
0,0%
8
19,5%
61,0%
19,5%
41
18,4%
65,3%
16,3%
49
Geen hoger leidinggevende
Wel hoger leidinggevende
Totaal
16,7%
83,3%
0,0%
18
10,2%
79,6%
10,2%
49
Geen hoger leidinggevende
Wel hoger leidinggevende
Totaal
25,8%
61,3%
12,9%
11,1%
61,1%
27,8%
20,4%
61,2%
18,4%
31
18
49
6,5%
77,4%
16,1%
31
Medewerkers < 50 jaar
N = aantal groepen
54
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
Bijlage 7 – Opzet van kwalitatief deel van het onderzoek
Om inzicht te verkrijgen in onderstaande vragen zijn interviews uitgevoerd bij 18 groepen. Deze
zijn ondersteunend aan (analyse van) de kwantitatieve dataverzameling en gericht op de vragen:
 Is er een duidelijke oorzaak aan te wijzen voor de stijging, daling of gelijk blijven van de
ziekteverzuimcijfers bij de geselecteerde groepen?
 Hoe verhouden de gegevens m.b.t. stijging, gelijk blijven of daling zich ten opzichte van
gepercipieerd gedrag over ziekteverzuim en verlof?
 Wat zijn de belangrijkste overeenkomsten en verschillen tussen de groepen in de verschillende condities?
Om een antwoord te kunnen geven op deze vragen is uitgegaan van een opzet waarbij per cel
minimaal twee groepen, dus in totaal minimaal 18 groepen benaderd worden.
Tabel B7.1 – Opzet benaderen groepen in kwalitatief onderzoek
Stijging KZV
Gelijk KZV
Daling KZV
Conditie A
handhaven wachtdagen
Conditie B
afschaffen wachtdagen
Conditie C
afschaffen wachtdagen en
interventie DEXIS Arbeid
minimaal 2 groepen
minimaal 2 groepen
minimaal 2 groepen
minimaal 2 groepen
minimaal 2 groepen
minimaal 2 groepen
minimaal 2 groepen
minimaal 2 groepen
minimaal 2 groepen
In deze opzet is een verdere uitsplitsing naar subsector en/of regio achterwege gelaten omdat er
onvoldoende groepen zijn die een duidelijke stijging of daling laten zien. Wel is bij de selectie
van de groepen gelet op de verdeling van de groepen over de subsectoren, regio en omvang. Bij
onevenwichtigheden in dat beeld bieden vooral de groepen met een gelijkblijvend ziekteverzuim mogelijkheden tot vergelijking.
Selectie criteria groepen
Bij de selectie van de groepen zijn de volgende criteria gehanteerd:
 De selectie van te interviewen groepen is gebaseerd op de nulmeting 2012 en de eerste drie
metingen van 2013. De selectie van de groepen vindt plaats via de volgende criteria en stappen:
- Er is uitgegaan van groepen die in de nulmeting gemiddeld scoorden. Dit om te voorkomen
dat groepen die door toevallige omstandigheden in de nulmeting hoog of laag scoorden
a.h.w. automatisch in de selectie terecht komen.
- Van die groepen die in de nulmeting gemiddeld scoorden zijn, per conditie, de grootste
stijgers, dalers en meest stabiele gelijkblijvers geselecteerd. Daarbij is gebruik gemaakt
van twee criteria:
 significante trend in toe- of afname van de ziekteverzuimcijfers en
 een visueel stabiel beeld in stijgen, dalen dan wel gelijk blijven.
- Bekeken is hoe die groepen verdeeld zijn over de subsectoren, omvang en regio om tot een
redelijke spreiding te komen.
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
55

Bij de selectie van de groepen hanteren we de verzuimmaat kortdurend verzuim omdat we
daar de meeste effecten verwachten.
 Welke groepen stijgers, dalers of gelijkblijvers zijn is niet bekend gemaakt aan de RAS en de
begeleidingscommissie in verband met de privacygevoeligheid.
 In de rapportage zijn de groepen geanonimiseerd opgenomen.
De geselecteerde en benaderde groepen
De eerste selectie van de groepen leverde een totaal van 23 groepen op met een redelijk gelijkmatige verdeling over stijger/dalers/gelijkblijvers, de drie condities (wachtdagen handhaven,
wachtdagen afschaffen, wachtdagen afschaffen en interventie), omvang, regio en conditie. In
het beeld over de verdeling over de subsectoren blijft alleen de Schoonmaak in de gezondheidszorg enigszins achter.
Het maken van de afspraken en voeren van de gesprekken heeft plaats gevonden gedurende de
zomerperiode van 2013. De leidinggevenden zijn geïnformeerd via een mail en vervolgens
telefonisch benaderd. In enkele gevallen is hoger in de organisatie contact gelegd om de juiste
respondenten te vinden, de leidinggevenden te motiveren om deel te nemen aan de gesprekken
en om ondersteuning te verkrijgen voor het zoeken van de medewerkers die al dan niet ziek zijn
geweest.
Het resultaat is dat bij 18 groepen interviews zijn gehouden, volgens de voorgenomen opzet.
Ook hier is sprake van een ondervertegenwoordiging van de subsector schoonmaak in de gezondheidszorg. Verder laat de verdeling een licht accent zien op groepen uit kleine bedrijven en
buiten de Randstad. In onderstaande tabel is per relevante categorie de herkomst van de groepen
weergegeven.
56
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
Tabel B7.2 – Herkomst van de groepen in het kwalitatief onderzoek
Verzuim
aantal groepen
Stijging kortdurend ziekteverzuim
Gelijkblijvend kortdurend ziekteverzuim
Daling kortdurend ziekteverzuim
Totaal
6
6
6
18
Totaal
6
6
6
18
Conditie
A: Handhaven wachtdagen
B: Afschaffen wachtdagen
C: Afschaffen wachtdagen en interventie
Subsector
Algemene schoonmaak(bijv. schoonmaak kantoren en scholen)
Schoonmaak in de gezondheidszorg bijv. ziekenhuizen en verpleeg- en verzorgingstehuizen)
Transport en food (schoonmaken in treinen, bussen en vliegtuigen en het schoonmaken
op perrons en vliegveldterminals als ook de reiniging in de foodsector)
Glasbewassing en specialistische reiniging (gevel- en vloeronderhoud, oplevering,
schoonmaak in industrie en calamiteitenreiniging)
Totaal
Regio
Randstad
Niet- Randstad
5
2
6
5
18
Totaal
7
11
18
Totaal
10
8
18
Omvang
Klein
Groot
Gesprekken
Per groep zijn op locatie gesprekken gevoerd met een leidinggevende en enkele medewerkers.
 Er is gesproken met de direct leidinggevenden
 Aanvullend is gesproken met een casemanager van een bedrijf en is er tweemaal telefonisch
navraag gedaan bij een leidinggevende.
 Er is steeds gesproken met minimaal een medewerker die de afgelopen periode ziek is geweest en medewerker die niet ziek is geweest17.
17 Bij een groep bleek dit eenmaal lastig omdat er slechts een medewerker was die niet ziek was geweest.
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
57
Bijlage 8 – Grote en kleine bedrijven in de schoonmaaksector
Achtergrond
In de opzet van het onderzoek naar wachtdagen en ziekteverzuim in de schoonmaak en glazenwasserbranche is, op verzoek van de sociale partners, een onderscheid gemaakt naar grote en
kleine bedrijven. Om dit onderscheid verder te operationaliseren is gebruik gemaakt van drie
bronnen18 en is het voorstel neergelegd in de begeleidingscommissievergadering
Uitgangspunten
Uitgangspunten om te bepalen welke bedrijven als groot dan wel klein aangemerkt kunnen
worden zijn van verschillende aard:
 Het aantal medewerkers werkzaam in de bedrijven.
 De omzet van de bedrijven
 De herkenbaarheid van de indeling in groot klein.
Kengetallen
De Rabobank becijfert het aantal bedrijven in de sector op 11.020. De meeste bedrijven richten
zich op het reinigen van gebouwen en glazen wassen. Het aantal werknemers in de sector wordt
geschat op 150.000.
Cijfers en trends Rabobank
Opbouw sector
Reinigen gebouwen
Transport en overig
Glazen wassers
Overig
Totaal aantal bedrijven
Aantal bedrijven
Rij percentage
6.740
995
3.200
85
61,16%
9,03%
29,04%
0,77%
11.020
100,00%
Het CBS geeft geen concrete omzetcijfers voor de sector meer maar in de monitor schoonmaak
van het vierde kwartaal is de omzetontwikkeling van opeenvolgende jaren terug te vinden. Wel
is de netto omzet van 2007 in de productiecijfers van het CBS teruggevonden (bron IVA).
Doorberekening van deze cijfers levert een omzet in 2011 op van 4.488 miljoen euro.
Omzetmutaties in % t.o.v. voorafgaand jaar
CBS algemeen
Monitor schoonmaak vierde kwartaal
Netto omzet (* miljoen euro)
2.006
2.007
2.008
2.009
2010
2011
3959
0,046
4141
0,07
4431
0,001
0,001
4435
0,003
0,005
4437
-0,011
4388
18 Cijfers en trends van de Rabobank, Monitor schoonmaakbranche (CBS) en het Marktoverzicht Service Management 2012.
58
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
De meeste van bedrijven in de sector (85%, bron Rabobank) is zeer klein en heeft minder dan 5
werknemers in dienst. Onduidelijk is hoeveel bedrijven tot 15 werknemers in dienst hebben en
wat hun omzet precies is. Deze zeer kleine bedrijven vallen buiten het onderzoek omdat de aard
van het onderzoek een minimale groepsgrootte van 15 werknemers vergt.
Het overzicht in Servicemanagement laat zien dat de helft van de daarin opgenomen bedrijven
(zowel grote en kleine) naast schoonmaak nevenactiviteiten verrichten. Terwijl de gemiddelde
omzet per medewerker op 21.692 euro berekend wordt (bron, Rabobank), laat de lijst in Service
Management grote onderlinge verschillen tussen de bedrijven zien in omzet per medewerkers.
De grens tussen groot en klein in de schoonmaak
In onderstaande figuur zijn omzet en aantal medewerkers geplot uitgaande van de gegevens van
ServiceManagement en het jaarverslag van Asito.
Plot aantal medewerkers en omzet
16.000
Aantal medewerkers
14.000
12.000
10.000
8.000
6.000
4.000
2.000
0
0
50
100
150
200
Omzet in miloen euro
250
300
350
Uit deze plot komt een beeld naar voren waarin de acht grote bedrijven te onderscheiden zijn
van de rest van de bedrijven. Daarbij geldt voor deze acht bedrijven ten opzichte van de rest van
de bedrijven dat:
 De acht grootste bedrijven:
- Realiseren tezamen 1.1440 miljoen omzet en hebben 68.172 werknemers in dienst.
- Hetgeen 33% van de omzet en 45% van het totaal aantal werknemers is.
 De daaropvolgende in de lijst van Servicemanagement heeft geen noemenswaardige invloed
op deze percentages terwijl de omzet en aantal personeelsleden van dit bedrijf respectievelijk
34% en 52% lager zijn dan die van het kleinste bedrijf van de grootste acht bedrijven.
 Wanneer het percentage voor de werkgelegenheid gecorrigeerd worden voor de bedrijven
met minder dan vijf werknemers bieden deze acht grote bedrijven minimaal 48% van de
werkgelegenheid in de sector.
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
59

De grens tussen de acht grootste en de rest van de bedrijven is duidelijk waarneembaar maar
impliceert ook dat de groep kleine bedrijven enerzijds relatief veel bedrijven telt (11.012
wanneer we de gegevens van de Rabobank volgen) en anderzijds voor een belangrijk deel bestaat uit bedrijven die gezien hun omvang niet kunnen participeren in het onderzoek omdat
daarvoor een grens van 15 medewerkers is gesteld.
 Ondanks deze beperkingen stellen we voor om de acht grote bedrijven aan te merken als
groot en de rest van de bedrijven als middelgroot en klein.
60
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
Bijlage 9 – Verzuimmaten
Indicator
Verzuim % (VP)=
Formule
Opmerkingen
(# verzuimdagen in periodet)*pt*ao
- Gevoelig voor grootte
organisatie(s)
- Meest beïnvloed door lang
verzuim
(# beschikbare dagen in periodet)*pt
* 100%
Kort-VP=
(# kortverzuimde dagen in periodet)*pt*ao
(# beschikbare dagen in periodet)*pt
* 100%
Middellang-VP=
(# middellang verzuimde dagen in periode t)*pt*ao
(# beschikbare dagen in periodet)*pt
* 100%
Lang-VP=
(# langverzuimde dagen in periodet)*pt*ao
(# beschikbare dagen in periodet)*pt
* 100%
Gewogen verzuim%
(GVP)=
∑n ((VPi)*(
Verzuimkosten%
(VKP)=
Uitgekeerd ziekengeld in periodet
Loonsom van organisatiei...n in periodet
(# beschikbare dagen in periodet van orgi)*pt
Elke organisatie of groep telt
)) mee naar verhouding van het
(# beschikbare dagen in periodet van orgi...n)*pt
aantal beschikbare dagen
# verzuimgevallen in periodet
Meldingsfreq. (MF)=
# werknemers in periodet
Beëindigingsfreq.
(BF)=
# beëindigingen in periodet
# werknemers in periodet
Gemiddelde duur
(GD)=
Verzuimdagen van in periodet beëindigde gevallen
Alle in periodet beëindigde gevallen
Aantal werknemers
(PS)=
Alle werkdagen in periodet
Alle dagen in periodet
12-maands
voortschrijdend
gemiddelde=
Een jaar lang elke 4 weken het verzuimpercentage
van de afgelopen 356 dagen bijhouden
* 100%
- Gevoelig voor grootte
organisatie(s)
- Vooral bepaald door kort
verzuim
- Geeft een trendlijn
- Seizoensinvloeden worden
geëlimineerd
Legenda:
# = aantal
pt = parttime-factor
ao = arbeidsongeschiktheidsfactor
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
61
Bijlage 10 – Toelichting interventie DEXIS Arbeid
De bedrijven die bereid waren om mee te doen in variant C (wachtdagen afschaffen en een
begeleidingstraject voor objectleiding en ondersteuners) zijn door DEXIS Arbeid begeleid bij
het vormgeven van de verzuimbegeleiding. Dit traject kende de volgende stappen:
Stap 1: kenbaar maken dat in 2013 de wachtdagen binnen de groep niet gehanteerd zouden
worden (dus doorbetaling bij ziekteverzuim vanaf de eerste dag van verzuim). Dit is door bedrijven gedaan middels een brief die werd uitgereikt dan wel toegezonden aan alle medewerkers
die onder de leidinggevende c.q. het object vielen.
Stap 2: trainingsdag van 2 blokken. Deze trainingsdag vond plaats in groepen van verschillende
bedrijven waarbij zowel direct leidinggevenden (objectleiders), hoger leidinggevenden als ondersteuners (P&O, verzuimcoördinator, casemanagers) aanwezig konden zijn.
Blok 1: Visie op verzuim
Dit blok was gericht op de wettelijke regels die gelden op het gebied van verzuim en wat dit
betekent voor de rol die werkgever, werknemer en bedrijfsarts hebben. Deelnemers hebben met
elkaar bekeken hoe de rollen binnen hun eigen omgeving zijn verdeeld en ingericht (verzuimprotocol, inrichting van de ondersteuning). Met deelnemers werd bekeken in hoeverre aanpassingen aan verzuimprotocol en rolverdeling wenselijk was.
Daarnaast is een visie neergezet om op verschillende manieren naar verzuim te kijken. Hierbij
werden 4 perspectieven aangereikt: het medisch aspect (gericht op het ziek zijn: klachten, herstel), belasting-belastbaarheid (wat kun je nog wel en wat is dan passend werk), vanuit het
gedragsmodel: welke overwegingen en keuzes liggen ten grondslag aan verzuim en tot slot het
inzetbaarheidsperspectief (wat betekent de huidige situatie voor het werk blijven doen tot 67
jaar). Tot slot is een model aangereikt om te bekijken hoe regie nemen in situaties van (dreigend) verzuim er uit kan zien. In welke mate neem je regie en waar is deze dan op gericht. Er
werd een film getoond die speciaal voor dit traject ontwikkeld werd. In die film (“Wat kan je
nog wel”) wordt geïllustreerd hoe in uiteenlopende situaties het gesprek tussen leidinggevende
en medewerker gevoerd kan worden.
Blok 2: Activeringsgesprekken
Dit blok was gericht op het voeren van activerende gesprekken bij ziekteverzuim. Hierin werd
op basis van verzuimsituaties geoefend op welke wijze de communicatie zo effectief mogelijk
is. Hierin werd gewerkt met een trainingsacteur die enerzijds door de trainers aangeleverde
situaties aanbood als ook situaties die door deelnemers aangereikt werden.
Aan het einde van de trainingsdag kregen de deelnemers twee opdrachten:
 Laat de film “wat kan je nog wel” aan de medewerkers die behoren tot de groep zien, liefst in
groepen waarbij je na het vertonen gelegenheid biedt tot vragen en discussie. Zo nodig konden bedrijven hierbij ondersteuning krijgen van DEXIS Arbeid. Hier is zeer beperkt gebruik
van gemaakt.
 Maak een lijst van medewerkers waar je van ervaart dat verzuim problematisch is of in de
toekomst problematisch kan worden.
62
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
Dit was het ‘huiswerk’ naar het volgende blok toe dat in de regel 4 tot 6 weken na blok 2
plaatsvond.
Blok 3: Casuïstiek
Dit blok bestond uit een halve dag en was gericht op het behandelen van het ‘huiswerk’ van
blok 2. Dit met het doel de kennis van blok 1 en 2 te verdiepen en de deelnemers aan te zetten
om met de medewerkers met verzuimproblematiek op een specifieke wijze in gesprek te gaan.
Hierin werd aangeboden om tussentijds begeleiding van de DEXIS-trainer in te schakelen. Deze
bezocht in de tussenliggende weken naar blok 4 of 5 de objecten om de deelnemers van advies
te dienen.
Blok 4: Casuïstiek en samenwerken met bedrijfsarts
Ook dit blok besloeg een halve dag (ca. 4 tot 6 weken na blok 3), waarin geëvalueerd werd hoe
de verzuimgesprekken in de voorliggende periode gegaan waren. Daarnaast werd in dit blok
kennis verdiept over passend werk en het samenwerken met de bedrijfsarts (en andere ondersteuners). Dit was gericht op het specifieker maken van vragen aan de ondersteuners om zodoende beter grip te krijgen op de re-integratiemogelijkheden.
Blok 5: Preventie & Vakantie
Ook dit was een halve dag waarin de voortgang van de verzuimgesprekken werd besproken en
eventuele moeilijkheden die daarbij naar voren kwamen. Daarnaast werd hierin stilgestaan bij
‘preventieve’ gesprekken. Hoe zorg je ervoor dat je verzuim vóór bent door met medewerkers in
contact te treden over situaties die tot verzuim kunnen leiden. Daarbij werd ook speciale aandacht besteed aan het voorbereiden op de vakantie en het organiseren van de vervanging tijdens
afwezigheid van de eigen leidinggevende.
Tot slot werd na de zomervakantie (in september) een afsluitende bijeenkomst gehouden met de
deelnemende groepen om met elkaar vast te stellen welke inzichten het begeleidingstraject heeft
opgeleverd en wat er nodig is om de sterke punten daarvan ook naar de toekomst toe vast te
houden.
Niet alle groepen hebben alle blokken in dezelfde volgorde gevolgd. Op maat is ingespeeld op
de behoefte van de deelnemende bedrijven. Een enkele keer is er een blok uitgevallen omdat er
te veel deelnemers af hebben gezegd door een samenloop van omstandigheden. De evaluatie na
de zomervakantie heeft soms op verzoek van de deelnemers telefonisch plaatsgevonden omdat
geen datum meer gevonden kon worden waarop alle deelnemers konden aanschuiven.
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
63
Bijlage 11 – Vragenlijst nulmeting
Het gaat hier om de extra vragen die in de nulmeting zijn gesteld, naast de verzuim- en verlofgegevens.
1
Hoe vaak werkt deze groep medewerkers langer door dan de werktijd die formeel was ingepland?
 (Bijna) altijd
 Regelmatig
 (Bijna) nooit
 Weet niet
2
Bedrijven kunnen op veel verschillende manieren omgaan met verzuim. Hieronder wordt een
aantal van deze verschillende manieren beschreven. Kunt u voor elk van deze manieren aangeven in welke mate deze momenteel wordt toegepast in de groep medewerkers? ((Bijna) altijd;
Regelmatig; (Bijna) nooit; Weet niet).
 Er is een verzuimprotocol aan de medewerkers verstrekt waarin hun verantwoordelijkheden, rechten en plichten rond verzuim beschreven staan.
 Bij ziekmeldingen is er direct de eerste dag contact tussen de zieke medewerker en zijn/haar leidinggevende (bijvoorbeeld rayonleider of objectleider).
 Wij beslissen of onze Arbodienst/casemanagementbureau/bedrijfsarts wel of niet in actie komt bij
een zieke medewerker.
 Bij ziekmeldingen wordt direct beoordeeld of er mogelijkheden voor de zieke medewerker zijn om
toch te werken (aangepast werk, alternatief vervoer, etc.).
 Medewerkers die ziek gemeld zijn, maar voor een deel nog kunnen werken voeren aangepast of
ander werk uit.
 Met medewerkers die meerdere keren per jaar verzuimen houden we een gesprek om te achterhalen wat de oorzaak is van hun verzuim en wat nodig is om dit te verminderen.
 Wij zetten maatregelen in om de gezondheid van individuele medewerkers te bevorderen/op peil te
houden (bijvoorbeeld doorsturen naar diëtist/fysiotherapeut, voorlichting over gezonde werkhouding, etc.).
 Met medewerkers die door persoonlijke problemen (schulden, verslaving, etc.) minder goed hun
werk kunnen doen, gaan we in gesprek over hoe deze problemen kunnen worden aangepakt.
3a Is er sprake van onzekerheid over de aanstelling van de groep medewerkers als gevolg van
aanbestedingprocedures, fusies, reorganisaties, etc. tijdens de looptijd van het onderzoek ?
 Ja
 Nee
 Weet niet
64
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
3b In welke periode speelt/speelde dit? (Meerdere antwoorden mogelijk)
 November 2012
 Januari 2013
 Februari 2013
 Maart 2013
 April 2013
 Mei 2013
 Juni 2013
 Juli 2013
 Augustus 2013
 September 2013
4
Hoeveel medewerkers stuurt de leidinggevende van deze groep medewerkers momenteel in
totaal aan (span of control)?
Let op! Het gaat dus ook om medewerkers die niet in de gekozen groep zijn opgenomen, maar wel
aangestuurd worden door de betreffende leidinggevende.
 < 10
 10-50
 50-100
 100-150
 > 150
 Weet niet
Aanvullend:
In de vervolgmetingen is bij de B groepen gedurende de eerste maanden steeds gevraagd of de medewerkers geïnformeerd zijn over afschaffen van de wachtdagen gedurende het onderzoek.
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
65
Bijlage 12 – Vragenlijst eindmeting
Het gaat hier om de extra vragen die bij de eindmeting zijn gesteld, naast de verzuim- en verlofgegevens.
1. Hoe vaak werkt deze groep medewerkers langer door dan de werktijd die formeel was ingepland?
 (Bijna) altijd
 Regelmatig
 (Bijna) nooit
 Weet niet
2. Bedrijven kunnen op veel verschillende manieren omgaan met verzuim. Hieronder wordt een
aantal van deze verschillende manieren beschreven. Kunt u voor elk van deze manieren aangeven in welke mate deze momenteel wordt toegepast in de groep medewerkers?
(Bijna) altijd; Regelmatig; (Bijna) nooit; Weet niet).
 Er is een verzuimprotocol aan de medewerkers verstrekt waarin hun verantwoordelijkheden, rechten en plichten rond verzuim beschreven staan.
 Bij ziekmeldingen is er direct de eerste dag contact tussen de zieke medewerker en zijn/haar leidinggevende (bijvoorbeeld rayonleider of objectleider).
 Wij beslissen of onze Arbodienst/casemanagementbureau/bedrijfsarts wel of niet in actie komt bij
een zieke medewerker.
 Bij ziekmeldingen wordt direct beoordeeld of er mogelijkheden voor de zieke medewerker zijn om
toch te werken (aangepast werk, alternatief vervoer, etc.).
 Medewerkers die ziek gemeld zijn, maar voor een deel nog kunnen werken voeren aangepast of
ander werk uit.
 Met medewerkers die meerdere keren per jaar verzuimen houden we een gesprek om te achterhalen wat de oorzaak is van hun verzuim en wat nodig is om dit te verminderen.
 Wij zetten maatregelen in om de gezondheid van individuele medewerkers te bevorderen/op peil te
houden (bijvoorbeeld doorsturen naar diëtist/fysiotherapeut, voorlichting over gezonde werkhouding, etc.).
 Met medewerkers die door persoonlijke problemen (schulden, verslaving, etc.) minder goed hun
werk kunnen doen, gaan we in gesprek over hoe deze problemen kunnen worden aangepakt.
66
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
3. Welke nieuwe maatregelen zijn er voor deze groep vanaf 1 januari 2013 ingevoerd op het gebied van arbo en verzuim
meerdere antwoorden mogelijk
 Organisatorische verbeteringen (bv preventiemedewerker, vertrouwenspersoon, etc.)
 Technische verbeteringen (beveiligingen, nieuwe producten of materieel, etc.)
 Persoonlijke beschermingsmiddelen (helm, handschoenen, etc.)
 Onderzoek naar arbeidsrisico’s en klachten
 Bevorderen van een gezonde leefstijl (voorlichting, bedrijfsfitness)
 Algemeen / integraal beleid voor veilig en gezond werken
 Invoeren van een nieuw verzuimprotocol
 Samenwerken met een andere arbodienst
 Verzuimgesprekken worden gevoerd door andere personen
 Andere prikkels om het verzuim terug te dringen
 Voorlichting, training, deskundigheidsbevordering van medewerkers en/of leidinggevenden
 Aanpassingen in roosters
 Andere maatregelen
 Geen maatregelen
 Weet niet
4. Is er sprake van onzekerheid over de aanstelling van de groep medewerkers als gevolg van
aanbestedingprocedures, fusies, reorganisaties, etc. tijdens de looptijd van het onderzoek ?
 A (door naar vraag 5)
 Nee door naar vraag 6)
 Weet niet (door naar vraag 6)
5. In welke periode speelde dit of verwacht u dat dit zal gaan spelen?
Meerdere antwoorden mogelijk
 November 2012
 Januari 2013
 Februari 2013
 Maart 2013
 April 2013
 Mei 2013
 Juni 2013
 Juli 2013
 Augustus 2013
 September 2013
 Laatste kwartaal 2013
 In 2014
7. Heeft de groep dit jaar een andere leidinggevende gekregen?
 Nee
 Ja, in het eerste kwartaal van 2013
 Ja, in het tweede kwartaal van 2013
 Ja, in het derde kwartaal van 2013
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
67
8. De werkdruk in deze groep is vanaf januari 2013 (klik het juiste antwoord aan)
 Sterk afgenomen
 Afgenomen
 Gelijk gebleven
 Toegenomen
 Sterk toegenomen
9. Maken medewerkers wel eens gebruik van zorgverlof (enkele dagen)?
 Ja
 Neen
 Weet niet
10. Nemen medewerkers wel eens onbetaald verlof op?
 Ja
 Neen
 Weet niet
Voor de A en B groepen
11a. Heeft het bedrijf het afgelopen jaar ondersteuning bij een extern bureau gezocht, om het
verzuim (bij deze groep) terug te dringen?
 Ja
 Nee (naar vraag 12)
11b. Heeft de externe ondersteuning geleid tot aangepast verzuimbeleid?
 Ja
 Nee (naar vraag 12)
11c. Het blijkt lastig om in de dagelijkse praktijk het aangepaste verzuimbeleid consequent en
correct uit te voeren.
 Zeer mee oneens
 Oneens
 Niet mee oneens / niet mee eens
 Mee eens
 Zeer mee eens
12a. Heeft het bedrijf het afgelopen jaar zelf activiteiten ontwikkeld om het verzuim bij deze groep
terug te dringen? (Bijvoorbeeld een intern project, nieuw opgezet structureel overleg, voorlichting
aan medewerkers, etc.)
 Ja
 Nee (einde vragenlijst)
68
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
12b. Hebben die activiteiten geleid tot aangepast verzuimbeleid?
 Ja
 Nee (einde vragenlijst)
12c Het blijkt lastig om in de dagelijkse praktijk het aangepaste verzuimbeleid consequent en
correct uit te voeren.
 Zeer mee oneens
 Oneens
 Niet mee oneens / niet mee eens
 Mee eens
 Zeer mee eens
Bedankt voor het invullen van de vragenlijst.
Alleen voor de C-groepen
Het bedrijf heeft het afgelopen jaar ondersteuning van Dexis Arbeid gehad om het verzuim (bij
deze groep) terug te dringen.
11a. Heeft de ondersteuning van Dexis geleid tot een betere uitvoering van verzuimbeleid?
 Ja
 Nee
11b. Heeft de ondersteuning van Dexis geleid tot aangepast verzuimbeleid?
 Ja
 Nee (naar einde vragenlijst)
11c. Het blijkt lastig om in de dagelijkse praktijk het aangepaste verzuimbeleid consequent en
correct uit te voeren.
 Zeer mee oneens
 Oneens
 Niet mee oneens / niet mee eens
 Mee eens
 Zeer mee eens
Bedankt voor het invullen van de vragenlijst.
Wachtdagen en ziekteverzuim eindrapport
69

Nieuwe verzuimrapportages beschikbaar [sept 2014]

Resettled trainingen en workshops

Presenteisme-absenteisme

VACOVerzuim.nl:

Zes tips om medewerkers duurzaam inzetbaar te houden

Folder zakelijk - Arianne Korbee

Ziekteverzuimbeleid Welzijnsregio Noord-Limburg

ICT Infrastructuur Architect - I

QA en testmanager - I

Mens en arbeid - TNO Publications