Het verzilveren van universitaire kennis

beleid
ILLUS
TRATIE : LOEK W EIJTS

Het verzilveren van universitaire
kennis
Interactie tussen universiteiten en het bedrijfsleven leidt
tot kennisvalorisatie en vergroot de concurrentiekracht
van Nederland. Veel aspecten van dit interactieproces zijn
moeilijk meetbaar en krijgen daarom te weinig aandacht van
beleidsmakers. Nieuwe indicatoren kunnen een vollediger
beeld geven van publiek-private kennisuitwisseling.

E
Marianne van
der Steen en Bart
Verspagen
Senior research associate
aan de Universiteit Twente
en hoogleraar aan de
Universiteit Maastricht en
UNU-Merit.

326

ESB

en van de inzichten uit de innovatiesysteemtheorie is dat universiteiten een
belangrijke rol kunnen spelen in het
ontwikkelen van commercieel bruikbare
kennis (Edquist en McKelvey, 2000). In het lineaire
kennismodel, dat in toenemende mate uit de mode
raakt, wordt innovatie voorgesteld als een bedrijfsactiviteit die door universiteiten ontwikkelde fundamentele kennis als input gebruikt. De systeemtheorie
voegt hier het inzicht aan toe dat interactie tussen
universitaire onderzoekers en het bedrijfsleven, in
diverse en flexibele vormen, de innovativiteit bevordert. Kennisuitwisseling staat in het systeemdenken
centraal, wat zowel in bedrijven als op de universiteit
leidt tot verhoogde productiviteit van onderzoekers
(Gibbons et al., 1994), wederzijdse beïnvloeding van
onderzoeksagenda’s en het uitbuiten van comple-

93(4537) 13 juni 2008

mentaire vaardigheden. Publieke kennisinstellingen,
zoals TNO, spelen hierbij een intermediaire rol.
Valorisatie van universitaire kennis is het centrale
concept dat beleidsmakers gebruiken om kennis­
uitwisseling tussen universiteiten en bedrijven te
stimuleren. Het Innovatieplatform heeft ­ alorisatie
v
tot een kernidee gemaakt (Innovatieplatform,
2007). Hierbij wordt duidelijk een systeemperspec­
tief gehanteerd: volgens de beleidsmakers is
kennis­ itwisseling tussen het bedrijfsleven en
u
universiteiten in alle fasen van het innovatieproces
belangrijk, en de typen kennisinteracties kunnen
tijdens het proces veranderen. Ook op Europees
niveau is valorisatie een belangrijk beleidsthema.
De zogenaamde Europese paradox, die stelt dat
valorisatie van universitair onderzoek in Europa
zwak is ten opzichte van die in de Verenigde Staten
(Europese Commissie, 2003; Dosi et al. 2006), is
een ­ elangrijke input in het denken van de Europese
b
Commissie over technologie- en innovatiebeleid. In
Nederland is een Deltaplan Valorisatie in voorbereiding, dat moet leiden tot concrete afspraken voor de
versterking van valorisatie-inspanningen door kennisinstellingen, bedrijven en overheid. Een van de
doelen is om aan de hand van indicatoren ­ fspraken
a

te maken over deze valorisatie-inspanningen. De projectgroep Valorisatie is opgericht in opdracht van het
Innovatieplatform en de programmadirectie Kennis
en Innovatie.
In dit artikel worden de resultaten van een enquête
onder onderzoekers in het bedrijfsleven en universiteiten gepresenteerd. De enquête had tot doel om
diverse aspecten van de kennisuitwisseling tussen
universiteiten en bedrijven in kaart te brengen. De
resultaten worden gebruikt om uitspraken te doen
over de effectiviteit van het voorgestelde valorisatie­
beleid. De analyse is gericht op twee deelvragen.
Ten eerste of de gegevens over hoe valorisatie in
de ­ raktijk plaatsvindt het idee van een innovatie­
p
systeem ondersteunen, en, ten tweede, wat de
implicaties zijn van de innovatiesysteemtheorie
voor ­ndicatoren van valorisatie-activiteiten bij
i
u
­ niversiteiten en bedrijven.

De evolutie van het valorisatiebeleid
Geredeneerd vanuit het lineaire kennismodel heeft
kennisvalorisatie twee kanten: kennisaanbod en
kennisvraag. De kennisaanbodzijde heeft dan betrekking op de kennisontwikkeling door universiteiten,
en valt daarmee onder het wetenschapsbeleid en het
Ministerie van Cultuur, Onderwijs en Wetenschappen
(OCW). De vraagzijde van kennisvalorisatie heeft
betrekking op de kennisvraag van het bedrijfsleven richting universiteiten, en valt traditioneel
onder het Ministerie van Economische Zaken. Het
systeemdenken over innovatie maakt het onderscheid tussen kennisaanbod en kennisvraag minder
­
r
­elevant: ­ niversiteiten en bedrijven worden immers
u
zowel kennisvragers als -aanbieders. Toch is het
onderscheid tussen de beide ministeries nog steeds
relevant voor een beschouwing van het beleid. Sinds
de Innovatie Nota van 1979 is er in het beleid
van het Ministerie van EZ formeel aandacht voor
universi­ aire kennis als inputfactor voor innovatie
t
van het bedrijfsleven. De visie, beleidsontwikkeling
en het instrumentarium rondom universitaire kennisvalorisatie veranderden echter door de tijd. Grofweg
kan het beleid worden ingedeeld in drie periodes:
universitaire kennis als nieuwe concurrentiefactor
(1980–1990), intensivering van het ­nstrumentarium
i
(1990–2000), en Europese intensivering: de
Lissabon-agenda (vanaf 2000).
De beleidsvisie bij EZ in de jaren tachtig werd nog
vooral beïnvloed door het lineaire kennismodel:
eenrichtingsverkeer van universiteiten die fundamentele kennis ontwikkelen, naar het bedrijfsleven
waar kennis wordt omgezet in economische waarde.
Het instrumentarium werd gedomineerd door formele O&O-samenwerking tussen bedrijfsleven en
universiteiten.
In de jaren negentig werd de aandacht voor universitaire kennisoverdracht geïntensiveerd, en werd
beleidsinspiratie geput uit nieuwe inzichten over
interactieve innovatieprocessen, innovatiesystemen
en clusters die via de beleidswerkgroepen van de
OESO (OESO, 1999, 2001, 2002) een weg vonden

naar de beleidsmakers van EZ. Het beleidsinstrumentarium werd in toenemende
mate gericht op kennisdiffusie in het nationale innovatiesysteem. Publiek-private
kennisstromen werden gezien als structurele en continue kennisinteracties in
beide richtingen, van universiteiten naar bedrijfsleven en omgekeerd (EZ, 1994;
EZ en OCW, 1995). Dit betekende dat het idee dat universitaire onderzoeksagenda’s mede door het bedrijfsleven bepaald werden populairder werd. De
Technologische Topinstituten zijn een goed voorbeeld van het vernieuwde beleidsinstrumentarium, evenals de Innovatieve Onderzoekprogramma’s (IOPs).
In de loop van de jaren negentig kwam er ook steeds meer aandacht voor sectorspecifieke barrières en knelpunten van het bedrijfsleven in het aanboren van
universitaire kennis. Eind jaren negentig zijn er relatief veel technologiespecifieke programma’s opgestart en het belang van verschillende kennisuitwisselingskanalen tussen bedrijfsleven en universiteiten werd erkend (AWT, 1999).
Goede voorbeelden zijn het STIGON en Biopartner programma gericht op het
bevorderen van academische spin-offs in Life Sciences.
De aanloop naar de Lissabon-agenda (2000) versterkte de aandacht voor kennis­
uitwisseling tussen bedrijfsleven en universiteiten. Kennisvalorisatie werd nu
gedragen door Europees beleid waardoor het instrumentarium een vernieuwde
impuls kreeg, zowel qua legitimiteit als onderbouwing van beleid (de drieprocent­
doelstelling en de kennisparadox vragen om nationaal valorisatiebeleid, zie
bijvoorbeeld Europese Commissie, 2003), en bovendien werd het beleids­
instrumentarium verder uitgebreid. In overeenstemming met het systeemdenken
kwam er nu formeel aandacht voor een breed spectrum aan informele en formele
kennisuitwisselingskanalen tussen bedrijfsleven en universiteiten (EZ, 2003; EZ
en OCW 2004). Tevens ontstond er meer en meer aandacht voor de derde missie (valorisatie) van universiteiten (met de Amerikaanse Bayh-Dole Act als voorbeeld) en voor een ondernemende onderzoekscultuur op universiteiten. In het
wetenschapsbeleid is de afgelopen twintig jaar formeel weinig aandacht besteed
aan kennisvalorisatie van universiteiten. De universiteiten hebben een autonome
status en zijn daarbij vrij of, en in welke vorm, ze kennis uitwisselen met het
bedrijfsleven. Sommige universiteiten hebben al jaren ervaring met kennis­
valorisatie, maar het is een vrije keuze van de universiteit (Arundel et al., 2003).
Het formele beleid van het Ministerie van OCW was tot begin 2000 dat universiteiten gericht moeten zijn op wetenschappelijke excellentie, en de ondertoon
daarbij was vaak dat valorisatie daar geen positieve bijdrage aan levert. Dit blijkt
bijvoorbeeld uit de beleidsdiscussies rondom het instrument Technologische Top
Instituten (1994). Het AWT-advies (1999) concludeerde hieromtrent:
“… de kracht van universiteiten ligt in het funderend onderzoek; dat is hun stee
en daar moeten ze zich op blijven concentrerenâ€. Als er iets extra’s gedaan moet
worden om kennisinteracties met het bedrijfsleven te stimuleren, is het aan het
Ministerie van EZ om aanvullende maatregelen in te voeren (AWT, 1999).
Onder invloed van het Innovatieplatform en de Lissabon-agenda in Brussel
veranderde deze visie rond 2003. Dit resulteerde in de door OCW uitgedragen
visie dat actief wetenschapsbeleid moet worden gevoerd om de benutting van
universi­ aire kennis door het bedrijfsleven en de maatschappij te bevorderen
t
(OCW en EZ, 2002; OCW, 2003, 2004). Het voorgestelde beleid is generiek
(geen verschillen tussen disciplines) en er wordt geen specifiek onderscheid gemaakt tussen verschillende kennisuitwisselingskanalen die onderzoekers ­ unnen
k
aanboren in interactie met het bedrijfsleven. In de praktijk van het wetenschapsbeleid komt de aandacht daarmee vooral te liggen bij het bevorderen van een
beperkt aantal formele kennistransferkanalen, zoals universitaire ­ pin-offs,
s
octrooien en licenties (bijvoorbeeld de Innovation Charter van de universiteiten
met VNO-NCW in 2006) en gezamenlijke O&O, al dan niet op contractbasis.
In de loop der jaren is het beleidsinstrumentarium dusdanig uitgebreid dat het
onoverzichtelijk is geworden. De Innovatiebrief (EZ, 2003) kondigde de stroomlijning van het EZ-instrumentarium aan, gevolgd door een groot aantal beleids­
evaluaties in de opvolgende jaren. De ruim twintig valorisatieprogramma’s werden
uiteindelijk teruggebracht tot vier generieke instrumenten: Technopartner,
Vraagsturing, Kapitaalpakket en de Innovatieomnibus (EZ, 2005).
Na deze stroomlijningoperatie is nu de aandacht vooral gericht op de derde missie van universiteiten (Innovatieplatform, 2007). Om de effectiviteit van ken-

ESB

93(4537) 13 juni 2008

327

Waardering van kennisuitwisselingskanalen door twee groepen respon­
denten op een schaal van een tot vijf.

5

Wet pub

Universitaire onderzoekers

Pers contacten
Gepromoveerden
Conferenties

4

R&D proj
Financieren aio’s
Dubbele
aanstellingen
Consultancy

Uitwisseling

3

Ander pub
Afgestudeerden

EU kaderprog
Stages
Contract onderzoek
Mobiliteit

Prof org
Spin-offs
Lab-delen
Octrooiteksten

Contract onderwijs
Licenties
Alumni org
TTOs

2
2

3

4

5

Bedrijfsonderzoekers

nisvalorisatie te bevorderen moeten universiteiten samen met bedrijfsleven en
overheid meerjarenplannen gaan ontwikkelen met concrete valorisatiedoelstellingen. Om de beleidsvoortgang te kunnen meten en best practices te identificeren
worden er valorisatie-indicatoren ontwikkeld.
De initiatieven hiervoor worden voorbereid door de projectgroep Valorisatie van
het Innovatieplatform. Hiermee is valorisatiebeleid, in lijn met het interactieve
systeemdenken, nu een gezamenlijke verantwoordelijkheid geworden van EZ
en OCW met het Innovatieplatform en de nieuwe interdepartementale directie
Kennis en Valorisatie als garantie voor beleidscoherentie. Naar verwachting zal
deze projectgroep nog voor het zomerreces een voorstel doen hoe universitaire
kennisvalorisatie gemeten kan worden.

Empirische resultaten
De enquête is gericht op onderzoekers die persoonlijk participeren in kennisuitwisseling tussen universiteiten en bedrijven. Zowel universitaire als bedrijfsonderzoekers namen deel, met grotendeels dezelfde vragenlijsten. De identificatie
van bedrijfsonderzoekers vond plaats aan de hand van octrooidatabases (bedrijfsonderzoekers die als uitvinder van een octrooi te boek staan), publicaties
(bedrijfsonderzoekers die in wetenschappelijke tijdschriften publiceren) en
lidmaatschap van de ingenieursorganisatie KIVI/NIRIA. Kern van de vragenlijst
was een lijst van mogelijke kennisuitwisselingskanalen. Deze kanalen waren geformuleerd op basis van een eerder literatuuronderzoek (Bongers et al., 2003).
De respondenten werd gevraagd elk van de kanalen te beoordelen op importantie
in hun eigen praktijk.
Figuur 1 geeft de gemiddelde scores voor de beide groepen respondenten, afgezet tegen elkaar (de schaal loopt van een tot vijf, met oplopende importantie).
De lijn is de regressielijn, die kan worden beschouwd als de gemiddelde relatie
tussen de waardering van beide groepen respondenten. De geringe ­ fstand van
a
de individuele observaties tot de regressielijn en de positieve helling van die lijn
geven aan dat de twee groepen respondenten het grotendeels met elkaar eens
zijn voor wat betreft de waardering van de kanalen. De belangrijkste ­ itschieter is
u
het kanaal Octrooiteksten, dat door de bedrijfsonderzoekers beduidend belang­
rijker gevonden wordt dan door de universitaire onderzoekers. Het financieren
van aio’s is een andere, minder grote uitschieter, nu echter met een relatief
groter belang bij universitaire onderzoekers. Wanneer er gekeken wordt naar de
kanalen die hoog scoren, valt op dat er zowel steun is voor het lineaire model als
voor het interactieve model. Publicaties, zowel wetenschappelijke als andere, en
intellectueel kapitaal, menselijk kapitaal zoals afgestudeerden en promovendi,

328

ESB

93(4537) 13 juni 2008

zijn kanalen die consistent zijn met een lineair kennistransferproces van fundamentele universitaire
kennis naar toegepaste bedrijfskennis. Deze vier
kanalen zijn te vinden aan de bovenkant van de lijn.
Dit betekent dat zowel de ontvangers (bedrijfsonderzoekers) als de zenders (universiteiten) in het lineaire model deze instrumenten erg belangrijk vinden.
Andere kanalen die erg belangrijk gevonden worden
zijn persoonlijke contacten, conferenties, workshops
en gezamenlijke O&O-projecten. Deze instrumenten
zijn interactiever van aard, en lijken daarmee beter
te passen in het innovatie systeemmodel.
In de linker benedenhoek, dat wil zeggen aan de
kant van de minder belangrijke instrumenten, vallen
­
vooral de Technology Transfer Offices (TTO’s) en
Spin-offs op. Beide zijn onderwerp van formele
beleidsinstrumenten die recent door EZ zijn ontwikkeld. In de praktijk van de respondenten spelen ze
echter, zoals blijkt uit onze resultaten, nog geen
grote rol. Hetzelfde geldt voor ­ ontractonderwijs,
c
het delen van labs en andere faciliteiten, en
personeelsuitwisselingsprogramma’s.

Indicatoren voor valorisatiebeleid
Op basis van de correlaties tussen de verschillende
kanalen is een driedeling aangebracht. Dit is gebeurd
door hiërarchische clusteranalyse. De eerste van de
drie groepen omvat zeven kanalen: de beide publicatiekanalen, conferenties en workshops, informele
contacten, en drie studentgerelateerde kanalen
(stages, afgestudeerden en promovendi). Deze groep
wordt aangeduid als de informele en lineaire ­ analen.
k
De tweede groep wordt aangeduid als formele
samen­ erking; deze groep bestaat uit consultancy,
w
financieren van aio-plekken, EU-kaderprogramma’s,
contractonderzoek en andere gezamenlijke onderzoeksprojecten, uitwisseling van staf, dubbele aanstellingen, en arbeidsmobiliteit. De derde en laatste
groep kanalen wordt aangeduid als formeel ondernemerschap: octrooiteksten, licenties, activiteiten van
TTO’s, spin-offs, contractonderwijs, professionele en
Figuur 2

Regressieverband tussen informele indica­
toren (Groep 1) en formele i­ dicatoren
n
(Groep 2 / 3) op een schaal van een tot vijf.

5

Geschatte waarde Groep 1

Figuur 1

4

3

2

1

1

2

3
Groep 2 of 3
Groep 2

Groep 3

4

5

alumniorganisaties, en het delen van labs en andere
faciliteiten.
Veel gebruikte indicatoren zoals contractonderzoek,
als percentage van de totale universitaire Onderzoek
en Ontwikkeling, of het aantal participaties in
Europese kaderprogramma’s, passen goed in de
tweede groep kanalen. Het aantal universitaire spinoffs, het aantal octrooien of licenties, en indicatoren
voor de activiteiten van TTO’s, ook variabelen waarvoor relatief makkelijk indicatoren ontwikkeld kunnen
worden, passen goed bij de derde groep. Meting van
activiteiten in de eerste groep kanalen lijkt echter
problematisch. Informele contacten zijn moeilijk
meetbaar, en het tellen van publicaties is weliswaar
relatief makkelijk, maar geeft geen indicatie of deze
publicaties ook daadwerkelijk gelezen worden door
de ontvangers van de kennisuitwisseling.
De vraag werpt zich daarom op of de indicatoren uit
de twee formele groepen gebruikt kunnen worden als
een benadering van de processen die in de ­ erste,
e
informele, groep plaatsvinden. Om deze vraag
te beantwoorden is een reeks regressiemodellen
­
geschat tussen de gemiddelde score van de respondenten in de drie groepen. De tweede of derde groep
indicatoren werd gebruikt als verklarende variabele,
en de gemiddelde score in de eerste groep als afhankelijke variabele. Figuur 2 geeft de geschatte verbanden weer. Dit niet-lineaire model is geselecteerd op
basis van de R2-waarde.
Het geschatte model suggereert dat, gemiddeld gezien, de informele/lineaire kanalen laagdrempeliger
zijn dan de beide formele kanaalgroepen. Al bij lage
niveaus van gebruik van de formele groepen is het
gebruik van de informele groep relatief hoog. Echter,
omdat de gebruikte regressiemodellen geen perfecte
fit geven, zijn de beide formele kanalen een imperfecte benadering van de informele kanalen. Het is
daarom van belang ook indicatoren te ontwikkelen
voor informele kennisuitwisselingskanalen, bijvoorbeeld netwerkindicatoren, en voor het gebruik van
publicaties als kennisuitwisselingskanaal.

Conclusies
De resultaten suggereren dat publiek-private kennisuitwisseling een complex proces is dat niet een
dimensionaal benaderd kan worden, en ze ondersteunen een interactief innovatiemodel gebaseerd
op systeemdenken. Echter, dit betekent niet dat
ideeën die voortkomen uit het minder modieuze
lineaire model niet relevant zijn. Universitaire
p
­ ublicaties en afgestudeerden (zowel doctoraal als
post-doctoraal) zijn belangrijke en veel gebruikte
kennisuitwisselings­ analen, in lijn met wat een
k
lineair model van innovatie suggereert. Een ­ ffectief
e
valorisatiebeleid combineert beide modellen. Het
ontwerp van een effectief beleid heeft baat bij
moni­oren van kennisvalorisatie, en daarvoor zijn
t
indica­oren nodig. De diversiteit van kennisuitwist
seling suggereert dat een zo breed mogelijk scala
van indicatoren ingezet moet worden. Met de beschikbare indicatoren, gebaseerd op bijvoorbeeld

financieringsbronnen van universitair onderzoek, patenten of spin-offs, lijken
de formele kennisuitwisselingskanalen redelijk te worden afgedekt. Echter, voor
informele kennisuitwisseling, bijvoorbeeld via netwerken of conferenties, en
kennisuitwisseling door middel van publicaties, bestaan nog geen goede indicatoren. Omdat deze kanalen wel belangrijk zijn, verdient ontwikkeling van nieuwe
indicatoren prioriteit. Indicatoren die te eenzijdig gericht zijn op formele transferkanalen kunnen leiden tot onderschatting van publiek-private kennisuitwisseling,
met een mogelijk risico van een te eenzijdige focus van beleid op slechts enkele
uitwisselingskanalen.

Literatuur
Arundel, A., C. Bordoy en M. van der Steen (2003)
Kennisstromen van kennisinstellingen naar ondernemingen.
In: Kennis en Economie 2002, Onderzoek en Innovatie in Nederland.
Den Haag: Centraal Bureau voor Statistiek, 146–157.
AWT (1999) Hoofdlijnen Innovatiebeleid, Serie adviezen van de
Adviesraad voor het Wetenschaps- en Technologiebeleid (AWT)
no. 38, Den Haag, mei 1999.
Bongers, F., P. den Hertog, J. Segers en R. Vandeberg (2003) Naar
een meetlat voor wisselwerking. Verkenning van de mogelijkheden
voor meting van kennisuitwisseling tussen publieke kennisinstellingen
en bedrijven/maatschappelijke organisaties. Utrecht: Dialogic.
Dosi, G., P. Llerena en M. Sylos Labini (2006) The relationship
between science, technologies and their industrial exploitation: An illustration through the myths and realities of the socalled “European Paradoxâ€. Research Policy, 35(2006) 1450–1464.
Edquist, C. en M. McKelvey (red.) (2000) Systems of innovation:
growth, competitiveness and employment. Edward Elgar Reference
Collection. Cheltenham: Edward Elgar Publishers.
Europese Commissie (2003) Communication from the Commission:
The role of universities in the Europe of knowledge. Brussel:
EC.
Gibbons, M., C. Limoges, H. Nowothny, S. Schwartzman, P.
Scott en M. Throw (1994) The new production of knowledge; The
dynamics of science and research in contemporary societies. Londen:
Sage Publications.
Innovatieplatform (2004) Vitalisering van de kenniseconomie; “Het
beter ontwikkelen en benutten van de mogelijkheden van mensen als
sleutel voor een dynamische kenniseconomieâ€. Advies van de werkgroep dynamisering kennis- en innovatiesysteem, Den Haag.
Innovatieplatform (2007) Verzilveren van kennis; valorisatie van
universitaire kennis. IP-advies. Den Haag: Innovatieplatform.
Ministerie van Economische Zaken (1993) Concurreren met kennis; beleidsvisie technologie. Den Haag: Tweede Kamer 1992–1993,
no. 23 206 – 1.
Ministerie van Economische Zaken (2003) De Innovatiebrief
“In actie voor innovatie; aanpak van de Lissabon-ambitieâ€, deel I, II
en III. Den Haag: EZ.
Ministerie van Economische Zaken (2005) Sterke basis voor topprestaties; vernieuwde EZ-instrumenten voor ondernemers.
Den Haag.
Ministerie van Economische Zaken en het Ministerie van
Onderwijs, Cultuur en Wetenschappen (2004) Investing in
research and innovation; realising the potential of public private
interaction. Den Haag: EZ en OCW.
Ministerie van Onderwijs, Cultuur en Wetenschappen (2003)
Wetenschapsbudget 2004. Den Haag: OCW.
Ministerie van Onderwijs, Cultuur en Wetenschappen (2004)
Hoger Onderwijs en Onderzoek Plan (HOOP). Den Haag: OCW.
Ministerie van Onderwijs, Cultuur en Wetenschappen en het
Ministerie van Economische Zaken (2002) “It takes two to tangoâ€;
Opties voor verbetering van de wisselwerking tussen onderzoek en
innovatie ten behoeve van de volgende kabinetsperiode. Den Haag:
OCW en EZ.
OESO (1999) Managing national innovation systems. Parijs: OESO.
OESO (2001) Innovative clusters: drivers of national innovation
systems. Parijs: OESO.
OESO (2002) Benchmarking industry-science relations. Parijs: OESO.

ESB

93(4537) 13 juni 2008

329