
CBS legt vacature-skills naast het mbo-aanbod

CBS heeft op 30 september 2026 experimentele skillstabellen gepubliceerd over online vacatures in het eerste en tweede kwartaal van 2026 en over mbo-afgestudeerden uit het onderwijsjaar 2024-2025. De gevraagde vaardigheden zijn uitgesplitst naar beroep, onderwijsniveau en provincie; het aanbod van afgestudeerden is per provincie in kaart gebracht.
Daardoor zijn vraag en aanbod in dezelfde termen te bekijken, terwijl hun meetperioden verschillen. De tabellen laten zien hoe vaak een skill in online vacatureteksten voorkomt en welke skills met mbo-afgestudeerden worden verbonden. Ze geven daarmee een specifieker beeld van de regionale arbeidsmarkt dan een totaal aantal vacatures, zonder rechtstreeks te meten of een individuele afgestudeerde bij een vacature past.
Wat de tabellen naast elkaar zetten
Aan de vraagkant gaat het om de inhoud van online gepubliceerde vacatures. Een vermelding van een vaardigheid zegt dat die in een vacaturetekst wordt gevraagd, binnen de gekozen indeling van beroepen, onderwijsniveau en provincie. Het is geen telling van mensen die de vaardigheid bezitten en evenmin een afzonderlijke openstaande baan voor elke vermelding. Verschillende skills kunnen immers in dezelfde vacature staan.
Aan de aanbodkant staan de skills die aan mbo-afgestudeerden zijn verbonden. Dat is een andere eenheid dan de vacaturetekst: het gaat om de aansluiting tussen vaardigheden en een onderwijsachtergrond, niet om een meting van alles wat een afgestudeerde door werk, stage of eigen ervaring kan. Ook vallen de afgestudeerden en de vacatures in verschillende perioden. Een verschil tussen beide kanten is daarom een aanwijzing voor nader onderzoek naar de aansluiting, geen berekend tekort aan personen.
De publicatie bouwt voort op een bestaande indeling van ontstane vacatures naar onder meer beroep en provincie en voegt informatie over vaardigheden en kennis toe. Zo kan een lezer binnen een beroepsgroep zien welke termen in vacatureteksten terugkomen, en daarnaast bekijken welke skills aan de mbo-kant zichtbaar zijn. Die combinatie is de nieuwe informatiewaarde: de cijfers gaan verder dan de vraag hoeveel personeel werkgevers zoeken.
Beroep, niveau en provincie bepalen de betekenis
Een landelijke ranglijst van gevraagde skills kan een regionale opleidingsvraag verhullen. De provinciale uitsplitsing maakt zichtbaar of een vaardigheid in vacatureteksten voor een bepaald beroep lokaal vaak voorkomt. Het onderwijsniveau beperkt vervolgens de vergelijking tot vacatures met een vergelijkbare opleidingseis. Zonder die stap kunnen functies met uiteenlopende eisen in één beeld terechtkomen, terwijl een mbo-opleiding slechts op een deel daarvan aansluit.
Een denkbeeldige vergelijking maakt het verschil duidelijk. Wie een beroep in één provincie kiest, kan de gevraagde vaardigheden binnen het bijbehorende onderwijsniveau bekijken en daar de skills van mbo-afgestudeerden in die provincie naast leggen. Een veelgenoemde skill aan de vraagkant en een minder zichtbare skill aan de aanbodkant vormen dan een concrete vraag over de aansluiting tussen werk en opleiding. De tabel alleen vertelt niet hoeveel afgestudeerden voor dat beroep beschikbaar zijn of hoeveel werkgevers hun vacature buiten de provincie vervullen.
Ook het woord ‘provincie’ betekent aan beide kanten iets anders. Bij de vacature beschrijft het de geografische indeling van de vraag; bij de afgestudeerden gaat het om de indeling van het aanbod. Mensen kunnen na hun opleiding verhuizen of over een provinciegrens werken. Een regionaal verschil in de tabellen mag daarom niet worden gelezen als een gesloten lokale arbeidsmarkt. Voor werkgevers en opleiders is vooral de combinatie van beroep en niveau nuttig om te zien over welke specifieke vaardigheden het verschil gaat.
CompetentNL maakt verschillende benamingen vergelijkbaar
De vergelijking steunt op CompetentNL, de gemeenschappelijke skillstaal die aan beroepen en mbo-kwalificaties is gekoppeld. SBB’s toelichting op CompetentNL geeft een herkenbaar taalprobleem: een werkgever kan ‘klantgericht handelen’ vragen, terwijl een opleiding ‘klantcontact’ beschrijft en een gemeente ‘servicegerichtheid’ gebruikt. Als verwante begrippen onder een gedeelde beschrijving vallen, wordt een mogelijke aansluiting zichtbaar die bij een letterlijke vergelijking van woorden gemakkelijk verdwijnt.
Die standaard is meer dan een woordenlijst. Volgens de uitleg van TNO legt CompetentNL relaties tussen skills, beroepen, taken en opleidingen, met onderscheid tussen vaardigheden, kennisgebieden en talenbeheersing. De gegevens zijn openbaar te verkennen en ook via een API en een SPARQL-endpoint beschikbaar. Daarmee kunnen dezelfde begrippen terugkomen in arbeidsmarktanalyses en toepassingen voor onderwijs of loopbaanontwikkeling.
Een gedeelde term neemt de inhoudelijke beoordeling niet over. ‘Klantcontact’ in een opleiding en ‘klantgericht handelen’ in een vacature kunnen bijvoorbeeld op verwante kennis wijzen, maar de precieze taak, zelfstandigheid en werkomgeving blijven van belang. De waarde van de standaard ligt erin dat zulke verbanden vindbaar worden. De vraag of een kandidaat het gevraagde werk kan uitvoeren, blijft concreter dan een overeenkomst tussen labels.
Welke arbeidsmarktvraag zichtbaar wordt
De cijfers beschrijven wat werkgevers in online vacatureteksten formuleren. Een functie die uitsluitend via een eigen netwerk, een interne procedure of een ander kanaal wordt vervuld, verschijnt niet vanzelf in die tekstbron. Evenmin staat elke gewenste vaardigheid noodzakelijk expliciet in een advertentie. Een lage frequentie kan dus betekenen dat werkgevers een skill weinig noemen, zonder dat die skill in de praktijk onbelangrijk is.
Vacaturetaal kan bovendien verschillen van het werk dat na aanstelling wordt gedaan. Werkgevers schrijven soms brede wensen op, terwijl een opleiding vaardigheden in vaktermen beschrijft. De skillstaal helpt om die formuleringen bijeen te brengen, maar de uitkomst blijft afhankelijk van wat in de tekst staat en hoe begrippen aan elkaar worden gekoppeld. De experimentele status van de statistiek vraagt daarom om terughoudendheid bij stellige conclusies over tekorten of de kwaliteit van een opleiding.
De nieuwe uitsplitsing maakt wel een gerichte vraag mogelijk: welke vaardigheid komt bij een bepaald beroep en niveau in een provincie vaak terug, en hoe verhoudt die zich tot het zichtbare mbo-aanbod? Voor een opleider kan zo’n verschil aanleiding zijn om de inhoud van werk en kwalificatie naast elkaar te bespreken. Voor een werkzoekende laat het zien welke taal werkgevers gebruiken voor verwante vaardigheden. De tabellen geven het vertrekpunt voor dat gesprek; de betekenis van een regionaal verschil hangt af van de banen, opleidingen en mensen erachter.
Lees ook:
Gerelateerde artikelen


AI-vaardigheden verdrievoudigen in vacatures, Nederland blijft achter

AI helpt studenten presteren, maar beter leren is niet bewezen

68% van Nederlandse werknemers mist de AI-winst

AI maakt je sollicitatiebrief beter, maar je baankans niet groter

Technologie versnelt de fabriek, maar 70% beslist niet mee
Abonneer je op onze nieuwsbrief
Ontvang het laatste nieuws over Web3, AI en crypto rechtstreeks in je inbox.