Kunnen beroepswisselingen tekorten op de arbeidsmarkt verminderen? Een skills-based optimalisatie voor arbeidsmarktmobiliteit | Amsterdam University Press Journals Online
2004
  1. Home
  2. A-Z Publicaties
  3. Tijdschrift voor Arbeidsvraagstukken
  4. Volume 40, Issue 2
  5. Artikel
Volume 40, Issue 2
  • ISSN: 0169-2216
  • E-ISSN: 2468-9424
file format pdf download PDF

Samenvatting

Samenvatting

Momenteel is het aantal werkzoekenden niet in evenwicht met het aantal openstaande vacatures. Dit kan worden beschouwd als een informatie- en matchingsprobleem. We hebben een model ontwikkeld dat op basis van overeenkomsten in de benodigde skills potentiële stromen van werknemers tussen beroepen identificeert. Door een optimalisatie over alle beroepsgroepen definiëren onze resultaten ketens van skill-gerelateerde transities. Door een overstap naar een tekortberoep dat het beste aansluit bij iemands kennis, vaardigheden, werkervaring, opleidingsniveau evenals de taken, werkactiviteiten en context die men gewend is, kunnen tekorten op termijn worden verminderd. Werkzoekenden hebben mogelijk niet de juiste skills om aan de slag te gaan in beroepen waar personeelstekorten optreden maar zouden wel terecht kunnen in andere beroepen waar minder tekorten zijn. We brengen de skill-gerelateerdheid zowel binnen als tussen beroepen en sectoren in kaart. -analyses maken voor vrijwel elke transitie in detail inzichtelijk op welke onderdelen er sprake moet zijn van om- en bijscholing en waar gerichte maatwerkprogramma’s en -opleidingen (sectoroverstijgend) ingericht kunnen worden.

© Patricia Prüfer & Marcia den Uijl. This is an open access article distributed under the terms of the CC BY-ND 4.0 license http://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0
Loading

Article metrics loading...

/content/journals/10.5117/TVA2024.2.007.PRUF
2024-06-01
2024-06-30
Loading full text...

Full text loading...

/deliver/fulltext/01692216/40/2/TVA2024.2.007.PRUF.html?itemId=/content/journals/10.5117/TVA2024.2.007.PRUF&mimeType=html&fmt=ahah

References

  1. Borggren, J., Eriksson, R., & Lindgren, U. (2016). Knowlegde flows in high-impact firms: How does relatedness influence survival, acquisition and exit?Journal of Economic Geography, 16(3), 637-665.
     [Google Scholar]
  2. Confurius, D., Zoomer, T., & Peijen, R. (2023). Bepalen skills de arbeidsmarkt?Sociaal Bestek, 85(2), 1-7.
     [Google Scholar]
  3. Dekker, R., Van den Bossche, S., Bongers, P., & Van Genabeek, J. (2021). Skills gevraagd! Met skills innoveren naar een toekomstbestendige inclusieve arbeidsmarkt. TNO.
     [Google Scholar]
  4. Farjoun, M. (1998). The independent and joint effects of the skill and physical bases of relatedness in diversification. Strategic Management Journal, 19(7), 611-630.
     [Google Scholar]
  5. International Labour Organization. (2012). International standard classification of occupations 2008 (ISCO-08): Structure, group definitions and correspondence tables.
     [Google Scholar]
  6. International Labour Organization. (2021). Shaping skills and lifelong learning for the future of work. (ILC.109/Report VI).
     [Google Scholar]
  7. Kok, B., & Imandt, M. (2023). Potentieel arbeidsaanbod is kleiner én groter dan ‘één miljoen’. ESB, 108(4826), 476-479.
     [Google Scholar]
  8. Morkuté, G., Koster, S., & Van Dijk, J. (2017). Employment growth and inter-industry job reallocation: spatial patterns and relatedness. Regional Studies, 51(6), 958-971.
     [Google Scholar]
  9. Neffke, F., & Henning, M. (2013). Skill relatedness and firm diversification. Strategic Management Journal, 34(3), 297-316.
     [Google Scholar]
  10. Neffke, F., Otto, A., & Weyh, A. (2017). Intra-industry labor flows. Journal of Economic Behavior & Organization, 142, 272-292.
     [Google Scholar]
  11. O’Clery, N., & Kinsella, S. (2022). Modular structure in labour networks reveals skill basins, Research Policy, 51(5), 104486.
     [Google Scholar]
  12. Prüfer, P., Den Uijl, M., & Kumar, P. (2019). Arbeidsmarktonderzoek met topsectoren. Centerdata.
     [Google Scholar]
  13. Prüfer, P., Den Uijl, M., & Kumar, P. (2020). Arbeidsmarktonderzoek ICT met topsectoren. Centerdata.
     [Google Scholar]
  14. Prüfer, P., Den Uijl, M., & Kumar, P. (2021). Arbeidsmarktonderzoek ICT met topsectoren 2021. Centerdataburg.
     [Google Scholar]
  15. Prüfer, P., Den Uijl, M., & Kumar, P. (2022). Skills, beroepen en transities: Arbeidsmarktonderzoek 2022. Centerdata.
     [Google Scholar]
  16. Van Kesteren, J., & Klinker, I. (2023). Onbenut arbeidspotentieel onder deeltijdwerkers beperkt. ESB, ter perse.
     [Google Scholar]
  17. Van Kesteren, J., Klinker, I., Vlaanderen, M., & Heyma, A. (2023). Oplossingen voor arbeidsmarktkrapte. Een sectoraal perspectief. SEO Economisch Onderzoek.
     [Google Scholar]
  18. Zegel, J., Van Delft, M., Keiren, R., Dirven, H., & Souren, M. (2022). Samenstelling van onbenut arbeidspotentieel. UWV & CBS.
     [Google Scholar]
http://instance.metastore.ingenta.com/content/journals/10.5117/TVA2024.2.007.PRUF
Loading
Kunnen beroepswisselingen tekorten op de arbeidsmarkt verminderen? Een skills-based optimalisatie voor arbeidsmarktmobiliteit
TA 40, 222 (2024); https://doi.org/10.5117/TVA2024.2.007.PRUF
/content/journals/10.5117/TVA2024.2.007.PRUF
/content/journals/10.5117/TVA2024.2.007.PRUF
Loading

Data & Media loading...

Keyword(s): labor market changes and employment; machine learning; matching; optimization; skill dynamics

Most Cited Most Cited RSS feed

Dit is een verplicht veld
Graag een geldig e-mailadres invoeren
Approval was a Success
Invalid data
An Error Occurred
Approval was partially successful, following selected items could not be processed due to error