R&D en concurrentievermogen

R&D
en concurrentievermogen
In zijn bijdrage in ESS van 11 februari 1987 komt de heer Tuyl met behulp
van een regressieanalyse tot de conclusie, dat er een significant positief
verband bestaat tussen de R&D-inzet
van bedrijven en hun exportpositie.
Ondanks de relatief hoge R2-waarden,
die hij daarbij gevonden heeft, besluit
hij zijn bijdrage met het voorbehoud
dat zijn analyse op een relatief hoog
aggregatieniveau heeft plaatsgevonden, en dat het wenselijk zou zijn, zijn
analyse nog eens over te doen met behulp van gegevens uit een recente enquete van A. Kleinknecht.

Een alternatieve toets
Wij zullen in het volgende een stap in
deze richting doen en daarbij de genoemde enquete-gegevens gebruiken. De in 1984 uitgevoerde enquete
van Kleinknecht is gebaseerd op een
steekproef, die 75% van alle Nederlandse industriele bedrijven met 50 en
meer werknemers bevat, alsmede ca.
37% van de bedrijven met 20 t/m 49
werknemers en ca. 9% van de bedrijven met 10 t/m 19 werknemers. Van de
in totaal ca. 3000 bedrijven in de steekproef hebben 1842 (= 63,1%) een
bruikbaar enquete-formulier geretourneerd 1).

Uit dit enquete-bestand gebruiken
we als innovatie-input-indicator het zelf
verrichte R&D-werk van bedrijven in
1983, gemeten in R&D-mensjaren. De
R&D-mensjaren, uitgedrukt als een
percentage van het totale personeelsbestand, geven een indicator van de
R&D-intensiteit van een bedrijf. Dit is
weliswaar een grove, maar niettemin in
de literatuur nogal veel gebruikte indicator.
Vergeleken met de door Tuyl gebruikte gegevens heeft ons enquetebestand het voordeel, dat de gegevens
betrekking hebben op alle industriele
bedrijfstakken en dat de gegevens direct op bedrijfsniveau beschikbaar
zijn. Bovendien is een responsquote
van 63,1% voor een universitaire
post-enquete behoorlijk goed, ook al
blijft deze responsquote enigszins achter bij de responsquotes van de
meeste CBS-enquetes. Wat betreft de
betrouwbaarheid zijn er o.i. redenen
om aan te nemen dat ondanks de lagere responsquote onze R&D-gegevens
met betrekking tot het midden- en
kleinbedrijf hoogstwaarschijnlijk betrouwbaarder zijn dan de CBS1) Voor nadere details zie : A. Kleinknecht
(m.m.v. H. Bieshaar, A. Keet, J. den Ronden
en B. Verspagen), Industriele innovatie in Nederland. Een enquete-onderzoek, Van Gorcum, 1987.

Tabel 1. R&D-inzet en export a)
R&D-intensiteit b)
Welk percentage van de omzet
wordt geexporteerd?

geen
R&D

0<2%

2<4%

4<6%

–

263
172
78
46
69

78
153
113
106
177

22
50
40
61
117

7
27
24
29
44

1
10
14
12
23

13
60

628

627

290

131

60

106

geen export
minder dan 10%
tussen 1 0 en 25%
tussen 25 en 50%
meer dan 50%

kolomtotalen

6<8%

8% en
meer
5
18
10

rij-

totalen
376
430
279
267
490
1.842

2

a) CHI = 408,15(20vrijheidsgraden).
b) Het aantal mensjaren zelf verrichte R&D-werk als percentage van het totale personeelsbestand van het bedrijf.

Tabel 2. R&D-inzet en omzetgroei a)
R&D-intensiteit b)
T.o.v. 1982 was de omzet
in 1983
–

meer dan 20% lager
10 a 20% lager
0 a 10% lager
vrijwel gelijk
Oa10%hoger
10a20%hoger
meer dan 20% hoger

kolomtotalen

geen
R&D

0<2%

<4

88
162
169
77
53

21
42
93
163
173
77
57

12
15
24
58
91
44
47

627

626

290

31
45

2-

4<6%

6<8%

8% en
meer

rij-

totalen

6
1

79
114

5
18
21
29
22

235

20
33
33
13

2
2
5
16
18
10
6

439
505
269
198

131

59

106

1 839

7
9

16

a) N = 1.839 bedrijven; 3 bedrijven hebben deze vraag niet ingevuld.
CHI2 = 84,53 (30 vrijheidsgraden).
b) Het aantal mensjaren zelf verrichte R&D-werk als percentage van het totale personeelsbestand van het bedrijf.

gegevens. Dit heeft te maken met onze
enqueteringsmethode, die beter aansluit op het organisatorische kader van
R&D-werk in het MKB. Wat betreft de
grotere bedrijven komen onze gegevens redelijk overeen met de CBSgegevens 2).
Vergeleken met Tuyls gegevens
hebben onze gegevens echter ook het
nadeel dat ze uitsluitend betrekking
hebben op het jaar 1983. Wij kunnen
dus niet, zoals Tuyl dat doet, tijdsvertragingen hanteren tussen R&D-inzet
en exportprestaties – gewoon omdat
we daarvoor gegevens nodig hebben
die nog niet beschikbaar zijn. Wij zijn
daarom teruggevallen op de in onze
enquete verstrekte omzet- en exportgegevens van de bedrijven. Deze hebben bovendien als nadeel, dat ze niet
op een continue schaal beschikbaar
zijn. In plaats van regressievergelijkingen te schatten, moeten we daarom
met kruistabellen, zoals label 1 en 2,
genoegen nemen.
De tabellen 1 en 2 tonen aan dat er
een positief kwantitatief verband
bestaat tussen de R&D-intensiteit van
bedrijven en het aandeel van de export
in hun omzet 3). Ook de binnenlandse
omzetgroei vertoont een positief verband met de R&D-intensiteit. De CHI2

waarden bij de tabellen zijn hoogsignificant. Onze tabellen ondersteunen
daarmee de conclusies van Tuyl.

Keynesplus…?
De heer Tuyl heeft in zijn bijdrage
helaas weinig aandacht besteed aan
344

mogelijke causale relaties tussen de
getoetste variabelen en daarmee verband houdendebeleidsimplicaties. Impliciet lijkt Tuyl bij zijn toets een
‘technology-push ‘-patroon verondersteld te hebben: (meer) R&D is de oorzaak van een betere exportpositie. Een
op de ‘technology-push’-hypothese
gebaseerd innovatiebeleid zou het
vooral moeten hebben van ‘aanbodgeorienteerde’ beleidsmaatregelen, zoals versterking van de technischwetenschappelijke
infrastructuur
(scholing, onderwijs en onderzoek,
technische assistentie e.d.), stimuleren van de kennis- en know-now-overdracht, R&D-subsidies, technische
ontwikkelingskredieten e.d.
Tuyls keuze voor de ‘technologypush’-hypothese houdt echter geen rekening met de ‘demand-pull’-benadering en de daaraan verbonden beleidsaspecten. Deze lijken ons echter
belangrijk genoeg om even bij stil te
staan. De ‘demand-pull’-hypothese
gaat terug op het monumentale werk
van Schmookler over het verband tussen investeringen en octrooien 4). Volgens deze aanpak zou men de causale
relaties juist in de omgekeerde richting
van die bij ‘technology-push’ moeten
leggen: omzet- en/of exportgroei stimuleert de technologische vernieuwing. Zonder twijfel heeft deze veronderstelling enige plausibiliteit: (het
uitzicht op) een flinke omzet- en/of exportgroei werkt positief op de omvang
van de R&D-investeringen omdat de
terugverdientijd van R&D-projecten
verkort wordt. Er zijn trouwens nog andere indicaties dat men de invloed van
vraagimpulsen op de intensiteit en

richting van innovatieprocessen niet
makkelijk kan overschatten 5).
Er zijn echter wel ook waarschuwingen tegen een te eenzijdige klemtoon
op het ‘demand-pull’-argument 6). De
pro’s en centra’s zijn elders uitvoeriger
bediscussieerd dan in deze korte bijdrage mogelijk is 7). Daarbij zijn we tot
de conclusie gekomen, dat wat betreft
de causale relatie tussen innovatie en
groei niet van een eenrichtingsverkeer
uitgegaan kan worden, maar eerder
van een spiraalvormig patroon, waarbij
‘demand-pull’ en ‘technology-push’effecten elkaar wederzijds versterken.
Onze interpretatie beklemtoont dus
niet de tegenstelling, maar de complementariteit van deze twee determinanten van het innovatieproces.
Uit deze interpretatie kan nog een
belangrijk positief aspect van een keynesiaans vraagbeleid afgeleid worden,
dat de keynesianen zelf tot nog toe vergaand veronachtzaamd hebben: voor
zover de ‘demand-pull’-hypothese relevant is, zal een vraagimpuls van
overheidswege niet alleen de uit de
leerboeken welbekende expansieve
kringloopeffecten hebben, maar tevens de innovativiteit in het bedrijfsleven stimuleren. Vraagimpulsen van de
overheid kunnen dus als een soort ‘innovatie-accelerator’ werken. Aan de
andere kant zullen met succes gecommercialiseerde innovaties ook weer invloed hebben op het niveau van de effectieve vraag: alvorens een nieuw
produkt of proces te introduceren,
moet er gei’nvesteerd worden in nieuwe produktiefaciliteiten, kennis en
know how. Deze investeringen, die op
hun beurt weer inkomenseffecten hebben (‘innovatie-multiplicator’) zijn een
positieve functie van de graad van radicaliteit van het innovatieproject en van
het commerciele succes (diffusiegraad
en -snelheid). Er kan dus bij een geslaagd innovatieproject kringlooptheoretisch geen sprake zijn van een nulsommenspel, waarbij slechts een oud
2) A. Kleinknecht, Measuring R&D in small
firms: How much are we missing?, Research
Memorandum 86-017, Faculteil der Economische
Wetenschappen,
Rijksuniversiteit

Limburg.
3) Een nadere analyse heeft aangetoond dat
er ook een significant positief verband bestaat
tussen bedrijfsgrootte en export-intensiteit.
Wij hebben daarom ook de kruistabellen voor
aparte grootteklassen (resp. voorgroepen van
grootteklassen) nog eens berekend om te zien
of het verband tussen R&D en exportvermc-

gen overeind blijft, indien de variabele ‘grootte’ wordt uitgeschakeld. Dit is inderdaad het

geval.
4) J. Schmookler, Invention and economic
growth, Harvard University Press, 1966.

5) Voor een discussie zie A. Kleinknecht, Industriele innovatie, op. cit.
6) D.C. Mowery en N. Rosenberg, The influence of market demand upon innovations, in:
N. Rosenberg, Inside the black box: technology and economics, Cambridge University
Press, 1982.
7) Zie titel bij voetnoot 1; voor een discussie in
historische context zie: A. Kleinknecht, Innovation patterns in crisis and prosperity.
Schumpeter’s long cycle reconsidered, Macmillan Press, 1987.

L

produkt of proces door een nieuw
wordt vervangen.
De expansieve kringloopeffecten,
die onlosmakelijk aan het innovatieproces zijn verbonden, kunnen o.i. beschreven worden naar analogic van de
uit de leerboeken bekende multiplicator-accelerator-analyse en voegen
zonder twijfel een nieuwe dimensie
aan het keynesiaanse denken toe. Er is
echter ook een belangrijk verschilpunt
ten opzichte van het traditionele keynesianisme, doordat vanuit het innovatieperspectief de nadruk niet komt te
liggen op globale vraagimpulsen van
overheidswege. Deze zullen immers
66k structuurconserverend kunnen
werken. Bij een ‘Keynes-Schumpetervraagbeleid’ zou men het accent moeten leggen op een concentratie van de
vraagimpulsen op kansrijke innovatieve activiteiten. Dit laatste geldt in het
bij’zondertegen de achtergrond, dat radicale innovaties in het begin van hun
levenscyclus dikwijls nog kwalitatieve
gebreken vertonen en te duur zijn (te
duur ten opzichte van de al langer bestaande produkten, waarrnee zij moeten concurreren). Pas na de initiele lancering, in de loop van hun diffusie,
kunnen kostenverlagende procesinnovatiestoegepast, schaaleffecten uitgebuit, kwalitatieve gebreken weggewerkt en bij voorbeeld de functieeigenschappen uitgebreid worden.
‘Learning by doing’ en ‘learning by
using’-effecten zijn hier uitermate belangrijk 8). Overheidsvraag zou in zulke gevallen een overbruggingsfunctie
kunnen vervullen door de initiele diffusie mogelijk te maken van technologieen die pas concurrerend worden
nadat er als gevolg van een zekere
praktijkervaring verbeteringsinnovaties toegepast zijn. Een selectief ‘Keynes-Schumpeter-vraagbeleid’
heeft
nog als bijkomend voordeel dat het politieke keuzes mogelijk maakt: de kans
op succes van maatschappelijk gewenste technologische opties kan
systematisch verhoogd worden, doordat de overheid als vrager optreedt.
Samenvattend kan gezegd worden
dat de heer Tuyl met zijn studie, waarvan de empirische bevindingen door
onze gegevens ondersteund worden,
een thema heeft aangesneden dat
best nog wat boeiende perspectieven
in zich bergt, zowel voor het economised beleid als ook voor verder onderzoek. Dit laatste geldt zowel voor de
modelmatige uitwerking van de bovengeschetste gedachten, als ook voor de
nadere empirische onderbouwing
ervan.

Alfred KleinKnecht

BartVerspagen
De auteurs zijn als universitair docent, resp.

student-assistent verbonden aan de Faculteit
der Economische Wetenschappen van de
Rijksuniversiteit Limburg.

8) Zie Rosenberg, op.cit.