Arbeidskrapte te lijf met slimme technologie en slimme migranten

De huidige arbeidsmarkt is momenteel krap tot zeer krap voor vrijwel alle beroepen. Ook vertaald naar sectoren is de arbeidsbehoefte overal hoog, zo blijkt uit de vacaturegraad en de conjunctuurenquête onder ondernemers.

Ondernemers proberen in hun arbeidsbehoefte te voorzien door migranten aan te trekken of door technologische oplossingen in te zetten. Uit figuur 1 blijkt dat de oplossingen per sector verschillen. Door lage toetredingsdrempels is in de niet-specialistische zakelijke dienstverlening (o.a. schoonmaak-, reis-, uitzendbranche) en de landbouw de afgelopen jaren het aandeel migrantenbanen sterk gestegen. Er zijn in die sectoren doorgaans geen strenge diplomavereisten en kennis van de Nederlandse taal is vaak ook niet strikt noodzakelijk. De migranten in deze sectoren hebben bijna allemaal een laag tot gemiddeld salaris en doen doorgaans werk met veel routinematige taken. Deze taken zijn gevoelig voor vervanging door technologie, waardoor arbeidsmigranten met dit type werkzaamheden op termijn dan ook mogelijk hun baan verliezen.

Op het moment dat migranten zich permanent in Nederland vestigen, doen ze ook een beroep op voorzieningen zoals woningen, zorg en onderwijs, sectoren waar juist flinke knelpunten bestaan (Erken en Dzambo, 2024). Dat nadeel kennen technologische toepassingen niet. Die werken vaak productiviteitsverhogend, maar anders dan de inzet van laagbetaalde migranten vragen deze toepassingen vaak een grote investering van de ondernemer. De industrie is een voorbeeld van een sector die – ondanks dat ook hier een bovengemiddeld aantal migranten werkt – veel meer dan in andere sectoren robots gebruikt om fysiek routinematige taken uit te voeren. AI, zoals ChatGPT, is juist zeer geschikt om bepaalde cognitief routinematige taken te vervangen. Alle sectoren zetten al AI-toepassingen in, maar het gebruik ervan is vooral groot in de informatie en communicatie en de financiële en specialistische zakelijke dienstverlening.

Verwachte knelpunten

Vooruitkijkend voorzien we in sommige sectoren, zoals het onderwijs, de industrie en de bouw veel knelpunten in het aanbod van personeel, terwijl we minder knelpunten verwachten in de horeca en informatie en communicatie (zie figuur 2). Bij de overheid en landbouw is de inschatting sterk onderhevig aan toekomstig beleid: als veel agrariërs zich laten uitkopen en de nieuwe coalitie het ambtenarenapparaat fors reduceert, zullen zich in deze sectoren minder knelpunten voordoen. De mogelijkheden om technologie of migranten in te zetten zijn medebepalend voor het ontstaan van toekomstige knelpunten. Zo hebben de horeca en de informatie- en communicatiesector momenteel een zeer hoge vacaturegraad, maar gaan de technologische ontwikkelingen hier naar verwachting sneller dan in andere sectoren, waardoor een deel van het routinematig werk kan worden vervangen. Denk hierbij bijvoorbeeld aan met AI geschreven code of het gebruik van QR-codes en bestelzuilen in cafés en restaurants. Naast het vervangingseffect heeft technologie ook een positief effect op productiviteit. En hoewel de introductie van technologie ten koste zal gaan van bepaalde banen, kunnen er ook nieuwe banen ontstaan – zoals de bediening en reparatie van robots of het bijsturen en aanpassen van door AI gegeneerde code of tekst – wat juist weer zorgt voor extra arbeidsvraag.

Naast de horeca, verwachten we een flinke robotiseringsslag in de bouw, overige dienstverlening (met name in de beautybranche) en vervoer en opslag. Ook in de industrie zet de robotisering naar verwachting verder door. De ICT-sector[1] en de financiële en specialistische zakelijke dienstverlening blijven de belangrijkste sectoren waarin kunstmatige intelligentie (AI) kan worden toegepast om cognitief-routinematige taken te vervangen. We verwachten daarnaast in de publieke sector (in het onderwijs en bij de overheid) een inhaalslag in het gebruik van AI. Technologische toepassingen kunnen ondernemingen wel gevoelig maken voor datamisbruik. Additionele waarborgen zoals voor de bescherming van persoonsgegevens is dan noodzakelijk. Daarbij speelt mee dat binnen de publieke sector de inzet van migranten een stuk complexer is dan in andere sectoren, onder meer vanwege taal- en diploma-eisen.

Niet-routinematige taken waarin hoogwaardige (dat wil zeggen analytische, cognitieve en interpersoonlijke) vaardigheden een belangrijke rol spelen, zijn niet alleen essentieel in de publieke sector, maar ook in verschillende hoogproductieve bedrijfstakken, zoals de machinebouw, telecom, financiële dienstverlening en farmaceutische en elektrotechnische industrie. De vraag naar medewerkers met deze vaardigheden is structureel (Bakens en Fouarge, 2022). En omdat niet-routinematige taken moeilijker door technologie te vervangen zijn en het onzeker is of er voldoende studenten met die specifieke vaardigheden opgeleid kunnen worden, zijn hoogopgeleide migranten noodzakelijk voor de concurrentiepositie van de hoogproductieve Nederlandse bedrijfstakken. Het behoud van een aantrekkelijk vestigingsklimaat voor deze groep kennismigranten is daarom essentieel.

Hoewel werkgevers steeds vaker aangeven dat zij meer toetsen op vaardigheden en minder waarde hechten aan bepaalde diploma’s en certificaten, is voor sommige beroepen een diploma wettelijk verplicht. Dit is bijvoorbeeld het geval voor docenten, artsen, verpleegkundigen, advocaten en registeraccountants. Plannen voor een Europees academisch diploma zouden het eenvoudiger kunnen maken om deze hoogopgeleiden vanuit andere Europese landen aan te trekken. Nederlandse hoogopgeleiden kunnen dan ook gemakkelijker in andere EU-lidstaten aan de slag.

[1] Formeel vallen onder de sector informatie en communicatie, naast ICT-bedrijven, ook uitgeverijen en mediabedrijven. Omwille van de leesbaarheid is gekozen om in de tekst te kiezen voor de afkorting ICT of ICT-sector waar we de sector informatie en communicatie bedoelen.

De arbeidsmarktkrapte is historisch hoog in Nederland. Ruim een derde van de ondernemers ervaart deze krapte als grootste belemmering in de bedrijfsvoering. De krapte remt niet alleen de groei van bedrijven, maar vormt ook een belemmering om maatschappelijke uitdagingen aan te pakken, zoals het woningtekort, de energietransitie en de toenemende zorgvraag in een vergrijzende samenleving. De arbeidsinzet groeit de aankomende jaren ook nog slechts beperkt en zal na 2030 zelfs krimpen (Erken en Dzambo, 2024).

In dit rapport onderzoeken we in welke sectoren de krapte nu het meest nijpend is en in welke sectoren op termijn veel knelpunten kunnen ontstaan. Vervolgens analyseren we welke sectoren op dit moment gebruik maken van arbeidsmigranten en technologie om met de arbeidsschaarste om te gaan en wat de mogelijkheden zijn om migratie en technologie te gebruiken in de toekomst.

De aanhoudende arbeidskrapte kost werkgevers heel wat hoofdbrekens. Het aantal openstaande vacatures per duizend banen is tweemaal zo hoog als het langjarig gemiddelde over de periode 1997-2020. Bovendien is volgens een werkgeversenquête in alle sectoren behalve de overheid (minimaal) de helft van de vacatures ook nog eens moeilijk vervulbaar. De Spanningsindicator van het UWV is een maatstaf die het aantal werkzoekenden vergelijkt met het aantal vacatures. De arbeidsmarkt is volgens deze indicator momenteel ‘krap’ tot ‘zeer krap’ voor vrijwel alle beroepsgroepen.

De arbeidskrapte vraagt om aanpassingen van werkgevers. Als handreiking beschrijft het UWV maar liefst 34 oplossingsrichtingen om op korte termijn nieuw talent te werven, huidig personeel te behouden of bij te scholen en het werk anders te organiseren. Het schetst daarbij tevens een aantal praktijkvoorbeelden. Uit eerder eigen onderzoek blijkt dat ondernemers die inzetten op beter personeelsmanagement (RaboResearch, 2018), en die een inclusiever wervings- en aannamebeleid hebben (Bijkerk en Hardeman, 2023) hebben, minder last hebben van arbeidskrapte dan hun concurrenten. Hoewel dat op macroniveau niet méér mensen oplevert, zorgt de arbeidskrapte ervoor dat de meest rendabele en succesvolle sectoren en bedrijven overleven, omdat zij meer kunnen investeren in personeel en technologie dan minder succesvolle bedrijven.

Op lange termijn is een ‘tekort’ aan personeel in feite ‘slechts’ een aanpassingsprobleem; het prijsmechanisme (loon en andere arbeidvoorwaarden) remt enerzijds de vraag via hogere kosten en trekt anderzijds arbeid naar meer rendabele sectoren en bedrijven. Uiteindelijk levert dit een productiever bedrijfsleven op. Overigens kan regelgeving, zoals belastingen en toeslagen, deze aanpassing in de praktijk vertragen of belemmeren. Productiviteitsgroei is van belang omdat op de korte termijn het arbeidsaanbod nog maar beperkt toeneemt en het na 2030 zelfs zal krimpen (Erken en Dzambo, 2024). Daarbij blijft de Nederlandse productiviteitsgroei het afgelopen decennium achter bij die van andere westerse landen (Erken, 2024). We merken daarbij wel op dat het niet altijd mogelijk of wenselijk is om de vraag af te remmen. Denk daarbij aan het onderwijs of de spoedeisende medische zorg, of aan sectoren die een schakelrol spelen bij de energietransitie of digitalisering.

Toekomstige knelpunten per beroep

Het Researchcentrum voor Onderwijs en Arbeidsmarkt (ROA) van de Universiteit Maastricht maakt iedere twee jaar een prognose van de knelpunten in de komende vijf jaar per beroepsgroep (Bakens et al., 2023). Hierbij wordt gekeken naar verschillende factoren:

Aan de hand van bovenstaande factoren voorspelt het ROA in welke mate tot en met 2028 knelpunten in de personeelsvoorziening worden verwacht. De verwachte knelpunten zijn het grootst in de beroepen in tabel 1. Dit zijn beroepen waarvoor specialistische kennis is vereist, maar niet noodzakelijkerwijs op hbo- of wo-niveau (beroepsniveau 4). In veel gevallen gaat het juist om specialistische kennis op mbo-niveau (beroepsniveau 2) of mbo/hbo-niveau (beroepsniveau 3).

Deze knelpunten zijn niet gelijk te stellen aan absolute ‘tekorten’; ze geven aan of het moeilijk of makkelijk is om de gewenste personeelssamenstelling te realiseren. In bepaalde beroepen is een specifiek diploma wettelijk verplicht, zoals in de zorg, het onderwijs en de kinderopvang. Ook is in de praktijk kennis van de Nederlandse taal of regelgeving noodzakelijk. Daardoor ontstaan er sneller knelpunten. Daarnaast zorgen snelle technologische ontwikkelingen bij sommige beroepen voor een extra uitdaging. Zo zullen automonteurs de omschakeling van brandstofauto’s naar hybride en elektrische auto’s moeten maken.

Overigens zijn er volgens deze prognoses lang niet voor alle beroepen in de toekomst ernstige knelpunten. Hoewel er nu grote krapte is bij accountants, worden voor dit beroep in de toekomst weinig knelpunten verwacht. Dit hangt samen met de verwachte mate van automatisering. Het ROA verwacht geen knelpunten voor keukenhulpen, vuilnisophalers en dagbladenbezorgers, kelners en barpersoneel en kassamedewerkers. Voor deze beroepen zijn de toetredingsdrempels laag: er is geen specialistische kennis nodig, er zijn geen wettelijke diploma-eisen en kennis van de Nederlandse taal is niet of slechts in beperkte mate noodzakelijk. Voor schoonmakers blijven er daarentegen wél grote knelpunten, ondanks de lage toetredingsdrempels. Arbeidsvoorwaarden zoals werktijden en roosters kunnen hierbij een rol spelen. De knelpunten per beroepsgroep zijn te vinden in bijlage 4.

We plaatsen hierbij de kanttekening dat het ROA weinig rekening houdt met de impact van beleid. Het ROA verwacht grote knelpunten voor onder meer ambtenaren en veetelers. Deze kunnen in de praktijk kleiner uitvallen als de coalitiepartijen erin slagen om de door hen gewenste krimp van het ambtenarenapparaat te realiseren en als veel agrariërs gebruik maken van opkoopregelingen en stoppen met hun bedrijf (Hoofdlijnenakkoord PVV, VVD, NSC en BBB). Verder verwacht het ROA geen knelpunten voor accountants. Wij vermoeden echter dat tegenover de productiviteitswinst door automatisering – een groot accountantskantoor geeft bijvoorbeeld aan alle controles met AI te willen uitvoeren – een sterke toename staat van de vraag naar nieuwe vormen van accountantscontroles, bijvoorbeeld voor duurzaamheidsrapportages.

Toekomstige knelpunten per sector

De knelpuntanalyse naar beroepen van ROA hebben wij vertaald naar sectoren (zie onze toelichting in bijlage 1). Hieruit blijkt dat na de landbouw (waarbij wij een kanttekening plaatsen) het onderwijs en de overheid de twee sectoren te zijn met het grootste aandeel knelpuntberoepen (zie figuur 3). In deze sectoren werkt nu zo’n 60 procent van de werknemers in een beroep waarin voor de komende vijf jaar grote knelpunten worden verwacht. Er zijn de komende jaren met name grote knelpunten bij het vinden van onderwijsassistenten, leerkrachten in het basisonderwijs, juristen en politie-inspecteurs.

In de sectoren horeca en informatie en communicatie verwachten we op middellange termijn minder knelpunten, aangezien nog geen 20 procent van de werknemers een beroep uitoefent waarvoor de komende vijf jaar knelpunten te verwachten zijn. Of deze voorspelling uitkomt, hangt sterk samen met de mate waarin deze sectoren erin slagen migranten of productiviteitsbevorderende technologie in te zetten.

Als oplossing voor schaarste aan personeel gebruiken bedrijven de diensten van arbeidsmigranten veelvuldig. In 2022 waren er in Nederland bijna 8,9 miljoen werknemersbanen. Daarvan behoorden er ruim 1,1 miljoen – dat is een op de acht banen – toe aan personen die niet in Nederland zijn geboren.[2] Een vijfde van deze migrantenbanen is gekenmerkt als baan van hoogbetaalde migranten, zoals kenniswerkers. Dit correspondeert met de aantallen uit recent onderzoek van KBA Nijmegen.

Bijna de helft van alle migrantenbanen is gekoppeld aan EU-migranten (zie figuur 4). De hoogbetaalde EU-migranten zijn voornamelijk werkzaam in de specialistische zakelijke dienstverlening, onder meer als consultant of ingenieur, en in de industrie en handel. Ook veel hoogbetaalde niet-EU-migranten werken in deze drie sectoren. De meeste hoogbetaalde niet-EU-migranten werken echter in de ICT-sector, terwijl van de hoogbetaalde EU-migranten ‘slechts’ 10 procent in deze sector werkt, zoals blijkt uit tabel B2 in bijlage 2.

[2] In de door ons gebruikte openbare statistieken is het niet mogelijk om onderscheid te maken naar migratiemotief (arbeid, asiel of gezinshereniging) of nationaliteit. Wij richten ons in dit artikel daarom op alle werkenden die niet in Nederland zijn geboren en die 18 jaar of ouder waren bij aanvang van hun verblijf in Nederland. Verder maken wij onderscheid tussen hoogbetaalde migranten en overige migranten, zoals uitgelegd in bijlage 2.

De overige EU-migranten werken voornamelijk in de schoonmaak, handel, industrie, transport en landbouw. Een deel is direct in dienst bij werkgevers in deze sectoren, maar het overgrote deel wordt in dienst van een uitzendbureau uitgezonden naar bedrijven in de logistiek en tuinbouw. Dat verklaart waarom de niet-specialistische zakelijke dienstverlening – waartoe naast schoonmaakbedrijven ook de uitzendbureaus behoren – in 2022 voor migranten de grootste werkgever was (zie tabel 2).

Het valt op dat in verhouding tot het aantal EU-migranten er in de landbouw amper niet-EU-migranten werkzaam zijn. Dit is in iets mindere mate ook het geval bij de uitzendbureaus en schoonmaakbedrijven. In de horeca en zorg is de situatie juist andersom. In deze sectoren zijn de niet-EU-migranten sterk oververtegenwoordigd.

Ruim 40 procent van de totale banengroei tussen 2016 en 2022 wordt ingevuld door migranten, zoals blijkt uit tabel B3 in Bijlage 2. In figuur 5 is te zien dat in alle sectoren het aandeel migranten, maar ook specifiek het aandeel hoogbetaalde migranten (gearceerde balken), in het totale aantal banen per sector tussen 2016 en 2022 is toegenomen.

Vooral in de niet-specialistische zakelijke dienstverlening en de informatie en communicatie steeg het aandeel migranten de afgelopen zes jaar zeer sterk. Waar in de eerste sector de groei voornamelijk kwam uit een toegenomen aandeel laag- en gemiddeld betaalde migranten dat als uitzendkracht werkt, kwam deze in de informatie en communicatie juist uit een sterke toename van het aandeel hoogbetaalde migranten. Inmiddels vervullen hoogbetaalde migranten binnen deze sector ruim een op de tien banen.

Ook in de handel, horeca en in het vervoer en opslag liep het aandeel migrantenbanen de laatste jaren sterk op, een fenomeen dat consumenten in grote steden zullen herkennen nu zij door pakketbezorgers en in winkels en eetgelegenheden regelmatig in het Engels aangesproken worden.

Dat de zorg en de overheid onderaan de lijst met sectoren met het hoogste aandeel migranten staan, is niet verwonderlijk. Vanwege diploma- en taalvereisten, maar ook vanwege de benodigde institutionele kennis om de functie goed uit te oefenen, is het in deze sectoren lastiger om migranten te vinden die voldoen aan de eisen.

Deze vereisten hebben wij samengebracht in een index, van 0 (geen) tot 1 (zeer hoog), die is weergegeven in figuur 6. Informatie over de gebruikte bronnen is te vinden in bijlage 2.

Technologie als alternatief

In de publieke sector is de toetreding van migranten complex, en zien we meer mogelijkheden in de inzet van technologie om de toekomstige knelpunten op te lossen. Daarnaast zijn er mogelijk ook organisatorische oplossingen. Bijvoorbeeld door de roosters beter af te stemmen op de privé-situatie van werknemers, door kritisch te kijken naar de noodzaak van administratieve handelingen of door interne processen meer te standaardiseren.

Outsourcing en offshoring als alternatieven

Een andere mogelijkheid om vacatures in te vullen, is door de baan zelf te migreren richting werknemers. De arbeidsvraag wordt dan ingevuld door bedrijfsonderdelen, afdelingen of functies te verplaatsen binnen of buiten de landsgrenzen, respectievelijk domestic outsourcing (Dekker, 2016) of offshoring (CBS, 2022a). Besparing van loonkosten is één van de redenen om activiteiten te offshoren (CBS, 2022b). Bij offshoring van activiteiten dienen de lonen in het land waar de activiteit naar toe wordt verplaatst wel zo laag te zijn dat de opbrengsten opwegen tegen de additionele kosten van wettelijke, administratieve en culturele belemmeringen. Daarnaast zijn er ook overwegingen van geopolitieke aard. Een grote afhankelijkheid van leveranciers in landen met een ander politiek regime brengt immers risico’s met zich mee. Offshoring van bepaalde activiteiten kan met het oog op de strategische autonomie van Europa niet wenselijk zijn. Domestic outsourcing en offshoring vinden in Nederland beperkt plaats of kennen een dalende trend (Dekker, 2016 en CBS, 2022b). De opkomst van digitale platformen waarop ondernemingen verschillende werkzaamheden kunnen aanbieden (bijvoorbeeld Mechanical Turk), maakt het misschien makkelijker om bepaalde werkzaamheden te outsourcen. Dan nog steeds moet de arbeidskostenbesparing opwegen tegen de additionele kosten van bijvoorbeeld kwaliteitscontrole. Dit lijkt bij een krimpende arbeidsmarkt in de meeste ontwikkelde landen niet erg waarschijnlijk (OECD, 2019 en ILO, 2018).

Technologische ontwikkelingen bepalen voor een aanzienlijk gedeelte de arbeidsvraag in de (nabije) toekomst (OECD, 2019 en ILO, 2018). Technologie kan ervoor zorgen dat bepaalde taken en banen verdwijnen, dat nieuwe taken en banen ontstaan en dat de productiviteit van ondernemingen toeneemt (Acemoglu en Restrepo, 2019). De invloed van technologie op de arbeidsvraag hangt gedeeltelijk af van het type taken dat werknemers uitvoeren. Routinematige taken lenen zich goed voor automatisering, denk hierbij aan bijwerken van klantgegevens, het plannen van afspraken of het inventariseren en bestellen van voorraadartikelen. Cognitief routinematige taken, waarbij je je denkvermogen gebruikt, kunnen in potentie worden vervangen door AI-toepassingen (zoals ChatGPT). Voorbeelden daarvan zijn: een webpagina bouwen, een wettekst samenvatten en illustraties of logo’s maken. Fysiek routinematige taken, die lichamelijke inspanning behoeven, kunnen worden vervangen door robots. Denk daarbij aan het controleren van de kwaliteit van producten, het meten van de bloeddruk van een patiënt of het vervangen van een fust in een café. Door automatisering daalt de werkgelegenheid als taken en/of banen worden vervangen door AI of robots. Maar automatisering kan ook leiden tot een hogere vraag naar arbeid, omdat nieuwe taken ontstaan die de technologie en robotisering aanvullen of omdat de vraag naar het product of de dienst toeneemt (Acemoglu en Restrepo, 2019 en Autor en Salomons, 2017).

Verwacht gebruik van technologie in de toekomst

De implementatie van technologie zal vooral snel gaan in sectoren waar arbeid duur en schaars is en waar er veel routinematige taken worden uitgevoerd (Acemoglu en Restrepo, 2022). Op basis van data van het CBS en een enquête van RaboResearch (Bijkerk en Hardeman, 2023) hebben we een indicator opgesteld per sector voor het huidige gebruik en mogelijk toekomstig gebruik van technologie in bepaalde sectoren (zie bijlage 3). Deze indicator geeft een waarde weer tussen 0 en 1 waarbij sectoren met een waarde dichtbij 1 op dit moment veel technologie toepassen of veel potentie hebben technologie toe te passen in vergelijking met een sector met een indicator dichtbij 0.

In de IT-sector, financiële dienstverlening en specialistische zakelijke diensten zijn zowel het huidige gebruik als de toekomstige potentie van AI en digitalisering hoog (zie figuur 7). Dat betekent dat in deze sectoren naar verwachting het gebruik van AI-toepassingen verder wordt uitgebreid (bijvoorbeeld bij accountants). Bij overheidssectoren, zoals het onderwijs en openbaar bestuur, ontbreken CBS-data over het huidige gebruik van AI-toepassingen of bedrijfssoftware. Het huidige gebruik baseren we dan ook op de data uit onze enquête (zie bijlage 3). Dit gebruik lijkt aanzienlijk lager dan de mogelijkheden die er binnen de overheid zijn om deze technologieën toe te passen.

Robots worden voornamelijk in de industrie gebruikt voor het uitvoeren van fysieke routinetaken (29 procent van de industriële ondernemingen heeft robots in gebruik). De bouw, transport en overige dienstverlening hebben relatief veel fysieke routinetaken, en zouden mogelijk ook baat hebben bij meer robotisering. Het duidelijke onderscheid in figuur 7 tussen AI en robots is in de praktijk niet altijd aanwezig: denk bijvoorbeeld aan industriële robots met een AI-toepassing zoals beeldherkenningstechnologie.

Investeren of niet?

De huidige stand van de technologie is ook nog niet zo ver dat het voor alle routinematige taken ook kosteneffectief is om ze te vervangen door technologie (Svanberg et al., 2024). Om ruwe technologische innovaties te kunnen toepassen binnen ondernemingen zijn vaak investeringen nodig: de technologie moet eerst worden doorontwikkeld en werknemers moeten leren hoe zij de technologie kunnen gebruiken. Ondernemingen staan op dit moment voor de keuze om wel of niet te investeren in nieuwe technologieën. Als ze investeren, zal de productiviteit per uur stijgen. Als ze niet investeren, moeten ze concurreren met de ondernemingen die dat wel doen. Dit kan betekenen dat deze ondernemingen op zoek gaan naar een ander bedrijfsmodel (meer duurbetaalde arbeid, concurreren op kwaliteit) of dat ze negatieve effecten ondervinden van de ondernemingen die wel een lagere prijs kunnen aanbieden vanwege technologie-implementatie (Acemoglu et al., 2023 en Autor en Salomons, 2017).

Technologie heeft bovendien niet alleen invloed op de sector waarin deze wordt toegepast. Ten eerste kan een stijging van de arbeidsproductiviteit door toepassing van technologie in één sector ervoor zorgen dat de werkgelegenheid in andere (diensten)sectoren ook toeneemt (Autor en Salomons, 2017). Denk hierbij aan de ondernemingen in sectoren die diensten en goederen leveren aan deze sector. Als ASML bijvoorbeeld goedkoper en meer lithografiemachines produceert, dan zorgt dat ook voor een grotere vraag naar grondstoffen en halffabricaten, waardoor de arbeidsvraag van toeleveranciers van ASML stijgt. Massawerkloosheid valt dan ook niet te verwachten door de inzet van AI, een toename in de concurrentie tussen ondernemingen en een verschuiving van de werkgelegenheid tussen de sectoren wel.

We beschrijven in dit artikel hoe sectoren op dit moment arbeidsknelpunten invullen door de inzet van arbeidsmigranten of door technologische toepassingen, zoals kunstmatige intelligentie of robots. Deze huidige invulling komt niet altijd overeen met de mogelijkheden van sectoren om arbeidsmigranten en technologie in te zetten, zoals duidelijk te zien is in figuur 2. Of deze mogelijkheden ook wenselijk óf haalbaar zijn, hangt in belangrijke mate af van politieke keuzes.

Acemoglu, D. & Restrepo, P. (2019). Automation and New Tasks: How Technology Displaces and Reinstates Labor, Journal of Economic Perspectives, vol. 33, no. 2 (pp. 3-30).

Acemoglu, D., & Restrepo, P. (2022). Demographics and automation. The Review of Economic Studies, 89(1), 1-44.

Acemoglu, D., Koster, H. R., & Ozgen, C. (2023). Robots and workers: Evidence from the Netherlands (No. w31009). National Bureau of Economic Research.

Autor, D., & Salomons, A. (2017, June). Robocalypse now: Does productivity growth threaten employment. In Proceedings of the ECB Forum on Central Banking: Investment and Growth in Advanced Economie (pp. 45-118).

Bakens, J., Cobben, L., Abbink, H., Meijer, R., Dijksman, S., Fouarge, D., & Pestel, N. (2023). De arbeidsmarkt naar opleiding en beroep tot 2028. ROA. ROA Reports No. 003

Bakens, J. & Fouarge, D. (2022). Huidige vacatures zijn slechte raadgever voor studiekeuze, ESB, 107(4809), 211-213.

Bijkerk, S. & Hardeman, S. (2023). Gebrek aan inclusiviteit bezorgt 40 procent van de bedrijven een achterstand op de arbeidsmarkt. Rabobank.

CBS (2022a). Minder bedrijven verplaatsten bedrijfsonderdelen naar het buitenland, CBS.

CBS (2022b). Internationaliseringsmonitor. Dienstenhandel: Ontwikkelingen en belemmeringen 2022‑II, CBS

Dekker, F. (2016). Outsourcing binnen Nederland: feiten en verklaringen, ESB, 4742, 658-661.

Erken, H. & Džambo, I. (2024). De Nederlandse arbeidsmarkt nu en in de toekomst: het macrobeeld. Rabobank.

Erken, H. (2024). Ongunstige ontwikkeling economische structuur medeoorzaak van lage arbeidsproductiviteitsgroei in Nederland. Rabobank.

ILO (2019). The Future of Work: A Literature Review, Research Department Working Paper no. 29. ISSN 2306-0875, ILO.

OECD (2019). Employment Outlook 2019: The Future of Work, OECD.

RaboResearch. (2018). De arbeidskrapte te lijf met beter personeelsmanagement, Rabobank.

Svanberg, M., Li, W., Fleming, M., Goehring, B., & Thompson, N. (2024). Beyond AI Exposure: Which Tasks are Cost-Effective to Automate with Computer Vision?. Available at SSRN 4700751.