Hogere energieprijzen veroorzaken kettingreactie in consumentenprijzen

Door de oorlog in het Midden-Oosten zijn de energieprijzen fors gestegen. De Straat van Hormuz is praktisch afgesloten voor zeetransport, terwijl normaliter 30% van het mondiale zeetransport en 20% van het vloeibaar gas door de Straat wordt verscheept, hoofdzakelijk met Azië als bestemming. In de twee weken dat de oorlog inmiddels duurt, is de olieprijs (Brent, spot) met bijna 40% en de gasprijs (TTF, intraday) met 60% gestegen ten opzichte van de prijzen van net voor het uitbreken van de oorlog (zie figuur 1).

In een eerdere studie hebben we berekend wat de hogere energieprijzen voor de totale gemiddelde Nederlandse inflatie kunnen betekenen, afhankelijk van de duur en mate van escalatie van de oorlog (zie Džambo, Erken en Ji, 2026). Samengevat verwachten we dat bij een kortdurend conflict (van enkele weken) de Nederlandse inflatie (CPI) in 2026 gemiddeld op 2,7% kan uitkomen - drie tienden boven het oude basispad van voor de oorlog - benzine 25 cent extra per liter kost en dat de energierekening per maand 50 euro hoger uitkomt (voor nieuwe en flexibele energiecontracten). Bij een langere sluiting van de Straat van Hormuz (van enkele maanden), waarbij de olie- en gasproductie langere tijd ontwricht is, hebben we over een langere periode met hogere energieprijzen te maken en zal de inflatie naar verwachting uitkomen op gemiddeld meer dan 3%. Daarbij wordt de benzine 50 cent per liter duurder en komt een nieuwe energierekening 100 euro per maand duurder uit. In het geval van vernietiging van kritische infrastructuur hebben we het zelfs over een inflatie van 4,3%, met een piek van 5%, 1 euro extra per liter benzine en een verdubbeling van de energierekening (400 euro per maand).

Kettingreactie in economie

De energiecrisis van 2022 heeft ons geleerd dat een energieprijsschok niet alleen leidt tot een hogere energierekening en hogere prijzen aan de pomp, maar via stijgende productie- en transportkosten ook zorgt voor een opwaartse prijsdruk op voedsel en industriële goederen. De productie van bijvoorbeeld staal, cement, rubber, plastic, glas en kunstmest is immers sterk energie‑intensief, waardoor de kosten voor het vervaardigen van finale consumentenproducten na verloop van tijd eveneens stijgen.

Deze prijsdoorwerking kent wel een zekere vertraging. Bedrijven beschikken vaak over voorraden die zijn geproduceerd tegen een lagere, pre‑schok kostprijs, hebben doorlopende energiecontracten en kunnen niet altijd direct hogere kosten doorberekenen door contractuele prijsafspraken. Dit dempt de initiële prijspiek en schuift het moment van kostenstijging naar een later moment.

Als laatste in de keten raken de hogere kosten de dienstenprijzen. Diensten, zoals een kappersbezoek, zorg of een dagje uit naar bijvoorbeeld een pretpark, worden duurder wanneer vakbonden in de jaarlijkse loononderhandelingen extra compensatie eisen voor de opgelopen inflatie. Hogere lonen, cruciaal in deze arbeidsintensieve sectoren, zorgen vervolgens voor een verdere opwaartse druk op de diensteninflatie.

In dit rapport kijken we naar de effecten van een energieprijsschok op andere productcategorieën en naar de vertraging waarmee de prijzen van andere producten reageren.

Informatie uit energiecrisis is niet afdoende

Het is verleidelijk om een parallel te trekken tussen de huidige situatie en de energiecrisis van 2022. Net als nu stegen in maart 2022 de olie- en gasprijzen met ruwweg 40%-50% ten opzichte van het begin van het jaar, omdat energie-exporterende landen een oorlog begonnen of daarbij betrokken raakten. Ook toen werden essentiële grondstoffen voor voedselproductie geraakt, zoals kunstmest (vergelijk Taylor et al., 2026 en Kennes et al., 2022).

De vergelijking met de energiecrisis van 2022 gaat echter maar ten dele op. Zo lag het zwaartepunt van de energiecrisis in 2022 vooral op de sterk oplopende gasprijzen en minder op de olieprijs. Ook waren de gasprijzen al na de zomer van 2021 sterk gestegen door een beperking van Russische gasleveringen aan Europa en volgden later in 2022 nog forse prijspieken van meer dan 300 euro per megawattuur. Daarnaast werden de prijzen van specifieke grondstoffen voor voedsel door de oorlog sterk beïnvloed, aangezien Oekraïne een belangrijke exporteur was van mais, graan en zonnebloemolie.

Een nog groter nadeel van het uitsluitend vergelijken met de prijsrespons na de Russische inval in Oekraïne, is dat bij veel productgroepen de sterkste prijsstijgingen werden gestuwd door product-specifieke factoren die weinig tot niets te maken hadden met de sterke gestegen energieprijzen (zie figuur 2).

Zo stegen de prijzen voor onderwijs in die periode scherp, maar dit was het gevolg van het terugdraaien van de tijdelijke halvering van het collegegeld voor het studiejaar 2021–2022 als reactie op de coronacrisis van 2020 (zie figuur 3).

Ook de sterke prijsstijging van non‑alcoholische dranken kan grotendeels worden toegeschreven aan de forse verhoging van de verbruiksbelasting op non‑alcoholische dranken per 1 januari 2022; die ging van 8,83 euro naar 26,13 euro per 100 liter (zie RIVM, 2023). De stijging van de suikerprijzen werd deels veroorzaakt door productieproblemen in grote productielanden als India, Thailand en Mexico in de periode 2022–2024 (Nieuwe Oogst, 2024). Daarnaast hingen de hogere prijzen voor financiële diensten in 2022–2024 onder meer samen met de gestegen operationele kosten bij banken, onder andere op het gebied van KYC-vereisten. De prijsstijging van tabak werd vooral verklaard door meerdere forse accijnsverhogingen en de prijsverhoging van eieren kwam deels door de vogelgriep.

Kortom: iedere crisis is anders. Daarnaast spelen na een initiële energieprijsschok per productcategorie vaak sterke, specifieke ontwikkelingen een grote rol in de verdere prijsontwikkeling. Die ontwikkelingen kunnen volledig los staan van de energieprijzen.

Geïsoleerde effecten energie + indirecte effecten

Om een goede inschatting te kunnen maken van de mogelijke prijsreactie op de huidige ontwikkelingen op de energiemarkten, is het belangrijk deze reactie zoveel mogelijk te isoleren en terug te voeren op uitsluitend de schok in energieprijzen. Andere verstorende factoren wil je niet meenemen, hoewel die niet volledig zijn uit te sluiten.

Tegelijkertijd is wél essentieel om indirecte effecten – economen spreken dan van tweede-orde-effecten – mee te nemen. Zo moet de prijsreactie in bijvoorbeeld de horeca niet alleen de directe invloed van hogere energiekosten weerspiegelen, zoals duurder gas voor koken en hogere kosten voor verlichting en verwarming. Je wilt ook de indirecte effecten meenemen, zoals hogere voedselprijzen door stijgende energieprijzen in de keten, en – in een latere fase – de hogere loonkosten die voortkomen uit een krappe arbeidsmarkt en doorwerking van hogere inflatie in loonafspraken.

Om de effecten van een energieprijsschok te onderzoeken en te schonen voor allerlei externe factoren, maken we gebruik van twee methodes:

1. Input-outputmethode (IO)
2. Local Projection-methode (LP)

In bijlage 2 en 3 geven we per methode een technische toelichting. Hieronder bespreken we voor iedere methode de economische uitgangspunten én de bijbehorende resultaten.

Een recent onderzoek van Sangani (2026) laat zien dat bedrijven bij gemeenschappelijke kostenschokken – zoals een aanhoudende stijging van energieprijzen – hun verkoopprijzen doorgaans verhogen met precies hetzelfde bedrag als waarmee hun marginale kosten toenemen. Dit komt doordat bedrijven in de praktijk vaak werken met additieve markups: een vaste opslag in euro’s bovenop de marginale kosten, in plaats van een opslag in procenten. Hierdoor blijft de absolute marge constant wanneer kosten stijgen. Een stijging van 1 euro in energie input leidt daarom, ongeacht het oorspronkelijke prijsniveau of de hoogte van de marge, tot een prijsstijging van eveneens 1 euro.

Sangani (2026) laat bovendien zien dat een modelbenadering waarin kostenstijgingen in niveaus één op één worden doorgegeven en via input outputketens doorwerken naar downstreamprijzen, het verloop van de Amerikaanse consumentenprijsinflatie veel beter verklaart dan modellen die uitgaan van procentuele markups. De reden is dat procentuele markups inflatieschokken vaak kunstmatig vergroten, terwijl additieve markups juist zorgen voor een realistischere, proportionele doorwerking van kostenveranderingen.

Voor onze analyse hebben wij de opzet van Sangani toegepast op de Nederlandse economie, gebruikmakend van de input outputtabellen (IO tabellen) van de OECD. Deze methode heeft als voordeel dat een energieschok volledig wordt doorvertaald naar alle schakels in het productieproces, volgens de gemeten structuur van de Nederlandse economie. Hierdoor ontstaan zuivere doorwerkingseffecten, waarbij verstorende externe factoren zoveel mogelijk buiten de analyse blijven. De methode houdt bovendien expliciet rekening met het feit dat sectoren elkaar voorzien van grondstoffen en halffabricaten. Daardoor wordt niet alleen gekeken naar de directe kostenimpuls in een sector, maar ook naar de indirecte kostenopbouw via eerdere schakels in de productieketen. Zo stijgen de prijzen in de horeca niet alleen door hogere energiekosten voor verwarming, koeling of koken, maar ook doordat voedingsmiddelen duurder worden naarmate energie in eerdere productiestadia (zoals landbouw en voedselverwerking) duurder wordt. Op deze manier wordt de volledige ketendoorwerking van een energieprijsschok systematisch en consistent meegenomen.

Een bekende beperking van IO analyses is dat deze methode geen dynamiek bevat. Dit heeft twee gevolgen. Enerzijds wordt het inflatoire effect waarschijnlijk onderschat, omdat hogere prijzen op termijn tot hogere lonen leiden. Dit drukt via toenemende arbeidskosten opnieuw op de consumentenprijzen. Anderzijds houdt de IO methode geen rekening met aanpassingsgedrag van bedrijven. In werkelijkheid kunnen bedrijven bij stijgende energieprijzen soms overschakelen op minder energie intensieve technieken, alternatieve grondstoffen of duurzame energiebronnen. Zulke substitutiemogelijkheden worden in een statisch IO model niet meegenomen. Een laatste nadeel is dat een IO-analyse een momentopname weerspiegelt en geen verloop van een energieprijsschok over de tijd laat zien.

Resultaten

In tabel A.1 in bijlage 1 staan de resultaten van onze input-outputanalyse. De percentages geven de hogere permanente prijsniveaus weer als gevolg van een mondiale permanente schok op de olie‑ en gasprijs van 50%. Deze schok komt ongeveer overeen met de gemiddelde stijging van de olie‑ en gasprijzen op het moment van schrijven vergeleken met de niveaus van voor het uitbreken van de oorlog in het Midden-Oosten.

Als eerste valt op dat de sector olie‑ en gaswinning een groter effect laat zien dan de schok van 50%, omdat de sector zelf ook gebruikmaakt van duurdere olie en gas. Vanzelfsprekend zien we dat sectoren die direct gerelateerd zijn aan energie – zoals de energiesector zelf en de aardolie‑industrie – met respectievelijk 14% en 39% de sterkste effecten laten zien. Deze sectoren worden gevolgd door energie‑intensieve sectoren zoals de luchtvaart (10%), de chemische industrie (10%), vervoer over water (5,7%), de landbouw (5%), de bouwmaterialenindustrie (5%) en de basismetaalsector (4–4,5%). Het totale gemeten effect op de gewogen consumentenprijsinflatie bedraagt 3,7%.

Dienstensectoren, met uitzondering van de horeca, laten slechts beperkte effecten zien. Dat komt, zogezegd, doordat dynamische processen via hogere lonen niet worden meegenomen in de berekeningen met IO‑tabellen. Een ander nadeel is dat IO‑tabellen een grofmazige productiestructuur hanteren, die bovendien niet één-op-één aansluit op de productcategorieën in het consumptiemandje van de doorsnee consument. Ter illustratie: een energieschok van 50% zorgt in onze analyse voor hogere doorwerkingseffecten in de producten van de basismetaal van 3,8%. Maar wat het betekent voor de consument dat de prijs van bijvoorbeeld koudgewalste rollen, nikkelkathoden en loodblokken met 3,8% stijgt, is niet direct duidelijk. Daarom hebben we een aanvullende tweede analyse gedaan die veel beter aansluit bij de belevingswereld van de consument.

Local Projection‑schattingen (LP) bieden belangrijke voordelen boven input‑outputtabellen bij het analyseren van de doorwerking van een energieprijsschok. In tegenstelling tot de statische IO‑methode zijn LP-modellen dynamisch en gedragsmatig: ze leggen vast hoe prijzen zich in de tijd aanpassen en kunnen hiermee ook tweede‑ronde‑effecten via onder meer de lonen en substitutiereacties van bedrijven meenemen. De geschatte effecten zijn bovendien gebaseerd op historische elasticiteiten, waardoor ze een realistischer beeld geven van hoe kostenstijgingen zich daadwerkelijk door de economie verspreiden, in plaats van de meer mechanische benadering van de IO-tabellen.

Tegelijkertijd kent deze methode ook belangrijke beperkingen. Omdat de geschatte relaties uit historische data komen, kunnen Local Projections worden beïnvloed door externe factoren die niets te maken hebben met de onderliggende energieprijsschok. Daardoor kunnen de bèta’s deels “vervuild” zijn door andere economische ontwikkelingen. In die zin vullen Local Projections en input‑outputtabellen elkaar aan: IO-tabellen geven een zuivere technische doorrekening zonder ruis, terwijl Local Projections de realistische dynamiek (inclusief het effect van lonen) en gedragsreacties blootleggen en ook het tijdsverloop van een schok.

Resultaten

In figuur 4 en tabel A.2 (bijlage 1) tonen we de LP‑resultaten van een energieprijsschok van 50%. Hoewel, zoals eerder gezegd, de periode na de Russische inval in Oekraïne in 2022 geen volledig zuivere vergelijking vormt, gebruiken we deze periode niettemin als grove referentie. Het is immers de meest recente en relevante empirische casus van een grote energieschok, waardoor we kunnen toetsen of de ordegrootte van onze LP‑uitkomsten realistisch is. In tabel A.2 is bovendien aangegeven in welke maand na de initiële energieprijsschok de prijs van een productcategorie reageert en in welke maand de prijs piekt.

Uit de LP‑analyse volgt dat een energieprijsschok van 50% zorgt voor de hoogste prijsstijgingen bij energie‑intensieve categorieën, zoals vliegtickets (circa 37%) en hotels (22%). Hogere ticketprijzen zijn uiteraard direct het gevolg van hogere kerosineprijzen. Hotels hebben volgtijdelijk te maken met hogere kosten op diverse fronten: eerst een hogere energierekening, vervolgens hogere voedselprijzen en tot slot hogere loonkosten van het personeel.

De prijseffecten voor diverse industriële producten variëren van tussen de 13 en 15%, waarbij het onder meer gaat om spelcomputers, wasmachines, keukenapparatuur en gereedschap. Deze modeluitkomsten komen redelijk overeen met de feitelijke inflatie die we zagen in de 24 maanden na de oorlog in Oekraïne. Een uitzondering vormen spelcomputers, die in deze periode nauwelijks in prijs stegen. Dit kan samenhangen met post‑corona‑normalisatie in de mondiale productie en logistiek van gaming consoles, waardoor de leveringsproblemen juist afnamen. Daarbij speelde mee dat de PlayStation 5 in de eerste twee jaar na introductie (eind 2020) door schaarste vaak ruim boven de adviesprijs werd verkocht. Toen de voorraden later normaliseerden, daalde de winkelprijs juist in de richting van de (inmiddels verhoogde) adviesprijs, wat de gemeten inflatie dempte.

Ook voor bredere categorieën als voedingsmiddelen, kleding, schoenen en meubels voorspelt het LP‑model een prijsstijging van rond de 10%. Omdat de heterogeniteit binnen met name ‘voedingsmiddelen’ groot is, analyseren we in de volgende paragraaf verschillende subcategorieën afzonderlijk.

Opvallend is dat de modelmatige prijsreactie van veel diensten – zoals kappers (4,3%) en schoonheidsbehandelingen (3,7%) – aanzienlijk lager ligt dan de feitelijke prijsstijgingen tijdens de energiecrisis. In de data zien we juist dat veel dienstencategorieën bovengemiddeld sterk stegen. Hiervoor zijn meer verklaringen mogelijk. Ten eerste houdt onze LP‑methode beperkt rekening met krapte op de arbeidsmarkt en de daaropvolgende loonstijgingen die via cao‑onderhandelingen zijn doorvertaald naar consumentenprijzen. Ten tweede kijkt het model slechts 24 maanden vooruit, terwijl loon- en prijsdoorwerkingen op een forse energieschok in de praktijk vaak langer na‑ijlen. De prijspiek van veel diensten, zoals restaurants en cafés, de kinderopvang of kapper, is nu kunstmatig gezet op 24 maanden, terwijl de daadwerkelijk piek in deze arbeidsintensieve sectoren verder in de toekomst kan liggen. Tot slot waren de energieprijzen al maanden vóór de inval in Oekraïne opgelopen, waardoor een deel van de feitelijke prijsstijging al vóór het startpunt van onze vergelijking in gang was gezet. Samen maakt dit dat de stijging van dienstprijzen tijdens de energiecrisis in veel gevallen sterker was dan de zuiver energiegedreven respons uit het LP‑model. De doorwerking van lonen op dienstenprijzen onderzoeken we nog verder in een vervolgstudie.

Voedingsmiddelen nader beschouwd

Een energieprijsschok van 50% leidt volgens onze LP-analyse binnen 24 maanden tot 10% hogere consumentenprijzen in supermarkten en voedingsspeciaalzaken. Dit is duidelijk een gemiddelde. De voedingsmiddelenindustrie is verre van homogeen, ook ten aanzien van het energiegebruik.

In de productie zelf zullen grondstoffen of producten die moeten worden verwarmd, gekoeld, gedroogd, gemalen of geperst relatief veel energie gebruiken. In tabel 1 is dat terug te zien in een bovengemiddelde prijsafhankelijkheid van bijvoorbeeld ijs en brood. Maar de energie-afhankelijkheid kan ook voortkomen uit bijvoorbeeld kunstmestgebruik (veevoer), transport (thee, kruiden) of het verpakkingsmateriaal (jam). Daarbij hangt de daadwerkelijke impact van de energieprijsschok af van de kilo- of literprijs van het product. Dat kan verklaren waarom bier en wijn relatief laag scoren in het LP-model.

Daarnaast is er nog een ander, minder voor de hand liggend effect. Landbouwgrondstoffen zoals suiker en oliezaden (margarine) kunnen worden gebruikt als alternatieve brandstoffen zoals ethanol en biofuels, waardoor hogere prijzen voor fossiele brandstoffen direct substitutievraag en dientengevolge hogere afzetprijzen ontlokken.

Uiteindelijk bepaalt de retailer tegen welke consumentenprijs een product op het schap komt. Dus de rol die een productcategorie speelt om bijvoorbeeld de prijsperceptie van de consument te beïnvloeden, bepaalt mede de uiteindelijke prijszetting.

Hoewel de volgorde van de productcategorieën redelijk gelijke tred houdt, zijn de verschillen tussen de modeluitkomsten en de gerealiseerde prijsverhogingen in de twee jaar vanaf maart 2022 groot. Ook daar toont zich de heterogeniteit van de voedingsmiddelenindustrie. Uiteindelijk bepalen de landbouwgrondstofprijzen een groot deel van de prijsdynamiek. Door misoogsten liepen de consumentenprijzen voor bijvoorbeeld margarine en koffie al in de tweede helft van 2021 op. Daardoor ontbreekt deze prijsstijging in de referentieperiode. De zuivel- en vleesprijzen stegen juist meer dan modelmatig voorspeld, omdat daar de stikstofdiscussie en verkleining van de veestapel weer meespeelden.

Een sterke stijging van de energieprijzen zorgt niet alleen voor hogere prijzen aan de pomp en een hogere energierekening voor huishoudens en bedrijven, maar via hogere productie- en transportkosten ook voor opwaartse prijsdruk op voedsel, industriële goederen en uiteindelijk diensten. In dit rapport bekijken we wat de keteneffecten zijn van een energieprijsschok.

Het is verleidelijk om een parallel te trekken met de energiecrisis van 2022, maar door specifieke ontwikkelingen per productcategorie die volledig los kunnen staan van hogere energieprijzen wordt een zuivere vergelijking vaak vertroebeld. Daarom proberen we deze reactie zoveel mogelijk te isoleren en terug te voeren op uitsluitend de schok in energieprijzen via twee benaderingen, waarvan de zogenoemde Local Projections-analyse onze voorkeur heeft.

De gecombineerde resultaten van deze analyses laten zien dat een energieprijsschok een breed en langdurig spoor trekt door de economie. Daarbij is het belangrijk te onderstrepen dat deze keteneffecten zich alleen voordoen bij aanhoudend hogere energieprijzen.

Waar de IO‑benadering vooral inzicht biedt in de technische, ketenmatige doorwerking van hogere energieprijzen, laat de LP‑methode zien hoe deze kostenstijgingen zich in de praktijk, inclusief loon- en gedragsreacties, in consumentenprijzen vertalen. De gevoeligheid voor een energieprijsschok verschilt sterk per categorie: energie‑intensieve goederen reageren snel en fors, industriële producten met enige vertraging, terwijl diensten met name via loonvorming pas laat in het proces worden geraakt. De resultaten suggereren bovendien dat de totale inflatoire doorwerking van een energieschok een langere horizon kent dan vaak wordt aangenomen (en in dit rapport is onderzocht). Hierbij treden prijspieken in veel categorieën pas na bijna twee jaar op.

Referenties

Džambo, I., Erken, H.P.G. & K. Ji (2026). De impact van het conflict in het Midden-Oosten op de Nederlandse economie. Rabobank.

Jordà, Ò. (2005). Estimation and inference of impulse responses by local projections. American Economic Review, 95(1), 161–182.

Känzig, D.R. (2021). The macroeconomic effects of oil supply news: Evidence from OPEC announcements. American Economic Review, 111(4), 1092–1125.

Kennis, D.J., Taylor, S., Fonseca, B., Kang, C. & L Chiang (2022). The Russia-Ukraine War’s Impact on Global Fertilizer Markets. Rabobank.

Plagborg-Møller, M. & Wolf, C.K. (2021). Local projections and VARs estimate the same impulse responses. Econometrica, 89(2), 955–980.

Sangani, K. (2026). Complete Pass-Through in Levels. Quarterly Journal of Economics, forthcoming.

Schotten, G., Hemmerlé, Y., Brouwer, G., Bun, M., & Altaghlibi, M. (2021). The impact of carbon pricing and a CBAM on EU competitiveness: Technical appendix, DNB.

Taylor, S., Milenkova, D., Fonseca, B. en F. Donker (2026). De impact van het conflict in het Midden-Oosten op de Nederlandse economie. Rabobank.