(leestijd 19 minuten)
Twee eeuwen lang maakten economen onderscheid tussen arbeid en kapitaal. Dat onderscheid was logisch zolang alleen mensen konden werken. Maar wat gebeurt er wanneer ook robots en AI gaan werken?
Dat roept een fundamentele vraag op. Wanneer een humanoïde robot gedurende acht uur per dag dezelfde werkzaamheden verricht als een menselijke werknemer, wat is die robot dan economisch gezien? Volgens de boekhouding is hij een kapitaalgoed. Maar feitelijk levert hij arbeid. Daarmee ontstaat een spanning tussen de traditionele economische categorieën en de feitelijke economische werkelijkheid.
In dit artikel introduceer ik daarom het begrip Artificiële Arbeid (AA). Daarmee bedoel ik niet de traditionele automatisering die menselijke arbeid ondersteunt of productiever maakt, maar autonome of semi-autonome systemen — geavanceerde AI, software-agents, intelligente robots — die zelfstandig uitvoerende werkzaamheden verrichten en menselijke arbeid gedeeltelijk of volledig kunnen vervangen. Zij zijn meer dan een hulpmiddel voor arbeid: zij vormen zelf uitvoeringscapaciteit. Dit is dan door kapitaal gecreëerde uitvoeringscapaciteit die economisch dezelfde functie vervult als menselijke arbeid, maar eigendom blijft van de kapitaalverschaffer.
Daarmee ontstaat een opmerkelijke situatie: functioneel gedraagt artificiële arbeid zich als arbeid, maar juridisch en boekhoudkundig blijft zij kapitaal. Die combinatie is nieuw. Een extra werknemer vraagt jaren van scholing voordat hij productief is; een extra AI-model is tegen lage marginale kosten te kopiëren en vrijwel direct inzetbaar. Hoe die spanning precies werkt, en wat zij betekent voor de economische theorie, werk ik in dit artikel verder uit.
De centrale stelling van dit artikel is dat artificiële arbeid niet eenvoudig kan worden beschouwd als een nieuwe generatie kapitaalgoederen. Zij vormt een hybride productiefactor die kenmerken van zowel arbeid als kapitaal verenigt. Wanneer deze ontwikkeling doorzet, verliest het klassieke onderscheid tussen arbeid en kapitaal geleidelijk zijn verklarende kracht — en daarmee verliezen ook de economische modellen die op dat onderscheid zijn gebaseerd, van productiefuncties en groeimodellen tot theorieën over inkomensverdeling, hun bruikbaarheid.
De vraag is dan of een van de meest fundamentele onderscheidingen uit de economische wetenschap nog wel aansluit bij de werkelijkheid van de eenentwintigste eeuw. Als arbeid niet langer uitsluitend door mensen wordt verricht, zullen economen opnieuw moeten nadenken over wat zij precies onder arbeid verstaan.
De klassieke scheiding tussen arbeid en kapitaal
Om te begrijpen waarom artificiële arbeid zo’n ingrijpende ontwikkeling is, moeten we terug naar een van de oudste uitgangspunten van de economische wetenschap. Vrijwel alle theorieën over productie beginnen met hetzelfde onderscheid: dat tussen arbeid en kapitaal. Het is zo vertrouwd geworden dat we nauwelijks nog stilstaan bij de aannames waarop het berust.
Analytisch komt dat onderscheid neer op een verschil in het type economische grootheid. Arbeid is een stroomgrootheid: menselijke inspanning per tijdseenheid, die opnieuw geleverd moet worden om te blijven bestaan. Kapitaal is een voorraadgrootheid: een geaccumuleerde stock van productiemiddelen die, eenmaal opgebouwd, over meerdere perioden productieve diensten blijft leveren. Die twee typen grootheden gedragen zich economisch fundamenteel anders — en precies dat onderscheid is wat artificiële arbeid, zoals verderop blijkt, doet vervagen.
Onder arbeid verstaan economen de menselijke inspanning die nodig is om goederen en diensten voort te brengen. Dat kan lichamelijke arbeid zijn, zoals het bouwen van een huis, maar ook cognitieve arbeid, zoals het schrijven van software of het stellen van een medische diagnose. Arbeid is altijd gebonden aan mensen: zij beschikken over kennis, vaardigheden en ervaring, en zetten die gedurende een bepaalde tijd in om waarde te creëren.
Kapitaal omvat traditioneel alle productiemiddelen waarmee arbeid productiever wordt gemaakt: machines, gebouwen, voertuigen, computers, infrastructuur en tegenwoordig ook software. Kapitaal ondersteunt arbeid, maar verricht die traditioneel niet zelf. Een graafmachine verplaatst aarde, maar alleen omdat een machinist haar bedient. Een computer rekent, maar uitsluitend binnen de opdrachten die een mens haar geeft.
Deze tweedeling vormt het fundament van de moderne productietheorie. In de bekende productiefunctie Y=F(K,L) staat L voor arbeid en K voor kapitaal: de productie van een onderneming of economie wordt verklaard uit de hoeveelheid arbeid en kapitaal die beschikbaar is, en uit de manier waarop beide worden gecombineerd. Op dit onderscheid zijn vervolgens talloze theorieën gebouwd — over economische groei, arbeidsproductiviteit, kapitaalrendement, inkomensverdeling en technologische vooruitgang.
Het onderscheid is echter meer dan een analytische afspraak. Menselijke arbeid is per definitie beperkt schaalbaar. Iedere werknemer heeft een beperkt aantal uren per dag en een beperkte duur van een werkzaam leven, en nieuwe arbeidskrachten ontstaan slechts langzaam, via geboorte, opvoeding en scholing. Kapitaal kent die beperking veel minder — nieuwe machines kunnen worden gebouwd, software kan praktisch oneindig worden gekopieerd. Kapitaal groeit niet door demografie, maar door investeringen.
Ook de beloning verschilt: arbeid ontvangt loon, kapitaal ontvangt rendement in de vorm van winst, rente of dividend. In de neoklassieke theorie worden beide beloningen verklaard uit hun marginale bijdrage aan de productie.
Deze klassieke tweedeling heeft de economische wetenschap uitzonderlijk goed gediend, zolang de werkelijkheid was dat mensen werkten en kapitaal hen ondersteunde. De nieuwste generatie AI-systemen, autonome agents en humanoïde robots doorbreekt echter deze klassieke tweedeling. Voordat ik de gevolgen daarvan onderzoek, laat ik eerst zien waarin artificiële arbeid precies verschilt van de automatisering die we al twee eeuwen kennen.
Artificiële Arbeid als hybride productiefactor
Niet iedere technologische vooruitgang verandert de economische theorie. De stoommachine deed dat niet, elektriciteit deed dat niet, en ook de computer leidde niet tot een fundamenteel andere indeling van de productiefactoren. Al deze innovaties maakten menselijke arbeid productiever, maar veranderden niet de rolverdeling tussen mens en machine. De mens bleef degene die het werk organiseerde, beslissingen nam en de technologie als hulpmiddel gebruikte — dus was het economisch nog steeds logisch die technologie als kapitaal te beschouwen.
De huidige generatie AI-systemen, autonome agents en humanoïde robots verschilt op een wezenlijk punt van alle eerdere automatisering. Zij ondersteunen de mens niet langer uitsluitend bij het uitvoeren van werkzaamheden; zij nemen steeds vaker complete werkzaamheden over. Dat verschil lijkt gradueel, maar is economisch fundamenteel.
Een eenvoudig voorbeeld maakt dit duidelijk. Een tekstverwerker helpt een schrijver sneller te werken, maar schrijft geen boek. Een industriële robot last carrosserieën aan elkaar, maar bepaalt niet zelf welke werkzaamheden vervolgens moeten worden uitgevoerd. In al deze gevallen blijft de mens degene die het proces organiseert, opdrachten formuleert en verantwoordelijkheid draagt voor het eindresultaat. Moderne AI-systemen beginnen juist ook die taken over te nemen: zij interpreteren opdrachten, verzamelen informatie, stellen een plan op, organiseren de uitvoering, beoordelen het resultaat en passen op basis van feedback hun werkwijze aan. Autonome agents kunnen zelfs meerdere gespecialiseerde systemen aansturen en complete werkprocessen coördineren. Humanoïde robots voegen daar een fysieke dimensie aan toe: zij kunnen dezelfde cognitieve én motorische taken uitvoeren als menselijke werknemers, in magazijnen, fabrieken, ziekenhuizen en uiteindelijk ook in huishoudens.
Het verschil met traditionele automatisering is dus niet dat AI slimmer is dan eerdere software. Het wezenlijke verschil is dat de technologie zich ontwikkelt van hulpmiddel tot uitvoerder — de economische functie verschuift van het ondersteunen van arbeid naar het leveren van arbeid.
Ik heb eerder de metafoor van het belegde broodje gebruikt om deze ontwikkeling te beschrijven. Een beroep bestaat zelden uit één ondeelbare activiteit: vrijwel iedere functie kent een voorbereiding, een uitvoerende kern en een afronding waarin resultaten worden beoordeeld en in hun context geplaatst. Lange tijd was automatisering vooral geschikt voor het middelste deel — de uitvoering. AI kon berekeningen maken of teksten samenvatten, terwijl mensen verantwoordelijk bleven voor het begrijpen van de vraag en het beoordelen van het antwoord. Juist dát verandert nu: nieuwe AI-systemen worden steeds beter in het interpreteren van opdrachten en het beoordelen van hun eigen resultaten, waardoor de grens van automatisering steeds verder naar de uiteinden van het “broodje” opschuift. Wat enkele jaren geleden nog typisch menselijk werk leek, blijkt stap voor stap eveneens automatiseerbaar.
Functioneel gedragen deze systemen zich als arbeid: zij verrichten taken gedurende een bepaalde tijd, worden flexibel ingezet, vervangen menselijke werknemers en leveren rechtstreeks een bijdrage aan de productie. Boekhoudkundig blijven zij echter kapitaalgoederen: zij staan op de balans, zijn eigendom van ondernemingen en worden uitgebreid door investeringen, net als machines, gebouwen of software. In de eerder geïntroduceerde termen: artificiële arbeid gedraagt zich als een stroomgrootheid, maar ís ook een voorraadgrootheid.
Hier ontstaat de categorische spanning waarop dit artikel is gebaseerd. Dezelfde economische entiteit bezit tegelijkertijd de kenmerken van twee verschillende productiefactoren: zij functioneert als arbeid, maar wordt behandeld als kapitaal.
Daar komt een tweede eigenschap bij die de economische betekenis van artificiële arbeid aanzienlijk vergroot. Menselijke arbeid is schaars omdat mensen schaars zijn: iedere extra werknemer vraagt jaren van opleiding voordat hij productief kan worden ingezet. Artificiële arbeid kent die schaarste nauwelijks of in ieder geval veel minder.
Softwarematige artificiële arbeid — een AI-model dat teksten schrijft, code analyseert of klantcontact voert — kent na ontwikkeling nagenoeg geen marginale kosten meer. Een extra kopie is een kwestie van rekenkracht en elektriciteit, een fractie van wat de ontwikkeling heeft gekost. Dat drijft de prijs van deze vorm van artificiële arbeid in een neerwaartse spiraal: naarmate meer aanbieders vergelijkbare modellen op de markt brengen, concurreren zij elkaar op steeds dunnere marges, tot de prijs van uitvoeringscapaciteit richting de marginale kosten zakt — in de praktijk vrijwel nul.
Intelligente humanoïde robots verkeren weliswaar nog in een andere fase, maar ook hier zullen de marginale kosten van verdere uitbreiding op den duur tot vrijwel nul dalen. Bij hen weegt de fysieke productie nog zwaar: sensoren, actuatoren, batterijen en mechanische onderdelen kosten geld, hoe goedkoop de onderliggende software ook wordt. Voor deze vorm van artificiële arbeid gelden, net als bij eerdere industriële producten, schaalvoordelen en leercurve-effecten die de kostprijs geleidelijk verlagen — maar niet in de buurt van het niveau van software. Naarmate productie, batterijtechnologie en actuatoren echter verder industrialiseren, zoals eerder gebeurde met chips, zonnepanelen en accu’s, zal ook deze kostencurve steiler naar beneden buigen. Op termijn convergeert artificiële arbeid ook in fysieke vorm dan ook naar dezelfde dynamiek die softwarematige artificiële arbeid nu al kent: een uitvoeringscapaciteit die, eenmaal ontwikkeld, tegen steeds lagere kosten kan worden vermenigvuldigd. Eén digitale werknemer kan er, in theorie, miljoenen worden — de humanoïde robot volgt dat pad met vertraging, niet met een principieel ander eindpunt.
Over het onderliggende mechanisme van deze structurele prijsdaling — waarom technische ontwikkeling de prijs bij overcapaciteit richting de marginale kosten drukt, schreef ik al eerder en uitgebreider in “Wat gebeurt er als technologie alles goedkoper maakt?”.
Daarin onderscheidt artificiële arbeid zich zowel van menselijke arbeid als van traditionele machines: zij combineert de functionele eigenschappen van arbeid met de reproduceerbaarheid van kapitaal. Dat maakt haar niet eenvoudig een nieuwe machine, maar evenmin een gewone werknemer — zij vormt een hybride productiefactor die de klassieke economische tweedeling begint te doorbreken.
Tot nu toe lijkt dit misschien vooral een kwestie van definities. Maar zodra deze hybride productiefactor een belangrijk deel van de productie voor haar rekening neemt, blijven de gevolgen niet beperkt tot terminologie. Dan rijst de vraag wat dit betekent voor de economische modellen die nog steeds uitgaan van de twee productiefactoren: arbeid en kapitaal.
Waarom de wet van het comparatief voordeel hier niet volstaat
Voordat ik de gevolgen voor productiefunctie en groeimodel uitwerk, verdient een voor de hand liggende tegenwerping een antwoord. Volgens de klassieke handelstheorie van Ricardo blijft het lonen om mensen in te zetten, zelfs wanneer een andere partij in alles absoluut goedkoper is — zolang die partij positieve opportuniteitskosten heeft om haar capaciteit elders te gebruiken. Toegepast op automatisering: zelfs een AI die in alles goedkoper werkt dan een mens, zou mensen toch moeten blijven inzetten waar hun relatieve nadeel het kleinst is. Op basis van dit argument hebben mensen keer op keer overleefd, ondanks eerdere automatiseringsgolven.
Comparatief voordeel werkt echter alleen zolang de superieure factor schaars genoeg is om positieve opportuniteitskosten te hebben. Zodra die factor vrijwel kosteloos kan worden vermenigvuldigd, verdwijnt die opportuniteitskosten — en daarmee de winst die er nog te verdelen valt met de inferieure factor. Dit overkwam paarden in de negentiende eeuw. Paarden behielden op papier een comparatief voordeel bij bepaalde taken, ook nadat de automobiel was uitgevonden. Toch verdween het paard als trekkracht vrijwel volledig uit de economie, na dat machines zo goedkoop en overvloedig werden dat het voordeel van paarden nergens meer opwoog tegen de kosten van hun onderhoud. Comparatief voordeel bleef bestaan; het loonde alleen niet meer om ervan gebruik te maken.
Artificiële arbeid verschilt van eerdere automatiseringsgolven precies op dit punt: haar reproduceerbaarheid tegen nagenoeg nul marginale kosten. Dat is dezelfde eigenschap die haar in het vorige hoofdstuk tot hybride productiefactor maakte.
Blijft er dan geen markt meer over voor mensen? Waarschijnlijk wel — maar van een andere aard. Net zoals het paard is blijven bestaan als luxegoed, in de manege en op de renbaan, kan ook menselijke arbeid een niche behouden bij wie het zich kan veroorloven: een butler, chauffeur of assistent van vlees en bloed. Maar de logica daarachter is niet langer comparatief voordeel. Zij is bijna het spiegelbeeld ervan. Een menselijke butler is aantrekkelijk niet vanwege een prestatie die een AA-systeem niet zou evenaren, maar juist vanwege de afwezigheid daarvan: de mens is duurder, schaarser, en precies daardoor een statussymbool. Economen noemen dat een Veblen-goed — iets waarvan de waarde ontleend wordt aan de prijs zelf, niet aan de prestatie. Zodra menselijke arbeid alleen nog aantrekkelijk is omdat zij schaars is, en niet meer omdat zij iets beter doet, is zij als productiefactor al verdrongen — ook al blijft zij, als luxe, bestaan.
Artificiële arbeid ondermijnt dus niet alleen het klassieke onderscheid tussen arbeid en kapitaal, maar ook het klassieke argument waarom menselijke arbeid als productiefactor per definitie waardevol zou blijven. Wat dit betekent voor de formele economische modellen, werk ik hierna uit.
Wanneer de productiefunctie haar betekenis verliest
Veronderstel een uitgebreide productiefunctie: Y=F(K,L,AA), waarin naast kapitaal (K) en menselijke arbeid (L) nu ook artificiële arbeid (AA) is opgenomen. Wanneer artificiële arbeid tegen steeds verder dalende kosten kan worden gereproduceerd en in toenemende mate substitueerbaar wordt met menselijke arbeid, verschuift menselijke arbeid van een noodzakelijke naar een optionele productiefactor. Daarmee verliest de klassieke tweedeling tussen arbeid en kapitaal niet alleen haar beleidsmatige helderheid, maar ook haar analytische stabiliteit: artificiële arbeid is geen aanvullende kapitaalvoorraad die indirect productief is, maar levert directe “arbeidsdiensten” zonder menselijke drager. De marginale-productiviteitstheorie — die verklaart waarom werknemers loon krijgen en kapitaalbezitters rendement — verliest daardoor haar interpretatieve scherpte en roept vragen op als:
- Is de beloning van artificiële arbeid een loon of een kapitaalrendement?
- Wordt de factorbeloning bepaald door de marginale productiviteit van “arbeid”, of door eigendomsrechten op kapitaal?
Het antwoord is: beide — en daarmee ontstaat een spanning in de theorie. Zolang artificiële arbeid slechts een onvolledig substituut is voor menselijke arbeid, blijft de driedeling tussen kapitaal (K), menselijke arbeid (L) en artificiële arbeid (AA) analytisch zinvol. Elke factor levert dan een eigen bijdrage aan het productieproces.
Naarmate artificiële arbeid echter steeds beter substitueerbaar wordt met menselijke arbeid, vervaagt het onderscheid tussen beide binnen de logica van het model zelf. Bij perfecte substitueerbaarheid worden menselijke en artificiële arbeid in economische zin uitwisselbare bronnen van productieve inzet. De productiefunctie beschrijft dan niet langer twee fundamenteel verschillende vormen van arbeid, maar één gezamenlijke productiecapaciteit die uit verschillende dragers kan voortkomen.
Menselijke arbeid verdwijnt daarmee niet uit de economie, maar wel uit de productiefunctie als afzonderlijke en onvervangbare categorie. Juist daardoor ontstaat een spanning tussen economische functie en institutionele classificatie. De diensten die artificiële arbeid levert lijken functioneel op arbeid, terwijl de daaruit voortvloeiende inkomsten juridisch en boekhoudkundig als kapitaalinkomen worden geregistreerd.
Van productiefactor naar productiesysteem
De klassieke factorindeling veronderstelt dat arbeid fundamenteel verschilt van kapitaal omdat arbeid levend is en kapitaal dood. Artificiële arbeid doorbreekt dit onderscheid. Wat overblijft is niet langer een onderscheid tussen arbeid en kapitaal, maar tussen reproduceerbare uitvoeringscapaciteit en institutioneel eigendom en toegang. De relevante beleidsvraag verschuift dan van “hoe wordt de output verdeeld tussen arbeid en kapitaal?” naar “wie bezit en controleert de reproduceerbare uitvoeringscapaciteit?”
Daarmee verliest ook de distributietheorie haar geldigheid. De loonquote — het deel van het nationaal inkomen dat naar arbeid gaat — verliest haar analytische betekenis zodra uitvoeringscapaciteit niet langer verbonden is aan menselijke arbeid. De klassieke tegenstelling tussen looninkomen en kapitaalinkomen vervaagt, als “arbeidsdiensten” nu ook direct uit kapitaalgoederen kunnen voortkomen.
De relevantie van het begrip Artificiële Arbeid
Deze analyse over arbeid, artificiële arbeid en kapitaal staat niet op zichzelf. Daron Acemoglu en Pascual Restrepo hebben beschreven hoe automatisering twee tegengestelde effecten kan hebben. Enerzijds verdringen machines menselijke arbeid doordat zij taken overnemen. Anderzijds verhogen zij de productiviteit, waardoor nieuwe werkzaamheden en nieuwe economische activiteiten kunnen ontstaan. David Autor beschreef al eerder hoe dergelijke processen de arbeidsmarkt historisch hebben gepolariseerd doordat vooral routinematige taken werden geautomatiseerd, terwijl niet-routinematige werkzaamheden relatief belangrijker werden.
Ook Thomas Piketty heeft gewezen op de mogelijkheid dat inkomen uit kapitaal sneller groeit dan inkomen uit arbeid. Artificiële arbeid voegt aan deze discussie een nieuwe dimensie toe. Wanneer kapitaal niet alleen productiemiddelen levert, maar ook zelf uitvoerende arbeid verricht, vervaagt het traditionele onderscheid tussen beide productiefactoren
Ook de econoom Daniel Susskind onderzoekt in A World Without Work een verwante problematiek vanuit de toekomst van werk en werkgelegenheid. Dit artikel kiest een andere invalshoek. Het vertrekpunt is niet de arbeidsmarkt, maar de productiefactorentheorie. De centrale vraag is of de traditionele interpretatie van arbeid als exclusief menselijke productiefactor nog houdbaar blijft wanneer artificiële systemen in toenemende mate dezelfde economische functies vervullen.
Zij voeren hun analyses echter uit binnen een economisch kader waarin de productiefactor arbeid zelf onveranderd blijft. In hun analyses staat de vraag centraal welke taken mensen behouden en welke taken door technologie worden overgenomen.
Het begrip artificiële arbeid verschuift de aandacht naar een ander niveau van analyse. De vraag is niet welke taken worden geautomatiseerd, maar hoe de economische theorie moet omgaan met systemen die werkzaamheden verrichten die traditioneel tot de productiefactor arbeid werden gerekend, terwijl zij juridisch en boekhoudkundig als kapitaal worden behandeld. Daarmee verschuift de analyse van taakvervanging naar de relatie tussen arbeid, kapitaal en eigendom.
Implicaties voor economische groeimodellen
In Solow-achtige groeimodellen hangt economische groei af van drie factoren: kapitaalaccumulatie, arbeidsgroei en technologische vooruitgang. Artificiële arbeid verandert dat beeld ingrijpend. Nieuwe AI-systemen en robots zijn geen mensen die eerst geboren, opgevoed en opgeleid moeten worden; ze worden “gemaakt” door te investeren in hardware en software. Meer arbeid ontstaat daardoor niet langer door bevolkingsgroei, maar door kapitaalinvesteringen. Wat vroeger arbeidsgroei was — meer effectieve arbeidsuren — wordt zo kapitaaluitbreiding, en arbeidsgroei wordt een endogeen onderdeel van kapitaalaccumulatie.
Dat raakt ook een van de hardnekkigste empirische regelmatigheden in de economie. De Cobb-Douglas-productiefunctie is al bijna honderd jaar een van de belangrijkste modellen in de economische wetenschap; een van de impliciete aannames erachter is dat de opbrengst van een economie op lange termijn steeds ongeveer in dezelfde verhouding wordt verdeeld tussen arbeid (lonen) en kapitaal (winst, rente, dividend). In veel landen gaat historisch ongeveer twee derde van het nationale inkomen naar arbeid en een derde naar kapitaal — een verhouding die verrassend stabiel is gebleken, ondanks decennia van technologische verandering. Als artificiële arbeid arbeidsgroei laat samenvallen met kapitaalaccumulatie, is er geen reden meer om aan te nemen dat die verhouding stabiel blijft: de loonquote kan dan structureel gaan dalen, simpelweg omdat een steeds groter deel van wat functioneel “arbeid” is, boekhoudkundig al kapitaal is.
De distributieve paradox
Dat roept een voor de hand liggende vraag op. Als artificiële arbeid op termijn inderdaad tegen dalende marginale kosten reproduceerbaar is, worden de rendementen van kapitaalbezitters dan net zo hard weggeconcurreerd als de lonen van werknemers? Het antwoord ligt in het onderscheid tussen de reproduceerbaarheid van gebruik en die van productie. Een bestaand AI-model kopiëren en inzetten is vrijwel kosteloos. Een vergelijkbaar model vanaf nul bouwen — met de vereiste data, rekenkracht en specialistische kennis — is dat allerminst, en wordt bovendien beschermd door intellectueel eigendom, geheimhouding en de schaal van de benodigde investering. Precies die combinatie van lage marginale kosten en hoge, kunstmatig beschermde toetredingsdrempels is de klassieke voedingsbodem voor marktmacht: zij verklaart waarom software- en platformmarkten doorgaans naar oligopolie neigen in plaats van naar perfecte concurrentie. Artificiële arbeid erft dat marktstructuurpatroon — en dat is de reden waarom haar opbrengst, anders dan bij een homogeen productiemiddel, niet automatisch naar nul wordt geconcurreerd.
Dit heeft directe gevolgen voor de inkomensverdeling: als de opbrengst van artificiële arbeid wordt uitgekeerd als kapitaalrendement in plaats van als loon, verschuift de arbeidsinkomensstroom naar de kapitaalbezitters. Wie eigenaar is van deze artificiële uitvoeringscapaciteit, wordt daarmee de centrale verdelingsvraag van de eenentwintigste eeuw. Blijft die capaciteit eigendom van een kleine groep, dan neemt de ongelijkheid sterk toe; wordt de toegang breed gedeeld, dan ontstaat juist de mogelijkheid van een economie van overvloed.
Van arbeid versus kapitaal naar eigendom versus toegang
Wat in de negentiende eeuw een sociaal conflict was tussen arbeiders en kapitaalbezitters, wordt in de eenentwintigste eeuw een vraag naar toegang tot de artificiële uitvoeringscapaciteit. De productiefactorentheorie heeft ons lang gediend; de vraag is of zij de economische werkelijkheid van de komende decennia nog even goed beschrijft.
Als arbeid niet langer uitsluitend een menselijke activiteit is, welke begrippen moeten dan de plaats innemen van het klassieke onderscheid tussen arbeid en kapitaal? Dat is misschien wel de belangrijkste economisch-theoretische vraag van de komende decennia. Het antwoord zal niet liggen in een nieuwe naam voor een oude categorie, maar in de vraag die dit artikel al aanstipte: niet wie werkt, maar wie toegang heeft tot wat werkt.
De vraag is niet langer hoe arbeid en kapitaal zich tot elkaar verhouden. De vraag is wie de arbeid bezit wanneer arbeid geen mens meer is.
Peter van der Wel (12026)
PS: Vanuit mijn achtergrond als econoom en toekomstonderzoeker kijk ik naar technische ontwikkelingen in een bredere maatschappelijke context. Vandaar deze economisch-politieke beschouwing over de toekomst van ons economisch systeem.
Ben je het eens met de boodschap van deze blog? Post hem op de socials en/of stuur hem door naar een collega of vriend waarvan je denkt dat ze hem ook interessant zullen vinden! Kreeg je ’m zelf doorgestuurd? Abonneer je hier gratis op nieuwe blogs.
PPS: Reacties zijn welkom. Je kunt ze mailen naar mijn mailadres.