Befolkningsundersøgelse om velfærd og ulighed: Dovne Robert-historien. 14. feb 2015

Transkript

1 t Befolkningsundersøgelse om velfærd og ulighed: Dovne Robert-historien FOA 14. feb 2015 AARHUS COPENHAGEN MALMÖ OSLO SAIGON 1

2 INDHOLDSFORTEGNELSE 1. Kort om Epinion Baggrund Dovne Robert-historien Krydstabulering med køn Krydstabulering med Alder Krydstabulering med region Krydstabulering med udannelse Krydstabulering med beskæftigelse Frekvens på baggrundsvariabler

3 1. KORT OM EPINION Epinions kerneforretning har gennem mere end 10 år været faktabaserede konsulentydelser. Vi analyserer og rådgiver på baggrund af input fra organisationens stakeholdere medarbejdere, borgere, medlemmer, kunder, samarbejdspartnere. Vi tilfører vores kunder værdi, fordi vores analyser og konklusioner er systematiske og veldokumenterede. Vi leverer beslutningsgrundlag Vi analyserer, strukturerer og beskriver virkeligheden i en handlingsanvisende form, så den kan understøtte evidensbaseret udvikling og skabe grundlaget for konstruktive beslutningsprocesser. Vi fokuserer på metode Fordi korrekt metodisk design og godt analysemæssigt håndværk er forudsætningen for at nå frem til holdbare konklusioner. Vi skræddersyr gerne Vores erfaring er, at mange kunder har nogle helt særlige behov. Derfor skræddersyr vi oftest vores ydelser til den enkelte problemstilling. Vores ydelsespalet indeholder Udvikling af analyse- og evalueringsdesign Dataindsamling og dataanalyse Statistisk analyse og kvalitativ analyse Kundetilfredshed og markedsanalyse Kommunikations- og medieanalyse Medarbejderundersøgelser Meningsmålinger og holdningsanalyse Læs mere på 3

4 2. BAGGRUND Denne rapportering er udarbejdet på baggrund af i alt gennemførte interview med repræsentativt udvalgte danskere på 18 år og derover. Undersøgelsen er gennemført som en webbaseret undersøgelse på Epinions Danmarkspanel. Interviewene er gennemført i perioden 5. februar 12. februar Rapporten viser undersøgelsens resultater i form af tabeller. Tabellerne viser resultaterne som procenttal, dvs. andele af befolkningen eller de respektive undergrupper af befolkningen. I nogle tilfælde kan tabellerne summere til mere end 10, hvilket skyldes respondentens mulighed for at afgive flere svar ved det pågældende spørgsmål. Epinion står naturligvis til rådighed i forbindelse med yderligere analyser og forespørgsler, hvis FOA ønsker særlige analyser inden for bestemte områder. Derudover står Epinion til rådighed, hvis FOA ønsker udtalelser mv. til videre formidling og publicering af rapportens resultater. Denne rapport må kun offentliggøres med følgende kildeangivelse: Epinion for FOA 4

5 3. DOVNE ROBERT-HISTORIEN Tabel 1: Forestil dig, at du blev arbejdsløs. Hvor sandsynligt er det, at du ville tage et job med en løn, der efter skat svarede til dagpenge eller anden social understøttelse? Procentandel Meget sandsynligt Sandsynligt Hverken-eller Usandsynligt Meget usandsynligt Ved ikke 2 (225) 33 % (261) (120) (87) (67) (33) 10 (792) 5

6 4. KRYDSTABULERING MED KØN Tabel 2: Forestil dig, at du blev arbejdsløs. Hvor sandsynligt er det, at du ville tage et job med en løn, der efter skat svarede til dagpenge eller anden social understøttelse? / Køn? Mand Kvinde Meget sandsynligt 2 (110) 29 % (115) 2 (225) Sandsynligt 3 (117) 3 (144) 33 % (261) Hverken-eller 1 (69) 13 % (51) (120) Usandsynligt (43) (43) (87) Meget usandsynligt 1 (40) 7 % (27) (67) Ved ikke 2 % (8) (24) (33) 10 (387) 10 (405) 10 (792) 6

7 5. KRYDSTABULERING MED ALDER Tabel 3: Forestil dig, at du blev arbejdsløs. Hvor sandsynligt er det, at du ville tage et job med en løn, der efter skat svarede til dagpenge eller anden social understøttelse? / Alder år år 56 år og derover Meget sandsynligt 29 % (73) 3 (104) 25 % (42) 2 (220) Sandsynligt 37 % (95) 32 % (112) 2 (49) 33 % (256) Hverken-eller 1 (35) 13 % (46) 21 % (37) (118) Usandsynligt (29) 1 (36) 12 % (21) (87) Meget usandsynligt (20) 1 (35) (9) (64) Ved ikke 1 % (4) 5 % (16) (13) (33) 10 (256) 10 (349) 10 (172) 10 (777) 7

8 6. KRYDSTABULERING MED REGION Tabel 2: Forestil dig, at du blev arbejdsløs. Hvor sandsynligt er det, at du ville tage et job med en løn, der efter skat svarede til dagpenge eller anden social understøttelse? / I hvilken region bor du? Region Hovedstaden Region Sjælland Region Syddanmark Region Midtjylland Region Nordjylland Bosat uden for Danmark Meget sandsynligt 27 % (70) 22 % (22) 31 % (51) 2 (52) 3 (25) 87 % (5) 2 (225) Sandsynligt 3 (79) 29 % (29) 37 % (61) 3 (62) 4 (30) 33 % (261) Hverken-eller 1 (41) 21 % (21) 1 (22) 1 (30) (6) (120) Usandsynligt (38) 1 (10) (9) 12 % (22) 1 (87) Meget usandsynligt 1 (27) 1 (10) (13) 7 % (12) 5 % (4) 13 % (1) (67) Ved ikke 3 % (8) (8) 3 % (6) (3) (33) 10 (263) 10 (100) 10 (163) 10 (184) 10 (75) 10 (6) 10 (792) 8

9 7. KRYDSTABULERING MED UDANNELSE Tabel 5: Forestil dig, at du blev arbejdsløs. Hvor sandsynligt er det, at du ville tage et job med en løn, der efter skat svarede til dagpenge eller anden social understøttelse? / Hvad er din højest fuldførte uddannelse? Grundskole Gymnasial uddannelse Erhvervsuddannelse (fx murer, tømrer, vvs-mønter, glarmester) Kort videregående uddannelse (fx finansøkonom, datamatiker, laborant) Mellemlang videregående uddannelse (fx universitetsbachelor, lærer, sygeplejerske, socialrådgiver, pædagog) Lang videregående uddannelse eller forskeruddannelse Meget sandsynligt 12 % (5) 3 (41) 29 % (43) 33 % (35) 2 (64) 27 % (38) 2 (225) Sandsynligt 37 % (14) 3 (41) 3 (45) 3 (32) 32 % (77) 3 (51) 33 % (261) Hverken-eller 1 (4) 1 (11) 2 (30) (16) 1 (38) 1 (20) (120) Usandsynligt 19 % 1 (11) 7 % (10) 1 (15) 9 % (23) 1 (19) (87) Meget usandsynligt (6) (11) (5) 12 % (30) (8) (67) Ved ikke 7 % (3) 1 % (1) (8) (4) (10) (6) (33) 10 (38) 10 (114) 10 (148) 10 (107) 10 (242) 10 (143) 10 (792) 9

10 8. KRYDSTABULERING MED BESKÆFTIGELSE Tabel 6: Forestil dig, at du blev arbejdsløs. Hvor sandsynligt er det, at du ville tage et job med en løn, der efter skat svarede til dagpenge eller anden social understøttelse? / Hvad er din nuværende beskæftigelse? Ufaglært arbejder Faglært arbejder Lavere funktionær Højere funktionær Selvstændig Medhjælpende ægtefælle Under uddannelse Hjemmegående Arbejdsløs Pensionist, efterlønsmodtager, førtidspensionist eller lign Ønsker ikke at oplyse Meget sandsynligt 2 (19) 22 % (30) 29 % (47) 3 (70) 32 % (21) 31 % (39) 2 (225) Sandsynligt 4 (30) 3 (40) 35 % (57) 3 (70) 2 (16) 3 (48) 33 % (261) Hverken-eller 1 2 (35) 12 % (20) 1 (32) 22 % (14) 9 % (11) (120) Usandsynligt (4) 1 (13) (18) 12 % (28) 1 (6) 13 % (17) (87) Meget usandsynligt 1 (10) (14) 9 % (22) (5) (10) (67) Ved ikke 2 % (1) 3 % (4) 5 % (8) (13) 5 % (4) 2 % (2) (33) 10 (68) 10 (132) 10 (165) 10 (236) 10 (65) 10 (126) 100 % (792) 10

11 9. FREKVENS PÅ BAGGRUNDSVARIABLER Tabel 7: Køn Procentandel Mand Kvinde 49 % (563) 51 % (581) 10 (1144) Tabel 8: Alder Procentandel år år 56 år og derover 2 (296) 3 (407) 37 % (416) 10 (1120) 11

12 Tabel 9: I hvilken region bor du? Procentandel Region Hovedstaden Region Sjælland Region Syddanmark Region Midtjylland Region Nordjylland Bosat uden for Danmark 31 % (357) 1 (165) 21 % (242) 22 % (255) 1 (118) 1 % 10 (1144) 12

13 Tabel 10: Hvad er din højest fuldførte uddannelse? Procentandel Grundskole Gymnasial uddannelse Erhvervsuddannelse (fx murer, tømrer, vvs-mønter, glarmester) Kort videregående uddannelse (fx finansøkonom, datamatiker, laborant) Mellemlang videregående uddannelse (fx universitetsbachelor, lærer, sygeplejerske, socialrådgiver, pædagog) Lang videregående uddannelse eller forskeruddannelse (73) (126) 2 (226) 13 % (147) 32 % (369) 1 (202) 10 (1144) 13

14 Tabel 11: Hvad er din nuværende beskæftigelse? Procentandel Ufaglært arbejder Faglært arbejder Lavere funktionær Højere funktionær Selvstændig Medhjælpende ægtefælle Under uddannelse Hjemmegående Arbejdsløs Pensionist, efterlønsmodtager, førtidspensionist eller lign Ønsker ikke at oplyse (68) 12 % (132) 1 (165) 21 % (236) (65) (126) 1 % 5 % (57) 2 (269) 2 % (18) 10 (1144) 14