Determinanten van kennisintensieve onderzoeks- en ontwikkelingssamenwerking Een empirisch onderzoek naar O&O-samenwerking in Nederland met een verbijzondering naar publieke en private kennisrelaties
Determinanten van kennisintensieve onderzoeks- en ontwikkelingssamenwerking Een empirisch onderzoek naar O&O-samenwerking in Nederland met een verbijzondering naar publieke en private kennisrelaties
Proefschrift
ter verkrijging van de graad van doctor aan de Technische Universiteit Delft, op gezag van de Rector Magnificus prof. dr. ir. J.T. Fokkema, voorzitter van het College voor Promoties, in het openbaar te verdedigen op maandag 20 december 2004 te 13.00 uur
door Antonius Pieter POOT doctorandus Sociale Geografie geboren te Vlaardingen
Dit proefschrift is goedgekeurd door de promotor: Prof. dr. A.H. Kleinknecht
Samenstelling promotiecommissie: Rector Magnificus, voorzitter Prof. dr. A.H. Kleinknecht, Technische Universiteit Delft, promotor Prof. dr. J.P.M. Groenewegen, Technische Universiteit Delft Prof. dr. J. Hagedoorn, Universiteit van Maastricht, Prof. dr. P. Mohnen, Universiteit van Maastricht, Merit Prof. dr. B. Nooteboom, Universiteit van Tilburg, Prof. dr. H.H.G. Verspagen, Technische Universiteit Eindhoven, Prof. dr. R. Veugelers, Katholieke Universiteit Leuven.
Published and distributed by: DUP Science DUP Science is an imprint of Delft University Press P.O. Box 98 2600 MG Delft The Netherlands Telephone: +31 15 2785 678 Telefax: +31 15 2785 706 E-mail:
[email protected] ISBN 90-407-2563-2 Keywords:
R&D-cooperation, innovation, knowledge economy
Cover: Design: Production:
Connection, Maryoke (2004) Maryoke, Tom Metz Tom Metz
Copyright © 2004 by Tom Poot All rights reserved. No part of the material protected by this copyright notice may be reproduced or utilized in any form or by any means, electronic or mechanical, including photocopying, recording or by any information storage and retrieval system, without written permission from the publisher: Delft University Press Printed in the Netherlands
Voorwoord Voorafgaande aan het promotieonderzoek bij TU Delft, heb ik gedurende ruim twaalf jaar economisch contractonderzoek uitgevoerd bij de Stichting voor Economisch Onderzoek der Universiteit van Amsterdam (SEO). Als pas afgestudeerd Sociaal Geograaf ben ik in 1989 door Mars Cramer, toentertijd hoogleraar econometrie en directeur van SEO, gevraagd om naast mijn werkzaamheden als manager van de afdeling automatisering, ook onderzoek te verrichten als junioronderzoeker. Dat was een zeer uitdagende en leerzame stap. Niet alleen kwam ik in aanraking met economische vraagstukken, ook werd ik geconfronteerd met nieuwe onderzoeksmethoden en econometrische technieken. Ik ben Mars Cramer veel dank verschuldigd, niet alleen voor de kans mij te bekwamen in nieuw onderzoek, maar ook voor zijn zeer inspirerende invloed en scherpe geest. SEO is ook de plaats waar ik in aanraking kwam met de economie van innovatie. Erik Brouwer, mijn 'brother in arms', en ik hebben gezamenlijk, eerst als onderzoekers, later als senioronderzoekers, veel onderzoek verricht op het terrein van innovatie en economisch beleid. Eén van de onderzoeken die wij samen hebben uitgevoerd, was een onderzoeksproject dat, eind 1999, is uitgezet door het Ministerie van Economische Zaken, DG innovatie. Dat onderzoek, dat resulteerde in het beleidsrapport 'Samen Innoveren', vormt het uitgangspunt voor dit proefschrift. Dit proefschrift is niet zonder hulp tot stand gekomen. De ruimte is beperkt en op deze plaats kan ik slechts enkele mensen bedanken. In de eerste plaats wil ik het College van Bestuur van de Technische Universiteit Delft en Alfred Kleinknecht bedanken voor de financiering van het onderzoeksproject 'Economie van Innovatie', waarin mijn promotieonderzoek naar kennisintensieve O&O-samenwerking heel goed paste. De financiering bood mij de kans om gedurende vier jaar te werken aan dit proefschrift en aanverwante onderzoeken uit te voeren. Zowel tijdens het onderzoeksproject 'Samen Innoveren' als tijdens het promotieonderzoek heb ik intensief samengewerkt met het Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS). In het bijzonder wil ik Niels Lanoy Meier (CBS) bedanken voor de samenwerking bij het opstellen en uitzetten van de Enquête 'Kennisverwerving in Partnership' en Robert Goedegebuure (CBS) voor zijn werk om de verschillende CBS-databestanden te koppelen en geschikt te maken voor analyse. Zonder data geen empirisch onderzoek. En zonder literatuur geen inspiratie en reflectie. Ik dank Bob Harlemijer (SEO) voor het verzamelen van de vele literatuurreferenties die ik nodig had bij 'Samen Innoveren'. Cees van Beers (TU Delft) wil ik bedanken voor zijn kritische opmerkingen, als niet-innovatiedeskundige. Dat heeft mij zeer geholpen het jargon zo veel mogelijk te vermijden. Verder wil ik mijn collega's bedanken voor de prettige tijd in Delft, en in het bijzonder Thea Wenneker voor haar goede zorgen. Speciale dank gaat uit naar Daphne Lees, die in een zeer korte tijd een engelse vertaling van de samenvatting heeft gemaakt. v
Tot slot ben ik veel dank verschuldigd aan Maryoke. Niet alleen dank ik haar voor het ontwerp van de omslag en het correctiewerk, maar vooral ook voor haar steun. Met het schrijven van dit proefschrift ben ik nog niet uitgestudeerd op de economie van ondernemerschap, innovatie en samenwerking, en ook is er geen einde gekomen aan de behoefte aan intellectuele uitdaging. Vernieuwd inzicht geeft inspiratie. Op naar het volgende onderzoek.
Tom Poot
Almere, november 2004
vi
Inhoudsopgave 1
Inleiding
1
1.1
Aanleiding en relevantie
1
1.2
Kennisintensieve O&O-samenwerking: afbakening van begrippen en opzet van het onderzoeksproject
3
Onderzoeksvragen en leeswijzer
4
1.3 2
Kennisrelaties nader bekeken, enige theoretische overwegingen
7
2.1
Inleiding
2.2
Motieven en voorwaarden voor O&O-samenwerking
10
2.3 2.3.1 2.3.2 2.3.3
O&O-samenwerking bezien vanuit de transactiekostentheorie Transactiekostentheorie Kennisrelaties en transactiekostentheorie Redenen om wel samen te werken
13 13 16 22
2.4
O&O-samenwerking binnen de theorie van de Industriële Organisatie
25
2.5
Soorten van kennis en publieke en private kennisrelaties
29
2.6 2.6.1 2.6.2 2.6.3 2.6.4
Kennisrelaties en resultaten van O&O, fasen in het innovatieproces Inleiding Modellen van het innovatieproces: het chain-linked model Fasen in het innovatieproces en type kennisrelatie Bezwaren tegen modellen van innovatie
33 33 34 39 43
2.7
Samenvatting en onderzoeksvragen
45
3
7
Gebruikte data 3.1
49
Inleiding
49
3.2 Enquête 'Kennisverwerving in Partnership' (EKP) 3.2.1 Opzet enquête 3.2.2 Dataverzameling
50 50 51
3.3
Mogelijkheden
52
3.4 3.4.1 3.4.2 3.4.3
Beschrijvende analyse van kennisrelaties, een eerste verkenning Kennisrelaties naar aard Kennisrelaties naar sector en grootteklasse Bedrijfseconomische kenmerken en kennisrelaties
53 53 55 57
3.5 Duur en intensiteit van kennisrelaties in Nederland: een beschrijvende analyse 3.5.1 Duur en intensiteit van kennisrelaties 3.5.2 Duur en intensiteit van kennisrelaties verbijzonderd naar aard, grootteklasse en sector 3.5.3 Conclusies
61 62
3.6
63
Samenvatting
vii
58 58
4
Kennisrelaties bij innoverende bedrijven: een empirische analyse
65
4.1
Inleiding
65
4.2 4.2.1 4.2.2 4.2.3 4.2.4
Redenen om geen kennisrelatie aan te gaan Inleiding Specifieke redenen om geen kennisrelaties aan te gaan Een beschrijvende analyse van de redenen om geen kennisrelatie aan te gaan. Determinanten van bepaalde redenen om geen kennisrelatie aan te gaan
67 67 68 70 71
4.3 4.3.1 4.3.2 4.3.3 4.3.4
Determinanten van de keuze om wel of niet een kennisrelatie aan te gaan Exogene variabelen Exogene variabelen met een mogelijk endogeen karakter Data, exogene variabelen en schattingsmethode Resultaten analyse
75 76 80 81 86
4.4
Overeenkomsten en verschillen in het keuzeproces voor publieke en private kennisrelaties 4.4.1 Verschillen tussen publieke en private kennisrelaties 4.4.2 Exogene variabelen en modelspecificatie 4.4.3 Determinanten van publieke en private kennisrelaties
93 93 97 100
4.5 4.5.1 4.5.2 4.5.3
O&O-samenwerking en kennisrelaties, een semantisch verschil? Inleiding De testprocedure Uitkomsten
105 105 108 110
4.6
Samenvatting
116
5
Kennisrelaties en resultaten van het innovatieproces
121
5.1
Inleiding
121
5.2 5.2.1 5.2.2 5.2.3
Indicatoren voor O&O-opbrengst in de CIS-enquête 1996 en 1998 Inleiding Product- versus proces- en diensteninnovaties Omzet uit verbeterde of nieuwe producten
123 123 124 127
5.3 Data en beschrijving van belangrijkste determinanten van O&O-opbrengst 5.3.1 Data en de selectie van innovatieve bedrijven met productinnovaties 5.3.2 Beschrijving en operationalisatie van de belangrijkste determinanten voor O&O-opbrengst 5.3.3 Een beschrijvende analyse van mogelijke determinanten van O&O-opbrengst
133 133
5.4 Een beschrijvende analyse van omzet uit innovatieve producten 5.4.1 Percentage bedrijven met innovatieve producten in 1998 5.4.2 Aandeel van innovatieve producten in de totale omzet en de O&O-intensiteit
144 144 146
Selectiviteit, determinanten van omzet uit innovatieve producten naar de graad van vernieuwing 5.5.1 Inleiding 5.5.2 Selectiviteit: determinanten van de omzetverdeling (Multinominal Logitschattingen) 5.5.3 Selectiviteit: determinanten van wel of geen nieuwe producten (Probitschattingen)
134 139
5.5
viii
149 149 152 157
5.6
Het effect van kennisrelaties en O&O-samenwerking op O&O-opbrengst (niveau) 5.6.1 Inleiding 5.6.2 Resultaten Tobit-schattingen 5.6.3 Conclusies
160 160 161 164
5.7
164
Samenvatting
6
Samenvatting
167
7
Referenties
177
8
Bijlagen
191
8.1
Steekproef en response in de Enquête 'Kennisverwerving in Partnership' (EKP)
191
8.2
Enquête 'Kennisverwerving in Partnership' (EKP)
194
8.3
Gebruikte branche-indeling
202
8.4
Bijlage §4.3
204
8.5
Bijlage §4.3.2
206
8.6
Bijlage §5.2.3
207
Summary
ix
x
1
Inleiding
1.1 Aanleiding en relevantie De directe aanleiding tot dit onderzoek was een vraag van het Ministerie van Economische Zaken een empirische onderbouwing te geven van het belang van publieke kennisrelaties en het effect van kennisrelaties op de economische prestaties van bedrijven. De beantwoording van deze vraag bleek een uitdaging. Niet alleen omdat in Nederland relatief weinig bekend was over de aard en de omvang van samenwerking op het gebied van onderzoek en ontwikkeling (O&O) bij bedrijven, maar ook omdat uitdrukkelijk werd gevraagd naar de rol van publieke kennisinstellingen, zoals (technische) universiteiten, binnen het innovatieproces bij bedrijven en deze rol op empirische wijze te onderzoeken.1 De vraag naar het belang van samenwerking op het terrein van onderzoek en ontwikkeling (O&O) werd mede ingegeven door het idee dat in een relatief klein land als Nederland innovatie bij bedrijven zou kunnen worden gestimuleerd en versterkt door krachten en kennis te bundelen. Verondersteld wordt dat innoverende bedrijven door samenwerking beter gebruik kunnen maken van de kennis die aanwezig is bij publieke kennisinstellingen, zoals universiteiten, academische ziekenhuizen en publiek gefinancierde onderzoeksinstituten, enz, maar ook van kennis bij andere bedrijven. Bij samenwerking kunnen onderzoekskosten worden gedeeld en ontwikkelingstijden worden verkort, waardoor meer bereikt zou kunnen worden dan ingeval van solistisch opereren. Een belangrijke vraag is dan ook, of dat in de praktijk is aan te tonen. Samenwerking op het gebied van onderzoek en ontwikkeling, kortweg aangeduid met O&Osamenwerking, wordt gezien als een zeer belangrijk aspect van het innovatieproces. In de afgelopen decennia zijn bedrijven meer gaan samenwerken op het gebied van onderzoek en ontwikkeling (Hagedoorn [2002]). De nadruk die in dit proefschrift wordt gelegd op het gemeenschappelijk ontwikkelen van kennis ten behoeve van het ontwikkelen van producten, diensten en of processen (innovatie) is ook thans nog zeer actueel. Zo wordt in de recente innovatiebrief 'In actie voor Innovatie' van het Ministerie van Economische Zaken, in het kader van de Lissabon-doelstelling, speciaal aandacht geschonken aan een nieuw beleidsinstrument om O&O-samenwerking te bevorderen.2 Een algemene opvatting is dat door 1
2
De resultaten van het onderzoeksproject, dat eind 1999 is uitgezet door het Ministerie van Economische Zaken, DG innovatie, zijn gepubliceerd in Poot & Brouwer [2001]. De hoofddoelstelling van het onderzoeksproject was een kwantitatief empirische onderbouwing te geven van het belang van publieke kennisrelaties en het effect hiervan op de economische prestaties van bedrijven. Het gaat hier om Programmatisch R&D-Samenwerking Instrument (PSI), ter vervanging van bestaande maatregelen gericht op stimulering van samenwerking (zie Innovatiebrief 'In actie voor Innovatie', aangeboden aan de Tweede Kamer op 2 oktober 2003).
1
economische en technologische ontwikkelingen het belang van O&O-samenwerking toeneemt als middel om de doelmatigheid en efficiëntie van het gehele innovatieproces te vergroten en zo te kunnen blijven concurreren (OECD [2002]). O&O-samenwerking kan worden geplaatst binnen de zogenoemde 'competence view of organisations', en O&O-samenwerking kan worden gezien als een (specifieke) 'competentie', die zelf ook bepaalde competenties vergt (Nooteboom [2000], Penrose [1959]). Echter, het interessante feit doet zich voor dat in Nederland ongeveer 24% van alle innovatieve bedrijven enige vorm van O&O-samenwerking heeft, ofwel dat de overgrote meerderheid van de innovatieve bedrijven geen samenwerkingsverbanden heeft en op het gebied van O&O solistisch opereert (CBS [1998,2000]). De vraag is waarom bepaalde innovatieve bedrijven wel kiezen voor O&O-samenwerking en de meerderheid van de innovatieve bedrijven niet. Zijn het specifieke typen van innovatieve bedrijven die kiezen voor samenwerking, of spelen andere factoren een rol? De hoofdvraag die in dit proefschrift aan de orde komt is: wat zijn de determinanten van O&O-samenwerking? Een tweede onderzoeksvraag heeft betrekking op het type partner dat betrokken is bij O&Osamenwerking. Bedrijven kunnen samenwerken met publieke kennisinstellingen, zoals (technische) universiteiten, maar ook de voorkeur geven aan samenwerking met private partners c.q. andere (concurrerende) bedrijven. Ook een combinatie van beide is mogelijk. De vraag is welke factoren van invloed zijn op de keuze van een bepaald type samenwerkingspartner. Denkbaar is ook dat de keuze om wel of niet samen te werken verband houdt met te verwachten resultaten van innovatie. De relatie tussen O&O-samenwerking en de resultaten van O&O behoeft echter niet eenduidig te zijn. Er kunnen meerdere redenen voor samenwerking zijn, die niet direct gericht zijn op het verkrijgen van resultaten uit onderzoek en ontwikkeling, maar bijvoorbeeld op het verkrijgen van toegang tot strategische kennis, die pas op een langer termijn tot resultaten kan leiden. Een derde onderzoeksvraag is of samenwerking een bijdrage levert aan het realiseren van innovaties, bijvoorbeeld omzet uit innovatieve producten, en zo ja, hoe groot die bijdrage is. Er zijn vele verschillende manieren om O&O in het algemeen en O&O-samenwerking in het bijzonder te analyseren. Het belangrijkste uitgangspunt in dit proefschrift is dat O&O gezien kan worden als een proces om (technologische) kennis te verwerven (zie o.a. Nooteboom [2000]). Het soort kennis (specifiek of algemeen, kennis in een bepaald technologiegebied of kennis van organisatie of markt) waaraan een bedrijf behoefte heeft, hangt sterk samen met marktcondities (externe factoren, vanuit het bedrijf gezien), maar hangt ook af van de capaciteiten van het bedrijf zelf, waaronder ervaring, innovatiekracht en strategie (interne factoren). Daarnaast spelen uiteraard ook autonome technologische ontwikkelingen een rol en macro-economische ontwikkelingen op het gebied van arbeidsmarkten, instituties
2
en wet- en regelgeving, maar deze en andere (macro-)factoren vallen buiten het aandachtsgebied van dit proefschrift. In dit proefschrift kijken wij naar O&O-samenwerking vanuit het perspectief van bedrijven zelf en concentreren wij ons op het micro-economisch gedrag van (innovatieve) bedrijven inzake kennisintensieve O&O-samenwerkingsverbanden (kennisrelaties) en de verschillen tussen publieke en private kennisrelaties.
1.2 Kennisintensieve O&O-samenwerking: afbakening van begrippen en opzet van het onderzoeksproject Kennisrelaties versus O&O-samenwerking Tot nu toe hebben wij gesproken over O&O-samenwerking in het algemeen. In de titel wordt echter gesproken van kennisintensieve O&O-samenwerking. In dit proefschrift richten wij ons specifiek op kennisintensieve O&O-samenwerking, in het kort kennisrelaties genoemd. Bedrijven onderhouden kennisrelaties indien: "een bedrijf in de jaren 1993-1997 actief en gezamenlijk met derden (al dan niet buiten Nederland gevestigd) gewerkt heeft aan het ontwikkelen van nieuwe of sterk verbeterde producten, processen of diensten. Vaak (niet altijd) worden de kosten en opbrengsten van dit soort samenwerkingsverbanden tussen de partners gedeeld. Het puur uitbesteden van onderzoekswerk dus niet meerekenen". Deze definitie van kennisrelaties komt, behoudens de periode, overeen met de omschrijving die door het CBS wordt gehanteerd in 'Community Innovation Survey's' (CIS) voor het begrip 'partnerships', hier verder O&O-samenwerking genoemd. Een verschil met de traditionele vraagstelling in de CIS is de introductie van de vraag naar samenwerking in de Enquête Kennisverwerving in Partnership (EKP). Het begrip kennisverwerving wordt bij bedrijven geïntroduceerd met de zinsnede: "Het is steeds belangrijker voor bedrijven zich te verzekeren van de toevoer van nieuwe kennis. Dat kan op verschillende manieren; bijvoorbeeld door samen te werken met andere bedrijven en/of met publieke kennisinstellingen zoals universiteiten. Samengevat wordt gesproken van kennisrelaties".3 Het belangrijkste verschil tussen kennisrelaties en O&O-samenwerking is de nadruk die bij de introductie van kennisrelaties wordt gelegd op kennisverwerving. De definitie van beide begrippen is dezelfde, dat wil zeggen dat het doel van beide vormen van samenwerking gelijk is, namelijk het gezamenlijk ontwikkelen van nieuwe producten, diensten of processen. Men zou op basis van de definitie kunnen verwachten dat bedrijven op dezelfde wijze omgaan met 'kennisrelaties' als met 'partnerships' of anders gesteld, dat voor 'kennisrelaties' ook 'O&O-samenwerking' kan worden gelezen. Op basis van een eenvoudige kruistabel waarin het onderhouden van kennisrelaties wordt afgezet tegen het hebben van O&O-samenwerking blijkt echter dat een aanzienlijk deel van de innovatieve bedrijven met O&O-samenwerking 3
Toelichting in de Enquête 'Kennisverwerving in Partnerships' (EKP), zie bijlage 8.2 en Poot & Brouwer [2001].
3
geen kennisrelaties onderhouden. Slechts 13% van de innovatieve bedrijven onderhoudt een kennisrelatie tegen ongeveer 24% van de innovatieve bedrijven met een 'traditioneel' O&Osamenwerkingsverband. Dat zou er op kunnen wijzen dat de toelichting bij het begrip kennisrelatie, waarin met nadruk wordt gewezen op het belang van kennisverwerving, een groot gewicht heeft. Een vraag die opkomt is of bedrijven een kennisrelatie zien als een zwaardere of dieper gaande wijze van O&O-samenwerking of dat (toch) sprake is van een semantisch verschil en dat kennisrelaties min of meer synoniem zijn met O&O-samenwerking. Deze vraag zal in een verdere analyse aan de orde komen. Publieke versus private kennisrelaties Dit proefschrift gaat over kennisrelaties, ofwel de uitwisseling en benutting van kennis (kennistransfer). De ontwikkeling van nieuwe kennis wordt als zeer belangrijk gezien voor de economische ontwikkeling van Nederland en Europa (de Lissabon-doelstellingen). De overheid speelt bij samenwerkingsverbanden tussen private bedrijven en publieke kennisinstellingen direct en indirect een belangrijke rol vanwege haar invloed op het 'aanbod' van kennis. Dit is mede bepalend voor het keuzeproces van bedrijven om wel of geen samenwerkingsverband aan te gaan met een publieke kennisinstelling. Daarmee is ook de belangrijkste reden gegeven om onderscheid te maken tussen publiek en privaat gefinancierde kennisrelaties. Een publieke kennisrelatie is een kennisintensief O&O-samenwerkingsverband tussen een bedrijf en een publieke kennisinstelling. Tot de publieke kennisinstellingen worden gerekend: (technische) universiteiten, academische ziekenhuizen, para-universitaire researchinstellingen, TNO, DLO, ECN, WL, GeoDelft, NLR en Marin en HBO-instellingen (zie CBS [1998, bijlage B3, blz. 202]). Een private kennisrelatie is een kennisintensief O&O-samenwerkingsverband tussen een bedrijf en een private kennisinstelling met een winstoogmerk, zoals consultant-, advies-, ingenieursbureaus of andere bedrijven of brancheorganisaties. In dit proefschrift worden publieke kennisrelaties aangeduid met het acroniem PuK en private kennisrelaties met PrK. De acroniemen zijn bedacht vanuit het perspectief van de innoverende onderneming overeenkomstig het onderzoeksperspectief: samenwerking met een publieke kennisrelaties = PuK en met een private instelling =PrK. Private kennisinstellingen zijn veelal andere innovatieve bedrijven.
1.3 Onderzoeksvragen en leeswijzer Het hoofdonderwerp van deze studie is welke factoren een rol spelen bij de keuze om wel of niet een kennisrelatie aan te gaan. In dit onderzoek verbijzonderen wij ook naar type kennisrelatie. Bedrijven kunnen samenwerken met publiek gefinancierde kennisinstellingen (PuK) en/of met niet publiek gefinancierde partners, veelal andere innovatieve bedrijven (PrK). Ook hier is de vraag welke determinanten een rol spelen bij de keuze tussen een publieke kennisinstelling of een private kennisinstelling c.q. (innovatief) bedrijf. Een belangrijk onderdeel
4
van de studie is de differentiatie tussen 'traditionele' onderzoeks- en ontwikkelingssamenwerking en kennisrelaties. Kunnen wij kennisrelaties zien als een speciale meer intensive wijze van samenwerking of is het verschil mat O&O-samenwerking meer semantiek? De hoofdonderzoeksvragen kunnen in het kort worden samengevat: − Waarom onderhouden innovatieve bedrijven kennisrelaties (motieven)? − Wat zijn de determinanten om wel of geen kennisrelatie aan te gaan? − Wat zijn de determinanten om te kiezen voor publieke of private kennisrelaties? − Zijn kennisrelaties en O&O-samenwerkingsverbanden synoniem, of is sprake van een wezenlijk andere vorm van samenwerking? − Wat is het effect van kennisrelaties op O&O-opbrengst, ofwel de resultaten van het innovatieproces? Onderzoeksopzet Centraal staat het keuzegedrag van ondernemingen. Aan de hand van theoretische inzichten analyseren wij welke factoren van belang zijn om wel of niet te kiezen voor O&O-samenwerking c.q. een kennisrelatie. Een eerste stap is na te gaan welke motieven een rol zouden kunnen spelen en of motieven een aanknopingspunt bieden voor de analyse van kennisrelaties. Samenwerking is geen 'free lunch'. Aan samenwerking zijn kosten verbonden, maar ook zullen bedrijven over bepaalde organisatorische capaciteiten moeten beschikken om te kunnen samenwerken. Samenwerking is ook niet onder alle economische omstandigheden gunstig. Kortom, naast motieven spelen ook organisatorische en economische voorwaarden voor samenwerking een belangrijke rol in het keuzegedrag van bedrijven. In de theoretische literatuur wordt veelal gesproken over O&O-samenwerking in het algemeen, terwijl in deze studie kennisrelaties centraal staan. In hoofdstuk 2 gaan wij nader in op de theoretische aspecten van O&O-samenwerking en trachten wij aanknopingspunten te vinden die specifiek betrekking hebben op kennisrelaties. De onderzoeksvragen hebben betrekking op micro-economisch gedrag van bedrijven. Bij de beantwoording van de onderzoeksvragen is gebruik gemaakt van gegevens die worden verzameld door het Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS). In aanvulling op deze gegevens is in samenwerking met het CBS informatie verzameld over kennisrelaties. In een aanvullende enquête (de Enquête Kennisverwerving in Partnership, EKP) zijn aan innoverende bedrijven vragen gesteld over diverse aspecten van kennisrelaties. Een belangrijk deel van het empirisch onderzoek heeft betrekking op gegevens uit deze enquête. In hoofdstuk 3 geven wij een overzicht van de gebruikte data en besteden wij in het bijzonder aandacht aan de Enquête Kennisverwerving in Partnership (EKP). De gegevens hebben betrekking op innoverende bedrijven, dat wil zeggen "Bedrijven die zich in de periode 1994-1996 bezighielden met het (laten) verrichten van technologische vernieuwingen" (zie CBS [1998, blz. 51].
5
Determinanten van het keuzegedrag komen aan de orde in hoofdstuk 4. Speciale aandacht besteden wij aan de vraag welke motieven bedrijven hebben om géén kennisrelatie aan te gaan. Ook gaan we in dit hoofdstuk in op de vraag of kennisrelaties gezien kunnen worden als een speciaal type O&O-samenwerking. Kennisrelaties vormen een onderdeel van het innovatieproces en zijn op te vatten als één van de manieren om innovatieve producten en diensten te ontwikkelen en op de markt te brengen. In hoofdstuk 5 besteden wij aandacht aan de rol van kennisrelaties bij het realiseren van omzet uit innovatieve producten. Samenvatting en conclusies zijn te vinden in hoofdstuk 6. Tot slot van dit hoofdstuk nog een opmerking over de aard van het onderzoek. Kennisrelaties zijn een zeer complex fenomeen en het keuzegedrag van ondernemingen wordt beïnvloed door een zeer breed scala van factoren. In de praktijk van het empirische onderzoek worden de mogelijkheden van analyse bepaald door de rijkheid van de data. Hoewel wij de beschikking hebben over een uitgebreide set gegevens, dekken die gegevens maar een (klein) deel van de materie. De analyses en uitkomsten vertellen maar een deel van het verhaal, en de conclusies, die op basis van theoretische en empirische inzichten getrokken kunnen worden, zijn noodgedwongen beperkt in reikwijdte en diepgang. Niettemin bieden zij de mogelijkheid een stap voorwaarts te zetten op het pad van begrip en inzicht in het innovatieproces en de rol die kennisrelaties daarin spelen.
6
2
Kennisrelaties nader bekeken, enige theoretische overwegingen
2.1 Inleiding De kern van dit hoofdstuk is theoretisch inzicht te verkrijgen in welke factoren (determinanten) van invloed zijn op de keuze om wel of geen kennisrelaties aan te gaan, verbijzonderd naar publieke en private kennisrelaties. De analyse van het keuzeproces om wel of geen kennisrelaties aan te gaan, is nauw verbonden met innovatie en het innovatieproces zelf. Van belang is, dat de verschillende theoretische aspecten met elkaar samenhangen. In deze paragraaf richten we ons vooral op de samenhang tussen de verschillende theoretische aspecten van O&O-samenwerking. In de volgende paragrafen zullen we meer in detail ingaan op de verschillende theoretische aspecten van kennisrelaties. Het doel van de theoretische overwegingen is aanknopingspunten te vinden om in volgende hoofdstukken het keuzeproces op empirische wijze te analyseren. De nadruk in de theoretische overwegingen zal dan ook liggen op het vinden van factoren, die geoperationaliseerd kunnen worden in de empirische analyse. De wijze waarop theoretische begrippen (kunnen) worden geoperationaliseerd, zal worden beschreven in de hoofdstukken 4 en 5. In de literatuur wordt over O&O-samenwerking gesproken terwijl in dit onderzoek kennisrelaties centraal staan. Zover bekend is er geen literatuur die specifiek betrekking heeft op theoretische of empirische aspecten van kennisrelaties. Bij het behandelen van theoretische aspecten van O&O-samenwerking gaan wij er in eerste instantie van uit dat die ook (grotendeels) gelden voor kennisrelaties. Waar mogelijk trachten wij theoretische aanknopingspunten te vinden voor verschillen tussen O&O-samenwerking en kennisrelaties. In dit hoofdstuk kunnen de termen O&O-samenwerking en kennisrelaties worden beschouwd als synoniemen. Motieven voor kennisrelaties (O&O-samenwerking) De empirische waarneming, dat ongeveer 24% van de innovatieve bedrijven kiest voor O&Osamenwerking en 13% voor een kennisrelatie, geeft aan dat niet voor elk innovatief bedrijf O&O-samenwerking c.q. kennisrelatie een vanzelfsprekende zaak is. Immers 76% van de innovatieve bedrijven kiest niet voor O&O-samenwerking. De vraag komt op waarom een minderheid wel kiest voor O&O-samenwerking. Welke motieven spelen in het keuzeproces om wel of geen O&O-samenwerkingsverband aan te gaan een belangrijke rol? In de empirische literatuur worden twee hoofdgroepen van motieven genoemd: motieven, die betrekking hebben op het verwerven van kennis, en motieven, die betrekking hebben op beperking van (onderzoeks)kosten en het verkrijgen van toegang tot (nieuwe) markten (Hagedoorn [1993], Sakakibara [1997]). Nadere bestudering van de motieven van O&O-samenwerking geeft ons
7
inzicht in het keuzeproces om wel of niet een samenwerkingsverband aan te gaan. Een onderzoeksvraag, die hier nauw verband mee houdt, is of verschillende motieven aanleiding geven om te kiezen voor verschillende typen van samenwerkingsverbanden. Voorwaarden voor samenwerking Even belangrijk is de vraag onder welke voorwaarden samenwerkingsverbanden tot stand kunnen komen. Analyse van motieven alleen geeft hiervoor geen aanknopingspunten (Sakakibara [1997]). Daarvoor is een breder theoretisch kader nodig. Voorwaarden om tot samenwerking over te gaan, zijn te verdelen in twee groepen. De eerste groep van voorwaarden heeft betrekking op organisatorische bekwaamheden waarover bedrijven moeten beschikken om met succes een O&O-samenwerkingsverband op te zetten. Organisatorische bekwaamheden worden voor een belangrijk deel bepaald door de interne omstandigheden van een bedrijf. De tweede groep van voorwaarden betreft externe omstandigheden. Denkbaar is dat verschillende economische omstandigheden (voorwaarden) van belang zijn om te kunnen verklaren waarom een bepaald bedrijf wel kiest voor samenwerking en een ander bedrijf niet. Hierbij kan o.a. worden gedacht aan marktomstandigheden en toe-eigeningscondities, die in zeer grote mate bepalen of door middel van O&O-samenwerking kostenreducties en/of meer winstgevendheid te realiseren valt. Met toe-eigening wordt bedoeld, dat bedrijven ook in staat zijn om zich de resultaten van de innovatie economisch toe te eigenen. Innovatieve kennis is moeilijk te beschermen (kennis als publiek goed) en kan weglekken naar concurrenten (zie o.a. Mansfield [1985]). Toe-eigeningscondities worden in sterke mate bepaald door de aard van kennisspillovers. Kennisspillovers naar aard en intensiteit spelen daarom een belangrijke rol in de voorwaarden waaronder kennisrelaties tot stand kunnen komen (De Bondt [1996]). Kennisspillovers en kennisrelaties Centraal in de analyse van het aangaan van kennisrelaties staat het proces van het verwerven van technologische en economische kennis. Kennis heeft specifieke karakteristieken die van invloed zijn op bedrijfsinvesteringen in innovatie. Kennis heeft sterk het karakter van een 'publiek' goed, dat wil zeggen dat kennis zeer moeilijk exclusief is te houden. Daarom kan kennis weglekken naar concurrenten (kennisspillovers) en is de waardering van kennis problematisch, dat wil zeggen de waarde van kennis is vooraf moeilijk vast te stellen, maar zij verliest haar waarde zo gauw zij is verkregen (de Arrow-paradox). De 'productie' van (technologische) kennis is (over het algemeen) zeer kostbaar (hoge 'sunk costs', Sutton [1998]), maar kan zeer goedkoop worden gereproduceerd, tegen lage marginale kosten. Deze kenmerken gelden ook voor kennis verkregen door innovatie (Geroski [1996], Griliches [1992], Mansfield [1985], Scherer [1984]). In de praktijk spelen kennisspillovers een belangrijke rol bij investeringen in innovatie. Kennisspillovers en technische- en marktonzekerheden zorgen er voor dat innovatie geen vanzelfsprekende zaak is (Arrow, [1962]). Dit geeft aanleiding tot marktfalen, dat wil zeggen dat, vanuit het oogpunt van maatschappelijke welvaartsmaximali-
8
satie door bedrijven te weinig geïnvesteerd wordt in innovatie (zie o.a. Jones & Williams [1998]). Het opzetten van een O&O-samenwerkingsverband kan een middel zijn om kennisspillovers te verminderen en toe-eigeningscondities te verbeteren (De Bondt [1996], Kamien & Zang [2000], Katz [1986]). Kennisrelaties en resultaten van innovatie: fasen in het innovatieproces en typen kennisrelaties Tot op heden hebben wij gesproken over innovatie en kennisrelaties in het algemeen, zonder te differentiëren naar type kennisrelatie (PuK of PrK). De keuze voor een bepaald type kennisrelatie (gegeven dat een bedrijf wil samenwerken en daartoe ook de mogelijkheden heeft) is afhankelijk van de behoefte aan een bepaalde soort kennis. Deze behoefte is afhankelijk van de bestaande eigen kennis, maar ook van de fase waar een innovatieproject zich in bevindt (zie o.a. Kline & Rosenberg [1986]). Op basis van het lineair innovatiemodel, dat de fasen van een innovatieproject beschrijft, staat aan het begin van het ontwikkelingstraject (fundamenteel) onderzoek centraal (de eerste 'O' van Onderzoek en Ontwikkeling). Naarmate de ontwikkeling vordert, neemt het belang van ontwikkeling toe en wordt toepassingsgericht onderzoek steeds belangrijker (en neemt het belang van wetenschappelijk gericht onderzoek af). Om een verband te kunnen leggen tussen innovatiemodellen (fasen in O&O) en het type kennisrelatie, kunnen we gebruik maken van de concepten 'knowledge base' en 'technological trajectories' (Dosi [1982,1988]). De bijdrage van universiteiten zou volgens dit model vooral aan het begin van een ontwikkelingstraject te vinden zijn en in deze fase zou de kans op een keuze voor een publieke kennisrelatie groot zijn. Naarmate het innovatieproces vordert en het belang van toepassingsgericht onderzoek toeneemt, zou de kans op een keuze voor een private kennisrelaties toenemen en die voor een publieke kennisrelatie afnemen. Het verband tussen fasen in het innovatieproces en kennisrelaties is ook van belang voor de analyse van het verband tussen kennisrelaties en de resultaten van innovatie c.q. de realisatie van omzet uit innovatieve producten. Draagt O&O-samenwerking bij tot het realiseren van innovatieve producten, en zo ja, hoe ziet dat verband er uit? Met behulp van het 'chain-linked' model van het innovatieproces (Kline & Rosenberg [1986]) kan een verband worden gelegd tussen enerzijds het keuzeproces om wel of geen kennisrelatie aan te gaan, verbijzonderd naar een bepaald type kennisrelatie (Puk en/of PrK), en anderzijds een belangrijk doel van innovatie, namelijk het realiseren van omzet uit innovatieve producten en diensten. Opzet hoofdstuk Als de eerste stap in een nadere verkenning van de theoretische achtergronden van O&Osamenwerking besteden wij in §2.2 aandacht aan motieven voor O&O-samenwerking. Analyse van de motieven geeft inzicht in de vraag waarom een bedrijf kiest voor een kennisrelatie als een specifieke vorm van O&O-samenwerking. Naast motieven om een kennisrelatie aan te gaan, zijn ook de randvoorwaarden waaraan voldaan moet worden om met succes een
9
kennisrelatie aan te gaan van belang. We veronderstellen dat bedrijven informatie hebben over de randvoorwaarden en dat deze mede bepalend zijn voor het keuzeproces. De transactiekostentheorie geeft inzicht in organisatorische voorwaarden om daadwerkelijk tot O&Osamenwerking over te gaan (§2.3) en theoretische inzichten uit de industriële organisatie (IO) geven inzicht in de economische voorwaarden (externe omstandigheden) voor samenwerking (§2.4). Een volgende stap in de theoretische beschouwing is te onderzoeken welke factoren van invloed kunnen zijn op de keuze tussen verschillende typen kennisrelaties. In §2.5 besteden wij aandacht aan de verbanden tussen 'soorten' kennis en het type kennisrelatie, en in §2.6 besteden wij aandacht aan het verband tussen kennisrelaties en resultaten van het innovatieproces. Een belangrijk rol is weggelegd voor het 'chain-linked' model van het innovatieproces (§2.6.3). Het hoofdstuk wordt afgesloten met een korte samenvatting van de belangrijkste bevindingen (§2.7).
2.2 Motieven en voorwaarden voor O&O-samenwerking Motieven Meerdere motieven kunnen worden onderscheiden waarom bedrijven zouden kunnen besluiten tot O&O-samenwerking. Het ligt voor de hand motieven voor O&O-samenwerking te bezien vanuit het innovatieproces, omdat alleen innovatieve bedrijven over kunnen gaan op O&O-samenwerking. Om de motieven te structureren, gaan we in eerste instantie uit van een lineair innovatieproces, dat wil zeggen, dat de ontwikkeling van nieuwe producten loopt van uitvinding ('invention') via onderzoek en ontwikkeling naar de introductie van nieuwe producten op de markt.4 Uitgaande van het lineaire innovatiemodel onderscheidt Hagedoorn [1993] op basis van een uitgebreid literatuuroverzicht de volgende clusters van motieven: –
–
4
Motieven gerelateerd aan de aard van het onderzoek en bepaalde algemene eigenschappen van technologische ontwikkeling – Toenemende complexiteit en het intersectorale karakter van nieuwe technologieën, verkrijgen van toegang tot nieuwe of complementaire (wetenschappelijke) kennis, het volgen van ontwikkelingen op het gebied van wetenschap en techniek – Reductie en/of delen van onzekerheden in O&O (technologische, markttechnische risico's) – Reductie en/of delen van kosten van O&O Motieven die samenhangen met het innovatieproces zelf – Toegang krijgen tot 'tacit knowledge' van partners, kennistransfer, leren innoveren, 'technological leapfrogging'
Zie voor een overzicht van innovatiemodellen o.a. Padmore e.a. [1998],Vonortas [1997]. Het lineaire innovatiemodel wordt hier gebruikt om de uiteenlopende motieven te structuren en niet als een beschrijving van het innovatieproces. Zie ook §2.6.2 voor een bespreking van de beperkingen van het lineaire innovatiemodel.
10
Versnellen van 'time to market', verkorten van de tijd tussen uitvinding en marktintroductie (nodig door het korter worden van de 'product life cycle') Motieven die samenhangen met marktvoorwaarden en marktkansen – nieuwe markten (veranderende vraag, nieuwe productmogelijkheden) – veranderende concurrentieverhoudingen (veranderingen in het aanbod, meer concurrentie) –
–
Een belangrijk motief dat in het bovenstaande overzicht niet expliciet wordt genoemd is: Motieven met betrekking tot toe-eigeningscondities (kennisspillovers). – Absorberen van externe kennisspillovers – Beperken van uitgaande kennisspillovers Het eerste cluster van motieven is verbonden met de ontwikkeling van technologie en wetenschap. Samenwerking is een middel om kennis te verwerven omtrent nieuwe inzichten en wetenschappelijke doorbraken in de nabije toekomst. De toenemende complexiteit en het interdisciplinaire karakter van nieuwe technologieën nopen bedrijven tot een verbreding van hun kennis buiten hun kerncompetenties. Het aangaan van kennisrelaties helpt bedrijven toegang te krijgen tot nieuwe kennis, tegen lagere kosten of sneller dan wanneer zij alleen kennis zouden moeten verwerven. Niet alle technologiegebieden hebben te maken met dezelfde mate van complexiteit. Het belang van dit cluster van motieven kan sectorspecifiek zijn. –
Het tweede cluster van motieven heeft betrekking op kennisverwerving zelf. Naarmate onderzoek en ontwikkeling meer kennisintensief wordt, bijvoorbeeld als gevolg van toenemende technische complexiteit, wordt het beheer van bestaande kennis en de integratie met nieuwe kennis steeds belangrijker. Kennismanagement zal steeds meer een strategisch belangrijke kerncompetentie worden in het innovatieproces (Tidd e.a. [1997]). Nooteboom [1999] spreekt in dit verband van 'kennis en leren'. Leren kan binnen de eigen organisatie, maar een bedrijf kan ook (meer) leren van andere bedrijven (vergelijk ook 'learning by doing', Arrow [1971]). Kennisrelaties hebben niet alleen betrekking op kennisverwerving, maar ook op het proces van kennisverwerving zelf c.q. kennismanagement. De derde cluster heeft betrekking op economisch georiënteerde motieven. Dit cluster van motieven is meer van toepassing op samenwerking waarin kostenreductie, 'time-to-market' e.d. een belangrijke rol spelen. Het vierde cluster van motieven heeft betrekking op het bijzondere karakter van kennis als publiek goed en het optreden van kennisspillovers. Met kennisspillovers wordt het onbedoeld weglekken van kennis naar andere partijen bedoeld, die deze kennis kunnen aanwenden zonder dat daar een vergoeding tegenover staat. Overigens gaat het bij kennis gaat het niet alleen om technologische kennis maar ook marktkennis. Het overzicht van motieven is gepresenteerd vanuit een lineair model van innovatie, en de impliciete veronderstelling is, dat innovatie sterk technologisch gedreven is. Daartegenover kan een meer economische visie worden gezet, die uitgaat van de marktomstandigheden waaronder bedrijven opereren. Een toenemende concurrentie en het belang van productdifferentiatie zorgen voor een belangrijke prikkel om te innoveren. Kennisspillovers spelen
11
een tweezijdige rol in het innovatieproces. Kennisspillovers bieden bedrijven 'een venster' op het gedrag van concurrenten en kunnen een sterke impuls geven voor innovatie. Aan de andere kant zorgt het weglekken van kennis naar concurrenten voor een negatieve prikkel om te innoveren. Een belangrijke vraag is onder welke voorwaarden een bedrijf d.m.v. O&Osamenwerking c.q. kennisrelaties vat kan krijgen op kennisspillovers. Economische en organisatorische voorwaarden De hierboven gepresenteerde motieven geven geen direct uitsluitsel welke (economische en organisatorische) voorwaarden belangrijk zijn voor O&O-samenwerking. Noch bieden zij een duidelijk theoretisch kader voor de verklaring voor het aangaan of juist niet aangaan van een samenwerkingsverband. De vraag is of alle motieven even belangrijk zijn voor het keuzeproces onder alle economische condities. Ook is het de vraag of genoemde motieven onder alle omstandigheiden van gelijk belang zijn voor een kennisrelatie tussen een bedrijf en bijvoorbeeld een universiteit. Een eerste vraag die opkomt is, zijn er duidelijke verschillen waar te nemen tussen de motieven die leiden tot het aangaan van een publieke kennisrelaties en de motieven die leiden tot het aangaan van private kennisrelaties, en zo ja, om welke verschillen gaat het dan. Een tweede vraag is, of het keuzeproces wordt gestuurd door motieven of dat juist economische en organisatorische voorwaarden voor samenwerking van belang zijn? 'Skill-sharing' versus 'cost-sharing' Een eerste stap om meer duidelijkheid te krijgen over de relatie tussen economische en organisatorische condities en motieven voor O&O-samenwerking, is vanuit een ander perspectief naar motieven voor samenwerking te kijken. Sakakibara [1997] onderscheidt twee hoofdcategorieën van motieven: 'skill-sharing' versus 'cost-sharing'. De eerste categorie heeft betrekking op het verwerven van kennis (in- en out-sourcing), leren, kennistransfer en het management van kennisverwerving. De tweede hoofdcategorie bevat motieven, die betrekking hebben op geldelijke en economische aspecten van innovatie, zoals de reductie van kosten, vergroten van de efficiëntie van het O&O-proces, marktvoorwaarden, concurrentie(kracht) en toe-eigeningscondities. De motieven die tot de eerste categorie ('Skill-sharing') kunnen worden gerekend, kunnen worden geplaatst binnen het raamwerk van de transactiekostentheorie en in het bijzonder binnen het raamwerk van de 'capability approach' en 'organisational economics' (Foss [1999], Hagedoorn [1993], Hagedoorn e.a. [2000], Hemphill & Vonortas [2003], Nooteboom [1999]).5 Samenwerking in het algemeen vereist bepaalde competenties op het gebied van organisatie en management, en in het geval van O&O-samenwerking een zekere 5
Hagedoorn e.a. [2000] onderscheiden drie theoretische gebieden die van belang zijn in het kader van O&Osamenwerking: transactiekostentheorie, theorieën met betrekking tot strategisch management en de theorie van de industriële organisatie. De transactiekostentheorie en strategisch management zijn zeer nauw met elkaar verbonden en hebben betrekking op min of meer dezelfde aspecten van het innovatieproces (management van het innovatieproces in brede zin, ook wel omschreven als innovatiemanagement).
12
mate van absorptievermogen. Hierbij is ook de 'absorptive capacity' van innoverende bedrijven van belang (Cohen & Levinthal [1989,1990]), alsmede de mate waarin zij in staat zijn intern en extern verworven kennis te integreren en aan te wenden voor innovatieve activiteiten (kennismanagement). De relatie tussen O&O-samenwerking en marktcondities, kennisspillovers (toe-eigeningscondities) en concurrentie, de tweede hoofdcategorie, kunnen worden geanalyseerd binnen de 'Schumpetriaanse' traditie van de theorie van de Industriële Organisatie (Arrow [1962], Kamien & Schwartz [1982], Scherer [1984]). De hierboven geschetste theoretische opzet komt in grote lijnen overeen met die van Kogut [1988]. Kogut [1988] onderscheidt drie theoretische benaderingen om het keuzeproces van samenwerkingsverbanden te analyseren. De eerste benadering is vanuit de transactiekostentheorie. De tweede benadering verklaart samenwerkingsverbanden vanuit strategisch gedrag, in het bijzonder vanuit het streven naar winstmaximalisatie en het versterken van de concurrentiepositie. Deze benadering past binnen het theoretisch kader van de industriële organisatie. De derde benadering verklaart samenwerkingsverbanden vanuit de behoefte aan kennis en het proces van kennisverwerking. In dit proefschrift verklaren we samenwerkingsverbanden vooral vanuit de behoefte om (aanvullende) kennis te verwerven ('capability approach'). Om gezamenlijk kennis te kunnen verwerven moet aan een aantal voorwaarden worden voldaan, die vanuit de transactiekostentheorie en de theorie van de industriële organisatie geanalyseerd kunnen worden.6
2.3 O&O-samenwerking bezien vanuit de transactiekostentheorie 2.3.1 Transactiekostentheorie Het keuzeproces om wel of niet gezamenlijk O&O uit te voeren, kan worden geanalyseerd binnen het theoretische raamwerk van de verticale integratie ('boundaries of the firm'). In principe kan iedere organisatie alles aankopen of uitbesteden. Daarmee rijst de vraag waarom en onder welke omstandigheden bedrijven beslissen producten (of onderdelen daarvan) zelf te produceren of te kiezen voor uitbesteding, ofwel de maak-of-koop beslissing ('make or buydecision').7 De theoretische grondslagen van de maak-of-koop beslissing (waar eindigt het
6
7
Vergelijk ook Teece [1992,1996] en Teece e.a. [1997] die naast marktcondities vooral het belang van organisatorische aspecten benadrukt, die van belang zijn bij samenwerking en de commercialisering van innovaties. Met uitbesteding wordt ook de aankoop van intermediaire goederen bedoeld. Een bedrijf zou intermediaire goederen zelf kunnen fabriceren, maar bij aankoop is als het ware de productie ervan uitbesteed aan een andere organisatie, die een vergoeding ontvangt voor de productie en het verbruik van grondstoffen of halffabrikaten. Hetzelfde geldt voor de aankoop of uitbesteding van diensten.
13
bedrijf en begint de markt, of wel waar liggen de grenzen van organisaties) gaan terug op het werk van Coase [1937], later verder uitgewerkt door Williamson [1985].8 Het basisidee binnen de transactiekostentheorie is, dat alle transacties (uitwisseling van goederen en diensten) gepaard gaan met kosten. Elke voortbrenging van goederen of diensten is op te vatten als een serie van transacties waarbij een maak-of-koop beslissing moet worden genomen. Transacties kunnen zich afspelen tussen bedrijven, maar ook binnen bedrijven. Volgens Coase [1937] hebben bedrijven de keuze uit twee regimes. Regime één is uitbesteding, gebaseerd op het prijsmechanisme, en regime twee is zelf maken en gebruik maken van coördinatie binnen het bedrijf. De keuze wordt bepaald op basis van welk regime de laagste transactiekosten met zich meebrengt.9 Verticale integratie ontstaat wanneer een bedrijf activiteiten intern uitvoert die ook aangekocht zouden kunnen worden. Maken of aankopen? De transactiekostentheorie heeft betrekking op de determinanten van de maak-of-koop beslissing. Het bestaan van bedrijven met verticale integratie impliceert dat markttransacties op basis van het prijsmechanisme (kopen) niet in alle gevallen de laagste transactiekosten met zich meebrengen en dat coördinatie (maken) binnen het bedrijf goedkoper is (Coase [1937], Williamson [1971]). De vraag is welke motieven ten grondslag liggen aan verticale integratie. In de eerste plaats zijn aan transacties via de markt kosten verbonden, zoals zoekkosten, kosten voor onderhandeling, opstellen van contracten, controle, bewaken en afdwingen van afspraken. Ook aan de coördinatie binnen het bedrijf zijn kosten verbonden, zoals plannen en afstemmen van de productie of kosten voor leidinggeven aan personeel e.d. (Williamson [1985]). De afweging om transacties te laten verlopen via de markt of door coördinatie ('hierarchy', in de terminologie van Williamson), wordt bepaald door drie kernelementen: de frequentie van de transactie ('small number bargaining'), specificiteit van de transactie ('asset specificity') en onzekerheid als gevolg van asymmetrische informatie en beperkte rationaliteit ('bounded rationality'), dat aanleiding geeft tot opportunistisch gedrag ('self-interest plus guile', Williamson [1975, blz. 26]). De maak-of-koop beslissing wordt bepaald door de omvang van het bedrijf, door de omvang en frequentie van de transacties. Naarmate een bedrijf groter is, heeft het meer middelen ter 8
9
Zie ook Chandler [1962, blz. 15], over de opkomst van (zeer) grote bedrijven: "Strategic growth resulted from an awareness of the opportunities and needs –created by changing population, income, and technology- to employ existing or expanding resources more profitably. A new strategy required a new or at least refashioned structure if the enlarged enterprise was to be operated efficiently". Hier wordt vanuit een historisch perspectief strategie als leidende factor beschouwd voor de omvang van bedrijven, in plaats van een afweging op basis van transactiekosten. Nelson [1991] benadrukt, dat zowel strategie als structuur (organisatievorm) en capaciteiten ('capabilities') bepalende factoren zijn voor de groei of krimp van bedrijven. Vergelijk ook Williamson [1981] over de ontwikkeling van de 'moderne corporatie'. "A firm will tend to expand until the costs of organizing an extra transaction within the firm becomes equal to the costs of carrying out the same transaction by means of an exchange on the open market or the costs of organizing in another firm", Coase [1937, blz. 395].
14
beschikking om goederen of diensten goedkoper intern te maken ('economies of scale'), kleinere bedrijven missen dit voordeel. Bij frequente transacties tussen een beperkt aantal participanten neemt de kans op opportunistisch gedrag toe en dit verhoogt de prikkel om frequente transacties te internaliseren en onder het regime van coördinatie te brengen (maken). Ook de aard van het goed of dienst speelt hierbij een rol. Naarmate het goed of dienst, dat onderwerp is van de transactie, meer specifiek is ('asset specificity'), dat wil zeggen meer toegesneden op een bepaald bedrijf (of product of dienst), neemt de prikkel toe om de productie van dat goed of dienst te internaliseren en het zelf te maken i.p.v. te kopen (Riordan & Williamson [1985], Williamson [1981]).10 In een situatie waarin een bedrijf kan kiezen uit een enkele aanbieder, neemt de kans op afhankelijkheid toe. Afhankelijkheid kan aanleiding geven tot opportunistisch of monopolistisch gedrag van de aanbieder en dat zal het aankopende bedrijf trachten te vermijden. Door een afhankelijkheidsrelatie kunnen de transactiekosten toenemen. Deze afhankelijkheid geldt ook voor de tegenpartij, waardoor een situatie kan ontstaan waarin geen transacties via de markt kunnen plaatsvinden. Deze wederzijdse afhankelijkheid is crusiaal onderdeel van de 'asset specificity', omdat de partners als het ware vastgebonden zijn aan de transactie gedurende een langere tijd. "The reason why asset specificity is critical is that, once the investment has been made, buyer and seller are effectively operating in a bilateral (or at least quasi-bilateral) exchange relation for a considerable period there after. Inasmuch as the value of highly specific capital in other uses is, by definition, much smaller than the specialized use for which it has been intended, the supplier is effectively 'locked into'", (Williamson [1981, blz. 1546]). Dit is zeer relevant voor kennisrelaties, waarin gezamenlijk kennisontwikkelen centraal staat. Empirisch onderzoek laat echter zien dat niet in alle gevallen de transactiekosten stijgen naarmate de specificiteit toeneemt ('high asset specificity'), de transactiekosten kunnen ook lager worden naarmate speficiteit toeneemt (zie Dyer [1997] en referenties hierin). Dat zou een prikkel kunnen zijn om een kennisrelatie aan te gaan. Wij komen hierop terug in §2.3.2 Transacties via de markt hebben te kampen met onzekerheden over o.a. de kwaliteit van een goed of dienst. Indien de kwaliteit van een goed of dienst moeilijk is vast te stellen en de aanbieder ervan een informatievoorsprong heeft, neemt de kans op opportunistisch handelen toe. Door intern te produceren, nemen onzekerheden in principe af. Grenzen aan coördinatie Belangrijk nadeel van coördinatie is een gebrek aan ijkpunten (o.a. als gevolg van problemen rond het toerekenen van indirecte kosten en het vaststellen van interne verrekenprijzen), 10
Er worden drie typen van 'asset specificity' onderscheiden teweten: 'site specificity', 'physical asset specificity' en 'human asset specificity'. De laatste vorm van specificiteit is te vergelijken met 'tacit knowledge' dat onstaat door 'learning by doing' zoals Arrow [1971] en Teece [1986] dat beschrijven (zie ook §2.5). Bij kennisrelaties gaat het voornamelijk om het laatste soort specificiteit.
15
gebrek aan concurrentie, en het optreden van principaal-agent problemen binnen een bedrijf, waardoor het voordeel van coördinatie kan omslaan in een nadeel. In een dynamische omgeving dient niet alleen een afweging gemaakt te worden voor markttransacties, maar ook de intern geproduceerde goederen of diensten moeten voortdurend worden geijkt aan marktprijzen. Bij veranderende marktomstandigheden moeten de grenzen van het bedrijf opnieuw worden bepaald. De vraag of interne productie een gelijke prijs/kwaliteit verhouding oplevert in vergelijking met uitbesteding vergt een herijking en brengt zoekkosten met zich mee voor transacties, die zowel via de markt als via coördinatie binnen het bedrijf verlopen, zonder dat daar direct opbrengsten c.q.lagere transactiekosten tegenover staan. Ook bij coördinatie hebben bedrijven te maken met opportunistisch gedrag van managers en personeel, en spelen conflicterende belangen en principaal-agent problemen een belangrijke rol (Tirole [1988], Aghion & Tirole [1997]). Hierdoor neemt de efficiëntie van coördinatie af. Bij disputen over kwaliteit en prijs van intern geproduceerde producten of diensten kunnen eveneens loyaliteits- en autoriteitsconficten optreden binnen de organisatie. Bij een markttransactie kunnen interne conflicten worden vermeden (Eccles & White [1988]). Daarnaast zijn ook (hoge) kosten verbonden aan de coördinatie binnen bedrijven zelf (X-efficiëntie). Transacties versus bedrijven en kennisrelaties Voor Williamson [1985, blz. 41] zijn transacties het object van analyse: "The transaction is the basic unit of analysis". Chandler [1992, blz. 86] merkt in dit verband op dat: "If the firm is the unit of analysis, instead of the transaction, then the specific nature of the firm's facilities and skills becomes the most significant factor in determining what will be done in the firm and what by the market". In dit proefschrift zijn dat bedrijven en kennisrelaties van bedrijven. Dat betekent, dat ook naar andere elementen van bedrijven moet worden gekeken wanneer we kennisrelaties willen analyseren binnen het kader van de transactiekostentheorie. Dat wil zeggen dat transacties, waartoe ook kennisrelaties gerekend kunnen worden, beschouwd kunnen worden als de resultante van strategische, tactische, technologische en economische overwegingen in het kader van kennisverwerving. Dit alles zal zich voornamelijk op bedrijfsniveau afspelen. Een volgende stap is om te zien in hoeverre wij de uitgangspunten van de transactiekostentheorie kunnen toepassen op kennisrelaties. 2.3.2 Kennisrelaties en transactiekostentheorie Strikt genomen is binnen de maak-of-koop beslissing geen plaats voor samenwerking. Williamson [1991] onderscheidt naast transacties via de markt of via coördinatie ook een hybride vorm, die gebruikt kan worden indien sprake is van een minder sterke mate van
16
specificiteit en onzekerheid en opportunistisch gedrag.11 Dat model is niet adequaat om kennisrelaties goed te kunnen plaatsen binnen de transactiekostentheorie. Aan de hand van de mate van specificiteit, frequentie en onzekerheid zullen wij eerst meer in detail kijken naar de verwerving van kennis ('acquisition of knowledge') binnen het raamwerk van de transactiekostentheorie. O&O kan worden gezien als een middel tot het zelf verwerven van kennis, nodig om nieuwe producten, processen of diensten te ontwikkelen (kortweg het innovatieproces). Een bedrijf heeft de keuze om kennis zelf te ontwikkelen, kennis te kopen van andere bedrijven (door uitbesteding van onderzoek, het kopen van geavanceerde apparatuur of licenties) of kennis te verkrijgen door middel van samenwerking. Het is duidelijk dat de keuze van zelf verwerven, kopen of gezamenlijk ontwikkelen niet wederzijds uitsluitend is en dat wij te maken hebben met een complex beslissingsproces. Kennisrelaties passen binnen de transactiekostentheorie door het 'gezamenlijk kennis ontwikkelen' op te vatten als een vorm van coordinatie, waar twee of meer partner bij zijn betrokken. Zuiver extern verwerven van kennis c.q. het uitbesteden van onderzoek is in deze opvatting een markttransactie. Kosten van samenwerking Vanuit de transactiekostentheorie geredeneerd, is het om meerdere redenen niet vanzelfsprekend dat bedrijven relaties of samenwerkingsverbanden aangaan met andere bedrijven of instellingen (zie o.a. Brockhoff [1992], Hemphill & Vonortas [2003]).12 Een eerste reden is dat samenwerking in het algemeen extra kosten met zich mee brengt, zoals kosten voor het zoeken van potentiële partners, onderhandelingen en opstellen van contracten, afstemming en controle enz.. Wat pure transactiekosten betreft wijken kennisrelaties niet af van de maak-enkoop beslissing voor 'traditionele' producten. Echter bij het gezamenlijk ontwikkelen van nieuwe producten of diensten speelt onzekerheid een belangrijke rol en kan een extra negatief effect hebben op de transactiekosten. Bij onzekerheid kan worden gedacht aan technologische onzekerheden: is het technologische probleem wel op te lossen binnen de gestelde grenzen (technische randvoorwaarden, budget
11
12
Zie Hennart [1993] voor een kritiek op de dichotomie van maken-of-kopen. Veel transacties zijn een combinatie van markt- en coördinatietransacties. In een markttransactie staat de prijs / kwantiteit vast, maar bestaat de prikkel om een lagere kwaliteit te leveren ('sheating'). Bij coördinatie staat de kwaliteit vast, men volgt immers de interne orders op, maar bestaat de prikkel om de kwantiteit te verminderen ('shrinking'). Een tactische combinatie van markt en coördinatie kan de transactiekosten doen verminderen door een beperking van de mogelijkheden van 'sheating' en 'shrinking'. Een keuze voor of alleen markt of alleen coördinatie vergroot de transactiekosten. Illustratief is bijvoorbeeld de automobielindustrie. In Brockhoff [1992] wordt de automobielindustrie aangemerkt als een sector waarin minder O&O-samenwerking plaats heeft als gevolg van een grote mate van onzekerheid en daarmee gepaard gaande transactiekosten. Dyer [1996] daarentegen wijst op het belang van vertrouwen als controlemechanisme bij samenwerking, waardoor transactiekosten lager zijn. Hierbij is een groot verschil tussen de Amerikaanse auto-industrie (laag vertrouwen en hoge transactiekosten) en de Japanse auto-industrie (samenwerking gebaseerd op vertrouwen en lage transactiekosten). Verderop gaan we nader in op vertrouwen als controlemechanisme.
17
of tijd).13 Ook indien een bedrijf nieuwe kennis intern ontwikkelt, heeft het te maken met technologische onzekerheden, maar in geval van een samenwerkingsverband, waarbij het gaat om de ontwikkeling van kennis, die buiten de 'basis' kennis van een bedrijf ligt, komt daar een extra onzekerheidsmarge bij, in de vorm van een informatieasymmetrie. Ook economische onzekerheden spelen een rol, niet alleen met betrekking tot de opbrengsten van een samenwerkingsverband (marktonzekerheden), maar ook of de kosten van een samenwerkingsverband in de hand gehouden kunnen worden. Aard of specificiteit van de kennis, mogelijkheden tot kennisuitwisseling Afgezien van de kosten, is het een belangrijke vraag of alle kennis zich leent om gezamenlijk te ontwikkelen. Een tweede reden om geen kennisrelatie aan te gaan, kan gelegen zijn in de mate waarin de behoefte aan kennis specifiek is voor een bepaald (technisch) probleem of specifiek is voor een bepaald bedrijf. De mate waarin kennis specifiek is voor een bepaald probleem en waarvoor een bedrijf kennis wil verwerven, speelt een belangrijke rol in de beslissing al dan niet samen te werken. Naarmate kennis zeer specifiek is zal naar analogie van de transactiekostentheorie de kans op uitbesteden of samenwerken verminderen. Zeer algemene kennis kan wel door uitbesteding worden verworven. Bij kennis is ook van belang of sprake is van gecodificeerde kennis (vastgelegd in documenten, prototypen e.d.) of van 'tacit-knowledge' ofwel persoonsgebonden kennis. Naarmate kennis meer persoonsgebonden is en de specificiteit hoger is, nemen de kosten voor controle toe en ligt uitbesteding of samenwerking minder voor de hand. Daar staat tegenover dat persoonsgebonden kennis ook een prikkel kan zijn voor het aangaan van een kennisrelatie. Een kennisrelatie verbetert de mogelijkheden tot uitwisseling van persoonsverbonden kennis naarmate de samenwerking hechter is, bijvoorbeeld door samenwerking in de vorm van een gemeenschappelijk O&O-laboratorium (Research Joint Venture). In Williamson [1983] wordt een model geschetst waarin opportunistisch gedrag kan worden beperkt indien de betrokken partners wederzijds afhankelijk zijn van een gemeenschappelijke onderneming, bijvoorbeeld het gemeenschappelijk uitvoeren van O&O. De gemeenschappelijke investering verplicht de partners tot het nakomen van de wederzijdse verplichtingen en kunnen zo tot een vermindering van opportunistisch gedrag leiden. Hier is ook een duidelijk verband met de specificiteit van de transactie te leggen. Naar mate de betrokken partners voor eigen ontwikkeling meer afhankelijk zijn van de binnen de kennisrelaties ontwikkeldde kennis (specificiteit van de gemeenschappelijke kennis), en de noodzakelijke inbreng om deze
13
De mate van onzekerheid hangt ook samen met het type innovatie. Fundamenteel technologisch onderzoek en radicale innovaties zijn omgeven met een grote mate van onzekerheid, de ontwikkeling van bijvoorbeeld een nieuwe generatie van een bestaand product wordt gekenmerkt door een gematigde graad van technische onzekerheid, terwijl incrementele innovaties relatief weinig technische onzekerheid met zich mee brengen (zie o.a. Freeman & Soete [1997, blz 244]).
18
gemeenschappelijke kennis te kunnen ontwikkelen groter is, neemt de prikkel tot opportunistisch handelen af. Onzekerheden, opportunistisch gedrag en contracten Een derde reden dat samenwerking minder voor de hand ligt is, dat bij het opstellen van een contract rekening zal moeten worden gehouden met mogelijke problemen, die tijdens en na het samenwerkingsverband kunnen optreden. Mogelijke problemen betreffen de al eerder genoemde technologische en economische onzekerheden, maar ook de waardering van de ingebrachte kennis en zaken als zeggenschap, controle en afdwingen van afspraken kunnen aanleiding geven tot contractuele complicaties. Anticiperen op dergelijke problemen kan leiden tot strategisch c.q. opportunistisch gedrag. De aard van kennis als publiek goed is een extra complicerende factor voor het aangaan van kennisrelaties. Kennisrelaties zijn op te vatten als het ververven van kennis die men als bedrijf zelf niet heeft.14 Dit veronderstelt dat bedrijven geïnformeerd zijn over de (potentiële) kennis van andere bedrijven. De vraag is dan, hoe dat met betrekking tot kennis gaat, gegeven het publieke karakter van kennis (informatie). Arrow [1971, blz. 151-152] schrijft over kennisverwerving: "... there is a fundamental paradox in the determination of demand for information; Its value for the purchaser is not known until one has the information, but then one has in effect acquired it without cost. Of course, if the seller can retain property rights in the use of information, this would be no problem, but given incomplete appropriability, the potential buyer will base his decision to purchase information on less than optimal criteria.". Hoewel de paradox van Arrow betrekking heeft op de vraag naar informatie speelt deze paradox ook een rol in het aangaan van een O&O-samenwerkingsverband c.q. kennisrelatie. De paradox van Arrow heeft in dit verband vooral betrekking op het beoordelen van de reeds aanwezige kennis van een potentiële partner (als ware het een aankoopbeslissing). De paradox speelt ook een rol bij de beoordeling van het vermogen van een potentiële partner om gezamenlijk nieuwe kennis te ontwikkelen c.q. de beoordeling van het absorptievermogen en het vermogen om samen te kunnen werken. Het vermogen om samen te kunnen en et willen werken vereist bepaalde capaciteiten en inzet ('commitment') die niet op voorhand bekend zijn. Een bedrijf heeft van een potentiële partner over diens capaciteiten en inzet van om kennis te ontwikkelen pas informatie als een samenwerkingsverband is aangegaan en een gezamenlijke ontwikkelingstraject is doorlopen. Eerdere ervaringen en reputatie spelen hierbij ook een rol. Bedrijven staan voor een afweging om wel of niet een kennisrelatie aan te gaan op basis van incomplete informatie. Maar ook zelf ontwikkelen brengt technologische risico's met zich 14
Wij veronderstellen hier gemakshalve, dat bedrijven in principe alle benodigde kennis zelf kunnen ontwikkelen, maar dat het een kwestie van tijd en geld is om kennis extern te verwerven of door middel van samenwerking.
19
mee, waarvan de beoordeling moeilijker wordt naarmate de technologie verder af ligt van de basiskennis van een bedrijf. Hoe meer de te ontwikkelen nieuwe kennis verwijderd is van de eigen 'knowledge base', des temeer is er een prikkel om gezamenlijk kennis te ontwikkelen (de relatie tussen 'cognitive distance' en complementariteit). Naarmate de kennis van de potentiële partner dichter bij de eigen kennis ligt, is het makkelijker de kwaliteit en de bruikbaarheid te beoordelen, maar neemt de prikkel af om een kennisrelatie aan te gaan en maar mate de kennis meer verschilt van de eigen kennis, geldt het omgekeerde. Bij een keuze voor een kennisrelatie speelt ook mee in hoeverre de betrokken partners afhankelijk zijn van het welslagen van het samenwerkingsverband voor verdere technologische en commerciële ontwikkeling. Een kennisrelatie kan tot gevolg hebben dat alternatieve wijzen van kennisverwerving wegvallen en dat een bedrijf ernstig wordt beperkt ingeval de kennisrelatie resulteert in een mislukking. Indien we aannemen dat er slechts een beperkte tijd is ('window of opportunity') om nieuwe kennis te ontwikkelen en hiermee nieuwe producten of diensten te ontwikkelen, kan een verkeerde keuze van partner verstrekkende gevolgen hebben. Bij kennisrelaties is ook van belang hoe de rechten op het gebruik van de gezamenlijk ontwikkelde kennis worden vastgelegd en hoe dat is te controleren. Hierbij speelt ook dat kennis kan weglekken naar andere concurrenten buiten het samenwerkingsverband. In principe is dit een algemeen probleem bij innovatie van belang is. Ook het afbreken van een reeds aangegaan samenwerkingsverband, kan verstrekkende juridische en financiële risico's met zich meebrengen. Een belangrijke conclusie, die aansluit bij de slotopmerking van Arrow is, dat het bedrijf dat wil samenwerken moet besluiten op basis van incomplete informatie ("the potential buyer will base his decision to purchase information on less than optimal criteria"). Dit kan een belangrijke verklaring zijn voor de reden waarom een meerderheid van de bedrijven niet kiest voor een kennisrelatie: het risico om te moeten beslissen op basis van incomplete, en mogelijk misleidende informatie, is te groot. Bij coordinatie vallen de kosten voor het verwerven van kennis weg, alsmede de informatieasymmetrie en onzekerheden over de kwaliteit van kennis. In het geval van kennis is, op basis van de transactiekostentheorie, coördinatie, dat wil zeggen interne kennisontwikkeling het natuurlijke uitgangspunt.15 Daaraan kleven echter nadelen. Beperkingen van de transactiekostentheorie voor de analyse van kennisrelaties Hoewel Williamson [1985,1991] ook een hybride vorm van coördinatie onderscheidt, tussen maak-of-koop in, is in de grond van de zaak sprake van elkaar uitsluitende controlemechanismen ('governance') waarbinnen samenwerkingsverbanden moeilijk een plaats kunnen krijgen. De keuze welke vorm van coördinatie de laagste transactiekosten met zich mee15
Vergelijk het uitgangspunt van Williamson [1975, blz. 20], "in the beginning there were markets", dat wil zeggen dat bedrijven ontstaan daar waar coördinatie tot lagere transactiekosten leidt dan dat transacties via de markt worden afgehandeld.
20
brengt, wordt bepaald door de mate van specificiteit, de frequentie van transacties, mogelijkheden tot opportunistisch gedrag. In de praktijk is sprake van veel soorten van controlemechanismen voor het laten verlopen van transacties (zie o.a. Bradach & Eccles [1989], Zaheer e.a. [1998]). Ook kan worden betwijfelt of er een evenredig verband bestaat tussen de mate van specificiteit en transactiekosten (zie Dyer [1997]). Echter ook vanuit de verwerving van kennis geredeneerd, kan niet worden volstaan met een analyse op basis van de transactiekostentheorie alleen. Dit sluit aan bij de eerder in analogie met Chandler [1992] gemaakte opmerking, dat het niet om kennisverwerving als (geïsoleerde) transactie gaat, maar om de rol van kennisrelaties binnen het gehele innovatieproces van een bedrijf. In 'grenzen aan coördinatie' (blz.15) is gewezen op het ontbreken van ijkpunten. Voor het zelf verwerven van kennis binnen de organisatie kan hetzelfde gelden. Indien een bedrijf sterk is gericht op de eigen technologie bestaat het gevaar van 'blindheid' voor betere oplossingen die elders zijn bedacht (het 'not invented here' syndroom). Speciaal in de situatie waar kennis moet worden ontwikkeld, die verderaf ligt van de basistechnologie van een bedrijf, bestaat de kans op een suboptimale oplossing. Samenwerking is in een dergelijk geval meer voor de hand liggend om te komen tot een optimale (technologische) oplossing, gegeven de economische randvoorwaarden. Een complicatie hierbij is wel dat om een geschikte partner te kunnen vinden, er een zekere mate van kennis aanwezig moet zijn om een overwogen beslissing te kunnen nemen. Belangrijk in de afweging tussen markttransactie of coördinatie is ook de strategie van bedrijven. Externe kennisverwerving kan ook worden gezien als een 'venster' op technologische- en marktontwikkelingen. Indien een bedrijf kiest voor een innovatieve strategie en zich richt op zeer innovatieve producten of diensten zullen eventuele extra transactie kosten voor het verwerven van externe kennis minder zwaar wegen ten gunste van de waarde of bruikbaarheid, die externe kennis heeft voor het eigen (toekomstige) innovatieproces. Die externe kennis behoeft niet noodzakelijkerwijze superieur te zijn aan de eigen kennis, maar kan complementair zijn of alleen dienen als 'signaal' voor toekomstige ontwikkelingen. Een deel van de (hogere) transactiekosten via de markt blijft ook zonder samenwerking bestaan in de vorm van kosten voor het vergaren van algemene informatie over technologische- en marktontwikkelingen. Onzekerheid en vertrouwen Een belangrijke tekortkoming van de transactiekostentheorie is de nadruk op opportunistisch gedrag. Gegeven de onzekerheden die aan kennis zijn verbonden, zouden strikt genomen volgens de transactiekostentheorie geen kennisrelaties opgebouwd kunnen worden, althans andere vormen van kennisverwerving zouden tot lagere transactiekosten leiden. Dat is niet in overeenkomst met de praktijk (zie o.a. Bradach & Eccles [1989], Dyer [1997]). Hoe kunnen samenwerkingsverbanden dan wel ontstaan? Een belangrijk element is vertrouwen.
21
Richardson [1972, blz. 886] schrijft over samenwerkingsverbanden: "The essence of cooperation arrangements … seems to be the fact that parties to them accept some degree of obligation -and therefore give some degree of assurance- with respect to their future conduct". Een punt blijft dat bedrijven c.q. de partners in een kennisrelatie ook de overtuiging moeten hebben dat de innovatiedoelstellingen van een beoogd samenwerkingsverband kunnen worden bereikt (Madhok & Tallman [1998]).16 In het bijzonder bij de inbreng van kennis in een kennisrelatie hebben beide potentiële partijen te maken met een informatieasymmetrie en onzekerheden. De informatieparadox en de daaruit voortvloeiende wederzijdse informatieasymmetrie kan niet worden doorbroken indien potentiële partijen vasthouden aan opportunistisch gedrag (Nooteboom [1999]).17 2.3.3 Redenen om wel samen te werken Redenen om wel samen te werken, zijn onder andere dat er ook opbrengsten zijn verbonden aan samenwerking.18 Bedrijven kunnen ook om diverse redenen gedwongen zijn samen te werken, bijvoorbeeld als gevolg van een gebrek aan onderzoekscapaciteit of financiële middelen. In beide gevallen spelen kostenoverwegingen een rol. De kosten voor controle en veiligstellen van samenwerkingsverbanden ('governance') kunnen worden verminderd door vertrouwen, waardoor een hoge mate van specificiteit kan samengaan met lage transactiekosten (Dyer [1997]). De vraag is aan welke voorwaarden voldaan moet zijn om (extra) opbrengsten uit samenwerkingsverbanden te kunnen genereren en zo te komen tot extra transactieopbrengsten. Kennisrelaties kunnen worden opgevat als een speciaal soort relatie tussen bedrijven onderling (inter-firm alliances) en/of tussen bedrijven en publieke kennisinstellingen. Grofweg zijn twee stromingen te onderscheiden die relaties tussen bedrijven (en publieke kennisinstellingen) conceptualiseren: de 'Capabilities Approach' en de 'Organisational Economics' (zie o.a. Foss [1999], Nooteboom [1999], Richardson [1972]). Kort samengevat geeft de 'Capabilities Approach' inzicht in welke 'wetmatigheden' een belangrijke rol spelen 16
17
18
Binnen samenwerkingsverbanden gaat het vooral om persoonlijk vertrouwen op lijn- en topmanagementniveau (Zaheer e.a. [1998], Tyler & Steensma [1995]). Maar ook reputatie en ervaringen uit het verleden dragen bij tot vermindering van opportunistisch gedrag en verlaging van de transactiekosten voor controle op naleving van contracten (Barney & Hansen [1994], Dyer [1997]). Hill [1990] wijst er op dat bedrijven die in hoge mate opportunistisch handelen, een slechte reputatie kunnen krijgen en zo minder kans maken om als partner gekozen te worden. Dit mechanisme, door Hill [1990] de 'invisible hand' genoemd, zorgt voor een natuurlijke begrenzing van opportunistisch gedrag. Ook herhaalde transacties tussen partners vormen een begrenzing van opportunistisch gedrag en versterken de rol van vertrouwen als controlemechanisme (Gulati [1995]). De opvatting van Gulati kan worden gezien als een variant op het 'small number bargaining' mechanisme van Williamson [1975]. Vergelijk ook Williamson [1983] waarin een model wordt beschreven waarin wederzijdse verplichtingen, zoals investeringen in een gemeenschappelijk onderzoekslaboratorium, dienen als 'onderpand' voor hybride structuren tussen maken-of-kopen in. Echter in het model van Williamson [1983] blijft sprake van specificiteit en opportunistisch gedrag als leidend gedrag. Zie o.a. Zajac & Olsen [1993] die betogen dat het niet gaat om het verminderen van transactiekosten, maar om het maximaliseren van transactieopbrengsten.
22
bij het innovatieproces en bij kennisrelaties (welk soort kennis is nodig, hoe kennis te verwerven, hoe kennis te transformeren in innovatieve producten, processen of diensten). De 'Organisational Economics' benadering geeft vooral inzicht in 'beleidsmatige' aspecten van kennisrelaties, bijvoorbeeld de wijze waarop het innovatieproces is te sturen en hoe knelpunten kunnen worden opgeheven. De juridisch organisatorische 'vormgeving' speelt in deze aanpak een belangrijke rol. Conceptueel geeft de 'Capabilities Approach' inzicht in de 'inhoud' van kennisrelaties (om welke kennis gaat het o.a. in relatie tot verschillende stadia in het innovatieproces) en de 'Organisational Economics' geeft inzicht in de randvoorwaarden voor kennisuitwisseling en het beheersen ervan (zie o.a. Tidd e.a. [1997]). Vooralsnog gaan we er van uit dat de inzichten vanuit de 'Capabilities Approach' en de 'Organisational Economics' gelden voor zowel publieke als private kennisrelaties. 'Capabilities Approach' De 'Capability Approach' gaat terug op Penrose [1959], waarin de groei van bedrijven wordt verklaard uit het vermogen om zich intern te kunnen aanpassen aan wisselende externe omstandigheden of om organisatorische vernieuwingen te kunnen doorvoeren om bepaalde strategische doelen te kunnen bereiken. In de analyse van de voorwaarden waaronder bedrijven tot kennisrelaties kunnen overgaan, is vooral de 'Capabilities Approach' van belang, om twee redenen. Ten eerste veronderstellen wij rationeel handelen van bedrijven, dat wil zeggen dat bedrijven keuzes maken gegeven hun organisatorische capaciteiten (i.e. het vermogen om te kunnen gaan met incomplete contracten, principaal-agent problemen en moral hazards enz.).19 Hier gaan wij uit van een min of meer statische situatie waarin bedrijven keuzes maken op basis van de bestaande organisatorische capaciteiten. Ook een dynamische visie is denkbaar waarbij onderscheid tussen korte en lange termijn beslissingen van groot belang is. Op korte termijn is de bestaande organisatorische capaciteit / competentie min of meer bepalend voor de keuzes die gemaakt kunnen worden. Naarmate meer keuzes voor de langere termijn gemaakt moeten worden, zullen organisatorische competenties aangepast moeten worden aan toekomstige strategische doelen. Bestaande competenties spelen een minder belangrijke rol en juist het vermogen tot aanpassing of verandering is van belang. Het vermogen om te groeien is sterk afhankelijk van de mate waarin een bedrijf in staat is haar competenties aan te passen en te benutten (zie o.a. Nooteboom [2000], Penrose [1959], Teece e.a. [1997]). Wij veronderstellen dat het innovatief gedrag van bedrijven de resultante is van strategische en economische overwegingen gegeven de organisatorische en managementaspecten die van belang zijn voor O&O-samenwerking. Tevens gaan wij er van uit dat de keuze om wel of niet samen te werken gebaseerd is op waargenomen economisch
19
Met rationeel handelen bedoelen wij handelen op basis van de aanwezige kennis, analoog aan de klassieke term 'bounded rationality' van Simon [1947]. De theoretische implicaties van beperkte rationaliteit vallen buiten de opzet van dit proefschrift.
23
gedrag en niet-geobserveerde ervaringen van de betrokken partners (zie ook §3.3).20 De tweede reden om nadruk te leggen op de 'capability approach' is het belang van de opbouw van kennis en de diffusie van kennis binnen en tussen bedrijven en de bekwaamheden (capaciteiten) die nodig zijn voor het aangaan van kennisrelaties. Eén van de belangrijke bekwaamheden is het absorptievermogen.21 'Absorptive capacity' en O&O-samenwerking Er is een nauw verband tussen het vermogen van bedrijven om nieuwe (externe) kennis te verwerven en te integreren in de bestaande kennis, de capaciteiten om O&O uit te voeren en innovatieve producten, diensten of processen te ontwikkelen, kortweg het innovatief vermogen, en bedrijfsprestaties anderzijds.22 Van belang in het innovatieproces is het verkrijgen van nieuwe kennis. Hierbij speelt het begrip absorptiecapaciteit ('absorptive capacity') van Cohen & Levinthal [1989,1990] een belangrijke rol. Cohen & Levinthal [1989, blz. 569-570] omschrijven 'absorptive capacity' als: "...the firm's ability to identify, assimilate, and exploit knowledge from the environment.". En vervolgen met: "...absorptive capacity also includes the firm's ability to exploit outside knowledge of a more intermediate sort, such as basic research findings that provide the basis for subsequent applied research and development. Also in the light of the dependence of industrial innovation upon extramural knowledge, absorptive capacity represents an important part of a firm's ability to create new knowledge". Het begrip 'absorptive capacity' bevat vele elementen. Ten eerste het vermogen van bedrijven om externe kennis te identificeren, te assimileren en aan te wenden voor eigen gebruik, ofwel het effectief benutten van kennisspillovers. Belangrijk is de toevoeging dat het opnemen of absorberen van externe kennis van groot belang is voor het ontwikkelen en exploiteren van eigen nieuwe kennis. In feite beschrijft het begrip 'absorptive capacity' het (actieve) innovatieproces binnen bedrijven, met als aanvulling daarop het belang van het absorberen en integreren van externe kennis. Cohen & Levinthal [1989,1990] beargumenteren dat de eigen O&O-inspanning een dubbele rol vervult in het innovatieproces. Bedrijven voeren niet alleen O&O uit om nieuwe producten (of processen) te ontwikkelen, maar ook om te leren beter O&O uit te voeren en beter gebruik te kunnen maken van externe kennisspillovers.
20
21
22
Zie o.a. Hagedoorn e.a. [2003] die aanwijzingen vinden dat bedrijven, die eerder samen met andere bedrijven patenten hebben gevestigd meer geneigd zijn dat weer te doen. Ook in samenwerking lijkt er zich een padafhankelijkheid af te tekenen. Helaas laat de ons ter beschikking staande data niet toe dit aspect nader te onderzoeken en te betrekken in de analyses in hoofdstuk 4. Dit is duidelijk een element van samenwerking dat in toekomstig onderzoek nader geanalyseerd dient te worden. Met betrekking tot kennisrelaties leggen wij bij de 'capability approach' sterk de nadruk op 'managerial capabilities' en 'learning capacity' van bedrijven, in het bijzonder het genereren en managen van kennis en kennisuitwisseling. De 'capability approach' is evenwel breder (zie o.a. Langlois & Foss [1997]). Ook het kiezen van het juiste innovatieve product of dienst (het gat in de markt) kan worden gezien als een onderdeel van het innovatief vermogen. In veel gevallen liggen ondernemerschap en innovativiteit in het verlengde van elkaar. Dat was ook het eerste uitgangspunt van Schumpeter [1934].
24
In dit proefschrift spreken wij van absorptievermogen, waar niet alleen het vermogen om intern kennis te ontwikkelen mee wordt bedoeld, maar tevens ook het vermogen in externe kennis aan te wenden ten behoeven van het bedrijf zelf en ten behoeve van de kennisrelatie met als doel te komen tot nieuwe kennis die anders niet zou kunnen worden ontwikkeld ("…with absorptive capacity a firm may acquire outside knowledge that will permit it to do something quite different" (Cohen & Levinthal [1989, blz. 570]).23 Het absorptievermogen van een bedrijf is belangrijk voor de interne O&O, maar ook een belangrijke voorwaarde voor het ondernemen van O&O-samenwerking. De kans om een geschikte partner te vinden is zeer sterk gerelateerd aan het eigen vermogen om zelf O&O uit te kunnen voeren. Een bedrijf is pas een aantrekkelijke partner indien het zelf over innovatieve kennis beschikt (Dosi [1988]). Bedrijven moeten iets te bieden hebben. Bij O&Osamenwerking en in het bijzonder bij kennisrelaties omvat het absorptievermogen van bedrijven tevens het vermogen om de kennis van partners aan te wenden en te integreren met de eigen kennis. Het vermogen van bedrijven om innovatieve capaciteiten op te bouwen door zelf kennis te ontwikkelen en externe kennis te integreren (kennismanagement), leidt tot een (extra) innovatief vermogen dat gebruikt kan worden om innovatieve producten, diensten of processen te ontwikkelen. Bedrijven kunnen hierbij kiezen voor samenwerking of niet, maar de verwachting is dat bedrijven met onvoldoende innovatief vermogen minder snel zullen besluiten tot O&O-samenwerking c.q. kennisrelaties, of niet in staat zullen blijken te zijn om een kennisrelatie op te bouwen. Zij zijn geen aantrekkelijke partner. Het vermogen van een bedrijf om kennis te absorberen ('knowledge absorbing capacity') kan een belangrijk verschil uitmaken tussen 'traditionele' O&O-samenwerking en kennisrelaties. Op grond van deze redenering kunnen we een positief en simultaan verband verwachten tussen O&O-intensiteit als benadering van het absorptievermogen, O&O-samenwerking c.q. kennisrelaties en economische prestaties.
2.4 O&O-samenwerking binnen de theorie van de Industriële Organisatie Marktcondities en O&O Binnen het theoretisch kader van de industriële organisatie is veel geschreven over de relatie tussen marktcondities en innovatie, zowel theoretisch als empirisch (zie o.a Baldwin & Scott [1987], Cohen [1995], Kamien & Schwartz [1982]). De theorieën van Schumpeter 23
'Absorptive capacity' wordt hier vertaald met het Nederlandse woord absorptievermogen. Dit woord heeft, volgens de 'van Dale, groot woordenboek der Nederlandse taal', echter een passieve connotatie, die niet helemaal past bij de actieve elementen die Cohen & Leventhal in hun omschrijving van 'absorptive capacity' naar voren brengen. Eerder zou een term als innovatief vermogen gebruikt kunnen worden om belang van actief handelen van bedrijven te benadrukken. Echter om de aansluiting met de originele bewoording van Cohen & Leventhal [1989] te behouden, gebruiken wij toch de term absorptievermogen.
25
[1934,1942] riepen de vraag op onder welke marktcondities O&O het meest zou floreren en zou bijdragen aan economische groei. 24 Schumpeter 'mark I' (Schumpeter [1934]) betoogde dat kleine bedrijven innovatiever zijn dan grotere inerte bedrijven en dat door een proces van creatieve destructie sprake zou zijn van voortdurende vernieuwing (zie ook Baumol [2002], Breschi e.a. [2000]). Een veranderende visie van Schumpeter op de relatie tussen innovatie en marktstructuur heeft de discussie nog verder aangewakkerd.25 Schumpeter 'mark II' (Schumpeter [1942]) betoogde dat juist grote bedrijven met uitgebreide O&O-laboratoria de hoofdmotor van innovatie zijn. Bedrijven met veel marktmacht, veelal grote bedrijven, hebben betere mogelijkheden om innovatieopbrengsten toe te eigenen. Grotere bedrijven hebben daarnaast nog twee belangrijke voordelen boven kleinere bedrijven. Ten eerste kunnen grotere bedrijven de kosten die nodig zijn voor O&O makkelijker genereren uit de in absolute omvang grotere cashflows dan kleinere bedrijven (zie ook Kamien & Schwartz [1975]26). Ten tweede kunnen grotere bedrijven uitvindingen toepassen op een groter scala van producten en markten (zie o.a. Cohen & Klepper [1996]).27 Dit impliceert dat imperfecte markten met marktmacht voor grote bedrijven zouden leiden tot meer technologische ontwikkeling en innovatie en dientengevolge tot meer economische groei en welvaart 24
25
26
27
Schumpeter's theorie van 'creative destruction' gaat in essentie om de vraag welke marktomstandigheden het meest zullen bijdragen aan de dynamische efficiëntie (tegenover statische efficiëntie). In het neo-klassiek denken vormen een perfecte concurrentie en een toenemende kapitaal/arbeidsverhouding de beste voorwaarden voor langdurige economische groei. Dat wordt in Schumpeter mark II betwist (zie ook Scherer [1992] voor een overzicht). Schumpeter [1932, blz 66], "It is not essential to the matter, though it may happen, that the new combinations should be carried out by the same people who control the productive or commercial process which is to be displaced by the new. On the contrary, new combinations are, as a rule, embodied, as it were, in new firms which generally do not arise out of the old ones but start producing beside them; in general it is not the owner of stage-coaches who builds railways". Schumpeter II [1942, blz. 82] schrijft: "As soon as we go into details and inquire into the individual items in which progress was most conspicuous, the trail leads not to the doors of those firms that work under conditions of comparatively free competition but precisely to the doors of the large concerns … and a shocking suspicion dawns upon us that big business may have had more to do with creating that standard of life than with keeping it down". Een directe vergelijk van deze twee citaten lijkt meer te wijzen op voortschrijdend inzicht, maar in de discussie over de relatie tussen marktstructuur en innovatie lijkt het meer als een 'waterscheiding' gewerkt te hebben (zie o.a. Baldwin & Scott [1987], Kamien & Schwartz [1982], Scherer [1992]). O.a. Audretsch & Elston [2002] en Hao & Jaffe [1993] vinden op basis van empirisch onderzoek sterke aanwijzingen dat kleinere bedrijven meer dan grotere bedrijven te maken hebben met liquiditeitsproblemen met negatieve effecten op (O&O) investeringen. Cohen & Klepper [1992,1996] refereren aan de 'paradox' dat grotere bedrijven meer investeren in O&O (een hogere O&O-input hebben), maar ten opzichte van kleinere bedrijven een relatief lagere O&O-output realiseren (minder innovaties per geïnvesteerde O&O-euro, ofwel een lagere O&O-efficiëntie). Dat lijkt in strijd met rationeel handelen. Cohen & Klepper [1996, blz. 947] verklaren deze paradox uit 'cost spreading': "By applying the fruits of their R&D over a larger level of output, larger firms not only have greater incentive to undertake R&D than smaller firms but they also realise a greater return from their R&D than smaller firms. Cost spreading also implies that the rate of technical progress in an industry depends not only on the industry's total R&D spending but also on its market structure". Voor grote bedrijven (met marktmacht) geldt dat indien een onderzoeksproject economisch bruikbare kennis oplevert, grote bedrijven een ruimere product- en marktportfolio tot hun beschikking hebben om de kennis toe te passen en de kosten voor O&O over meer producten kunnen spreiden ('cost spreading') en zo per saldo meer winst kunnen genereren. Grote bedrijven kunnen zich mede om deze reden meer niet-succesvolle O&O-onderzoeksprojecten permitteren (lagere O&O-efficiëntie).
26
dan perfect concurrerende markten. Deze uitkomst komt niet overeen met de neo-klassieke theorie die de grootste welvaartstoename voorspelt in een competitieve markt.28 Arrow [1962] heeft theoretisch laten zien dat onder concurrerende marktvoorwaarden de prikkel tot innoveren groter is dan onder monopolistische marktcondities en dat in concurrerende markten bedrijven zich sterker zullen richten op productdifferentiatie door middel van innovatie. Productdifferentiatie biedt in een competitieve markt de mogelijkheid een nichemarkt te ontwikkelen (aangenomen dat sprake is van beperkte substitutie tussen innovatieve producten) en zo alsnog een monopolistische markt te creëren waarbinnen winsten gemaximaliseerd kunnen worden.29 Scherer [1984] heeft aangetoond dat als gevolg van imitatie (en diffusie van kennis) innovatieve monopolies een kort leven beschoren zijn en dat het tempo van technologische ontwikkeling (productdifferentiatie en procesverbeteringen) van groot belang is om concurrerend te blijven.30 Huidige inzichten gaan er van uit dat oligopolistische markten innovatie het meest ondersteunen, hoewel ook het proces van creatieve destructie (Schumpeter 'mark I') van belang blijft (Baumol [2002], Cohen [1995], Scherer [1984], Scherer & Ross [1990]).31 De grootte van bedrijven, marktcondities en prikkels tot innoveren zijn zeer sterk aan elkaar gerelateerd en zullen om deze reden een belangrijke rol spelen bij de analyse van de determinanten om wel of geen kennisrelatie aan te gaan.32 Kennisspillovers, toe-eigeningscondities en O&O-samenwerking Een ander belangrijk aspect waar innovatieve bedrijven mee te maken hebben is onzekerheid. Onzekerheden kunnen betrekking hebben op technologische aspecten van het 28
29
30
31
32
De rol van technologische ontwikkeling als belangrijkste aanjager van (macro-) economische groei is boven elke twijfel verheven door het klassieke werk van Solow [1957] (zie ook Romer [1990]). Later is daar ook het belang van onderwijs bij gekomen als een zeer belangrijke voorwaarde voor economische ontwikkeling (Denison [1967]), zowel op macro- als op micro-economische schaal. Vergelijk ook Nooteboom [2000, blz 58]: "The essence of competition lies in firms trying to be different, with differentiated products and different market segments, to evade pure price competition. They often succeed in achieving this, on the basis of firm-specific competences, and thereby achieve economic rents" (toegeschreven aan Penrose [1959]). De gevolgde strategie van een bedrijf is sterk afhankelijk van de competenties van het bedrijf en het vermogen om te veranderen. Zie ook Mansfield [1985] voor empirisch onderzoek naar de snelheid van kennisdiffusie. In feite kan kennisdiffusie worden gezien als een lange termijn kennisspillovers die in belangrijke mate de O&Ostrategie van andere bedrijven kan bepalen (Jaffe [1986]). Bedrijven die als technologieleider in een bepaalde markt opereren bepalen in grote mate de research-agenda van technologievolgers (vergelijk de Stackelberg-leader en de Stackelberg-follower in een Cournot-markt, Etro [2004]). De snelheid van kennisdiffusie vergroot ook steeds meer het belang van voortdurende incrementele innovaties en verbeteringen als strategie om concurrerend te blijven (Baumol [2002]). De determinanten van het keuzeproces om wel of geen kennisrelatie aan te gaan, wordt hier geanalyseerd vanuit het perspectief van de innoverende onderneming. De analyse van welvaartseffecten van O&Osamenwerking valt buiten het aandachtsgebied van dit proefschrift. In de Industriële Organisatie (IO) spelen de welvaartseffecten van O&O-samenwerking echter een belangrijke rol (zie o.a. Martin, [2001]). Met betrekking tot de grootte van bedrijven en innovativiteit is lang een debat gevoerd of het midden- en kleinbedrijf (MKB) nu minder innovatief was of dat er sprake is van een onderschatting van de O&Oactiviteiten bij kleine bedrijven (zie o.a. Kleinknecht [1987], Kleinknecht e.a. [1991]). In het algemeen gaat men er van uit dat in het MKB minder bedrijven betrokken zijn bij innovatie, maar indien zij innovatief zijn zij gemiddeld genomen een hogere O&O-intensiteit hebben. Dat blijkt wat genuanceerder te liggen (zie §4.3.3).
27
innovatieproces, maar ook op onzekerheden met betrekking tot marktacceptatie (Arrow [1962]). Bedrijven zullen minder investeren in O&O of er geheel van afzien indien zij onvoldoende in staat zijn de economische opbrengsten van kennis zich zelf toe te eigenen en te profiteren van de eigen investeringen. Van belang zijn hierbij de zogenoemde toeeigeningscondities ('appropriability conditions') en knelpunten ('constraints') die een rol spelen bij kennisvermeerdering c.q. innovatie. Een onderscheid kan worden gemaakt tussen knelpunten bij toe-eigening als gevolg van marktcondities (vraag-, productdifferentiatie, Cournot/Bertrand concurrentie) en knelpunten als gevolg van de specifieke kenmerken van kennis als publiek goed en de kennisspillovers die daarvan het gevolg zijn. Met betrekking tot kennisspillovers is het belangrijk rekening te houden met 'asymmetrie' van 'inkomende' en 'uitgaande' spillovers (zie o.a. Cassiman e.a. [2002], Kamien e.a. [1992], Katsoulacos & Ulph [1998]). Inkomende spillovers bestaan uit door anderen ontwikkelde kennis die een bedrijf kan aanwenden voor eigen gebruik. Uitgaande spillovers bestaan uit zelf ontwikkelde kennis die onbedoeld uitlekt naar andere (concurrerende) bedrijven.33 Bedrijven zullen trachten uitgaande kennisspillovers zoveel mogelijk te beperken, maar tegelijkertijd ook trachten inkomende spillovers zoveel mogelijk te benutten. Toe-eigeningscondities hebben in de eerste plaats betrekking op uitgaande spillovers. Er kunnen twee hoofdgroepen van 'maatregelen' worden onderscheiden om toe-eigeningscondities positief te beïnvloeden (Levin e.a. [1985], Teece [1986]): de eerste 'groep' betreft maatregelen gericht op het minimaliseren van de (economische) voordelen van de uitgaande spillovers voor concurrenten, bijvoorbeeld door patentbescherming, het verkorten van de 'time to market', of door zeer innovatieve producten en diensten op de markt te brengen die door de concurrentie moeilijk zijn te imiteren ('lead times and learning curves', 'complementary marketing efforts' enz.). Deze maatregelen kunnen ook een motief vormen om een samenwerkingsverband aan te gaan en zo uitgaande spillovers te internaliseren binnen het samenwerkingsverband (zie Hagedoorn [1993]). De tweede groep maatregelen betreft het inperken van uitgaande spillovers. In de literatuur (o.a. Dosi [1988], Geroski [1995], Teece [1986]) worden meerdere manieren beschreven om (uitgaande) spillovers te beperken, zoals bescherming door bemoeilijken van 'reverse
33
Een belangrijk punt bij in- en uitgaande spillovers is dat bedrijven gebruik kunnen maken van door anderen ontwikkelde kennis zonder daar een vergoeding voor te betalen. Dat geeft aanleiding tot marktfalen, dat wil zeggen dat minder in O&O wordt geïnvesteerd dan vanuit maatschappelijk oogpunt wenselijk zou zijn. Er kunnen zich ook omstandigheden voordoen waarin het niveau van O&O hoger is dan vanuit maatschappelijk oogpunt wenselijk is, bijvoorbeeld bij aanzienlijke 'first-mover advantages' die aanleiding kunnen geven tot patentraces waarbij de patenthouder een feitelijk monopolie kan verkrijgen op strategische kennis en andere bedrijven buiten spel kan zetten. Jones & Williams [1998] schatten dat (per saldo) het optimale niveau van O&O-investeringen 2 á 4 maal hoger ligt dan de feitelijke private O&O-investeringen. Dit is een belangrijk motief voor de overheid om private O&O te stimuleren d.m.v. belastingfaciliteiten of subsidies (zie o.a. Martin & Scott [2000]).
28
engineering', geheimhouding, 'tacit' knowledge. In dit verband is belangrijk dat ook O&Osamenwerking een middel is om uitgaande spillovers te 'internaliseren'.34 In de theorie van de Industriële Organisatie zijn aanknopingspunten te vinden voor redenen het aangaan van kennisrelaties die meer met de aard van kennisrelaties zelf te maken hebben. Een belangrijk motief voor samenwerking in het algemeen is het 'internaliseren van uitstralingseffecten' van kennis (kennisspillovers) binnen het samenwerkingsverband zelf om zo de (potentiële) economische opbrengsten van kennisverwerving zelf te behouden (toeeigening van de economische opbrengsten van kennis, zie o.a. Amir [2000], De Bondt [1996], Kamien & Zang [2000], Katz [1986]). Het idee is dat bedrijven die willen samenwerken hun O&O-strategie op elkaar afstemmen, zodanig dat concurrenten minder kunnen profiteren van uitgaande spillovers (afkomstig van het samenwerkingsverband) en de samenwerkende bedrijven kunnen profiteren van elkaars kennis (en O&O-investeringen), dat wil zeggen de spillovers binnen het samenwerkingsverband maximeren en zo hun O&O-efficiëntie kunnen vergroten. De prikkel om samen te werken is hoog indien de precoöperatieve spillovers groot zijn en laag in het omgekeerde geval (Hinloopen [2000, 2003]).Om tot een succesvolle en stabiele samenwerking te komen, is het niet alleen nodig dat de kennis van de partners op elkaar aansluit c.q. complementair is (vergelijk Dosi [1992] en Nooteboom [1999]), maar ook dat de partners in gelijke mate kunnen profiteren van de samenwerking. Daar staat tegenover dat spillovers ook kunnen 'weglekken' naar de partner en dat er sprake is van een asymmetrische verhouding in kennisopbouw tussen de partners of naar andere bedrijven buiten het samenwerkingsverband waarmee de samenwerkingspartner relaties mee onderhoudt. In dergelijke gevallen kunnen geen stabiele O&O-samenwerkingsverbanden worden opgebouwd (Oxley [1997], Veugelers & Kesteloot [1994]).
2.5 Soorten van kennis en publieke en private kennisrelaties Tot nu toe hebben wij gekeken naar theoretische inzichten, die inzicht kunnen verschaffen in het verband tussen de capaciteiten van bedrijven en de mogelijkheden om kennisrelaties aan te gaan ('capability approach') en externe condities en prikkels (de theorie van de Industriële Organisatie). Een belangrijke schakel ontbreekt nog, namelijk op welke theoretische gronden bedrijven kiezen voor een publieke of private kennisrelatie.
34
Sommige auteurs (o.a. d'Aspremont & Jaquemin [1988], Katz [1986], Kamien, e.a. [1992], Kamien & Zang [2000]) beargumenteren dat kostenreductie en internaliseren van kennisspillovers de belangrijkste determinanten zijn in de modellering van O&O-samenwerking. Kern van het argument is dat bedrijven zelf kunnen voorzien in alle benodigde kennis, maar dat het een kwestie van efficiëntie (kostenminimalisering) is om samenwerking te overwegen (vergelijk de analogie met Williamson, zie voetnoot 15, blz. 20). De meeste theoretische modellen van O&O-samenwerking hebben betrekking op kostenreducerende procesinnovaties en de effecten van spillovers op O&O-samenwerking (zie voor een overzicht Hinloopen [2003], Vonortas [1997]).
29
Hierbij kunnen wij gebruik maken van de concepten 'knowledge base' en 'technological trajectories' (Dosi [1982,1988]). We veronderstellen dat bedrijven een poel van kennis hebben ('knowledge base'), die opgebouwd is uit formele gecodificeerde kennis en persoonsgebonden en niet gecodificeerde kennis, ofwel een combinatie van kennis in hoofden, kundes en ervaringen ('tacit' knowledge: non-codified or embodied knowledge35). Om tijdens de ontwikkeling van innovatieve producten, processen en diensten technische en niet-technische problemen op te kunnen lossen en tot het stadium van marktintroductie te kunnen geraken, moeten bedrijven bedrijfsspecifieke en technologiespecifieke oplossingsmethoden ('technological trajectories') volgen, althans oplossingsmethoden die leiden tot een oplossing die economisch verantwoord is c.q. bijdraagt tot de winst of markaandeel. De combinatie van bestaande en beschikbare kennis ('knowledge base'), oplossingsmethoden en mogelijke hiaten in de kennis (en kundes) zullen in grote mate bepalen welk type kennisrelatie in aanmerking komt voor een daadwerkelijke verbintenis (gegeven dat een bedrijf besluit door middel van een samenwerkingsverband de ontbrekende kennis te verwerven). Met andere woorden, het is zeer waarschijnlijk dat de keuze voor een bepaald type kennisrelatie sterk wordt bepaald door de behoefte aan specifieke kennis en het 'aanbod' van kennis van publieke kennisinstellingen en andere partijen. Met betrekking tot de verbijzondering naar type kennisrelatie kunnen de volgende 'soorten' van kennis worden onderscheiden: − − −
Fundamentele- of basiskennis Kennis met een meer algemeen of faciliterend karakter, dat geen deel uitmaakt van de basiscompetentie of basiskennis van een bedrijf (steuntechnologie) Toepassingsgerichte (technische) kennis en kennis over markten dan wel commercieel gerichte kennis
Fundamentele- of basiskennis We verwachten dat de eerste soort kennis vooral zal zijn gekoppeld aan publiek gefinancierde kennisinstellingen zoals universiteiten. Bij de ontwikkeling van fundamentele- of basiskennis op de langere termijn gaat het om kennis die minder concurrentiegevoelig is (precompetitief onderzoek). Deze kennis is voor een bedrijf van belang om een idee te krijgen waar in de toekomst (belangrijke) technologische ontwikkelingen of doorbraken zijn te verwachten die (op langere termijn) mogelijk een belangrijke technologische of commerciële rol zouden kunnen gaan spelen (zie Hall e.a. [2003]). Hiermee kunnen belangrijke 'first-mover' voordelen worden behaald ten opzichte van concurrenten. Bij dergelijke kennis ligt uitbesteding of samenwerking voor de hand en komen (technische) universiteiten als eerste in aanmerking voor het opzetten van een kennisrelatie (voor onderzoek naar fundamentele inzichten zie o.a. Nelson [1982], Mansfield [1991], Leyden & Link [1991,1999]). Zeer grote bedrijven 35
Het begrip 'tacit' knowledge is geïntroduceerd door Polanyi [1966] en hij vat de essentie van het begrip tacit knowledge in de zinsnede "We know more than we can tell". Op het terrein van innovatie wordt het begrip vooral gebruikt om het belang van ervaring, kennis in de hoofden van mensen of persoonsgebonden kennis te benadrukken. Ook zijn niet-formele procedures en werkwijzen van belang evenals 'oude' kennis die niet (meer) bruikbaar is (zie ook o.a. Senker [1995], Teece [1986]).
30
ontwikkelen dit soort kennis ook zelf, eventueel in samenwerking met andere partijen. Voorbeelden zijn onder andere het Nat Lab van Philips en de onderzoekscentra van IBM of Shell. Maar ook bij kleine bedrijven kan het aandeel van fundamenteel onderzoek groot zijn, bijvoorbeeld in de biotechnologie. (zie o.a. Faulkner e.a. [1995], Sapienza [1989]). Belangrijk is echter dat fundamenteel onderzoek veelal verbonden is met toegepast onderzoek, bijvoorbeeld omdat bepaalde onderzoeksresultaten uit toegepast onderzoek vragen oproepen (bewust of als onbedoeld neveneffect) die een fundamentelere aanpak vereisen. In de praktijk is de scheidslijn tussen fundamenteel en toegepast onderzoek minder scherp.36 Analoog aan de redenering van Cohen & Levinthal [1989] is nog een andere reden voor bedrijven te noemen om zelf fundamenteel onderzoek te doen. Door zelf fundamenteel onderzoek te doen, ontwikkelingen bedrijven kennis, die nodig is om wetenschappelijke ontwikkelingen te kunnen volgen en op waarde te kunnen schatten voor (toekomstige) innovatieprojecten (Rosenberg [1990]).37 Facilitaire kennis (steuntechnologie) Bij facilitaire kennis (steuntechnologie) gaat het vooral om 'dienende' technologieën, dat wil zeggen technologieën met een brede toepassingsbasis, die voor uiteenlopende producten zijn aan te wenden. Facilitaire kennis is minder sector- of bedrijfsspecifiek, waardoor het effect van kennisspillovers op toe-eigeningscondities minder groot is. Bedrijven zullen wanneer het gaat om facilitaire kennis vaker overwegen om dergelijke kennis samen met een andere partner (verder) te ontwikkelen. Hier kunnen motieven een rol spelen als kostenbesparing, delen van onzekerheden, of toegang verkrijgen tot specifieke technologische kennis die men zelf niet of in onvoldoende mate bezit. Aanbod van facilitaire kennis verwachten wij vooral aan te treffen bij instituten en instellingen voor contractonderzoek, zowel gefinancierd met publiek als privaat geld.
36
37
Pavitt [1998] wijst er op dat fundamenteel onderzoek geen zuiver autonome wetenschappelijke ontwikkeling is, maar in belangrijke mate wordt gestuurd door maatschappelijke ontwikkelingen. Mansfield [1995] en Mansfield & Lee [1996] wijzen op het belang van contractonderzoek bij de technologische ontwikkeling in het bedrijfsleven. In de VS zijn het niet zozeer de 'topuniversiteiten' die een significante bijdrage leveren, maar de als gemiddeld tot goed aangemerkte universiteiten en faculteiten. Deze universiteiten maken gebruik van inzichten uit het 'topsegment'. De relatie tussen privaat en publiek onderzoek is complex. De ontwikkeling van universitair onderzoek lijkt zich te voltrekken langs twee paden. Het eerste pad is langs de interesse van (top)wetenschappers, in belangrijke mate op indirecte wijze gestuurd c.q. beïnvloed door maatschappelijke vragen. Het tweede pad is via de interactie tussen bedrijfsleven en universiteiten door contractonderzoek. Rosenberg [1990] wijst daarnaast op de rol van de overheid als opdrachtgever voor defensie- en of ruimtevaartonderzoek, in het bijzonder in de VS. Amerikaanse bedrijven doen fundamenteel onderzoek mede om overheidsopdrachten te kunnen verwerven. Een deel van de kennis opgedaan ten behoeve van of opgedaan in het kader van het defensie- en ruimtevaartonderzoek is ook voor civiele projecten bruikbaar (bijvoorbeeld de ontwikkeling van Teflon). Zie ook Cockburn & Henderson [1998] voor het belang van eigen fundamenteel onderzoek in de farmaceutische industrie voor het verkrijgen van toegang tot publiekgefinancierd onderzoek.
31
Toepassingsgerichte (technische) kennis en kennis over markten dan wel commercieel gerichte kennis Bij direct op toepassing gerichte kennis gaat het in de eerste plaats om kennis die ten dienste moet staan van een specifiek product en/of dienst. Trefwoorden hierbij zijn: multidisciplinair, sterk probleemoplossend gericht, specifiek en concreet. Dit type kennis wordt ook wel productgeoriënteerde kennis genoemd. Het onderscheid tussen technische kennis en kennis over markten heeft betrekking op de 'focus' van de kennis. Waar wordt kennis in principe voor aangewend? Bij technologie georiënteerde kennis ligt de nadruk op het verwerven van kennis gericht op het oplossen van technologische problemen of vragen. Bij markt- of commercieel georiënteerde kennis gaat het om kennis, die nodig is om producten af te stemmen op marktomstandigheden. Hierbij kan worden gedacht aan kennis over consumentenvoorkeuren in relatie tot bijvoorbeeld vormgeving, user-interfaces e.d., maar ook hoe bepaalde producten kunnen worden aangepast om een nieuwe doelgroep of toepassing te vinden voor een bestaand product (incrementele of partiële aanpassingen). Indien bedrijven bij de ontwikkeling van dit soort kennis kiezen voor samenwerking, ligt samenwerking met andere bedrijven voor de hand (PrK). 'Ideaaltypen' van kennisinstellingen De bovenstaande beschrijving gaat uit van 'ideaaltypen' van kennisinstellingen, dat wil zeggen dat het bij publieke kennisinstellingen (PuK) voornamelijk zou gaan om bijvoorbeeld relaties met (technische) universiteiten, die zich bezig houden met fundamenteel onderzoek, en dat relaties tussen bedrijven worden gekenmerkt door kennisrelaties op een zeer concreet niveau.38 In werkelijkheid ligt een en ander genuanceerder. Nemen wij PuK's als voorbeeld dan is het denkbaar dat bedrijven kennisrelaties aangaan, met bijvoorbeeld grotere technologische instituten (GTI's) zoals TNO, om bepaalde algemene facilitaire kennis geschikt te maken voor een specifiek technisch probleem of aan te passen voor een bepaalde markt. Hall e.a [2000] identificeren op basis van literatuuroverzicht twee belangrijke motieven voor bedrijven om met universiteiten samen te werken: het eerste motief is toegang te krijgen tot vergelijkbaar en aanvullend onderzoek, en het tweede motief is in aanraking te komen met universitaire onderzoekers. Vanuit de universiteiten gezien is het belangrijkste motief het verkrijgen van inkomsten uit contractonderzoek (zie ook §2.6.3).
38
In de literatuur zijn wel aanwijzingen te vinden voor dit standpunt (zie o.a. Faulkner e.a. [1995], Stankiewicz [1986]). Door het toenemend belang van derde geldstroomonderzoek in universiteiten is de scheidslijn tussen fundamenteel (wetenschappelijk) onderzoek en contractonderzoek (commercieel) in de praktijk minder scherp, maar niet altijd zonder controverse (zie ook Cohen e.a. [1997]).
32
2.6 Kennisrelaties en resultaten van O&O, fasen in het innovatieproces 2.6.1 Inleiding Een belangrijke vraag die overblijft is: wat is het effect van kennisrelaties op resultaten van O&O? Om deze vraag te kunnen beantwoorden, is het nodig meer in detail te kijken naar het innovatieproces zelf en in het bijzonder naar de relatie tussen de inbreng in het innovatieproces (O&O-inbreng) en de resultaten van innovatie (O&O-opbrengsten).39 Het onderscheid naar type kennis, zoals beschreven in §2.5, roept ook de vraag op naar de fasering van het O&O-traject waarin bepaalde kennis nodig is, los van de keuze om wel of niet een kennisrelatie aan te gaan. Een eerste stap is soorten kennis en daarmee bepaalde typen kennisrelaties te koppelen aan fasen in het O&O-traject. Volgens het (verouderde) lineaire ontwikkelingsmodel start een O&O-traject met een uitvinding, voortkomende uit (fundamenteel) onderzoek, de eerste 'O' uit Onderzoek en ontwikkeling. In de (eerste) fase van onderzoek hebben we meer te maken met precompetitief fundamenteel onderzoek, het terrein van universiteiten. In latere fasen speelt ontwikkeling (de tweede 'O') een belangrijkere rol en is meer toepassingsgericht onderzoek van belang. Toepassingsgericht onderzoek is meer het domein van private bedrijven. Aan het lineaire innovatiemodel kleven een aantal bezwaren, die het model minder bruikbaar maken als beschrijving van het innovatieproces (zie o.a. Padmore e.a. [1998], Vonortas [1997]). Het voornaamste bezwaar tegen het lineaire innovatiemodel is, dat het innovatieproces wordt gezien als een rechtstreeks pad van uitvinding naar marktintroductie van nieuwe producten en diensten. In het lineaire model is geen ruimte voor 'trial and error', ofwel het in een later stadium weer terugkeren naar een eerdere stadia, terwijl dat in de praktijk eerder regel dan uitzondering is (Kline & Rosenberg [1986]). Een tweede bezwaar tegen het lineaire model is, dat het geen plaats biedt voor het onderscheid tussen 'radicale' innovaties en incrementele innovaties. Ongeacht het type innovatie verloopt in het lineaire model het innovatieproces op dezelfde wijze. In de praktijk spelen incrementele innovaties een zeer belangrijke rol en komen 'radicale' innovaties zelden voor (Baumol [2002]). Een derde bezwaar is dat bij O&O-samenwerking alleen voor universiteiten (als belichaming van publieke kennisinstellingen) een rol is toebedeeld in het innovatieproces, in het bijzonder in de precompetitieve fase. Samenwerking tussen bedrijven onderling past niet in het lineaire 39
In de literatuur wordt gesproken van Research & Development (R&D)-input, R&D-throughput en R&Doutput om de verschillende stadia van het innovatieproces te beschrijven. R&D-input heeft betrekking op de middelen die in het innovatieproces moeten worden geïnvesteerd. R&D-input wordt hier omschreven met het begrip O&O-inbreng. R&D-throughput heeft betrekking op de wijze waarop het innovatieproces verloopt en wordt omschreven met O&O-proces en R&D-output heeft betrekking op de resultaten van het innovatieproces en wordt hier omschreven met O&O-opbrengst (zie ook §5.1).
33
innovatiemodel. Dat maakt het model minder geschikt voor de analyse van de rol van de verschillende typen kennisrelaties die wij hier onderscheiden in het innovatieproces. 2.6.2 Modellen van het innovatieproces: het chain-linked model Chain-linked model van het innovatieproces In de literatuur wordt vaak gerefereerd aan het chain-linked model van Kline & Rosenberg [1986]. Het chain-linked model is opgesteld als 'kritiek' op de benadering van O&O als lineair proces. In het chain-linked model wordt O&O beschouwd als een voortdurend proces van kennisverwerving waarin terugkoppelingsmechanismen tussen de verschillende fasen van het O&O-proces een zeer belangrijke rol spelen. In het model wordt een koppeling gelegd tussen onderzoek, bestaande kennis (zowel technologische als niet-technologische kennis) en het 'proces van innovatie', de 'central-chain-of-innovation' genoemd. Figuur 2-1 geeft het chainlinked model weer. Het centrale pad van innovatie 'begint' met 'potentiële markt' en 'eindigt' met 'distributie en marketing'. In Figuur 2-1 is dit pad aangegeven met de pijlen die met 'C' zijn gemerkt (C-C-C-C-pad). Even belangrijk is het tweede pad van terugkoppelingen tussen de verschillende fasen, aangegeven met 'f'. Incrementele innovaties krijgen hier een plaats door de verschillende terugkoppelingen van 'distributie en marketing' naar eerdere fasen. Ook is denkbaar dat 'distributie en marketing' aanleiding geeft tot een aanpassing van de potentiële markt ('F'). Deze terugkoppeling geeft de mogelijkheid weer om op basis van ervaringen op de markt te komen met aangepaste of nieuwe strategieën en product- en marktcombinaties.40 Belangrijk in het pad van innovaties is, dat, hoewel terugkoppeling tussen de verschillende fasen steeds van belang blijft, naarmate de ontwikkeling vordert onzekerheden kleiner worden en dat de specificaties van het uiteindelijke product, dienst of proces steeds meer vast komen te liggen, en dat onderzoek en ontwikkeling steeds minder 'vrijheidsgraden' heeft. De ontwikkeling van product- en marktcombinaties is niet mogelijk zonder gebruik te maken van de geaccumuleerde bestaande kennis gericht op het oplossen van (technologische) problemen ('fixen'). Hierbij speelt de verbinding tussen wetenschap en onderzoek enerzijds en problemen in ontwerp en testen anderzijds een belangrijke rol, aangegeven door de verbinding 'W' tussen het innovatieproces en onderzoek. De inbreng van (wetenschappelijke) kennis gericht op het oplossen van (technologische) problemen blijft niet beperkt tot de eerste fase van het innovatieproces. In feite is sprake van een voortdurende interactie. Kline & Rosenberg [1986, blz 291] omschrijven de relatie tussen geaccumuleerde bestaande kennis en onderzoek / wetenschap als volgt: "When we confront a problem in technical innovation, we call first on 40
Kline & Rosenberg [1986] merken ook op dat de terugkoppeling tussen markt en toekomstig marktpotentieel laat zien dat een scherpe tegenstelling tussen 'demand pull' en 'technology push' niet erg realistisch is (zie Schmookler [1966], Cohen [1995]). Nieuwe en vooral succesvolle product- en marktcombinaties, die het resultaat zijn van (radicale) innovaties, kunnen de marktomstandigheden zodanig beïnvloeden, dat andere bedrijven min of meer gedwongen zijn ook met nieuwe ideeën te komen om potentiële markten te kunnen benutten (en waarvoor weer nieuwe technologie ontwikkeld moet worden, enz.).
34
known science, stored knowledge, and we do so in serial stages. Only when all stages fail to supply the needed information, as often happens, is a call for the second part of science, research needed and justified". De verbinding 'W' moet worden opgevat als een derde pad in het innovatieproces (naast het C-C-C-C-pad en het 'f'-pad van de terugkoppelingen). Figuur 2-1 Chain-linked model van het innovatieproces
Onderzoek 3 W
3
4
K
1
O
O
K
1
2
4
O
3
Kennis
K
1
2
I
4
S
2
Innovatie, productie en marketing Potentiële markt
Uitvinding en/of prototype
C
Gedetailleerd ontwerp en testen C
f
Aanpassen ontwerp en productie
C f
Distributie en marketing
C f
f
F
C-C-C-C pad: f: F: K-O:
Centrale pad voor productinnovaties Terugkoppeling tussen verschillende fasen. Bijzondere terugkoppeling voor nieuwe productontwikkeling. Verbindingen (uitwisseling) tussen bestaande kennis en (nieuw) onderzoek.
W:
Directe verbinding tussen onderzoek en het oplossen van technische problemen binnen het innovatieproces. Ondersteuning van intern (wetenschappelijk) onderzoek door de ontwikkeling van
I: S:
apparatuur en werkwijzen die zijn ontwikkeld binnen het innovatieproces. Ondersteuning van intern (wetenschappelijk) onderzoek uit (extern) onderzoek in technologiegebieden die binnen het bedrijfsspecifieke innovatieproces worden toegepast.
Ontleend aan Kline & Rosenberg [1986, blz. 290].
Belangrijk is ook het mechanisme om nieuwe kennis te verwerven indien de bestaande kennis niet toereikend is. In het chain-linked model wordt dit weergegeven met de pijlen tussen O (onderzoek), K (kennis) en het innovatieproces. Indien een probleem in het innovatieproces (1) kan worden opgelost met bestaande kennis, dan keert de 'oplossing' terug in het innovatieproces (2). Hierbij kan bijvoorbeeld worden gedacht aan het consulteren van directe collega's. Indien het probleem niet kan worden opgelost met de bestaande kennis (1) wordt een beroep gedaan op onderzoek (3). Afhankelijk van de resultaten van het onderzoek keert (nieuwe)
35
intern ontwikkelde kennis terug in het innovatieproces. De verbinding is met een stippellijn weergegeven omdat onderzoek omgeven is met tal van onzekerheden (4). Een belangrijk element in het chain-linked model is dat innovatie niet alleen afhankelijk is van (wetenschappelijk) onderzoek, maar dat door het terugkoppelingsmechanisme ook 'autonoom' kennis kan worden opgebouwd binnen het innovatieproces zelf. Veel innovaties vinden plaats zonder dat daar (formeel) 'wetenschappelijk onderzoek' aan ten grondslag ligt. Kline & Rosenberg [1986] maken expliciet onderscheid tussen incrementele en radicale innovaties. Dit wordt in Figuur 2-1 weergeven met een tweezijdige verbinding tussen de eerste stadia in het innovatieproces ('uitvinding en/of prototype') en wetenschappelijk onderzoek ('W'). Samen met de terugkoppeling 'F' geeft dat het pad weer waarlangs radicale innovaties worden ontwikkeld. Incrementele innovaties vinden plaats als terugkoppelingen tussen de verschillende fasen. Onder radicale innovaties worden hier nieuwe product- en marktcombinaties verstaan waarbij ook van nieuw ontwikkelde technologieën gebruik gemaakt wordt. In een dergelijke situatie is imitatie door concurrenten minder makkelijk geworden en zijn de toe-eigeningscondities gunstiger. Interne kennisspillovers Naast de directe verbindingen tussen de verschillende stadia van het innovatieproces worden ook relaties onderscheiden die betrekking hebben op het gehele innovatieproces en die voor alle fasen van het innovatieproces van belang zijn (interne kennisspillovers). Het chain-linked model onderscheidt ook een 'I' en een 'S' verbinding. Deze verbindingen symboliseren de kennis die vanuit het innovatieproces stroomt naar het onderzoek binnen een bedrijf of nog verder naar (extern) wetenschappelijk onderzoek (zie ook Rosenberg [1990] en Price [1984]). De verbinding 'I' heeft vooral betrekking op ondersteuning van onderzoek (binnen het bedrijf) uit instrumentele kennis, dat wil zeggen kennis die is vervat in machines, gereedschappen en werkwijzen die binnen het innovatieproces worden gebruikt. De verbinding 'S' heeft betrekking op kennisspillovers die verbonden zijn aan het innovatieproces zelf. In het chain-linked model wordt niet expliciet onderscheid gemaakt tussen interne en externe kennisverwerving. Hier vatten wij de link 'S' op als 'bottom up' kennisspillovers die via product- en procesontwikkeling het bedrijf binnen komen en worden doorgegeven aan het (wetenschappelijk) onderzoek. Deze spillovers dienen om op de hoogte te blijven van kennis die relevant is voor het aansturen van wetenschappelijk onderzoek vanuit het innovatieproces zelf en kan afkomstig zijn van concurrenten, patentinformatie, vakliteratuur, enz. (algemene spillovers). Chain-linked model en kennisrelaties: intern en extern ontwikkelde kennis Een bezwaar van het chain-linked model in verband met kennisrelaties is, dat niet expliciet wordt ingegaan op de keuzemogelijkheid om kennis intern of extern te ontwikkelen, naar
36
analogie van de transactiekostentheorie. Bedrijven kunnen in de behoefte aan kennis voorzien door kennis zelf te ontwikkelen, door kennis (deels) te kopen, bijvoorbeeld door licentieneming, door kennis elders te laten ontwikkelen (uitbesteden van onderzoek) of door O&Osamenwerking c.q. door te beslissen om een kennisrelatie aan te gaan.41 Een volgende stap is om het chain-linked model uit te breiden door expliciet interne en externe kennisontwikkeling in het model onder te brengen. Uitbreiding van het model met interne en externe kennisverwerving biedt ook mogelijkheden om meer in detail in te gaan op de rol van kennisspillovers. In Figuur 2-2 is de keuze tussen interne en externe ontwikkeling van kennis schematisch weergegeven waarbij zoveel mogelijk aansluiting is gezocht bij het oorspronkelijke chainlinked model. Figuur 2-2 Uitbreiding van het chain-linked model met interne en externe kennisverwerving en kennisspillovers
Intern
Extern
Onderzoek S'
Kennis
S''
2'
3
Innovatie, productie, marketing
6
O
K
1
O
5
K
6'
Kennisrelatie
4
S
2
Publieke kennis
In Figuur 2-2 veronderstellen wij dat de uitwisseling van externe kennis in principe op dezelfde wijze verloopt als in het originele model (de relaties tussen 'K' en 'O'). De uitbreiding heeft plaats op het punt waar het interne onderzoek (3) niet kan voldoen aan de behoefte aan kennis, waardoor er geen terugkoppeling naar het innovatieproces (4) kan plaatsvinden.42 Hier staan bedrijven voor de vraag hoe in de behoefte aan (nieuwe / ontbrekende) kennis kan worden voorzien. In Figuur 2-2 worden drie alternatieve 'paden' geschetst. Het eerste pad is 41 42
De keuzemogelijkheden zijn uitsluitend noch uitputtend. Het niet kunnen voorzien in de behoefte aan kennis kan ook betrekking hebben op de kosten of de tijd die gemoeid zou zijn met intern onderzoek. Een veel gebruikte veronderstelling is dat een bedrijf uiteindelijk in al haar behoefte aan kennis kan voorzien, maar dat beperkingen in kosten en tijd (capaciteit) aanleiding kunnen geven tot het zoeken van alternatieven buiten het eigen bedrijf. Zo bezien kan samenwerking altijd worden opgevat als een kostenbesparing (maar waar ook transactiekosten tegenover staan).
37
dat de afdeling onderzoek van een bedrijf op zoek gaat naar aanvullende bestaande kennis, onderzoek uitbesteed of gebruik maakt van licenties (5) en de resultaten daarvan inpast in het lopende onderzoek (2') en in het innovatieproces (4). In dit geval is geen sprake van een kennisrelatie en dit pad blijft verder buiten beschouwing. Belangrijker in dit verband is kennisverwerving d.m.v. een kennisrelatie. Het tweede pad wordt weergegeven met de verbinding '6' en geeft een situatie weer waarbij gezamenlijk met een partner nieuwe kennis wordt ontwikkeld. Hierbij is sprake van een interactie en de kennisstroom verloopt simultaan tussen de beide partners (of meerdere partners indien sprake is van een onderzoeksconsortium), ongeacht of het hier een publieke of een private kennisrelatie betreft. Binnen een kennisrelatie vindt eveneens een uitwisseling plaats met de bestaande kennis. Een belangrijke meerwaarde van kennisrelaties is het delen van verschillende bronnen van bestaande (geaccumuleerde) kennis, opgebouwd uit voorgaande onderzoeksactiviteiten (6'). De mate waarin gezamenlijk kennis kan worden ontwikkeld, is o.a. afhankelijk van de mate waarin de kennisdomeinen van de betrokken partners binnen een kennisrelatie complementair is (Dosi [1982], Mowery e.a. [1998]) en de 'cognitive distance' niet te klein of te groot is (Nooteboom [1999]).De inpassing van gezamenlijk ontwikkelde kennis in de bestaande kennis is geen vanzelfsprekende zaak, maar is o.a. afhankelijk van de 'absorptive capacity' van het bedrijf. Een belangrijk element in Figuur 2-2 is de rol van algemene publieke kennis en kennisspillovers. Met publieke kennis wordt hier alle algemene toegankelijke kennis bedoeld, niet alleen afkomstig uit publieke gefinancierde onderzoeksprojecten, maar ook publiek geworden kennis uit bijvoorbeeld patentaanvragen, beurzen, vakinformatie, enz.. Ook uitwisseling van tacitknowledge tussen vakgenoten tijdens seminars of beurzen kan tot het publieke kennisdomein worden gerekend. De reikwijdte daarvan zal evenwel beperkter zijn dan algemene gecodificeerde kennis. Het derde pad bestaat uit de interactie tussen algemene kennisspillovers en het interne innovatieproces van een bedrijf, weergeven met de verbindingen 'S'. Onderscheid kan worden gemaakt op welk niveau sprake is van kennisspillovers: op het niveau van onderzoek 'S'' of op het niveau van innovatie, productie en marketing 'S"'. Het verschil wordt bepaald door de mate waarin inkomende kennisspillovers toegesneden zijn op de aanwezige kennis. Kan publieke kennis direct worden toegepast in het innovatieproces, dan zal de uitwisseling verlopen via het pad 'S"'. Is daarentegen een vertaling nodig naar het eigen kennisdomein, dan zal de uitwisseling verlopen via het pad 'S''. In de praktijk zal het verschil tussen pad 'S'' en 'S"' gradueel zijn. Binnen de eigen onderzoeksafdeling worden de inkomende kennisspillovers getransformeerd en toegevoegd aan het eigen kennisdomein.
38
Kennisspillovers treden ook op tussen een kennisrelatie en publieke kennis ('S').43 Een van de doelstellingen van kennisrelaties is het internaliseren van uitgaande kennisspillovers en het absorberen van inkomende kennisstromen. De tweezijdige relatie geeft weer dat spillovers zowel een negatieve als positieve werking kunnen hebben. De keuze om een kennisrelatie aan te gaan is mede afhankelijk van de balans tussen inkomende en uitgaande spillovers (zie ook Jaffe [1986], Kamien & Zang [2000]). Inkomende spillovers kunnen een positieve bijdrage leveren aan de ontwikkeling van (bedrijfsspecifieke) kennis terwijl uitgaande spillovers de toe-eigeningscondities negatief kunnen beïnvloeden. 2.6.3 Fasen in het innovatieproces en type kennisrelatie Inleiding Terwijl ze niets zeggen over de keuze tussen interne en externe kennisontwikkeling, leggen Kline & Rosenberg [1986, blz. 291] wel een verbinding tussen de fasen in het innovatieproces en het type kennis dat nodig is: ".... the type of science that is typically needed is different at various stages in the central-chain-of-innovation.", maar de aard van de verbinding 'S' blijft in het chain-linked model wat onderbelicht. In het chain-linked model wordt de behoefte aan verschillende soorten kennis niet expliciet gekoppeld aan het keuzeproces kennis intern dan wel extern te verkrijgen, bijvoorbeeld door samenwerking. Wil het chain-linked model bruikbaar zijn als concept om het keuzeproces van typen kennisrelaties te kunnen plaatsen binnen het innovatieproces, dan is een koppeling tussen fasen in het innovatieproces en de behoefte aan specifieke kennis noodzakelijk (zie ook Lundval [1988], Prince [1984], Senker [1995]). Bij de uitbreiding van het model wordt gedacht vanuit de kennisbehoefte van het bedrijf. Daarbij worden twee veronderstellingen gehanteerd. De eerste veronderstelling is dat de behoefte aan kennis in belangrijke mate wordt bepaald door de fase van het innovatieproces.44 De tweede veronderstelling is dat publieke en private kennisrelaties een specifieke 'knowledge base' hebben en elk een specifieke rol in het kennisverwervingsproces (kunnen) vervullen. De keuze voor een bepaald type kennisrelatie (gegeven dat een bedrijf gebruik wil maken van externe kennisbronnen) is afhankelijk van de mate waarin de vraag (behoefte) en 43
44
Bij een publieke kennisrelatie, bijvoorbeeld een samenwerkingsverband met een universiteit, kan het opbouwen van kennisspillovers en het bevorderen van kennisdiffusie juist een doelstelling zijn. In veel gevallen willen universiteiten over de resultaten van onderzoek publiceren. Kennisdiffusie kan ook verlopen via de arbeidsmarkt, bijvoorbeeld AIO's, die bij een kennisrelatie betrokken zijn, zullen (deels) in het bedrijfsleven terechtkomen. De rol van kennisspillovers bij publieke kennisrelaties is daarom afwijkend van die bij private kennisrelaties (zie o.a. Jaffe [1989]). Dat weerspiegelt zich ook in de aard van een publieke kennisrelatie. Een belangrijk motief voor bedrijven om samen te werken met universiteiten is het eigen O&Opersoneel in contact te brengen met nieuwe wetenschappelijke inzichten, vertrouwd te maken met toekomstige onderzoeksvragen en onderzoeksvaardigheden te verbeteren en niet zozeer voor de ontwikkeling van concrete producten of diensten. (Pavitt [1991], Hall e.a. [2003]). In de praktijk bepaalt niet alleen het innovatieproces de behoefte aan kennis. Ook niet-technologische ontwikkelingen, zoals veranderingen in de markt, of institutionele veranderingen, zoals wet- en regelgeving, zijn van invloed op de behoefte aan kennis.
39
het aanbod van kennis op elkaar aansluiten.45 De mate waarin de vraag (behoefte) en het aanbod van kennis (de 'knowledge base' van publieke en private kennisinstellingen) op elkaar aansluiten, kan worden uitgedrukt in de kans op een bepaald type kennisrelatie. In Figuur 2-3 wordt op schematische wijze een verband geschetst tussen fasen in het innovatieproces, zoals die in het chain-linked model worden onderscheiden en typen van kennisrelaties, zoals besproken in §2.5. Ten behoeve van de overzichtelijkheid is alleen het innovatieproces met daarin de verschillende fasen weergegeven. De onderdelen kennis en onderzoek zijn weggelaten.
Kans op type kennisrelatie
Figuur 2-3 Model van de keuze voor een bepaald type kennisrelatie (PuK, PrK) gekoppeld aan het chain-linked innovatiemodel
Markt
Kennis
Markt d'
a PuK b
PrK d
a'/b'
d
Innovatieproces Potentiële markt
Uitvinding en/of prototype
a = primaire kansverloop PuK b = alternatief kansverloop PuK a'/b' = kans PuK in eindfase innovatieproces
Gedetailleerd ontwerp en testen
Aanpassen ontwerp en productie
Distributie en marketing
d = primaire kansverloop PrK, geen samenwerking in marktfase d' = alternatief kanserloop PrK, kartelvorming in marktfase
Fasen in het innovatieproces: potentiële markt Het innovatieproces begint veelal bij de potentiële markt. De definiëring van de potentiële markt (en de invloed daarvan op innovatiedoelen) kan geschieden op basis van kennis uit de fase van 'distributie en marketing', in het bijzonder uit de ontwikkeling van de afzet van innovatieve producten en diensten. Binnen de potentiële markt kunnen we ook het idee van de 'innovatieve entrepreneur' plaatsen, zoals Schumpeter 'mark I' [1934] deze geschetst heeft. Deze fase kan ook worden gezien als een strategische fase waarin bedrijven zich trachten te positioneren. Samenwerking met concurrenten zou daarom minder voor de hand liggen. In de 45
De keuze is niet alleen afhankelijk van de mate waarin de kennis op elkaar aansluit, maar ook van andere factoren, zoals bedrijfsspecifieke kenmerken, sectorspecifieke kenmerken ('technological trajectories'), institutionele factoren, enz.. (zie o.a. Hagedoorn e.a. [2003], Mowery e.a. [1998]).
40
literatuur (zie o.a. Vonortas [1997]) wordt O&O-samenwerking veelal gezien als een offensieve strategie. Hiertegenover staat de mogelijkheid dat de keuze voor O&O-samenwerking ook uit defensieve overwegingen genomen kan worden. Hierbij kan worden gedacht aan bedrijven die om uiteenlopende redenen te kampen hebben met een teruglopende omzet, bijvoorbeeld als gevolg van toenemende concurrentiedruk of onvoldoende investeringen in kennisontwikkeling. Een empirische toets zal moeten uitwijzen welke redenering de overhand heeft. Fasen in het innovatieproces en publieke kennisrelaties (PuK) Hall e.a. [2003] vinden in hun empirisch onderzoek dat universiteiten vooral bij bedrijfsonderzoek worden betrokken wanneer het gaat om relatief nieuwe technologiegebieden, wanneer sprake is van grote complexiteit en onzekerheden. Dat zou er op kunnen wijzen dat de relatie tussen fasen in het innovatieonderzoek en kennisrelaties uiteen kan lopen per technologiegebied. Cainarca e.a. [1992] koppelen O&O-samenwerking aan fasen in een technologielevenscyclusmodel en vinden dat de kans op samenwerking groot is in de beginfase van een technologie, en sterk afneemt naarmate een technologie (en de daarbij behorende markt) volwassen wordt. Deze bevindingen zijn in te passen in het hier geschetste model, hoewel dat betrekking heeft op de ontwikkeling van producten en diensten. Naarmate een technologie en de markt meer in de volwassen fase geraken, zal het aandeel incrementele innovaties toenemen en voorziet het model in een afname van de kans op publieke kennisrelaties. Op basis van het bovenstaande veronderstellen wij dat aan het begin van het innovatieproces de kans op een publieke kennisrelatie (PuK) groot is en afneemt naarmate het innovatieproces vordert. Met nadruk wijzen we er op dat de geschetste 'kansverdelingen' hypothetisch zijn en met behulp van empirisch onderzoek getoetst moeten worden op plausibiliteit. Naarmate de ontwikkeling van producten (en diensten) vordert, zal steeds minder sprake zijn van interactie, dat wil zeggen dat de kennis (intern) steeds meer in één richting zal stromen..Een reden hiervoor is dat het proces van productontwikkeling onder andere gericht is op het reduceren van technische onzekerheden. De technische onzekerheid is groot aan het begin van het ontwikkelproces en klein aan het einde ervan. Naarmate het ontwikkelproces verder is gevorderd, liggen steeds meer (technische) specificaties vast en neemt de technische onzekerheid af en daarmee de behoefte aan (technisch) onderzoek. Dit geldt niet wanneer de technische kennis binnen het bedrijf niet voorhanden is, bijvoorbeeld bij een interdisciplinair of intersectoraal technisch complex vraagstuk (zie Figuur 2-2). Gegeven de aard van de benodigde kennis aan het einde van het innovatieproces (toepassingsgericht onderzoek) is de kans op een kennisrelatie met bijvoorbeeld een universiteit zeer klein (a' / b').46
46
Naarmate de productontwikkeling het stadium van marktintroductie nadert, zal ook de druk toenemen om de ontwikkeling snel af te ronden. Vertragingen, bijvoorbeeld als gevolg van heroverwegingen van het ontwerp of nader onderzoek (terugkoppeling naar een fase terug in het proces), zal men om commerciële, financiële
41
In het 'oorspronkelijke' chain-linked model van innovatie wordt de nadruk gelegd op productvernieuwingen (maakindustrie). Ook in de procesindustrie is sprake van technologische ontwikkelingen en innovaties. In de procesindustrie is het onderscheid tussen het product en het fabricageproces minder scherp en zijn product en procesvernieuwingen meer geïntegreerd. Dat geldt in nog sterkere mate voor veel innovaties in de dienstensector. Vaak vallen product- en procesinnovaties samen.47 De overgang van 'commerce' naar 'e-commerce' laat dat zien. De feitelijke innovatie is de wijze waarop klanten producten of diensten (informatie) kunnen kopen via het internet vanaf elke plek op elk gewenst tijdstip (de loskoppeling van tijd en plaats). Dat is mogelijk voor zowel business-to-consumer als business-to-business trajecten. Een toenemende integratie van product- en procesvernieuwingen heeft ook gevolgen voor de kennisrelaties, dat wil zeggen dat motieven om samen te werken veranderen en dat ook de rol van publieke en private kennisrelaties verandert. Verondersteld wordt dat wetenschappelijke kennis een speciale rol vervult bij procesinnovaties in het kader van productontwikkeling. Soms is fundamentele kennis nodig om een bestaand fabricageproces te kunnen doorgronden om het te kunnen verbeteren of om bepaalde tekortkomingen aan een product of fabricageproces op te kunnen heffen. Dat is in Figuur 2-3 weergegeven door de kans op een publieke kennisrelatie te laten toenemen ('b'). Hierbij speelt mogelijk ook de productlevenscyclus een rol. Procesinnovaties zijn vaak belangrijk waar het gaat om verzadigde markten of min of meer uitontwikkelde producten (zie Abernathy & Utterback [1978]). Bedrijven proberen hun concurrentiepositie te behouden of versterken door bijvoorbeeld goedkoper te produceren en/of de kwaliteit van een product te vergroten. Een grote technologische kennis is nodig of noodzakelijk om een technologische en/of commerciële doorbraak te kunnen forceren, of om te weten of concurrenten op het punt staan een grote voorsprong te nemen. Een tactiek die ook wel wordt toegepast, is om door middel van patenten of licenties greep te krijgen op de noodzakelijke technologische kennis en hierdoor de concurrentiepositie te versterken. Het nemen van een (grote) kennisvoorsprong, bijvoorbeeld door samenwerking met een publieke kennisinstelling, is dan belangrijk. In het algemeen wordt verondersteld dat publieke kennisrelaties in de marktfase van het innovatieproces geen rol van betekenis spelen. Fasen in het innovatieproces en private kennisrelaties (PrK) Het verloop van de kans op een private kennisrelatie verloopt tegengesteld aan die van publieke kennisrelaties, dat wil zeggen dat de kans op een private kennisrelatie toeneemt naarmate het proces vordert. In het algemeen nemen de kosten voor ontwikkeling sterk toe naarmate het innovatieproces de marktfase nadert. Kostenbesparingen kunnen een reden zijn
47
en marketingtechnische redenen willen voorkomen. Benadrukt moet worden dat naast technische kennis ook niet-technologische kennis van belang is om van een innovatie een commercieel succes te maken. Uit een inspectie van de gebruikte data blijkt dat ongeveer 64% van de innovatieve bedrijven zowel productals procesinnovaties meldt.
42
om een kennisrelatie aan te gaan teneinde de hoge kosten van toepassingsgericht onderzoek te delen. In de eindfase van de productontwikkeling, op de grens van 'aanpassen ontwerp en productie' en 'distributie en marketing', kan het zijn dat het aantal signalen van (potentiële) gebruikers toeneemt, maar dat de beïnvloedingsmogelijkheden afnemen. In het geval van business-tobusiness trajecten zou men strikt genomen kunnen spreken van kennisrelaties tussen producent en (potentiële) afnemer. In hoeverre er sprake is van kennisrelaties is afhankelijk of er een gezamenlijke kennisontwikkeling plaats heeft en of die kennis ook bij andere projecten toepasbaar is. Wanneer een product wordt ontwikkeld op basis van specifieke wensen van de afnemer is het weliswaar denkbaar dat de interactie tussen producent en afnemer in deze laatste fase (weer) toeneemt, maar dat toch niet gesproken kan worden van een gezamenlijke kennisontwikkeling, omdat het idee voor innovatie teveel ligt bij de afnemer (zie o.a. von Hippel [1988]). Dit geval is meer als uitbesteding te typeren dan als een kennisrelatie volgens de 'definitie' van dit onderzoek. In de literatuur van de industriële organisatie wordt sterk de nadruk gelegd op samenwerking, die zich beperkt tot de O&O-fase versus samenwerkingsverbanden die zich uitstrekken tot de productie- en marketingfase. In het laatste geval wordt wel gesproken van O&O-kartels. Het oogmerk van samenwerking in zowel de innovatie- als de marktfase is om onderzoeks- en marktonzekerheden te verminderen en het maximeren van de opbrengsten uit innovatie door monopolistisch gedrag (zie Amir [2000] voor een overzicht van verschillende strategieën). In Figuur 2-3 is samenwerking tussen bedrijven die zich beperkt tot innovatie (kennis) aangegeven met 'd' en een O&O-kartel aangegeven met 'd''. 2.6.4 Bezwaren tegen modellen van innovatie Bij de beschrijving van de relatie tussen het chain-linked model van innovatie en de verschillende typen kennisrelaties is uitgegaan van een ideaaltypische ontwikkeling in het innovatieproces alsmede van ideaaltypische kennisrelaties. Dat wil zeggen dat er een duidelijke scheidslijn bestaat tussen publieke kennisrelaties enerzijds en private kennisrelaties anderzijds. In de praktijk zijn de relaties complexer van aard. Dat heeft mogelijk gevolgen voor de empirische analyse. In deze paragraaf besteden we aandacht aan enkele bewaren. Soorten kennis, fasen van O&O en het innovatieproces Een eerste bezwaar is dat de behoefte aan soorten kennis niet alleen wordt bepaald door de fasen van O&O, maar ook door bedrijfs- en marktstrategieën. In het chain-linked model is weliswaar plaats ingeruimd voor marktomstandigheden, maar het model doet geen expliciete uitspraken over de koppeling van bedrijfsstrategie en het innovatieproces. O&O is slechts een middel om algemenere doelen te bereiken zoals winst, marktaandeel, continuïteit, technologische suprematie, enz.. Door de behoefte aan soorten kennis niet alleen te koppelen aan fasen
43
van O&O kunnen ook niet-technologische innovaties een plaats krijgen in het model van innovatie. We praten dan niet over het innovatieproces alleen, maar over kennisverwerving in het algemeen. Onder kennisverwerving verstaan we dan alle activiteiten, die er toe bijdragen dat er nieuwe of vernieuwde producten of diensten op de markt worden gezet en/of dat (productie)-processen worden verbeterd of vernieuwd. Tot de mogelijkheden van kennisverwerving behoort ook het overnemen van jonge zeer belovende hightech bedrijven door grotere ondernemingen. Dergelijke wijzen van kennisverwerving (acquisitie van concurrenten) past niet goed in het innovatiemodel en is ook niet goed in te passen in typen kennisrelaties. Kennisrelaties veronderstelt de samenwerking tussen autonome partners. Daarvan is bij acquisitie geen sprake. Acquisitie van jonge innovatieve bedrijven door gevestigde bedrijven, om zo toegang te krijgen tot nieuwe kennis, valt buiten het bestek van dit proefschrift. Product- en procesvernieuwingen en kansen op kennisrelaties Een tweede bezwaar betreft het verschil tussen product- en procesvernieuwingen. In de fase 'gedetailleerd ontwerp en testen' veronderstellen we in het algemeen een geringe kans op O&O-samenwerking (zowel Puk als PrK). In deze fase van het innovatieproces zijn producten procesvernieuwingen nauw met elkaar verbonden. Procesvernieuwing wordt vaak gezien als zeer vertrouwelijke en bedrijfseigen kennis. Kennis over processen is vaak veel moeilijker te beschermen. Omdat het om bedrijfsinterne processen gaat, is inbreuk op patenten moeilijk te bewijzen. Bovendien is geheimhouding efficiënter dan patentbescherming (Levin e.a. [1987], Brouwer & Kleinknecht [1999]). Veel bedrijven kiezen voor geheimhouding, ook om de zogenaamde 'tacit knowledge' te beschermen. Hoewel tacit knowledge niet is gecodificeerd of gedocumenteerd (en daarom niet d.m.v. patenten kan worden beschermd), kan tacit knowledge wel door concurrenten worden gebruikt door personeel met strategische kennis weg te kopen. Geheimhouding maakt dat moeilijker.48 Ook voor diensten geldt dat kennis moeilijker is te codificeren en dat geheimhouding in de rede ligt. Het belang van geheimhouding van procesvernieuwingen weegt in een dergelijke situatie zwaarder dan via samenwerking te besparen op bijvoorbeeld de kosten van ontwikkeling van diensten. Dit betekent dat bij de analyse van de motieven om wel of niet de besluiten een kennisrelatie aan te gaan, expliciet aandacht moet worden besteed aan redenen om geen kennisrelatie aan te gaan. Wetenschappelijke versus toegepaste kennis bij bedrijven Een derde bezwaar is de onduidelijkheid of er sprake is van een lineair ontwikkelingsverband en/of dat naarmate de ontwikkeling vordert er minder behoefte zou ontstaan aan wetenschappelijke kennis en meer aan toepassingsgerichte kennis. Dit laatste is de centrale veronder48
Brouwer & Kleinknecht [1999] vonden dat 'vasthouden van gekwalificeerd personeel' als bescherming belangrijker werd geacht dan patenten.
44
stelling in het aangepaste chain-linked model. In veel bedrijven moet wetenschappelijke kennis of de verwerving ervan toepassingsgericht zijn anders is er geen belangstelling voor. Het verschil is de termijn waarop de kennis daadwerkelijk wordt gebruikt. Aan het begin van het O&O-proces wordt op (semi) wetenschappelijke wijze toepassingsgerichte kennis ontwikkeld, die op langere termijn daadwerkelijk kan worden geïmplementeerd. In latere fasen wordt kennis verworven of ontwikkeld, die is gebaseerd op eerder ontwikkelde kennis (een verdere praktische of concrete uitwerking) en die op korte termijn tot resultaten moet leiden (een nieuw of verbeterd product, een goedkopere wijze van produceren of een betere kwaliteit enz.). Volgens deze redenering is de centrale dimensie de tijdspanne tussen idee en de toepassing ervan en niet de fase van het O&O-proces. Bij wetenschappelijke kennis gaat het dan om kennis die pas op de langere termijn (wellicht) tot een toepassing kan leiden of bij toepassingsgerichte problemen kan worden gebruikt. Een voorbeeld daarvan in Nederland is de kennis die binnen de Technologische Topinstituten (TTI's) of de Technologiestichting STW wordt ontwikkeld. Bij bedrijfseigen kennis gaat het om kennis die direct wordt aangewend om concrete problemen op te lossen. Een complicatie is dat (technische) universiteiten en publiek gefinancierde onderzoeksinstellingen niet alleen fundamenteel onderzoek uitvoeren, maar in toenemende mate ook (semi-) wetenschappelijk contractonderzoek uitvoeren dat meer toepassingsgericht van aard is. Dat betekent dat de scheidslijn tussen publiek gefinancierde en privaat gefinancierde O&O, zoals eerder gezegd, in de praktijk minder scherp is.
2.7 Samenvatting en onderzoeksvragen Motieven Motieven om te kiezen voor O&O-samenwerking kunnen in twee categorieën worden ingedeeld: motieven die betrekking hebben op 'skill-sharing' en motieven die (voornamelijk) betrekking hebben op 'cost-sharing'. Skill-sharing motieven hebben betrekking op het verwerven van kennis. Het gaat hierbij niet alleen om welke kennis een bedrijf moet verwerven, maar ook om de wijze waarop die kennis wordt verworven. Bedrijven staan voor de keuze nieuwe kennis zelf te ontwikkelen, aan te kopen of met andere bedrijven gezamenlijk te ontwikkelen. Gezamenlijk kennis ontwikkelen vereist bepaalde vaardigheden. Een van de belangrijkste vaardigheden om met succes een kennisrelatie aan te gaan, is dat een bedrijf moet beschikken over een eigen absorptievermogen ('absorptive capacity'). Absorptievermogen vervult twee rollen. Eigen absorptievermogen is nodig om innovatieve producten, diensten of processen te ontwikkelen, maar is ook nodig om kennis van buiten het bedrijf te kunnen volgen en eventueel ten eigen bate aan te wenden. Hetzelfde geldt bij O&O-samenwerking: alleen bedrijven die over voldoende absorptievermogen beschikken zijn potentiële partners.
45
Cost-sharing motieven hebben vooral te maken met de reductie en/of het delen van kosten van O&O en/of het delen van onzekerheden in O&O (technologische, markttechnische risico's). O&O-samenwerking kan kostenbesparingen opleveren, bijvoorbeeld door geen duplicaat onderzoek uit te voeren of door het delen van onderzoeksfaciliteiten. Kennisspillovers en toe-eigeningscondities Een belangrijk motief dat met de aard van kennis als publiek goed te maken heeft, is het beperken van uitgaande kennisspillovers en het bereiken van gunstige toe-eigeningscondities. Innovatieve kennis kan makkelijk weglekken naar concurrenten, die deze kennis kunnen aanwenden zonder daarvoor een vergoeding te hoeven betalen. In het algemeen zullen zij daardoor tegen lagere kosten met nieuwe producten op de markt kunnen komen. Dat beperkt voor het innoverende bedrijf de potentiële markt en de mogelijkheid om de economische opbrengsten uit innovatie toe te eigenen. O&O-samenwerking is een middel om uitgaande kennisspillovers te 'internaliseren' en binnen het samenwerkingsverband te houden en inkomende spillovers beter te kunnen benutten (het gezamenlijk absorptievermogen neemt toe en daarmee de mogelijkheden externe kennis te absorberen). Publieke en private kennisrelaties: de behoefte aan specifieke kennis Een belangrijke schakel in de analyse is welke determinanten van belang zijn om te kiezen tussen een publieke of een private kennisrelatie, gegeven dat een bedrijf zou willen samenwerken. Een theoretisch aanknopingspunt is dat bedrijven een poel van kennis hebben ('knowledge base'), die opgebouwd is uit formele gecodificeerde kennis en persoongebonden en niet gecodificeerde kennis, ofwel een combinatie van kennis in hoofden, kundes en ervaringen. Veranderende economische omstandigheden, technologische ontwikkeling of strategische keuzen geven aanleiding tot het verwerven van nieuwe kennis. De behoefte aan specifieke kennis bepaalt de keuze tussen een publieke of een private kennisrelatie. Kennisrelaties en resultaten van innovatie: fasen in het innovatieproces en typen kennisrelaties De keuze voor een bepaald type kennisrelatie (gegeven dat een bedrijf wil samenwerken en daartoe ook de mogelijkheden heeft) is afhankelijk van de behoefte aan een bepaald soort kennis. Deze behoefte is afhankelijk van de bestaande eigen kennis, maar ook van de fase waar een innovatieproject zich in bevindt. Om de fasen in het innovatieproces te conceptualiseren maken wij gebruik van het chain-linked innovatiemodel. In het chain-linked model worden vijf stadia in het innovatieproces onderscheiden. Het innovatieproces begint bij een potentiële markt en gaat via uitvinding, gedetailleerd ontwerp en aanpassing en productie naar marketing en distributie. Belangrijk in het chain-linked model is de terugkoppeling tussen de verschillende fasen. Zeker bij incrementele innovaties wordt niet het gehele innovatieproces van begin tot einde doorlopen. Aan het begin van het innovatieproces is de kans op een
46
publieke kennisrelatie (PuK) groot en neemt af naarmate het innovatieproces vordert. In het algemeen wordt verondersteld dat publieke kennisrelaties in de marktfase van het innovatieproces geen rol van betekenis spelen. Het verloop van de kans op een private kennisrelatie verloopt tegengesteld aan die van publieke kennisrelaties, dat wil zeggen dat de kans op een private kennisrelatie toeneemt naarmate het proces vordert. In het algemeen nemen de kosten voor ontwikkeling sterk toe naarmate het innovatieproces de marktfase nadert en neemt de prikkel toe om onderzoekskosten te delen met anderen. Hypothesen Op basis van de theoretische inzichten kunnen een aantal algemene hypothesen worden opgesteld, die empirisch getoetst kunnen worden. Een belangrijk gegeven is dat O&O-samenwerking nauw is verbonden met het innovatieproces en dat overwegingen om te investeren in O&O (intern) ook van belang zijn voor O&O-samenwerking. In de theoretische en empirische literatuur is veel geschreven over de samenhang tussen marktvoorwaarden, de grootte van bedrijven en de graad van innovativiteit (O&O-intensiteit). Hypothese 1: er bestaat een positief en simultaan verband tussen O&O-intensiteit, kennisrelaties en economische prestaties (resultaten van O&O). Het verband tussen marktcondities en innovatie heeft de vorm van een omgekeerde U-vorm. Prikkels om te innoveren vinden wij vooral in oligopolistische markten. Indien wij marktconcentratie opvatten als een indirecte benadering van concurrentie dan zal in sectoren met een zeer hoge of zeer lage marktconcentratie de prikkel om te innoveren lager zijn. Daarnaast veronderstellen wij dat er een direct verband bestaat tussen de prikkel om te innoveren en de keuze voor een kennisrelatie, dat wil zeggen dat een sterke prikkel tot innoveren ook zal leiden tot een hogere kans op O&O-samenwerking (gegeven gunstige toe-eigeningscondities). Hypothese 2: Gegeven de omgekeerde U-vorm van het verband tussen concurrentie en innovatie, verwachten wij een niet-lineair verband tussen de kans op een kennisrelatie en de marktconcentratie (U-vorm) in een sector. We verwachten empirische bevestiging te vinden voor de stelling dat de keuze om met een bepaald type kennis een verbintenis aan te gaan sterk wordt bepaald door de behoefte aan specifieke kennis (technologiegebieden). Hypothese 3: technologiegebieden, als benadering van de behoefte aan specifieke kennis, zijn een belangrijke determinant in het keuzeproces voor een publieke en/of private kennisrelatie. Bedrijven die kiezen voor een kennisrelatie hebben eventuele organisatorische beperkingen overwonnen. Dergelijke bedrijven zijn in staat interne en externe kennis te absorberen en te integreren en aan te wenden voor innovatieve doeleinden.
47
Hypothese 4: bedrijven maken de keuze om wel of niet een kennisrelatie aan te gaan, gegeven hun organisatorische capaciteiten, en zijn in staat adequaat om te gaan met organisatorische knelpunten. Tot slot het verband tussen de kennisrelaties en resultaten van O&O. Hypothese 5: kennisrelaties spelen vooral een rol in precompetitief onderzoek. In de marktfase spelen kennisrelaties geen rol van betekenis.
48
3
Gebruikte data
3.1 Inleiding In dit proefschrift ligt de nadruk op een empirische analyse van de determinanten van kennisrelaties. Hierbij is gebruik gemaakt van bestaande en nieuw verzamelde data. De nieuwe data zijn verzameld in het kader van het onderzoeksproject 'Samen Innoveren', dat is geëntameerd door het Ministerie van Economische Zaken. De bestaande data komen vooral uit de Nederlandse Community Innovation Survey's (CIS). Met de start van de eerste Community Innovation Survey (CIS1) in 1992 worden in veel EUlanden, waaronder Nederland, systematisch gegevens over innovatie en O&O-samenwerking verzameld. Vanaf de tweede Nederlandse Community Innovation Survey is de uitvoering in handen van het Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS) en de coördinatie berust bij Eurostat.49 In dit proefschrift wordt (mede) gebruik gemaakt van gegevens uit de tweede Community Innovation Survey, kortweg aangeduid met CIS2 en van gegevens uit de 'interim' Community Innovation Survey 1998, kortweg aangeduid met CIS2½. In principe worden CIS-enquêtes om de vier jaar gehouden. In Nederland voert het CBS om de twee jaar een extra CIS uit. Voor een belangrijk deel zijn de twee enquêtes wat opzet en uitvoering betreft aan elkaar gelijk. Van belang is ook de samenvoeging van de CIS met de zogenoemde R&D-enquête, die informatie geeft over uitgaven aan O&O.50 Noodzaak voor een aanvullende vragenlijst In de CIS-enquêtes wordt gevraagd naar algemene kenmerken van O&O-samenwerking (innoveren in partnership). Gevraagd wordt of innovatieve bedrijven samen met andere bedrijven werken aan technologisch nieuwe of duidelijk verbeterde producten, diensten of processen. Daarnaast wordt in de CIS-enquêtes gevraagd naar het type partner (en lands/werelddeel van vestiging of afstand).51 Een belangrijke beperking voor zowel het onderzoeksproject van het Ministerie van Economische Zaken ('Samen Innoveren') als voor dit proefschrift is, dat bij innoveren in partnerships (O&O-samenwerking) in de CIS-enquêtes 49
50
51
In Nederland is in 1989 de eerste innovatie-enquête (de Nederlandse versie van de Community Innovation Survey) opgezet en uitgevoerd door de Stichting voor Economisch Onderzoek der Universiteit van Amsterdam (SEO), zie Kleinknecht e.a. [1990]. Een uitgebreide beschrijving van de opzet en uitvoering van de CIS2 en CIS2½ is te vinden in respectievelijk 'Kennis en Economie 1998' (CBS [1998]) en 'Kennis en Economie 2000' (CBS [2000]). Een belangrijk verschil tussen CIS2 en CIS2½ is dat bij de laatste enquête ook bedrijven met minder dan 10 werknemers zijn geënquêteerd. Hoewel innovatie bij kleinere bedrijven een zeer interessant onderwerp is (o.a. startende high-techbedrijven en spin-offs van universitair onderzoek), is voor de vergelijkbaarheid alleen gebruik gemaakt van gegevens van bedrijven met 10 werknemers of meer. Type partners die in de CIS2 worden onderscheiden zijn: gelieerd bedrijf, klant, leverancier, concurrent, adviesbureau, onderzoeksinstituut en universiteit.
49
niet nadrukkelijk wordt gevraagd naar het gezamenlijk ontwikkelen van kennis. Uiteraard wordt ook geen uitsplitsing gemaakt naar het type kennisrelatie te weten: een kennisrelatie met een publieke kennisinstelling (PuK) of een kennisrelatie met een private kennisinstelling (PrK), veelal een ander bedrijf.52 Een belangrijke veronderstelling is dat bij verschillende typen kennisrelaties andere kennis opgebouwd en uitgewisseld wordt. De CIS geeft geen informatie om deze veronderstelling te toetsten. Ook voor andere aspecten van O&O-samenwerking wordt niet gevraagd naar een differentiatie naar type samenwerking. Zo wordt in de CIS o.a. verondersteld dat de motieven voor samenwerking voor elk type samenwerking gelijk zijn. Daarnaast ontbreken in de CIS vragen met betrekking tot de aard, intensiteit en duur van de samenwerkingsverbanden (innoveren in partnerships). In dit hoofdstuk besteden we eerst globaal aandacht aan de opzet van de aanvullende enquête (§3.2). Hierbij zal veelvuldig worden verwezen naar 'Samen Innoveren' (Poot & Brouwer [2001]). Dat rapport doet verslag van het door het Ministerie van Economische Zaken uitgezette onderzoeksproject en geeft een verantwoording van de opzet van de aanvullende enquête alsmede de steekproeftrekking en response (Poot & Brouwer [2001], bijlage A.1 en B.1). Om het lezen te vergemakkelijken zijn de desbetreffende bijlagen ook in dit proefschrift opgenomen als respectievelijk Enquête 'Kennisverwerving in Partnership' (§8.2) en 'steekproef en response' in de Enquête 'Kennisverwerving in Partnership' (EKP) (§8.1). In §3.3 bekijken we de mogelijkheden die de data ons bieden bij de analyse van kennisrelaties. In §3.4 geven wij een overzicht van de belangrijkste resultaten van een eerste beschrijvende analyse en we besluiten dit hoofdstuk met enkele conclusies.
3.2 Enquête 'Kennisverwerving in Partnership' (EKP) 3.2.1 Opzet enquête Uitgangspunt voor de Enquête 'Kennisverwerving in Partnership' (EKP) is de nadruk op het gemeenschappelijk verwerven van (technologische) kennis in de vorm van kennisrelaties. Een ander belangrijk verschil met de CIS-enquêtes is dat in de EKP kenmerken van innovatief gedrag en kenmerken van kennisverwerving worden verbijzonderd naar typen van kennisrelaties. De opzet van de EKP is, onderscheid te maken tussen kennisrelaties met publieke kennisinstellingen (PuK) en private kennisinstellingen (PrK), veelal andere bedrijven. Tot de publieke kennisinstellingen worden gerekend: algemene universiteiten, academische ziekenhuizen, technische universiteiten, para-universitaire researchinstellingen, TNO, DLO en de
52
Bedrijven kunnen ook met meerdere partners samenwerken in een netwerk van publieke en/of private kennisinstellingen c.q. bedrijven. Met kennisrelaties bedoelen wij zowel enkelvoudige samenwerkingsverbanden (twee partners) als samenwerkingsverbanden bestaande uit een netwerk van meerdere, mogelijk verschillende typen partners.
50
grote technologische instituten ECN, WL, GeoDelft, NLR, Marin en HBO-instellingen (zie CBS [1998, bijlage B3, blz. 202]). Daarnaast is in de EKP, anders dan in de CIS-enquêtes, onder innovatieve bedrijven informatie verzameld over ondermeer (afzonderlijk gevraagd voor PuK en PrK): Technologiegebieden waarbinnen werd samengewerkt, duur en intensiteit van samenwerkingsverbanden, doelen om een kennisrelatie aan te gaan, kennisrelaties in het buitenland (reden en technologiegebied), juridische vorm van de kennisrelatie, innovatiedoelen en of deze doelen bij voorkeur uitgevoerd worden in samenwerking met alleen een publieke kennisinstelling (PuK), met alleen een private kennisinstelling (PrK), met beide typen kennisinstellingen (PuK∪PrK), of dat een bedrijf kiest voor zelf uitvoeren zonder partner. Verder komen knelpunten aan de orde, verbijzonderd naar PuK en PrK. 3.2.2 Dataverzameling De EKP is in nauwe samenwerking met het CBS opgezet en als een aanvullende CBS-enquête onder innoverende bedrijven uitgezet.53 Het opstellen van de vragenlijst, de dataverzameling en -verwerking is in samenwerking met het CBS uitgevoerd. Een belangrijke reden voor samenwerking was om gebruik te kunnen maken van innovatiedata (CIS-enquêtes) en bedrijfseconomische gegevens (Productiestatistieken). Een andere reden was voldoende response te verkrijgen van bedrijven over een onderwerp dat tamelijk nieuw was en waarnaar met een zeker niveau van detaillering is gevraagd. De EKP is uitgezet onder 2117 innoverende bedrijven die eerder hebben gerespondeerd in de CIS2. Van de aangeschreven innoverende bedrijven hebben er 1214 in de EKP gerespondeerd. De gegevens van de EKP hebben betrekking op de periode 1993-1997 en zijn medio 2000 verzameld. Na de verzameling en verwerking van de ruwe data is het EKP-bestand gekoppeld aan CIS2 (1996), CIS2½ (1998) en de Productiestatistieken (PS).54 55 De (kwalitatieve) gegevens uit CIS2 hebben betrekking op de periode 1994-1996, kwantitatieve gegevens op 53
54
55
Bij het bepalen van het steekproefkader van de EKP wordt een bedrijf als innoverend aangemerkt indien tenminste één maal met ja is geantwoord op vraag 1a en 1b van CIS2 (CBS [1998, blz 216], zie ook §3.4.1 en bijlage 8.1.). Op dit punt wijkt de data, die voor dit proefschrift beschikbaar is, af van de beschikbere data voor 'Samen Innoveren'. Voor 'Samen Innoveren' hadden wij de beschikking over een gekoppeld bestand, bestaande uit alleen CIS2, EKP en de productiestatistiek (PS) voor 1996. In een apart project, dat begin 2002 is uitgevoerd, zijn de gegevens van CIS2, CIS2½ en de productiestatistieken van 1995-1998 gekoppeld tot een 'clusterbestand'. Aan dit clusterbestand zijn vervolgens de gegevens van de EKP gekoppeld. De koppeling van CIS2, CIS2½ en de EKP biedt de mogelijkheid om over een langere periode het innovatief gedrag van ondernemingen te volgen. Medio 2003 zijn data beschikbaar gekomen uit de CIS3, met gegevens over de periode 1998-2000. Nadere analyse door het CBS van deze data heeft aanleiding gegeven tot een uitgebreide data-cleaning, waardoor de data pas medio 2004 geschikt leek voor econometrische schattingen. Eerste schatting op deze data op microniveau wijst op problemen met de aansluiting met eerdere CIS-gegevens. Daarnaast wijkt de vragenlijst van CIS3 op een aantal punten af van eerdere vragenlijsten, met als gevolg dat voor enkele belangrijke variabelen geen panelbestand kan worden opgebouwd. Om deze redenen is besloten de schattingen alleen uit te voeren op het bestaande clusterbestand.
51
het jaar 1996 en de gegevens uit CIS2½ hebben betrekking op 1996-1998 of het jaar 1998. De gegevens uit de PS, die in dit proefschrift zijn gebruikt, hebben betrekking op de periode 1996-1998. Na koppeling van de bestanden resteren in principe 906 innoverende bedrijven waarvan wij informatie hebben voor de analyse van de determinanten van kennisrelaties. De vragenlijst is opgenomen in bijlage 8.2. Indien wij in dit proefschrift spreken van innoverende bedrijven zijn dat bedrijven die tenminste op basis van CIS2 als innoverende bedrijven zijn aangemerkt. De data (PS, CIS2, CIS2½ en de EKP) zijn via Cerem (CBS) aan de onderzoekers ter beschikking gesteld. De in dit rapport weergegeven meningen zijn die van de auteur en niet noodzakelijkerwijze die van het CBS.
3.3 Mogelijkheden De nieuwe data zijn verzameld met het oog op de onderzoeksvragen die in 'Samen Innoveren' aan de orde zijn gesteld. Deze zijn in belangrijke mate aangereikt door het Ministerie van Economische Zaken en sluiten niet altijd direct aan op de onderzoeksvragen die hier centraal staan. Immers sommige aspecten van kennisrelaties, die vanuit theoretisch oogpunt van belang zijn, zijn niet altijd even relevant voor beleidsvragen en vice versa. Ook het verzamelen van gegevens met behulp van een schriftelijke enquête levert beperkingen op. Een belangrijke beperking is de omvang van de vragenlijst.56 Er is een omgekeerd evenredig verband tussen de omvang van een vragenlijst en de kans op non-response.57 In de afweging tussen de omvang van de vragenlijst en beperking van non-response is het laatste doorslaggevend geweest. Enkele algemene beperkingen zijn van belang voor de opzet en reikwijdte van de analyse en zullen hiernavolgend worden behandeld. Beperkingen die specifiek zijn voor bepaalde exogene variabelen komen aan de orde bij de behandeling van de modellen in hoofdstuk 4 en 5. Innovatie op bedrijfsniveau versus innovatie op projectniveau Een punt van aandacht is dat de gegevens uit de CIS-enquêtes en de EKP gemeten zijn op bedrijfsniveau. Echter, in de praktijk hebben veel bedrijven meerdere innovatieprojecten lopen die in verschillende stadia van ontwikkeling verkeren (voor een overzicht van modellen met betrekking tot het proces en stadia van technologische ontwikkeling zie Vonortas [1997]). 56
57
Zo is afgezien van vragen over andere wijzen van kennisverwerven in relatie tot kennisrelaties. Uit de CIS hebben wij bijvoorbeeld wel infornatie over uitgaven aan geavanceerde apparatuur en licenties, maar niet in hoeverre de 'embedded' kennis complementair is aan kennisrelaties. Wij moeten aannemen dat dat het geval is. Een andere belangrijke beperking is dat geen gegevens bekend zijn van de partners zelf, alleen van het bedrijf dat (toevallig) heeft gerespondeerd en beschikt over een kennisrelatie. Het officiële beleid om de enquêtedruk te verminderen is dan ook geen (voor onderzoekers) lastige (en overbodige) eis, maar eerder aan te merken als een belangrijke aansporing om het de respondent (berichtgever in CBS-jargon) niet al te moeilijk te maken en te streven naar een enquête van beperkte omvang en de vragen te laten aansluiten bij de beleveniswereld van de respondent.
52
We veronderstellen dat, hoewel de afzonderlijke innovatieprojecten mogelijk in meer of mindere mate van elkaar kunnen afwijken, op bedrijfsniveau sprake is van een bepaalde manier van innovatiemanagement en dat de uitkomsten van het onderzoek betrekking hebben op alle innovatieprojecten binnen een bedrijf (zie ook §2.6.4). Beperkingen met betrekking tot organisatorische en strategische aspecten van kennisrelaties Het is belangrijk om zich te realiseren dat analyse van empirische gegevens afkomstig uit de Community Innovation Survey's (CIS) gebaseerd is op economisch gedrag van innovatieve bedrijven in het verleden en dat wij geen informatie tot onze beschikking hebben over voorgenomen intenties of strategische bedoelingen die mogelijk meer informatie kunnen verschaffen over het verloop van kennisrelaties.58 We veronderstellen dat bedrijven rationeel handelen en dat de uitkomst van dat handelen, in dit geval de keuze om wel of niet een kennisrelatie aan te gaan, adequaat kan worden gemeten, dat wil zeggen dat voldoende kan worden gecorrigeerd voor bedrijfsspecifieke omstandigheden om zo te kunnen komen tot algemene conclusies met betrekking tot kennisrelaties. Dat betekent ook dat veel aspecten van strategisch management als gegeven moeten worden verondersteld, dat wil zeggen dat bedrijven, gegeven hun organisatorische- en managementcapaciteiten, beslissingen nemen met betrekking tot kennisrelaties. Om mogelijk onjuiste gevolgtrekkingen op het spoor te komen, is het wel nodig een indicator te hebben, die als een benadering van strategische intenties kan dienen en om die in het onderzoek te betrekken.
3.4 Beschrijvende analyse van kennisrelaties, een eerste verkenning 3.4.1 Kennisrelaties naar aard Alleen innovatieve bedrijven kunnen een kennisrelatie aangaan. Bij de definitie van innovatieve bedrijven houden wij ons aan de definitie zoals die door het CBS wordt gehanteerd. Bedrijven zijn innovatief indien zij vernieuwende activiteiten ondernemen. Onder vernieuwende activiteiten verstaat het CBS: '.... of bedrijven vernieuwde producten/diensten en/of processen hebben gerealiseerd alsmede of ze betrokken zijn geweest bij innovatieprojecten die óf nog niet zijn afgerond óf niet succesvol zijn geweest. Een voorwaarde voor de vernieuwing is dat er sprake moet zijn van de inzet van nieuwe technieken of kennis. Vernieuwingen die op geen enkele wijze technologische aspecten in zich dragen worden hiermee uitgesloten.' (CBS [1998, blz. 51-52]). In Tabel 3-1 zijn kennisrelaties getypeerd naar aard: permanent of incidenteel. Bedrijven kunnen voortdurend of opeenvolgend één of meerdere kennisrelaties onderhouden of 58
Zie o.a. Godfrey & Hill [1995] over problemen met niet waargenomen constructen zoals die o.a. in de transactiekostentheorie en de 'resource-based view of the firm' worden toegepast.
53
incidenteel, met tussenposen, een kennisrelatie aangaan. In het eerste geval is sprake van bedrijven die op permanente basis kennisrelaties onderhouden, permanente kennisrelaties genoemd, en in het laatste geval van bedrijven die op incidentele basis kennisrelaties onderhouden, incidentele kennisrelaties genoemd. De totalen zijn ongewogen, dat wil zeggen zij geven de aantallen bedrijven weer waarop de analyses zijn gebaseerd.59 Op de onderste regel van de tabel zijn de percentages weergegeven gewogen naar de nationale populatie van innoverende bedrijven. Landelijk gezien heeft 24,6% (gewogen) van de innovatieve bedrijven een kennisrelatie en daarvan is 54,4% van permanente aard. Zowel gewogen als ongewogen komt een combinatie van publieke en private kennisrelaties (PuK∪PrK) het meest voor (ongewogen: 50% van de bedrijven met een kennisrelatie), dat wil zeggen dat bedrijven in een bepaalde periode zowel met publieke als met private kennisinstellingen samenwerken. Dit kan erop duiden dat publieke en private kennisrelaties complementair zijn. Eén en ander wordt verderop getoetst. Tabel 3-1
Typering van kennisrelaties van innoverende bedrijven in Nederland als percentage van totaal aantal innoverende bedrijven in EKP (ongewogen)
aard kennisrelatie incidenteel permanent
totaal kennisrelaties gewogen # 45.6% 54.4%
Totaal kennisrelaties 50.1% 49.9% 100.0% Totaal
totaal gewogen #
aantallen innoverende bedrijven### 172 171
waarvan bedrijven met: PuK PrK PuK∪PrK## 65.3% 61.5% 37.2% 34.7% 38.5% 62.8% 100.0% 100.0% 100.0% 8.3%
10.6%
19.0%
4.1%
9.1%
11.4%
geen 62.1%
563 906
75.4% 17193
#
Bron: Enquête Kennisverwerving in Partnership (SEO/CBS) # Gewogen naar landelijke aantallen innoverende bedrijven 1996 (CBS [1998, tabel 5.1.1.1., blz. 83]), zie Poot & Brouwer [2001, tabel 3.1, blz. 29]. ## Hiermee worden bedrijven aangeduid met zowel een publieke (Puk) als een private (PrK) kennisrelatie. ### Absoluut aantal bedrijven in databestand.
Ook is er een samenhang tussen type en aard van de kennisrelaties. Bedrijven met beide typen kennisrelaties beschikken in meerderheid over (een) permanente kennisrelatie(s) terwijl bedrijven met een incidentele relatie meer kiezen voor een bepaald type kennisrelatie. Dit blijkt ook uit de gewogen cijfers. Hier is een vergelijking te maken met het traditionele onderscheid tussen permanente en incidentele O&O. Innovatieve bedrijven met permanente O&O hebben bijna zonder uitzondering de beschikking over een eigen O&O-afdeling en O&O maakt deel uit van het 'strategisch' beleid van deze bedrijven (zie onder andere Freeman 59
Voor een statistisch overzicht gewogen naar landelijke totalen wordt verwezen naar Poot & Brouwer [2001,Tabel 3-1, 3-2 en 3-3, blz. 29-30]. De resultaten worden hier ongewogen weergegeven om aan te geven welke verdeling ten grondslag ligt aan de econometrische analyses die verderop in dit hoofdstuk aan de orde komen. Een andere reden is dat bij sommige analyses gebruik wordt gemaakt van gecombineerde gegevens uit CIS2 en CIS2½. Elke enquête heeft haar eigen ophoogfactoren gebaseerd op uiteenlopende steekproefkaders, steekproef en response. Primair gaat het in dit hoofdstuk om het vaststellen van determinanten van het keuzeproces en niet om een statistisch representatief beeld op landelijk niveau weer te geven.
54
[1982], Brouwer & Kleinknecht [1994], en Cohen & Levinthal, [1989]). Kennisrelaties kunnen zo worden opgevat als een speciale strategie binnen het algemene O&O-beleid van ondernemingen. 3.4.2 Kennisrelaties naar sector en grootteklasse De mate waarin bedrijven betrokken zijn bij O&O-samenwerking verschilt per sector en grootteklasse (CBS [1998]). Ook bij kennisrelaties is dat het geval, zoals Tabel 3-2 laat zien. In de industrie onderhouden innoverende bedrijven vaker kennisrelaties (44,6%) dan in de dienstensector (28,6%).60 Bedrijven in de overige sectoren (voornamelijk energie- en waterleidingbedrijven en de bouwnijverheid) zitten daar tussenin (34,6%). Een verbijzondering naar type kennisrelatie laat zien in meerderheid bedrijven kiezen voor een combinatie van beide typen kennisrelaties (PuK∪PrK). In de sector industrie kiest 54,5% van bedrijven met een kennisrelaties voor beide typen kennisrelaties, 24,1% kiest alleen voor private kennisrelaties (PrK) en 21,4% kiest voor alleen samenwerking met publieke kennisinstellingen (PuK). In de sector 'overig' zijn de percentages respectievelijk 50%, 25% en 25%. Dienstverlenende bedrijven kiezen ook voornamelijk voor een combinatie van beide typen kennisrelaties (40%), maar hier is samenwerking met andere bedrijven (PrK) (37,9%) wat sterker vertegenwoordigd, en slechts 22,1% voor alleen publieke kennisrelaties (PuK). In vergelijking met de industrie komen onder dienstverlenende bedrijven private kennisrelaties relatief vaker voor dan publieke, maar in totaliteit gaan dienstverlenende bedrijven minder vaak kennisrelaties aan. Mogelijk dat het op (harde) technologie gerichte aanbod van kennisinstellingen daar mede debet aan is. Kijken we meer in detail naar sectoren volgens de Pavitt-de Jong-indeling61 dan zien we bij grootschalige bedrijven en bedrijven afhankelijk van toeleveranciers relatief veel bedrijven 60
61
De verbijzondering naar industrie, diensten en overig is ontleend aan de indeling die het CBS in 'Kennis en Economie' (K+E) gehanteerd (zie CBS [1998, blz. 206-207]). De industrie heeft betrekking op de SBI'93 klassen 15-37, de diensten SBI 19-30 en overig bestaat uit SBI'93 1-5 (landbouw, bosbouw en visserij), 10-14 (delfstoffenwinning), 40,41 (energie- en waterleidingbedrijven) en 45 (bouwnijverheid). Bedrijven in de SBI'93 klassen 1-5 en 10-14 zijn niet in de analyse betrokken. De indeling voor de industrie is ontleend aan Pavitt [1984]. Pavitt heeft op basis van innovatiepatronen ('technological trajectories') en de plaats in de economische waardeketen industriële sectoren in 4 clusters ondergebracht te weten: 1) 'science based' (wetenschappelijk gedreven), 2) 'scale intensive' (grootschalige productie), 3) 'specialized suppliers' (gespecialiseerde toeleveranciers) en 4) 'supplier dominated' (toeleverancier afhankelijk). Op basis van dezelfde uitgangspunten (type innovatie en plaats in de waardeketen) kunnen ook binnen de dienstensector clusters worden onderscheiden. De verdere verbijzondering van de dienstensector is ontleend aan de Jong e.a. [1992] (zie ook bijlage 8.3). Bij de indeling van de dienstensector is vooral de functie of aard van de dienstverlening in de economische waardeketen van belang. De mate van innovativiteit (O&O-intensiteit) verschilt bij de dienstensector niet veel tussen bedrijfstakken (zie o.a. CBS [1998, 2000]). Standaarddiensten bestaan uit infrastructuurdiensten (diensten zoals bijvoorbeeld telecommunicatie- en transportdiensten die gebruik maken van vaste netwerkfaciliteiten voor gestandaardiseerde producten / oplossingen) en overige gestandaardiseerde diensten (een gestandaardiseerde werkwijze gericht op het leveren van algemene diensten, zoals administratiekantoren, schoonmaakdiensten, e.d.). De overige diensten bestaan uit 'toegevoegde waarde diensten' (hooggespecialiseerde diensten die gebruikt kunnen worden door verschillende typen ondernemingen, bijvoorbeeld accountancy en groothandel) en 'ad
55
zonder kennisrelaties (respectievelijk 60,2% en 61,9%). Bij bedrijven met een grootschalig productieproces gaat het voor een deel om bedrijven die actief zijn in de procesindustrie. In het algemeen zijn procesinnovaties moeilijk(er) te beschermen en is veel kennis in de vorm van 'tacit-knowledge' aanwezig. De aard van kennisrelaties brengt een verhoogd risico met zich mee dat strategische kennis weglekt (bijvoorbeeld door informele contacten). Indien bedrijven uit de sector 'grootschalig' kiezen voor een kennisrelatie, dan is dat overwegend voor een combinatie van beide typen (PuK∪PrK). Dit geldt nog sterker voor bedrijven in de sector 'toeleverancier afhankelijk'. Hier kiest 30,7% van de bedrijven voor beide typen kennisrelaties. Ook in de dienstverlening is deze combinatie meest voorkomend, maar minder pregnant en kiezen dienstenbedrijven ook relatief veel voor alleen private kennisrelaties. Tabel 3-2
Typering van kennisrelaties naar sector (K+E# en Pavitt-de Jong##) en grootteklasse (aantallen werknemers) als percentage van het totaal aantal bedrijven in de EKP (ongewogen), tussen haakjes als percentage van het aantal innoverende bedrijven met een kennisrelatie SBI K+E# geen industrie 55.4% diensten 71.4% overig 65.4%
9.5% 6.3% 8.6%
PuK (21.4%) (22.1%) (25.0%)
PrK 10.8% (24.1%) 10.8% (37.9%) 8.6% (25.0%)
PuK∪PrK 24.3% (54.5%) 11.4% (40.0%) 17.3% (50.0%)
totaal aantal innoverende bedrijven### 493 332 81
Pavitt, de Jong## wetenschappelijk grootschalige productie gespecialiseerde toeleveranciers toeleverancier afhankelijk standaard diensten overige diensten
47.7% 60.2% 49.5% 61.9% 73.1% 64.2%
9.8% 8.0% 10.9% 11.3% 6.6% 6.3%
(18.8%) (20.0%) (21.6%) (29.7%) (24.4%) (17.6%)
14.4% 8.0% 8.9% 11.3% 10.2% 12.6%
(27.5%) (20.0%) (17.6%) (29.7%) (37.8%) (35.3%)
28.0% 23.9% 30.7% 15.5% 10.2% 16.8%
(53.6%) (60.0%) (60.8%) (40.5%) (37.8%) (47.1%)
132 176 101 97 305 95
Bedrijfsgrootte (aant. werkn.) 10-< 50 50-<200 200-e.m. totaal
73.1% 60.8% 55.3% 62.1%
2.4% 10.2% 9.9% 8.3%
(8.8%) (26.0%) (22.1%) (21.9%)
11.8% 10.2% 10.3% 10.6%
(43.9%) (26.0%) (23.0%) (28.0%)
12.7% 18.8% 24.5% 19.0%
(47.4%) (48.0%) (54.9%) (50.1%)
212 441 253 906
Bron: Enquête Kennisverwerving in Partnership (SEO/CBS) # De indeling naar industrie, diensten en overig is analoog aan die in 'Kennis en Economie' (K+E). Zie CBS, 1998, bijlage B5. ## Indeling van sectoren op basis van de Pavitt taxonomie (Pavitt [1984]) voor de industrie en de indeling van Jong e.a. [1992] voor de dienstensector (zie voetnoot 61). ### Absoluut aantal bedrijven in databestand.
Ook de grootte van een bedrijf speelt een rol bij de keuze om al dan niet een kennisrelaties aan te gaan. Niet verrassend neemt het percentage bedrijven zonder kennisrelatie af naarmate een bedrijf groter is. De uitsplitsing naar type kennisrelatie laat echter zien dat samenwerking met andere bedrijven (PrK) weinig verband met grootte lijkt te hebben. Bij kennisrelaties met publieke kennisinstellingen daarentegen zien wij dat juist kleinere bedrijven veel minder voor dit type kiezen dan de grotere (2,4% versus 10,2% en 9,9%).
hoc diensten' (gericht op specifieke problemen met een 'aan-uit' karakter, zoals juridisch of financieel advies).
56
Op basis van een eerste overzicht kan worden vermoed dat evenals bij O&O-samenwerking de keuze om wel of geen kennisrelatie aan te gaan een samenhang zal hebben met de grootte van een bedrijf en sectorspecifieke aspecten. Zoals op basis van de Pavitt-taxonomie (Pavitt [1984]) kan worden verwacht zijn wetenschappelijk gedreven bedrijven en gespecialiseerde toeleveranciers meer geneigd kennisrelaties aan te gaan. Dit zijn uiteraard voorlopige impressies uit beschrijvende tabellen, waarbij zeker nog geen harde causale uitspraken gedaan kunnen worden. 3.4.3 Bedrijfseconomische kenmerken en kennisrelaties In hoofdstuk 2 is o.a. beargumenteerd dat eigen absorptievermogen en een minimum aan competenties om te leren nodig zijn om een 'absorptive capacity' te ontwikkelen (Cohen & Levinthal [1989]). Dit is een belangrijke voorwaarde voor het aangaan van kennisrelaties. Bedrijven moeten in 'kennis' investeren en eerst zelf voldoende kennis opbouwen alvorens een geschikte partner te kunnen zijn (of een geschikte partner te kunnen vinden) voor samenwerking (Dosi [1982]) en belangrijker, om spillovers zowel extern als intern (binnen een samenwerkingsverband) te kunnen benutten. Om te kunnen investeren in kennis moet een bedrijf ook over voldoende financiële middelen beschikken. Denkbaar is ook dat bedrijfseconomische factoren de opbouw van eigen absorptievermogen in de weg zouden kunnen staan. Tabel 3-3 geeft voor een aantal bedrijfseconomische kenmerken de gemiddelden weer, verbijzonderd naar type kennisrelatie. De gemiddelde omzet per werknemer (voltijds) bedraagt ongeveer €153.500. Bedrijven zonder kennisrelatie realiseren een iets lagere omzet per werknemer en bedrijven met een kennisrelatie een iets hogere. De verschillen zijn niet significant. Ook de toegevoegde waarde als percentage van de omzet verschilt niet significant. Significante verschillen zijn wel waar te nemen bij de toegevoegde waarde per werknemer (productiviteit). Bedrijven met een publieke kennisrelatie (PuK) hebben gemiddeld genomen een wat hogere productiviteit, ook zijn zij wat meer exportintensief. Dat geldt in wat mindere mate ook voor bedrijven met beide typen kennisrelaties (PuK∪PrK). Bedrijven zonder kennisrelatie hebben een duidelijk lagere productiviteit en exportquote. Dit kan duiden op een verband tussen concurrentie en kennisrelaties. Exporterende bedrijven moeten concurreren op een wereldmarkt waarbij productiviteitsverschillen, technologische kennis en absorptievermogen een belangrijke rol spelen (zie o.a. Fors & Svensson [2002], Geroski e.a. [1993], Lefebvre e.a. [1998], Roper & Love [2002], Wakelin [1998]).62 Dit lijkt op een analogie tussen technologische ontwikkeling, O&O-intensiteit en exportintensiteit die voor verschillende landen is gevonden, Dosi e.a., [1990], Hughes [1986]. 62
De causaliteit tussen export en innovatief vermogen kan ook omgekeerd verlopen: eerst zijn een zeker innovatief vermogen en een portfolio van innovatieve producten of diensten nodig om vervolgens te kunnen exporten.
57
Tenslotte is gekeken naar de O&O-intensiteit. Ook hier vinden wij dat bedrijven met kennisrelaties gemiddeld genomen O&O-intensiever zijn. Dit verband is eveneens significant. De significant lagere O&O-intensiteit van bedrijven zonder kennisrelaties kan wijzen op het feit dat technologisch zwakkere bedrijven geen geschikte partner zijn voor andere bedrijven om een kennisrelatie aan te gaan (Cohen [1995], Dosi [1982,1988]). Tabel 3-3
Bedrijfseconomische factoren verbijzonderd naar type kennisrelatie
Aantal observaties
geen 457
type kennisrelatie PuK PrK PuK∪PrK 61 79 135
totaal 732
Gemiddelde van: Omzet per werknemer (VTE)# € 151225 € 158137 € 154974 € 158250 € 153495 Toegevoegde waarde per werknemer (VTE)# € 42333 € 53810 € 48241 € 53088 € 45906 Export als % totale omzet 19.2% 26.6% 22.1% 35.1% 23.0% Toegevoegde waarde als % totale omzet 37.6% 39.8% 38.3% 39.2% 38.1% O&O-intensiteit## 2.2% 5.3% 3.1% 5.7% 3.2%
F
0.13 11.10 8.39 0.62 11.87
prob.>F
0.940 0.000 0.000 0.600 0.000
Bron: Enquête Kennisverwerving in Partnership (SEO/CBS), CIS2 en PS (CBS) # in voltijdsequivalenten (VTE) ## aantal O&O-werknemers gedeeld door de totale werkgelegenheid (VTE)
Een interessant gegeven is dat bedrijven met alleen een private kennisrelatie (PrK) een lagere O&O-intensiteit hebben dan bedrijven met PuK of PuK∪PrK. Dit zou kunnen worden geïnterpreteerd als een aanwijzing dat kostenbesparing (verlaging van de O&O-intensiteit) ook bij kennisrelaties een belangrijk motief is. Een uitgebreidere analyse waarbij ook met andere factoren rekening wordt gehouden moet uitwijzen of een dergelijke interpretatie houdbaar is.
3.5 Duur en intensiteit van kennisrelaties in Nederland: een beschrijvende analyse 3.5.1 Duur en intensiteit van kennisrelaties Duur In de EKP worden vragen gesteld naar de gemiddelde duur en de intensiteit van publieke en private kennisrelaties. Eerst geven wij een beeld van de verdeling van de duur van kennisrelaties. Figuur 3-1 laat zien dat de verdeling van de gemiddelde duur van PuK en PrK nagenoeg hetzelfde is. Ongeveer 30% van het aantal bedrijven heeft kennisrelaties die gemiddeld slechts één jaar of korter duurt. Ongeveer 75% van alle kennisrelaties duurt drie jaar of korter. Ongeveer 10% van de innovatieve bedrijven heeft een kennisrelatie die gemiddeld 4 tot 5 jaar duurt. Een kleine 4% van de innovatieve bedrijven met kennisrelaties heeft een private kennisrelatie die gemiddeld 9 tot 10 jaar duurt. In hoeverre sprake is van enkel langdurig verband met een bepaalde partner of dat sprake is van een samenwerkingsverband met wisselende partners is niet bekend. De aflopende lijn wordt onderbroken bij een duur van 4 à 5 jaar. Ook een duur van 9 à 10 jaar komt wat meer voor.
58
Figuur 3-1 De gemiddelde duur van kennisrelaties in jaren in klassen als percentage van het aantal innoverende bedrijven met kennisrelaties in de periode 1993-1997 (ongewogen) 35%
% innovatieve bedrijven
30% 25% 20%
PuK PrK
15% 10% 5% 0% 0-1
1-2
2-3
3-4
4-5
5-6
6-7
7-8
8-9
9-10 10-15 15-25
gem. duur in jaren
Bron: Enquête Kennisverwerving in Partnership (SEO/CBS)
Intensiteit De intensiteit van een kennisrelatie is gemeten als het aantal werknemers in voltijdsequivalenten (VTE) die direct betrokken zijn bij het onderhouden van een kennisrelatie. Figuur 3-2 geeft de verdeling weer die met een kernel density schatting is bepaald (linkerzijde Figuur 3-2). Ter vergelijking is ook de verdeling van de O&O-intensiteit (in VTE) weergegeven. Ter bevordering van de overzichtelijkheid van de presentatie is de weergave van de O&O-, PuK- en PrK-intensiteit beperkt tot 0,4. Uit Figuur 3-2 valt op te maken dat de verdeling van O&O, PrK en Puk elkaar niet veel ontlopen. Relatief veel bedrijven hebben een geringe dichtheid c.q. een lage intensiteit. Men zou kunnen verwachten dat er een verband is tussen de O&O-intensiteit en de PuK- en PrK-intensiteit. In Figuur 3-2 ter rechterzijde is het relatieve aandeel van PuK en PrK weergeven als percentage van de O&O-intensiteit. De verdeling laat zien dat het aantal werknemers dat direct betrokken is bij kennisrelaties ook ten opzichte van de O&O-intensiteit gering is. Gemiddeld is 15,1% van het O&O-personeel direct betrokken bij publieke kennisrelaties en 16,8% bij private kennisrelaties (zie Tabel 3-4). De verdeling laat ook zien dat er bedrijven zijn die relatief veel O&O-personeel inzetten bij kennisrelaties. Dit lijkt te wijzen op een aanzienlijke heterogeniteit onder innoverende bedrijven.
59
Figuur 3-2 Kernel dichtheidsschatting van de intensiteit van respectievelijk O&O-samenwerking, PuK en PrK, en intensiteit van respectievelijk PuK en PrK als percentage van de O&Ointensiteit in 1996 voor bedrijven met kennisrelaties in de periode 1993-1997 (ongewogen)63 O&O-int. PrK-int.
PuK-int.
PuK % O&O-int. 6
30
Kernel dichtheid
PrK % O&O-int.
4
20
2
10
0
0 0
0.1
0.2 intensiteit
0.3
0.4
0
0.5 % van O&O-intensiteit
1
Bron: Enquête Kennisverwerving in Partnership (SEO/CBS)
Figuur 3-3 Kernel dichtheidsschatting van de intensiteit van respectievelijk PuK en PrK, afgezet tegen de O&O-intensiteit in 1996 met de mediane trend (doorgetrokken lijn), voor bedrijven met kennisrelaties in de periode 1993-1997 (ongewogen) 100%
O&O-intensiteit 1996
100%
0
0 0
Intensiteit PuK als % O&O-intensiteit
100% 0
Intensiteit PrK als % O&O-intensiteit
100%
Bron: Enquête Kennisverwerving in Partnership (SEO/CBS)
In Figuur 3-3 is het verband tussen de intensiteit van kennisrelaties en de O&O-intensiteit nogmaals weergegeven, maar nu met de nadruk op de spreiding. Het beeld dat uit Figuur 3-3 63
Voor details zie de Stata 7 reference manual. De standaard parameters zijn gebruikt voor de berekening van de dichtheidsfunctie. De dichtheid wordt weergegeven als de reciproque van de eenheid van de desbetreffende variabele en kan groter zijn dan 1. Dat is ook hier het geval, daar de intensiteit valt binnen de range 0 – 1 (0 – 100%).
60
naar voren lijkt te komen, is dat voor zowel publieke als private kennisrelaties er weinig relatie lijkt te bestaan tussen de O&O-intensiteit en het aandeel van kennisrelaties. Eerder kan de conclusie worden getrokken dat het aantal mensen dat direct bij kennisrelaties is betrokken een kleine maar constante (en mogelijk selecte) groep mensen is. Een volgende stap is om te zien of er verschillen zijn waar te nemen indien wij differentiëren naar de aard van de kennisrelatie (permanent of niet) of naar grootte of sector van bedrijven. 3.5.2 Duur en intensiteit van kennisrelaties verbijzonderd naar aard, grootteklasse en sector In Tabel 3-4 is de gemiddelde duur van publieke en private kennisrelaties weergegeven en het aantal werknemers dat bij kennisrelaties is betrokken als percentage van de O&O-intensiteit, verbijzonderd naar de aard van kennisrelaties en naar de grootte en sector van bedrijven. De gemiddelde duur van publieke en private kennisrelaties bedraagt respectievelijk 2,7 en 2,8 jaar. Een uitsplitsing naar een permanente of incidentele kennisrelatie laat zien dat, op het eerste gezicht weinig verrassend, een permanente kennisrelatie significant langer duurt dan een incidentele. Een reden kan zijn dat bedrijven voor kortlopende projecten incidentele kennisrelaties aangaan. Ook is denkbaar dat slechte ervaringen met samenwerking/kennisrelaties bedrijven huiverig maken om permanente, langer durende, kennisrelaties aan te gaan. Gemeten naar het aantal betrokken mensen is er geen significant verschil waar te nemen tussen bedrijven met permanente of incidentele kennisrelaties. Dat zou er op kunnen wijzen dat kennisrelaties een zeker minimum aan personele inzet nodig hebben om op te kunnen starten, ongeacht of zij succes hebben en resulteren in een meer of minder permanente relatie. Een verbijzondering naar grootteklasse laat zien dat middelgrote bedrijven gemiddeld genomen de langst durende kennisrelaties aangaan, maar het verband is niet significant. Ook het verband tussen het aandeel van kennisrelaties als percentage van de O&O-intensiteit laat geen significant verband zien. Een verbijzondering naar sector laat voor beide kenmerken van kennisrelaties ook geen significant verschil zien. In het laatste deel van Tabel 3-4 is de gemiddelde duur en het aandeel van kennisrelaties als percentage van de totale O&O-intensiteit weergegeven voor bedrijven die beide typen kennisrelaties hebben. Ook hier is geen significant verband aanwezig. Een methodologische verklaring voor de gevonden resultaten zou kunnen zijn dat respondenten moeite hebben met het inschatten van de duur en intensiteit van kennisrelaties. Niet alleen het begrip kennisrelatie is nieuw, ook is niet eerder in de geschiedenis van de CIS-enquêtes gevraagd naar duur of intensiteit. De relatief hoge item-nonresponse op de vragen betreffende de duur en intensiteit zou hiervoor een aanwijzing kunnen zijn.64
64
De item-nonresponse als percentage van de bedrijven met een publieke of private kennisrelatie bedraagt voor de duur ervan respectievelijk 12,2% en 15,2% en voor de intensiteit respectievelijk 17,8% en 18,9%.
61
Tabel 3-4
Duur en intensiteit van kennisrelaties, verbijzonderd naar aard van de kennisrelatie en de grootteklasse en sector van het bedrijf (ongewogen)
totaal significantie kennisrelatie naar aard niet permanent permanent
naar grootteklasse 10-49 50-199 200 en meer
naar sector industrie diensten overig
totaal significantie
Alle innovatieve bedrijven met één of meer kennisrelatie(s) werknemers kennisrelatie in VTE als % totale duur kennisrelatie in jaren O&O personeel PuK PrK PuK PrK n gem. n gem. n gem. n gem. 265 2.7 267 2.8 240 15.1% 240 16.8% t P > |t| t P > |t| -0.697 0.486 -0.8624 0.389 115 151 F 10.31
2.1 3.1 Prob > F 0.002
115 153 F 7.77
2.3 3.2 Prob > F 0.006
104 136 F 0.10
15.6% 14.8% Prob > F 0.747
101 139 F 0.56
15.6% 17.7% Prob > F 0.456
40 122 103 F 1.6
2.1 2.9 2.6 Prob > F 0.205
54 120 93 F 1.08
2.9 3.1 2.5 Prob > F 0.342
33 108 99 F 0.28
17.6% 14.6% 14.8% Prob > F 0.758
45 104 91 F 0.83
20.6% 16.3% 15.6% Prob > F 0.436
185 60 20 F 2.21
2.5 3.3 2.7 Prob > F 0.112
170 76 21 F 1.83
2.6 3.3 3.1 Prob > F 0.162
170 52 18 F 1.52
13.7% 17.9% 20.6% Prob > F 0.222
149 71 20 F 2.29
14.7% 18.9% 24.9% Prob > F 0.104
Innovatieve bedrijven met zowel een publieke als een private kennisrelatie werknemers kennisrelatie in VTE als % totale O&O personeel duur kennisrelatie in jaren PuK PrK PuK PrK n gem. n gem. n gem. n gem. 188 2.5 180 2.8 166 14.0% 162 16.5% t P > |t| t P > |t| -1.06 0.288 -1.17 0.243
Bron: Enquête Kennisverwerving in Partnership (SEO/CBS)
3.5.3 Conclusies Het beeld dat uit de beschrijvende analyse naar voren komt, is dat de duur en intensiteit van kennisrelaties niet worden bepaald door de gebruikelijke elementen als grootte en de sector van bedrijven. Het verband tussen de aard van een kennisrelatie, incidenteel of niet, is wel significant, maar over de causaliteit of de achterliggende redenen valt op basis van deze beschrijving (en data) weinig te zeggen. Het aandeel van kennisrelaties als percentage van de totale O&O-intensiteit is gemiddeld 16% en is onafhankelijk van de grootteklasse of de sector waartoe een bedrijf wordt gerekend, dat wil zeggen dat geen van de verbanden significante verschillen te zien geeft. Dat lijkt te wijzen op een zekere minimum inzet van O&O-werknemers die nodig is om een kennisrelatie op te zetten. Een mogelijke verklaring van de duur en intensiteit van kennisrelaties lijkt zich buiten de gebruikelijke bedrijfskenmerken als grootte en sector af te spelen en ook de aard van een kennisrelatie laat alleen voor de duur een significant verschil zien. Een andere opvallend feit 62
is het geringe verschil tussen publieke en private kennisrelaties in duur en intensiteit. In de literatuur zijn geen empirische aanwijzingen te vinden voor soortgelijke samenwerkingsverbanden, zodat het aan een referentiekader ontbreekt. Nader onderzoek zal moeten uitwijzen welke achterliggende factoren van invloed zouden kunnen zijn op de duur en intensiteit van kennisrelaties.
3.6 Samenvatting Het beeld dat uit de beschrijvende statistiek naar voren komt, is dat een combinatie van publieke en private kennisrelaties (PuK∪PrK) domineert. De helft van de bedrijven met een kennisrelatie kiest voor een combinatie van beide typen (PuK∪PrK), 28% kiest voor samenwerking met alleen een private onderneming (PrK) en 21% werkt alleen samen met een publieke kennisinstelling (PuK). Ook is er een samenhang tussen type en aard van de kennisrelaties. Bedrijven met beide typen kennisrelaties beschikken in meerderheid over (een) permanente kennisrelatie(s) terwijl bedrijven met een incidentele relatie meer kiezen voor een bepaald type kennisrelatie. Per sector zijn verschillen waar te nemen in de mate waarin voor een bepaald type kennisrelatie wordt gekozen. Met name industriële bedrijven gaan kennisrelaties aan met zowel publieke als private kennisinstellingen. Enkel samenwerken met een publieke kennisinstelling komt veel minder vaak voor. Ook de grootte van bedrijven speelt een rol. Naarmate bedrijven groter zijn, onderhouden zij vaker kennisrelaties. In het bijzonder geldt dat voor publieke kennisrelaties. Tabel 3-3 geeft een eerste inzicht in een mogelijk verband tussen marktoriëntatie (export), productiviteit en samenwerking. Het bovenstaande beeld lijkt sterk op dat wat in de empirische literatuur wordt gevonden met betrekking tot O&O-intensiteit en de grootte van bedrijven en marktstructuur (Kamien & Schwartz [1975,1982], Cohen [1995]). Een belangrijke vraag is of bedrijven die geen kennisrelaties aangaan voornamelijk economisch zwakkere bedrijven zijn of dat het gaat om bedrijven uit minder innovatieve bedrijfstakken die niet kiezen voor een kennisrelatie (gebrek aan 'technological opportunity'). In het laatste geval zouden sectorspecifieke factoren (op meso-, macro-economisch niveau) belangrijker zijn voor de keuze om wel of geen kennisrelatie aan te gaan dan micro-economische factoren op bedrijfsniveau. In de empirische literatuur zijn voor wat betreft investeringen in onderzoek en ontwikkeling (O&O-intensiteit) aanwijzingen dat zowel bedrijfsspecifieke als sectorspecifieke factoren een rol spelen (zie o.a. Cohen [1995], Klevorick e.a. [1995], Levin e.a. [1985], Scott [1984]). De volgende stap is om te kijken of dat ook voor kennisrelaties geldt door te kijken naar de determinanten van de specifieke redenen om geen kennisrelatie aan te gaan.
63
64
4
Kennisrelaties bij innoverende bedrijven: een empirische analyse
4.1 Inleiding Centraal in dit hoofdstuk staat de vraag welke factoren een rol spelen bij de keuze van een bedrijf om wel of niet een kennisrelatie aan te gaan. In het bijzonder willen we weten of er verschillen in redenen zijn om te kiezen voor een kennisrelatie met een publieke kennisinstelling (PuK) of met een private kennisinstelling (PrK) en, zo ja, waaruit die verschillen bestaan.65 Redenen om geen kennisrelatie aan te gaan Gegeven het feit dat een meerderheid van de innovatieve bedrijven er voor kiest om geen kennisrelatie aan te gaan, is de vraag van belang welke redenen aan deze keuze ten grondslag liggen. Bij de keuze om wel of geen kennisrelatie aan te gaan, spelen toe-eigeningscondities een belangrijke rol, bijvoorbeeld of kennis geheim is te houden. Naast toe-eigeningscondities is ook de complementariteit van de kennis van (potentiële) partners van belang. De vraag is, welke specifieke redenen innovatieve bedrijven hebben om geen kennisrelatie aan te gaan. In hoofdstuk 2 is de verwachting uitgesproken dat de behoefte aan een bepaalde soort kennis (mede) bepalend zou zijn in het keuzeproces. Met behulp van gegevens uit de EKP kunnen we deze veronderstelling nader analyseren. Over O&O-samenwerking zijn enige empirische studies verschenen die zouden kunnen dienen als referentie (zie o.a. Fritsch & Lukas [2001], Miotti & Sachwald [2003], Tether [2002] en voor Nederland: Kleinknecht & Reijnen [1992]). Belangrijk verschil met de genoemde studies is dat het hier gaat om kennisrelaties en in de genoemde literatuur om O&O-samenwerking. De vraag is of O&O-samenwerking gelijkgesteld kan worden aan een kennisrelatie en, zo nee, wat dan de verschillen zijn. Kennisrelaties versus O&O-samenwerking Tot dusver zijn wij er van uit gegaan dat theoretische inzichten met betrekking tot O&Osamenwerking ook van toepassing zijn op kennisrelaties. In §1.2 is de vraag opgeworpen of bedrijven een kennisrelatie zien als een zwaardere of dieper gaande wijze van O&O-samenwerking of dat alleen sprake is van een semantisch verschil en dat kennisrelaties min of meer synoniem zijn met O&O-samenwerking. In dit hoofdstuk komt de vraag aan de orde of op empirische gronden iets te zeggen valt over verschillen tussen kennisrelaties en O&O-samenwerking. 65
De beschikbare data maakt het niet mogelijk te kijken naar het soort bedrijf dat als partner wordt gekozen, alleen de keuze voor het type kennisrelatie kan worden geanalyseerd. Ook met de invloed van eerdere ervaringen met samenwerking kan geen rekening worden gehouden.
65
Het voornaamste verschil tussen beide definities, waaraan wij in §4.5 meer aandacht besteden, is dat bij kennisrelaties (zeer) sterk de nadruk wordt gelegd op kennisverwerving (verzekeren van de toevoer van nieuwe kennis). Bij O&O-samenwerking gaat het om het gezamenlijk werken aan de ontwikkeling van technologisch nieuwe of verbeterde producten of processen. Voor de analyse van de verschillen tussen kennisrelaties en O&O-samenwerking is het van belang stil te staan bij de vraag vanuit welk perspectief de verschillen tussen kennisrelaties en O&O-samenwerking worden geanalyseerd. Uitgangspunt is het keuzegedrag van ondernemingen. De verschillen tussen O&O-samenwerking en kennisrelaties zullen dan ook worden geanalyseerd vanuit het perspectief van het keuzegedrag. Onderzocht zal worden of de determinanten van kennisrelaties verschillen van die van O&Osamenwerking. Daartoe zullen wij eerst kijken naar de determinanten van de keuze om wel of geen kennisrelatie aan te gaan en deze determinanten vervolgens toetsen aan de keuze om wel of geen O&O-samenwerking aan te gaan. Opzet analyse en indeling hoofdstuk In de Enquête 'Kennisverwerving in Partnership' (EKP) is aan bedrijven gevraagd om aan te geven wat de belangrijkste redenen zijn om geen kennisrelaties aan te gaan. Deze informatie is mede van belang om bij de vervolganalyse van determinanten van kennisrelaties de uitkomsten in een breder kader te kunnen plaatsen. Aan de redenen om geen kennisrelaties te onderhouden wordt aandacht besteed in §4.2. In §4.3 gaan we in op de vraag welke determinanten van belang zijn bij de keuze om wel of niet een kennisrelatie aan te gaan ongeacht het type kennisrelatie. De vraagstelling komt nauw overeen met de vraag welke determinanten een rol spelen bij 'traditionele' O&O-samenwerking. In §4.4 komen verschillen en overeenkomsten tussen publieke- en private kennisrelaties aan de orde en kijken wij in het bijzonder naar determinanten die de keuze tussen een publieke en private kennisrelatie bepalen, gegeven dat een bedrijf een kennisrelatie onderhoudt. In §4.5 gaan we nader in op mogelijke overeenkomsten en verschillen tussen 'kennisrelaties' en 'O&O-samenwerking' en kijken wij naar de vraag of het verschil tussen beide begrippen louter semantisch van aard is, of dat er sprake is van wezenlijke verschillen tussen typen samenwerkingsverbanden. Wij besluiten dit hoofdstuk met een samenvatting van de resultaten en conclusies (§4.6).
66
4.2 Redenen om geen kennisrelatie aan te gaan 4.2.1 Inleiding In de analyse van de determinanten van kennisrelaties staan wij eerst stil bij innovatieve bedrijven die geen kennisrelatie onderhouden (62,1% van de innovatieve bedrijven, ongewogen, zie Tabel 3-1). Een eerste vraag is of bedrijven zonder kennisrelaties zich onderscheiden van bedrijven met kennisrelaties en, zo ja, op welke wijze. Een tweede vraag die aan de orde komt, is welke specifieke redenen bedrijven hebben om geen kennisrelatie aan te gaan. Redenen voor innovatieve bedrijven om geen kennisrelatie aan te gaan, kunnen gelegen zijn in het vermogen geheel zelf O&O uit te voeren en/of dat de benodigde kennis door uitbesteding of licenties kan worden verkregen. Ook kan sprake zijn van ongunstige toe-eigeningscondities, bijvoorbeeld omdat kennis onvoldoende geheim gehouden kan worden (zie §2.4). Verder is vanuit de transactiekostentheorie gewezen op het feit dat samenwerking (maar ook pure uitbesteding) kosten met zich mee brengt. Hierbij kan worden gedacht aan kosten (ex ante) voor het zoeken en beoordelen van geschikte partners (toeleveranciers) en het opstellen van contracten, en kosten (ex post) voor de controle op de naleving en eventueel afdwingen van de contractbepalingen (zie ook Veugelers & Cassiman [1998]). Samenwerking zelf stelt ook bepaalde eisen, zoals een geschikte partner (niet al te grote verschillen in de bedrijfscultuur, voldoende vertrouwen, enz., Dyer [1997]). Problemen hieromtrent kunnen aanleiding zijn om op andere wijzen externe kennis te verwerven. Tenslotte kan het zijn dat de vraag naar (bepaalde) kennis niet aansluit op het (gepercipieerde) aanbod van gewenste kennis door een gebrek aan 'complementariteit' van kennis (Dosi [1982]), of een te grote of te kleine 'cognitive distance', Nooteboom [1999]), of dat een bedrijf over onvoldoende informatie beschikt om een keuze te kunnen maken. Dat laatste kan deels samenhangen met het absorptievermogen van een bedrijf zelf, maar bijvoorbeeld ook met een bepaalde bedrijfscultuur (bijvoorbeeld indien een bedrijf meer vertrouwt op eigen kennis, het 'not invented here' syndroom). Ook de aard van het innovatieproces en het type innovatie kan van invloed zijn. Procesinnovaties zijn over het algemeen minder makkelijk te beschermen, of het is voor concurrenten makkelijker 'er omheen uit te vinden' en zo bescherming door bijvoorbeeld patenten te omzeilen. Veel bedrijven kiezen wanneer het gaat om procesinnovaties liever voor geheimhouding (Brouwer & Kleinknecht [1999], Teece [1986], Tidd e.a., [1997, blz. 93-97]).
67
4.2.2 Specifieke redenen om geen kennisrelaties aan te gaan In de EKP is gevraagd naar (een beperkt aantal) specifieke redenen om geen kennisrelaties aan te gaan (zie bijlage 8.2).66 Alvorens een statistische beschrijving te geven, gaan we eerst in op de inhoudelijke betekenis van de 7 redenen die worden onderscheiden. De eerste reden: 'kennis te specialistisch', heeft betrekking op de mate waarin de gevraagde kennis specifiek is voor het bedrijf. Het idee is dat indien de kennis zeer specifiek voor het bedrijf is, de kans op het vinden van een geschikte partner zeer klein is of dat het zeer moeilijk zal zijn om tot kennistransfer te komen. Deze reden sluit nauw aan bij het begrip 'cognitive distance': 'For learning, partners should on the one hand have sufficient 'cognitive distance', i.e. possess different cognitive categories, to be able to capture knowledge that one could not have captured oneself, but on the other must be sufficiently close, in cognition and language, to enable meaningful communication', Nooteboom [1999, blz. 13], maar ook bij het begrip 'asset specificity' van Williamson [1985]. Een bijkomende zaak is, dat in een dergelijke situatie er weinig kans is op (economisch waardevolle) uitgaande spillovers die door samenwerking zouden kunnen worden 'geïnternaliseerd'.De tweede reden 'kostenoverwegingen', is nauw verbonden met de theorie van de transactiekosten. Het gaat hier om kosten die gemaakt moeten worden ten behoeve van een samenwerkingsverband. Reden 3 'geheimhouding' en reden 4 'kennis niet geheim te houden' hebben betrekking op de toe-eigeningscondities dan wel het beperken van uitgaande kennisspillovers. Reden 5 'kennisverwerving anders' heeft betrekking op mogelijke andere wijzen van kennisverweving. In de vraagstelling is opengelaten welke alternatieve wijzen van kennisverwerving een rol zouden kunnen spelen. Reden 6 'kennisaanbod diffuus' heeft betrekking op de perceptie van de respondent met betrekking tot het aanbod van kennis. Met nadruk wijzen we er op dat het gaat om een perceptie, een beoordeling van het feitelijke aanbod van kennis en /of de zoekkosten om informatie over het kennisaanbod te verkrijgen, is niet in de vraag opgenomen. Uit eerdere studies komt naar voren dat met name het Midden- en Kleinbedrijf (MKB) deze reden noemt als knelpunt voor samenwerking met universiteiten (voor Nederland zie: Poot e.a. [1998]). Reden 7 'andere redenen' tenslotte is een restcategorie en is meer bedoeld om het mogelijke item non-response te verminderen dan als een reden gekoppeld aan een specifieke theoretische overweging.
66
Organisatorische- en managementaspecten van samenwerking blijven in deze empirische verkenning van redenen om geen kennisrelatie aan te gaan buiten beschouwing. Zo ook de mogelijkheid van (slechte) ervaringen met in een (ver) verleden opgezette samenwerkingsverbanden als voornaamste reden. De EKP is primair gericht op het in kaart brengen van huidige kennisrelaties.
68
Pavitt, de Jong# wetenschappelijk grootschalig gespecialiseerde toeleveranciers toeleverancier afhankelijk standaard diensten overige diensten
63 10 6 50 60 22 3 61
F prob. > F
andere redenen
F prob. > F
kennisaanbod diffuus
totaal
kennisverwerving anders
diensten overig
geheimhouding
industrie
n 27 3 23 7 53 56 3
kostenoverwegingen
SBI K+E#
kennis niet geheim te houden
Redenen om geen kennisrelaties aan te gaan als percentage van het totaal aantal bedrijven in de EKP zonder kennisrelaties (ongewogen), naar sector# en grootteklasse (meerdere redenen per bedrijf mogelijk)
kennis te specialistisch
Tabel 4-1
22.3%
11.7%
24.2%
9.5%
12.1%
16.8%
16.5%
18.6% 15.1%
11.0% 17.0%
14.8% 15.1%
6.8% 9.4%
9.7% 11.3%
16.0% 17.0%
19.4% 22.6%
20.1%
11.9%
19.4%
8.3%
11.0%
16.5%
18.3%
1.01 0.3632
0.75 0.4717
3.97 0.0194
0.68 0.5068
0.37 0.6916
0.03 0.9656
0.73 0.4819
27.0%
7.9%
27.0%
6.3%
14.3%
14.3%
14.3%
17.0% 32.0% 20.0%
11.3% 10.0% 16.7%
19.8% 26.0% 28.3%
6.6% 10.0% 18.3%
9.4% 14.0% 11.7%
17.0% 10.0% 26.7%
23.6% 8.0% 13.0%
18.8% 13.1%
12.6% 11.5%
15.2% 11.5%
8.5% 1.6%
9.4% 13.1%
15.2% 18.0%
20.6% 18.0%
1.81 0.1092
0.51 0.7708
2.37 0.0385
2.50 0.0299
0.46 0.8091
1.33 0.2509
1.61 0.1561
13.5%
13.5%
21.9%
9.0%
7.7%
18.7%
16.1%
23.1%
12.3%
19.0%
9.0%
11.9%
16.0%
14.9%
21.4%
9.3%
17.1%
6.4%
12.9%
15.0%
27.1%
0.68 0.5085
0.56 0.5732
0.45 0.6395
1.21 0.3003
0.41 0.6658
4.99 0.0071
Bedrijfsgrootte (aantallen werknemers) 10-< 50 50-<200 200-e.m. F prob. > F
15 5 26 8 14 0
2.93 0.054
Bron: Enquête Kennisverwerving in Partnership (SEO/CBS) # Voor een toelichting op de gebruikte sectorindeling zie Tabel 3-2, blz. 56.
69
4.2.3 Een beschrijvende analyse van de redenen om geen kennisrelatie aan te gaan. Tabel 4-1 geeft weer hoe vaak een bepaalde reden is genoemd, verbijzonderd naar sector en grootteklasse. De respondenten mochten meer dan één reden aankruisen.67 De percentages sommeren derhalve niet tot 100%. Ruim éénvijfde van de ondervraagde bedrijven geeft aan dat de benodigde kennis te specialistisch is en dat deze kennis niet bij andere partners is te verkrijgen. Dat wil zeggen dat de benodigde kennis sterk is verbonden met specifieke producten en/of processen. Deze reden wordt overwegend genoemd door middelgrote en grote bedrijven, maar het verband is zwak significant (10% niveau). Een kleine 12% van de respondenten geeft aan dat kostenoverwegingen een reden zijn om geen kennisrelaties aan te gaan. Geheimhouding als strategie om kennis binnenskamers te houden of de angst dat binnen een samenwerkingsverband 'kennis niet geheim is te houden', dat wil zeggen dat kennis vanuit het samenwerkingsverband kan weglekken naar concurrenten, zijn eveneens belangrijke redenen. Samen worden zij door bijna 28% van de bedrijven zonder kennisrelaties genoemd. Het beheersen van 'uitgaande' kennisspillovers blijkt in de praktijk zeer belangrijk. Dit raakt ook aan de problematiek rond het patenteren van procesinnovaties (Arundel [2001], Arundel & Kabla [1998], zie ook §5.1). Tabel 4-1 laat zien dat beheersing van spillovers en de rol van spillovers bij toe-eigeningscondities sectorspecifiek is. Dit is ook in overeenstemming met bevindingen in de empirische literatuur (Cohen [1995]). Het probleem van 'kennis is niet geheim te houden' is ook manifest indien een partner ook betrokken is bij andere samenwerkingsverbanden of onderzoeksnetwerken. Ook de mogelijkheid van tussentijdse overname van een partner door een ander (concurrerend) bedrijf kan een belangrijke reden zijn om in het geheel geen samenwerking te overwegen. Beleidsmatig gezien is van belang dat de reden 'kennisaanbod te diffuus' onafhankelijk is van sector of grootteklasse. In het algemeen wordt verondersteld dat met name het Midden en Kleinbedrijf (MKB) moeite zou hebben met het 'aanboren' van wetenschappelijke kennis. De percentages laten wel fluctuaties tussen de verschillende grootteklassen zien, maar zij zijn niet significant. Samenvatting Het algemene beeld dat uit de beschrijvende analyse naar voren komt is dat 'kennis te specialistisch', 'geheimhouding' en 'kennisaanbod diffuus' belangrijke redenen zijn om geen kennisrelatie aan te gaan. Dit sluit aan bij de (theoretische) literatuur waarin toe-eigeningscondities, complementariteit en cognitieve afstand als belangrijke determinanten worden aangemerkt.
67
Respondenten met meerdere redenen gaven tamelijk onafhankelijke scores, met een hoogste correlatie van 0,16.
70
4.2.4 Determinanten van bepaalde redenen om geen kennisrelatie aan te gaan In deze paragraaf komt de vraag aan de orde of er bepaalde typen bedrijven te identificeren zijn, die systematisch vaker een specifieke reden noemen om geen kennisrelatie aan te gaan. Met behulp van een probit-schatting is gekeken welke determinanten een rol spelen bij de keuze voor een specifieke reden om geen kennisrelatie aan te gaan.68 De bedoeling van deze analyse is na te gaan of er patronen zijn te ontdekken die meer inzicht geven in de reden om niet te kiezen voor een kennisrelatie. Gevolgde procedure In eerste instantie is getracht een algemeen basismodel te schatten met min of meer dezelfde exogene variabelen per reden. Verschillen in coëfficiënten en significantie zouden in deze aanpak moeten leiden tot een identificeerbaar patroon. Dat bleek niet het geval. Veel exogene variabelen bleken niet significant en de coëfficiënten leverden ook geen inhoudelijk consistente verklaring op.69 Een tweede aanpak was per reden een apart model te schatten en specifieke exogene variabelen te selecteren waarvan op basis van theoretische overwegingen aangenomen mocht worden dat er een verband zou kunnen zijn. Een aantal exogene variabelen zoals grootte (log werknemers) en marktstructuur (Herfindahl-equivalent) en de mate van innovativiteit (O&Ointensiteit) is aanvankelijk in elk model opgenomen, echter niet altijd met een plausibel en/of significant resultaat. In een enkel model zijn één of meerdere van deze en andere exogene variabelen geëlimineerd uit het specifieke model, onder andere om schattingstechnische redenen (multi-collineariteit) of omdat de coëfficiënten zeer insignificant zijn (t-waarden < 1,0). Tabel 4-2 geeft de uiteindelijke resultaten weer van de tweede aangepaste werkwijze voor economisch relevante (niet noodzakelijkerwijze significante) uitkomsten.70 Resultaten: 'Kennis te specialistisch' 'Kennis te specialistisch' blijkt nauw samen te hangen met de grootte van bedrijven (lnw_96) en de marktstructuur (he3d96). Het verband is in beide gevallen niet-lineair van karakter. Het verband met de grootte van een bedrijf (lnw_96+lnw296) en de kans op het noemen van 68
69
70
Voor een beschrijving van het probit-model zie Maddala [1983, blz. 22]. Omdat de respondenten meerdere redenen konden noemen, is strikt genomen de kans om een bepaalde reden te noemen om geen kennisrelatie aan te gaan niet onafhankelijk van de kans om een andere reden te noemen. De correlatie tussen de verschillende redenen is evenwel laag, zie voetnoot 67. Multi-collineariteit speelde hierbij ook een rol en gaf aanleiding om bepaalde exogene variabelen niet in de modellen op de nemen (zie Spanos & McGuirk [2002]). Een voorbeeld is de samenhang tussen product- en procesinnovaties. Uit de data blijkt dat product- en procesinnovaties nauw samenhangen, dat wil zeggen dat veel bedrijven zowel product- als procesinnovaties hebben (64%). Gelijktijdig opnemen van product- en procesinnovaties als determinant van een bepaalde reden geeft aanleiding tot ernstige schattingsproblemen als gevolg van multi-collineariteit. Zie in dit verband de opmerkingen van McCloskey & Ziliak [1996] over de gangbare presentatie van schattingsresultaten en de interpretaties daarvan. Kern van hun betoog is, dat de beoordeling van variabelen tevaak beperkt blijft tot statistische significantie en dat de economische relevantie daaraan ondergeschikt wordt gemaakt.
71
'kennis te specialistisch' is concaaf en het verband met marktstructuur (he3d96+he3d962) convex (de buigpunten liggen respectievelijk op ongeveer 140 (top) werknemers en 545 bedrijven (dal)71). Gerealiseerde product- en diensteninnovaties (inpdt_96 en inser_96) zijn een belangrijke positieve determinant. Een verklaring hiervoor zou kunnen zijn dat bedrijven met product- en diensteninnovaties in de laatste fase van het innovatieproces zitten waar de (technische) specificaties van de producten / diensten al voor een groot deel zijn bepaald (het ontwerp heeft nog maar weinig 'vrijheidsgraden'). De benodigde kennis is dan zeer product /dienstenspecifiek en in zo'n situatie ligt een samenwerkingsverband minder voor de hand (zie Figuur 2-3, blz. 40). Bedrijven die 'Kennis te specialistisch' als reden noemen om geen kennisrelaties aan te gaan zijn over het algemeen de meer dan gemiddeld innovatieve bedrijven (lrdids96). Een zwak positief verband is er tenslotte voor bedrijven die dochter zijn van een buitenlandse holding (d_frgn96). Dit kan betekenen dat deze bedrijven relatief veel concrete product- en diensteninnovaties hebben, of dat het moederbedrijf de belangrijkste leverancier van benodigde kennis is en dat de kennis sterk concern-gebonden is. Spillovers zijn niet van invloed (brinf_96). Dat is in overeenstemming met het feit dat de benodigde kennis als te specialistisch wordt aangemerkt en dat kennisspillovers nauwelijks van belang zijn en dus ook geen reden vormen voor samenwerking om de uitgaande spillovers van een samenwerkingsverband te internaliseren. Kostenoverwegingen en overige redenen Opvallend is dat de grootte van bedrijven of marktcondities niet van belang zijn. Dit zou er op kunnen wijzen dat transactiekosten in het algemeen een belangrijke factor zijn in het keuzeproces om wel of geen kennisrelatie aan te gaan. Een verklaring zou kunnen zijn dat bedrijven op projectbasis een afweging maken tussen de transactiekosten enerzijds en de mogelijke opbrengsten anderzijds. De grootte van een bedrijf is op projectbasis minder relevant. Daar staat tegenover dat bedrijven die deel uit maken van een buitenlandse holding kostenoverwegingen juist minder noemen. Mogelijk dat ervaring met samenwerking 'op afstand' gunstig kan zijn voor het aangaan van kennisrelaties. 71
Een buigpunt van 545 bedrijven als maat voor 1/H (Herfindahl-equivalenten) wijst niet direct op een oligopolistische markt of op een markt van volkomen vrije mededinging. Een algemeen probleem bij het berekenen van een Herfindahlindex is het bepalen van een relevante markt, ofwel op welk gedesaggregeerd niveau de index moet worden berekend. Een te beperkte of nauwe marktdefinitie, dat wil zeggen op een te laag aggregatieniveau berekende Herfindahlindex, leidt tot te hoge marktaandelen en dus tot een te hoge schatting van marktmacht, en vice versa, onder de veronderstelling dat een hoog marktaandeel ook een grote marktmacht impliceert (zie Church & Ware [2000, blz. 604]). Bij de berekening is uitgegaan van een SBI-3digit niveau voor de industriële sectoren en een 2-digit niveau voor de dienstensector. Deze keuze is ingegeven door het aantal beschikbare waarnemingen per SBI-klasse. Denkbaar is dat bepaalde sectoren verder gedesaggregeerd dienen te worden om een benadering te krijgen van de relevante markt. Feitelijke informatie over relevante markten ontbreekt en een benadering via SBI-codes is in dit geval de best denkbare benadering. In het vervolg van dit onderzoek beperken wij onze interpretatie van deze variabele tot de functionele vorm en hechten wij minder waarde aan de coëfficiënten c.q. de waarde van de eerste afgeleide.
72
73
559 49.37 0.000 0.100 -253.21
'-'
niet opgenomen in of verwijderd uit het model
Significantie: * = 10%, ** = 5%, *** = 1% niveau
sig. *** *** *** *** * -
-
-
-0.849
0.157
coeff -0.366 -
-
0.437
-
*
0.044 ***
std err sig. - - - - 0.168 ** - -
kostenoverwegingen
559 21.26 0.000 0.042 -196.33
1.108 *** -0.7691 0.1292 ***
-
0.335 *** - 0.352 ** 0.407
0.045 ***
Bron: Enquête Kennisverwerving in Partnership (SEO/CBS), CIS2
Aantallen observaties LR χ2 Prob > χ2 Pseudo R2 Log likelihood
-
technologie volger: som van score (0..3) op informatiebron voor innovatie: toeleveranciers en / of afnemers (getransformeerd naar score 0..1) constante (1) -4.339
1.131 0.893 0.166
dummy: productinnovaties dummy: procesinnovaties dummy: diensteninnovaties proxy kennisspillover: som van score (0..3) op informatiebron voor innovatie: patenten, computer-info, vakliteratuur en beurzen (getransformeerd naar score 0..1)
0.121
kennis is te specialistisch coeff std err 1.169 0.428 -1.182 0.442 -0.004 0.001 0.000 0.000 0.241 0.140 -
559 13.15 0.022 0.021 -302.5
-0.511
-0.392
0.303 -
0.049
coeff -0.001 0.000 -
*
0.147 ***
0.229
- 0.124 ** - - -
0.042
559 13 0.023 0.037 -187.61
-2.976
-
-0.278 -0.333 -
-0.128
-
* -
-
0.977 ***
-
0.185 0.189 -
0.047 ***
559 -
-0.969
-
-
-
-
-
-
0.063 ***
-
-
-
558 23.35 0.000 0.047 -253.0
-0.641
-
-
-
0.675
-
-
-
kennisverwerving kennisaanbod diffuus andere redenen anders std err sig. coeff std err sig. coeff std err sig. coeff std err - 0.714 0.389 * - -0.344 0.283 - -0.646 0.378 * - 0.533 0.289 0.001 * - - 0.002 0.001 0.000 * - - 0.000 0.000 - - - - - - 0.317 0.156
geheimhouding alg.
Determinanten van redenen om géén kennisrelaties aan te gaan (probit-schattingen)
log aantal werknemers in VTE kwadraat log aantal werknemers marktstructuur: Herfindahlindex, equivalenten (3 digits) kwadraat log marktstructuur dummy: bedrijf dochter van buitenlandse holding log toegevoegde waarde per werkn. in afwijking van het sectorgemiddelde log O&O-intensiteit in afwijking van het sectorgemiddelde
omschrijving
Tabel 4-2
-
-
-
* ** ** **
sig.
De reden 'geheimhouding alg' (samengesteld uit de redenen 'geheimhouding' en 'kennis niet geheim te houden') laat zich moeilijk verklaren uit de exogene variabelen die ons ten dienste staan. Er is een zwak concaaf verband met marktstructuur. Een belangrijke uitkomst is wel dat juist bedrijven met procesinnovaties geheimhouding noemen als reden. In hoeverre slechte ervaringen uit het verleden hierbij een rol spelen is onbekend evenals of technologie- of sectorspecifieke redenen van invloed zijn. Bij 'kennisverwerving anders' zijn het vooral bedrijven met diensteninnovaties die deze reden niet noemen. Het gaat hierbij om bedrijven die minder dan gemiddeld innovatief zijn. Dit kan worden geïnterpreteerd als een ondersteuning van het belang van eigen absorptievermogen (Cohen & Leventhal [1989]). Bedrijven met onvoldoende absorptievermogen (minder dan gemiddeld in een sector gebruikelijk is) kunnen onvoldoende profiteren van een kennisrelatie en zullen meer omzien naar een andere wijze van externe kennisverwerving. De reden 'kennisaanbod te diffuus' laat zich door geen enkele relevante en beschikbare exogene variabele verklaren. Samenvatting en conclusies Het gehele patroon van exogene variabelen overziend, valt het op dat algemene bedrijfskenmerken, zoals de grootte van een bedrijf of de productiviteit (toegevoegde waarde per werknemer) over het algemeen nauwelijks of geen rol spelen in de verklaring van redenen, zoals wel werd verwacht. De reden 'kennis te specialistisch' laat zich het beste verklaren. De resultaten van de schatting ondersteunen het idee dat de behoefte aan externe kennisverwerving mede afhankelijk is van de fase in het innovatieproces. Bij 'kennisverwerving anders' ondersteunen de schattingsresultaten het idee dat absorptievermogen belangrijk is voor het aangaan van kennisrelaties. Een gebrek aan absorptievermogen noopt bedrijven op andere wijzen externe kennis te verwerven. In het algemeen is de verklaringskracht van de in Tabel 4-2 gepresenteerde modellen echter laag. De McFadden pseudo-R2 varieert van 0,10 voor reden 1 tot 0,02 voor de gecombineerde reden 'geheimhouding' en/of 'kennis niet geheim te houden'. Hieruit kan worden opgemaakt dat waarschijnlijk meer bedrijfsspecifieke overwegingen (waarover wij geen informatie hebben) bepalen welke reden doorslaggevend is om geen kennisrelatie aan te gaan. In het algemeen is er weinig empirisch onderzoek gedaan expliciet gericht op redenen om niet samen te werken. De eerste resultaten geven aanleiding nader onderzoek te doen naar redenen om niet samen te werken, en meer in detail te kijken naar de economische omstandigheden van de bedrijven en naar de gevolgde bedrijfsstrategie ('business model') c.q. de motieven van de ondernemer zelf.
74
4.3 Determinanten van de keuze om wel of niet een kennisrelatie aan te gaan Alvorens in te gaan op de vraag welke redenen een rol spelen om te kiezen voor een bepaald type kennisrelatie behandelen wij in deze paragraaf eerst de vraag welke determinanten van invloed zijn op de keuze om in het algemeen wel of geen kennisrelatie aan te gaan. Uitgangspunt is dat bedrijven eerst zelf in meer of mindere mate innovatief moeten zijn alvorens tot O&O-samenwerking over te kunnen gaan. Wij beperken ons in de navolgende analyses tot innovatieve bedrijven.72 Empirisch model De vraag welke redenen bedrijven hebben een bepaald type kennisrelatie aan te gaan, behandelen wij in twee stappen. We veronderstellen dat bedrijven eerst bepalen of zij wel of niet zouden willen samenwerken om extern kennis te vergaren om daarna te beslissen welk type kennisrelatie daarvoor het meest geëigend is. In principe hebben ondernemers meerdere mogelijkheden om kennis te verwerven, namelijk: zelf ontwikkelen, geheel of gedeeltelijk uitbesteden of gemeenschappelijk kennis ontwikkelen. De analyse in deze paragraaf heeft betrekking op de laatste mogelijkheid: wel of niet gemeenschappelijk kennis ontwikkelen. Dat laat onverlet dat ondernemers meerdere strategieën kunnen volgen, bijvoorbeeld uitbesteding naast (gedeeltelijk) zelf uitvoeren van O&O, op bepaalde onderdelen samenwerken en andere niet, enz.. De mogelijke interdependenties tussen verschillende strategieën blijven verder buiten beschouwing. In hoofdstuk 2 is uitgebreid ingegaan op mogelijke motieven voor O&O-samenwerking. We volstaan hier met een korte samenvatting van redenen die specifiek betrekking hebben op O&O-samenwerking (zie ook Tidd e.a. [1997, blz. 197 e.v.]): 1. reductie en delen van kosten, vergroten van innovatiecapaciteit en verkorten van 'time to market', 2. reductie en delen van onzekerheden in het innovatieproces (technologische, markttechnische, financiële risico's), 3. toegang krijgen tot 'tacit knowledge' van partners, kennistransfer, leren innoveren, enz., 4. verminderen of internaliseren van spillovereffecten.
72
Piga & Vivarelli [2004] wijzen er op dat met een beperking van de analyse tot innovatieve bedrijven mogelijk een 'sample selection' wordt geïntroduceerd, die van invloed kan zijn op de uitkomsten van de analyses. Om na te gaan of mogelijk sprake is van 'sample selectie', is een probit geschat voor de dummy wel of geen kennisrelatie, met een correctie voor selectiviteit voor innovatieve bedrijven. De belangrijkste conclusie in dit verband is, dat de keuze om wel of geen kennisrelatie aan te gaan onafhankelijk is van de keuze om wel of niet innovatief te zijn (zie Bijlage 8.4). Anders gesteld de analyse van determinanten van wel of geen kennisrelaties aan gaan kan onafhankelijk van de keuze om wel of niet innovatief te zijn worden geanalyseerd. Uiteraard is innovativiteit wel een noodzakelijke voorwaarde voor het aangaan van een kennisrelatie.
75
O&O-samenwerking is geen 'free lunch'. Vanuit de transactiekostentheorie bezien zijn er kosten en onzekerheden aan O&O-samenwerking verbonden (zie §2.3). In het algemeen zullen bedrijven O&O-samenwerkingsverbanden aangaan indien de verwachte baten (zowel materieel als immaterieel) de kosten overstijgen. In hoeverre investeren in O&O-samenwerking profijtelijk is, is onder meer afhankelijk van de mate waarin de verworven kennis zelf kan worden benut en of de kennis niet weglekt naar concurrenten ('appropriability conditions'). In dit verband wordt onderscheid gemaakt tussen binnenkomende kennisspillovers (benutten van kennis gecreëerd door externe partijen) en uitgaande spillovers (zie o.a. Cassiman & Veugelers [2002] voor een empirische beschouwing). De relatie tussen inkomende en uitgaande spillovers en O&O-samenwerking is niet symmetrisch. In het algemeen wordt aangenomen dat bedrijven inkomende spillovers juist willen benutten en uitgaande spillovers willen beperken (Kamien & Zang [2000]). Voor het benutten van inkomende spillovers is O&O-samenwerking niet direct een voorwaarde, wel het eigen absorptievermogen (Cohen & Levinthal [1989]). Een verband tussen O&O-samenwerking en inkomende spillovers is alleen te verwachten indien de 'absorptive capacity' van een bedrijf door O&O-samenwerking (sterk) zou toenemen. Bij uitgaande spillovers is het verband met O&O-samenwerking zeer direct, dat wil zeggen dat O&O-samenwerking een middel is om uitgaande spillovers te 'internaliseren' binnen het samenwerkingsverband. 4.3.1 Exogene variabelen Het effect van de grootte van een bedrijf is geoperationaliseerd door de logaritme van het aantal werknemers in voltijds equivalenten (VTE) op te nemen (lnw_96). Om te onderzoeken of het verband tussen kennisrelaties en grootte mogelijk niet lineair van karakter is, is ook de grootte in het kwadraat opgenomen (lnw296). Marktstructuur is opgenomen in de vorm van Herfindahl-equivalenten (he3d96) en is een maat voor concentratie in een bepaalde sector.73 Om te corrigeren voor mogelijke sectorspecifieke effecten zijn sectordummy's opgenomen. De sectorindeling voor de industrie is ontleend aan Pavitt [1984] en de verdere verbijzondering van de dienstensector is ontleend aan de Jong e.a. [1992] (zie bijlage 8.3). De mate van innovativiteit (O&O-intensiteit) verschilt bij de dienstensector niet zeer van bedrijfstak tot bedrijfstak (zie o.a. CBS [1998, 2000]). Dummy's zijn opgenomen voor wetenschappelijk georiënteerde bedrijven ('science-based' volgens Pavitt [1984]), grootschalige bedrijven ('scale intensive') en gespecialiseerde toeleveranciers ('specialized suppliers'). Als referentie gelden toeleverancierafhankelijke industriële bedrijven ('supplier dominated') en alle bedrijven in de dienstensector. 73
Het is correcter om te spreken van de Herfindahl-Hirschman Index (HHI) i.p.v. de Herfindahlindex (H). De N Herfindahl-Hirschman Index is berekend als HHI = ∑ i =1 si2 , waarbij s het marktaandeel van bedrijf i in een bepaalde sector is. Het Herfindahl-equivalent is gelijk aan 1/HHI. Zie Church & Ware [2000, blz. 239,429].
76
Het absorptievermogen (als benadering voor 'absorptive capacity') is in het model opgenomen als de 'O&O-arbeidsintensiteit' (rdi_96: aantallen O&O-werknemers in voltijds equivalenten (VTE) gedeeld door het totaal aantal werknemers in VTE). Een beperking van de CIS2 is dat geen informatie op bedrijfsniveau aanwezig is in hoeverre uitgaande spillovers een rol spelen bij de keuze om wel of geen kennisrelatie aan te gaan, terwijl dit wel belangrijk is. Uit Tabel 4-1 blijkt dat problemen bij geheimhouding (de onmogelijkheden tot beperking van uitgaande spillovers) een veel genoemd motief is om te besluiten geen kennisrelatie aan te gaan of zelfs om samenwerking in het geheel niet te overwegen. Indirect kan het hebben van permanente O&O dienen als proxy voor beperking van uitgaande spillovers. Immers, indien een bedrijf niet haar eigen O&O-inspanningen gedurende een langere tijd zelf kan benutten, zullen er weinig prikkels zijn langdurig te investeren in O&O, hetgeen het hebben van permanente O&O wel suggereert. Een dummy voor permanente O&O (d_perm96) is opgenomen als proxy voor toe-eigening ('appropriability') of beperken van uitgaande kennisspillovers.74 Hierbij veronderstellen wij wel dat indien de toe-eigeningscondities voor een bepaald bedrijf gunstig zijn (een bedrijf heeft permanente O&O), dat ook geldt voor een mogelijk samenwerkingsverband, dat wil zeggen dat gunstige toe-eigeningscondities een voorwaarde zijn voor samenwerking en dat gunstige toe-eigeningscondities ook binnen een samenwerkingsverband gewaarborgd moet zijn. Immers, indien een samenwerkingsverband juist leidt tot meer (ongecontroleerde) uitgaande kennisspillovers, dan zou dat juist een reden zijn om geen kennisrelatie aan te gaan. Wij verwachten een positief verband tussen de kans op een kennisrelatie en het hebben van permanente O&O (d_perm96). Een negatieve coëfficiënt wijst op de tegengestelde situatie waarin het aangaan van een kennisrelatie juist een verslechtering van de toe-eigeningscondities zou betekenen. Dat is gezien het feit dat bedrijven kennisrelaties aangaan niet voor de hand liggend. In de literatuur wordt O&O-samenwerking veelal gezien als een offensieve strategie. Hiertegenover staat de mogelijkheid dat de keuze voor O&O-samenwerking ook uit defensieve overwegingen genomen kan worden (zie §2.6, zie ook Kleinknecht & Reijnen [1992]). Verondersteld kan worden dat een deel van de bedrijven met een achterblijvende omzetontwikkeling meer geneigd zou kunnen zijn uit kostenmotieven een kennisrelatie aan te gaan om zo eenvoudiger en vooral goedkoper kennis te verkrijgen en dat bedrijven met een sterke omzetgroei die noodzaak minder zullen voelen. Bedrijven die in de afgelopen periode een sterke groei van de omzet hebben gerealiseerd, bijvoorbeeld als gevolg van eerdere investeringen in O&O en kennisrelaties, zouden nu een minder sterke prikkel hebben om een kennis74
Toe-eigening van kennis en beperking van uitgaande kennisspillovers zijn twee zijden van dezelfde medaille. Uitgaande kennisspillovers bieden concurrenten de mogelijkheid tot imitatie en om tegen minder kosten en risico's concurrerende producten, diensten of processen op de markt te zetten waardoor de potentiële winsten van het desbetreffende innovatieve product gedeeld moet worden met meerdere aanbieders (uitgaande van een gegeven marktvraag). De toe-eigening van potentiële opbrengsten uit zelf ontwikkelde kennis neemt voor het bedrijf zelf daardoor af en daarmee de prikkel tot innoveren.
77
relatie aan te gaan.75 Op basis van deze redeneringen zou een sterke omzetgroei een negatief effect moeten hebben op de kans op een kennisrelatie en een zwakke omzetgroei een positief effect. In dezelfde lijn van redeneren zou men kunnen stellen dat knelpunten of beperkingen een reden zouden kunnen zijn om een kennisrelatie aan te gaan. Door gemeenschappelijk kennis te ontwikkelen zouden knelpunten makkelijker opgevangen kunnen worden. Opgenomen zijn drie soorten knelpunten op bedrijfsniveau te weten: organisatorische knelpunten (s_orgc96), knelpunten als gevolg van economisch-financiële risico's (s_sfrsk) en knelpunten als gevolg van te hoge kosten (s_cstc96).76 Organisatorische knelpunten hebben betrekking op o.a. een tekort aan gekwalificeerd personeel of een gebrek aan kennis van de betreffende technologie. Knelpunten met betrekking tot kosten wijzen op te hoge innovatiekosten (voor eigen innovatieprojecten) of een gebrek aan geëigende financieringsbronnen of steun van derden. Knelpunten als gevolg van economisch-financiële risico's hebben betrekking op onzekere marktontwikkelingen of onzekere uitkomsten van een kosten/batenanalyse van interne innovatieprojecten. Een kennisrelatie zou voor bedrijven een oplossing kunnen zijn. Dit motief staat tegenover het idee van 'absorptive capacity' waarin juist eigen kennis een belangrijke voorwaarde is voor het aangaan van kennisrelaties. Zou deze redenering juist zijn dan zouden organisatorische beperkingen een negatieve invloed moeten hebben. Een derde redenering zou kunnen zijn dat bedrijven de beslissing wel of niet samen te werken maken, gegeven hun organisatorische capaciteiten, of anders gezegd dat bedrijven met beperkingen op dit gebied er eerst voor zullen zorgen de knelpunten opgelost te hebben. Organisatorische knelpunten zijn geen statisch gegeven, maar kunnen juist een prikkel zijn tot organisatorische veranderingen en aanpassingen. Het adequaat kunnen omgaan met mogelijke knelpunten kan gezien worden als een voorwaarde tot het aangaan van een kennisrelatie. In een dergelijke situatie rapporteren bedrijven geen organisatorische belemmeringen (meer). Teken en significantie van de exogene variabelen moeten uitwijzen welk motief doorslaggevend is voor het onderhouden van kennisrelaties. Knelpunten met betrekking tot risico's van economische en financiële aard sluiten nauw aan bij motieven met betrekking tot aard van het onderzoek en bepaalde algemene eigenschappen van technologische ontwikkeling en marktcondities en –kansen (zie hoofdstuk 2, Hagendoorn [1993]). Vermindering van kosten is eveneens een mogelijk motief voor samenwerking. Verondersteld kan worden dat bedrijven met beperkingen op het gebied van financiering en (te) hoge kosten aansluiting zullen zoeken bij andere partners. Op deze wijze kan indirect de samenhang tussen kostenreducties en toe-eigening worden geanalyseerd. 75
76
Het aangaan van een kennisrelatie kan ook het gevolg zijn van een bepaalde strategische keuze en bij bedrijven die sterk inzetten op innovatie als (lange termijn) strategie zou omzetontwikkeling geen of slechts een kleine invloed hebben. De operationalisatie van de drie knelpunten is ontleend aan Belderbos e.a. (2003), zie ook Tabel 4-3.
78
Bij de operationalisering van spillovers is gebruik gemaakt van de vraagstelling welke bronnen van informatie van belang zijn voor innovatie (zie vraag 3 CIS2, CBS [1998, blz. 218], en Cassiman & Veugelers [2002] voor de wijze van operationaliseren).77 Op bedrijfsniveau is bekend wat het belang is van verschillende bronnen van informatie voor innovatieprojecten. Een algemene maat voor spillovers is samengesteld uit de score op het belang van informatiebronnen als patenten, computerinfo, vakliteratuur en beurzen (brinf_96). De term kennis-spillovers suggereert dat kennis algemeen beschikbaar, toepasbaar, makkelijk te reproduceren en niet-exclusief te gebruiken is (Arrow [1962]). Daar staat tegenover de opvatting dat kennis ook zeer specifiek kan zijn (voor een bedrijf) en/of persoonsgebonden ('tacit knowledge') en daardoor minder een 'spillover-karakter' heeft (Teece [1986]). Dat zou kunnen impliceren dat algemene spillovers niet voor elk bedrijf van even groot belang zijn en dat het effect van spillovers op de keuze om wel of geen kennisrelatie aan te gaan o.a. afhankelijk is van de mate waarin bedrijven zelf de initiator zijn van (specifieke) innovaties gebaseerd op min of meer specifieke kennis.78 Een proxy van het belang van binnen het bedrijf ontwikkelde kennis is samengesteld uit de score op het belang van het eigen bedrijf of concern als bron van innovatie (brint_96). Bedrijven die hoog scoren op deze variabele, dat wil zeggen voornamelijk zelf ideeën ontwikkelen kunnen worden gezien als technologieinitiators. De score op deze variabele kan een sterk subjectief karakter hebben en mogelijk aanleiding geven tot een vertekening van de mogelijkheden binnen het eigen bedrijf of concern innovatieve ideeën te genereren. Door ook voor deze variabele op 2-digit niveau een sectorgemiddelde te berekenen, corrigeren wij voor deze mogelijke subjectieve vertekening (bias). Tegenover de technologie-initiator staan bedrijven die gebruik maken van innovatieve ideeën die elders is in de bedrijfskolom zijn ontwikkeld. In de redenering van von Hippel [1988] is de bron van innovatie niet zo zeer van belang als wel waar in de verticale bedrijfskolom de economische opbrengsten worden gegenereerd en toegeëigend kunnen worden ('distributed innovation process'). Bedrijven die niet zelf de bron van innovatie ideeën zijn, maar ideeën
77
78
Er zijn meerdere pogingen ondernoemen om 'spillovers' empirisch te meten (zie Kaiser [2002] voor een literatuuroverzicht van verschillende manieren om spillovers te operationaliseren en een empirische test om de bruikbaarheid van de verschillende methoden te bepalen). Een algemeen probleem is dat niet alle spillovers relevant zijn voor een bepaald bedrijf (vergelijk ook de operationalisatie van algemene spillovers in Jaffe [1986] en nationale en internationale spillovers in Negassi [2004], hetgeen aanleiding geeft tot uiteenlopende interpretaties van het effect van spillovers). In dit verband is het onderscheid tussen inkomende en uitgaande spillovers van belang. De CIS biedt de mogelijkheid het belang van inkomende spillovers voor een bepaalde innovatie direct te operationaliseren door als proxy 'bronnen van innovatie' te gebruiken. Dosi [1988, blz. 1130-1131] maakt in dit verband onderscheid tussen technologie en informatie. Technologie onderscheidt zich van het algemenere begrip informatie door 'tacit knowledge' en het meer specifieke karakter van (technologische) kennis, waardoor het zich minder leent voor formalisering en algemene verspreiding. In elke technologie zitten elementen van 'tacit and specific knowledge', terwijl informatie min of meer vrij toegankelijk is of er bestaat een markt voor, zoals wetenschappelijke- of vaktijdschriften.
79
van andere bedrijven omzetten in innovatieve bedrijven, in opdracht of als reactie op latente vraag noemen wij hier technologievolgers (brrel_96). Het belang van spillovers kan variëren met de aard van de benodigde kennis. Verondersteld kan worden dat bedrijven, die kennisrelaties vooral gebruiken om meer fundamentele kennis te verwerven meer profijt zouden kunnen hebben van algemene binnenkomende spillovers dan bedrijven, die meer specifieke kennis willen verwerven, Kamien & Zang [2000]. Een proxy van het min of meer fundamentele karakter van gebruikte kennis is ontleend aan Cassiman & Veugelers [2002] en gemaakt door de ratio te nemen van het belang van informatie van universiteiten en researchinstellingen en informatie van klanten en toeleveranciers (bscrd_96).79 4.3.2 Exogene variabelen met een mogelijk endogeen karakter Van een aantal variabelen is uit de literatuur bekend, dat zij mogelijk een endogeen karakter kunnen hebben of dat sprake zou kunnen zijn van niet waargenomen heterogeniteit (zie Colombo & Garrone [1996], Cassiman & Veugelers [2002]). De eerste variabele waarmee problemen zouden kunnen optreden is de O&O-intensiteit. Verondersteld kan worden dat bedrijven mogelijk het niveau van O&O (O&O-intensiteit) mede laten afhangen van of men wel of geen O&O-samenwerking heeft. De redenering van Cohen & Levinthal [1989,1990] volgend, is er een bepaald absorptievermogen nodig om te kunnen samenwerken, maar ook om (delen van) O&O uit te kunnen besteden. Kortom, het niveau van O&O c.q. de O&Ointensiteit is in meer of mindere mate mede afhankelijk van (voorgenomen) O&O-samenwerking. O&O-samenwerking zelf is ook (mede) bepalend voor de O&O-intensiteit.80 Wil een O&O-samenwerkingsverband in stand blijven dan zullen de betrokken partners hun O&O-investeringen op het overeengekomen niveau moeten houden. Een tweede kandidaat met een mogelijk endogeen karakter is de variabele 'wel of geen permanente O&O-inspanningen' (d_perm96). Permanente O&O wordt gezien als een proxy voor de mate waarin O&O als een strategisch belangrijk onderdeel van de bedrijfsvoering wordt aangemerkt (Freeman [1982]). In die zin is het nauw verbonden met de O&O-intensiteit en daar79
80
De variabele is gedefinieerd als de logaritme van de ratio. In de teller staat het belang van researchinstellingen en universiteiten (proxy voor fundamenteel onderzoek) als bron van innovatie en in de noemer staat het belang van afnemers en leveranciers (proxy voor toegepast onderzoek). Gemiddeld over alle bedrijven is de ratio kleiner dan 1, want researchinstellingen en universiteiten zijn gemiddeld genomen minder belangrijk als bron voor innovatie dan afnemers en leveranciers. Hoe minder negatief de waarde van de variabele bscrd_96 hoe belangrijker researchinstellingen en universiteiten. Hierbij kunnen twee tegengestelde effecten optreden afhankelijk van het motief om samen te werken. Samenwerking kan aanleiding geven tot een verlaging van de O&O-investeringen (mogelijk wel boven het 'Cohen & Levinthal' niveau), maar besparingen door O&O-samenwerking kunnen ook worden aangewend voor andere innovatieprojecten ('crowding out' versus additionaliteit). Dit effect speelt vooral bij technologiesubsidies een rol (zie o.a. David e.a. [2000], Klette e.a. [2000]). Fölster [1995, blz. 416], merkt op dat technologiesubsidies gericht op O&O-samenwerking "….significantly increases the chances of cooperating, but seems to decrease incentives to conduct R&D".
80
om mogelijk ook endogeen. Een andere interpretatie van permanente O&O is die van proxy voor de mate waarin een bedrijf in staat is ontwikkelde kennis ook zelf te kunnen gebruiken ondanks de aanwezigheid van kennis-spillovers (proxy voor 'toe-eigening'). Naarmate een bedrijf meer in staat is economische opbrengsten uit O&O-investeringen te halen door toeeigeningscondities positief te beïnvloeden (vanuit het perspectief van het bedrijf uiteraard), neemt de prikkel toe om meer in O&O te investeren. Verondersteld kan worden dat bedrijven besluiten tot permanente O&O indien zij voldoende mogelijkheden hebben het economisch surplus van hun O&O-inspanningen ten eigen bate aan te wenden. Permanente O&O hangt nauw samen met de andere kenmerken van het innovatieproces, zoals de O&O-intensiteit en wel of geen O&O-samenwerking en/of uitbesteding. Om te corrigeren voor niet waargenomen heterogeniteit en sectorspecifieke aspecten in deze mogelijk endogene variabelen is op 2-digit niveau het sectorgemiddelde berekend (mrdi_96, mdperm96).81 Een derde variabele met een mogelijk endogeen karakter is de mate van spillovers. In de literatuur wordt veel gewezen op de mate van spillovers en het effect daarvan op eigen O&Oinspanningen (zie o.a. Kamien e.a., [1992], Suzumura [1992], Amir [2002] en voor een empirische beschouwing: Cassiman & Veugelers [2002]). In de lijn van Cohen & Levinthal [1989,1990] kan worden verondersteld, dat bedrijven investeren in eigen absorptievermogen om zo te kunnen profiteren van de algemene uitstralingseffecten van kennis van andere bedrijven of kennisinstellingen. Naarmate een bedrijf zelf meer in staat is fundamenteel onderzoek uit te voeren, kan het ook beter beoordelen welke (fundamentele) kennis mogelijk van belang is voor het bedrijf (nu of in de nabije toekomst) en meer profiteren van elders uitgevoerd fundamenteel onderzoek (zie ook Rosenberg [1990], Pavitt [1991]). Hierbij is wel van belang of die algemene kennis aansluit bij de behoefte van bedrijven in bepaalde technologiegebieden (c.q. sectoren). In dit verband wordt wel gesproken van 'technology distance' (De Bondt [1996], Nooteboom, 1999]). Om te kunnen corrigeren voor dit effect is voor de proxy van kennisspillovers (brinf_96) eveneens het sectorgemiddelde berekend (mbrinf96). 4.3.3 Data, exogene variabelen en schattingsmethode Data Het empirisch model is geschat op gegevens uit de tweede Nederlandse Community Innovation Survey (CIS2), de CBS productiestatistieken (PS) en de EKP.82 De enquêtes zijn gekoppeld tot één bestand (zie ook §3.2.2). De gegevens uit de EKP hebben betrekking op de periode 1993-1997, de gegevens uit CIS2 op de periode 1994-96 en de gegevens uit de PS hebben in dit geval betrekking op 1996. Een belangrijke beperking als gevolg van de dataver81
82
De sectorgemiddelden zijn gewogen met de grootte van de bedrijven in de desbetreffende sector. Voor de variabele mdperm96 komt dat neer op het gewogen gemiddelde % bedrijven met permanente O&O per sector. Voor een beschrijving van de opzet en uitvoering van CIS2 zie CBS [1998] en voor de opzet van de EKP zie §3.2 en Poot & Brouwer [2001].
81
werving is, dat endogene (zoals wel of geen kennisrelatie, d_kenrel) en alle exogene variabelen op min of meer dezelfde periode betrekking hebben. Dit betekent dat we op economische gronden moeten aannemen dat bijvoorbeeld de exogeen 'op de markt gerichte innovatie' (diprod96) van invloed is op de kans om een kennisrelatie aan te gaan maar niet Tabel 4-3
variabele lnw_96 he3d96 sbi_pdj1 sbi_pdj2 sbi_pdj3 d_frgn96 omz96_94 rdi_96 d_perm96 lrdids96 lrdsos96
brint_96 brinf_96 bscrd_96 s_orgc96 sfrskc96 s_cstc96 diprod96 direge96
Omschrijving van gebruikte exogene variabelen (determinanten) wel of geen kennisrelatie (n=898) geen kenrel (n=559) wel kenrel (n=339) omschrijving gem. std.dev. gem. std.dev. Log aantal werknemers in voltijdsequivalenten (VTE) 4.519 1.134 4.832 1.343 Marktstructuur: Herfindahl equivalenten (3 digits) 304.8 409.2 192.5 327.1 Dummy sector: wetenschappelijk (Pavitt) 0.111 0.314 0.204 0.403 Dummy sector: grootschalig (Pavitt) 0.186 0.389 0.201 0.401 Dummy sector: gespecialiseerde toeleveranciers (Pavitt) 0.089 0.286 0.150 0.358 Dummy: bedrijf dochter van buitenlandse holding 0.295 0.457 0.298 0.458 Omzetontwikkeling (1996 t.o.v. 1994) 0.290 0.779 0.277 1.129 O&O-personeel als % van totaal aantal werknemers 0.021 0.037 0.047 0.092 Dummy: permanente O&O 0.476 0.500 0.711 0.454 Log van ratio O&O-arbeidsintensiteit in de teller en O&O-1.074 1.456 -0.507 1.287 arbeidsintensiteit gemiddeld per sector (2 digit SBI'93) gewogen met de omzet van bedrijven in de noemer Log van ratio totale innovatie-uitgaven als % totale omzet in -0.994 1.472 -0.781 1.503 de teller en totale innovatie-uitgaven als % totale omzet gemiddeld per sector (2 digit SBI'93) gewogen met de omzet van bedrijven in de noemer Technologie initiator: som van score (0..3) op informatiebron 0.507 0.258 0.567 0.229 voor innovatie: eigen bedrijf of concern (getransformeerd naar score 0..1) Proxy kennisspillovers: som van score (0..3) op informatiebron 0.232 0.164 0.293 0.182 voor innovatie: patenten, computerinfo, vakliteratuur en beurzen (getransformeerd naar score 0..1) Fundamenteel versus toegepast: log van ratio tussen score -0.911 0.837 -0.614 0.890 (1..4) op researchinstellingen en universiteiten als informatiebron (teller) en afnemers en leveranciers (noemer) Organisatorische beperkingen: gemiddelde score op de 0.032 0.119 0.044 0.144 knelpunten: niet gestart als gevolg van tekort aan personeel, kennis of starre organisatie Economische beperkingen: gemiddelde score op knelpunten: 0.082 0.235 0.155 0.311 innovatieproject niet gestart wegens economische risico's en marktonzekerheden Kosten beperkingen: gemiddelde score op knelpunten: 0.078 0.168 0.118 0.183 innovatieprojecten niet gestart, gestopt of vertraagd door gebrek aan financiering of te hoge kosten Marktgerichtheid innovatie: score (0..3) op belang van de 1.668 0.731 1.857 0.704 ontwikkeling van producten en markt als doel van innovatie Regelgeving: score (0..3) op belang van aanpassing aan 1.200 1.079 1.360 1.029 regelgeving als doel van innovatie
sectorgemiddelden op 2 digit SBI'93 niveau) mrdi_96 Sectorgemiddelde van rdi_96 (O&O-arbeidsintensiteit) mdperm96 Sectorgemiddelde van d_perm96 (dummy wel of geen permanente S&O) mbrint96 Sectorgemiddelde van score op brint_96 (technologie initiator eigen bedrijf) mbrinf96 Sectorgemiddelde van score op brinf_96 (proxy kennisspillovers)
alle bedrijven (n=898) gem. std.dev. 0.034 0.034 0.697 0.171 0.610
0.085
0.300
0.073
Bron: Enquête Kennisverwerving in Partnership (SEO/CBS), CIS2 (CBS) # Significantie (Kendall's τa / Somer's D). (zie Conover [1999]). Voor een verklaring van de tekens zie Tabel 4-2.
82
sig.# *** *** *** ***
*** *** ***
*** *** ***
*** *** *** **
omgekeerd.83 Een belangrijke economische veronderstelling is, dat de keuze om wel of niet een kennisrelatie aan te gaan in sterke mate wordt bepaald door het innovatief gedrag van bedrijven. Dat betekent dat om alle coëfficiënten in het model te kunnen identificeren het nodig is de analyse te beperken tot die bedrijven die innovatief zijn, maar niet noodzakelijkerwijze een kennisrelatie hebben. Tabel 4-3 geeft een beschrijving van de gebruikte exogene variabelen en van gemiddelde en standaard deviatie uitgesplitst naar geen of wel kennisrelatie. In het algemeen zijn bedrijven met een kennisrelatie wat groter (respectievelijk gemiddeld 95 tegen 125 werknemers) en dit verschil is significant (lnw_96, t-waarde –3,58, P>t 0,0004).84 Bedrijven met een kennisrelatie zijn gemiddeld ook significant innovatiever (rdi_96, t-waarde -4,97, P>t 0,0000). Intermezzo: Grootte van bedrijven en O&O-intensiteit De relatie tussen de grootte van een bedrijf enerzijds en innovativiteit en de O&O-intensiteit anderzijds is gecompliceerd en heeft aanleiding gegeven tot veel theoretische en empirische beschouwingen (zie o.a. Baldwin & Scott [1987], Cohen & Klepper [1992,1996], Kamien & Schwartz [1982], Lee [2002], Scherer [1991], Sutton [1997], Vossen & Nooteboom [1996]). In deze paragraaf beperken wij ons tot de empirie. Als eerste kijken we naar de kans op innovativiteit (innovatieve bedrijven als % van alle bedrijven) bij bedrijven in de gehele dataset. Zoals verwacht neemt de kans op innovativiteit toe naarmate bedrijven groter zijn, van 37% voor bedrijven in de klasse van 10 tot 50 werknemers naar 68% voor bedrijven met 200 of meer werknemers. De grootste bedrijven (niet apart in Tabel 4-4 gespecificeerd) hebben bijna allemaal innovatieve activiteiten, m.u.v. enkele dienstverlenende bedrijven. Ook de O&O-intensiteit (aantal O&O-personeelsleden als % van totaal aantal werknemers) laat geen verrassend beeld zien. De intensiteit neemt toe naarmate bedrijven groter zijn. Indien wij corrigeren voor de kans op innovativiteit, door alleen te kijken naar innovatieve bedrijven, zien we dat kleinere bedrijven gemiddeld genomen een nauwelijks geringere O&O-intensiteit hebben vergeleken met bedrijven in de grootste klasse. Juist bedrijven met 50 tot 200 werknemers blijven achter in O&O-intensiteit. De geconstateerde verschillen zijn significant. De toets op significante verschillen is uitgevoerd met behulp van een Kruskal en Wallis toets, omdat de O&O-intensiteit niet normaal verdeeld is (zie ook Figuur 4-1). Met de Kruskal en Wallis-toets wordt gekeken of de onderscheiden groepen, hier de drie grootteklassen), tot dezelfde populatie behoren, ofwel of zij overeenkomen wat verdeling betreft (zie Conover [1999], Hays [1981]). Deze hypothese kan 83
84
In feite hebben wij hier te maken met de vraag of de variabelen in het model strikt genomen exogeen zijn. Indien een bepaalde varabele xi mogelijk ook ter linkerzijde van de structurele vergelijking geplaatst kan worden, geldt niet meer dat E ( ε | x ) = 0 , zie voor een uitleg o.a. Verbeek [2000], Wooldridge [2002]. Voor alle exogene variabelen is het verschil getest d.m.v. Kendall's τa / Somer's D (zie Conover [1999]). Voor de continue exogene variabelen is aanvullend een t-test uitgevoerd op Ho: gem.(0) – gem.(1) = diff = 0. De uitkomsten van t-testen zijn in de tekst vermeld.
83
in dit geval worden verworpen. Als referentie is ook een F-toets uitgevoerd op gelijke variantie. Ook hier kan de nul-hypothese van gelijke varianties worden verworpen. Tot zover geen nieuwe inzichten. Tabel 4-4
Percentage innovatieve bedrijven en O&O-intensiteit uitgesplitst naar alle bedrijven en innovatieve bedrijven, naar grootteklasse
Aantal werknemers in grootteklasse.
% innovatieve bedrijven (alle bedr.) aant. Obs.
10 -< 50 50 -< 200 200 - e.m.
4102 4126 1297
37% 52% 68%
Totaal
9525
48%
O&O-intensiteit, alle bedrijven gem.
std fout
O&O-intensiteit, innovatieve bedrijven gem.
std fout
1.1% 1.2% 2.1%
0.001 0.001 0.002
3.0% 2.4% 3.1%
0.002 0.001 0.003
1.3%
0.001
2.7%
0.001
Kruskal en Wallis
χ2 (df=2) Prob. χ2 (df=2) Prob. F (df=2) Prob > F
438.51 0.0000
316.52 0.0001 Kruskal en Wallis (met ties) 476.17 0.0001 F-toets (anova) 20.59 0.0000
27.35 0.0001 28.63 0.0001 4.03 0.0178
Bron: Enquête Kennisverwerving in Partnership (SEO/CBS), CIS2
De discussie voor de relatie tussen grootte van bedrijven en de O&O-intensie hebben eigenlijk betrekking op de mogelijke heterogeniteit binnen groepen van bedrijven. Deze heterogeniteit kan het gevolg zijn van plaats in het economische voortbrengingsproces, technologische mogelijkheden of strategie. De Pavitt-indeling is een voorbeeld waarin (industriële) bedrijven worden ingedeeld op basis van oriëntatie op O&O en de plaats in het economische voortbrengingsproces (Pavitt [1984]). Gezien het belang voor de grootte van bedrijven als verklaring voor de mate van innovativiteit (intensiteit) of O&O-samenwerking c.q. kennisrelaties is inzicht in mogelijke heterogeniteit van belang. De kansen op O&O (wel of niet innovaties) en de gemiddelde O&O-intensiteit naar grootteklasse geven niet direct inzicht in de mate van heterogeniteit binnen de klassen. Om te zien of kleinere bedrijven een ander patroon laten zien dat bedrijven in de twee andere categorieën is met behulp van een kerneldichtheidsschatting ('kernel density estimation') gekeken naar de verdeling binnen de klassen. Daarbij is een vergelijking gemaakt tussen een schatting voor alle bedrijven in het databestand en een schatting voor alleen innovatieve bedrijven om het effect van de samenhang tussen kans op innovativiteit en de grootte van een bedrijf te elimineren.
84
Figuur 4-1 Verdeling van de O&O-intensiteit (aantal O&O-personeel als % van totaal aantal werknemers) naar grootteklasse, kerneldichtheidsschatting over alle bedrijven (A) en alleen innovatieve bedrijven (B)
A: O&O-intensiteit naar grootteklasse, alle bedrijven
Kerneldichtheid
10 < 50 200 e.m.
B: O&O-intensiteit naar grootteklasse, alleen innovatieve bedrijven
50 < 200
10 < 50 200 e.m.
.2
.2
.15
.15
.1
.1
.05
.05
0
50 < 200
0 0
10
20 30 O&O-intensiteit in %
40
0
10 20 30 O&O-intensiteit in %
40
Bron: Enquête Kennisverwerving in Partnership (SEO/CBS), CIS2
De kerneldichtheidsschatting op basis van alle bedrijven (A) laat zien dat relatief veel bedrijven een geringe O&O-intensiteit hebben. Een O&O-intensiteit van meer dan 10% komt nauwelijks voor. De kerneldichtheidsschatting bevestigt het beeld dat de grotere bedrijven over het algemeen een hogere O&O-intensiteit hebben dan de kleinere. De geringe gemiddelde dichtheid wordt veroorzaakt doordat ook niet-innovatieve bedrijven in de schatting zijn opgenomen. Voor de overzichtelijkheid van de grafieken zijn bedrijven met een intensiteit groter dan 40% niet weergegeven. Een restrictie tot alleen innovatieve bedrijven (grafiek B) laat zien dat van de kleinere bedrijven met 10 tot 50 werknemers een groot deel een geringe O&O-intensiteit hebben, maar dat een deel van de kleine bedrijven een verhoogde O&O-intensiteit hebben. Dit wijst er op dat de kleinere bedrijven niet als een homogene groep gezien kunnen worden. In het algemeen zijn kleinere bedrijven minder innovatief, maar onder de kleinere bedrijven bevinden zich ook startende hoogtechnologische bedrijven die juist een relatief hogere O&O-intensiteit hebben. De verdeling van de O&O-intensiteit in de twee overige grootteklassen ontlopen elkaar niet veel, behalve dat in de groep van 50 tot 200 bedrijven er relatief veel bedrijven aanwezig zijn met een zeer geringe O&O-intensiteit. Overige exogene variabelen Tussen kennisrelaties en de bronnen van informatie (spillover variabelen) is ook een verband waar te nemen. Bedrijven met een kennisrelatie ontlenen meer kennis aan het eigen bedrijf (br_int96, t-waarde –3,62, P>t 0,0003), hechten meer belang aan spillovers (brinf_96,
85
t-waarde –5,05, P>t 0,0000) en het onderzoek is wat fundamenteler van aard (bscrd_96, t-waarde –4,96, P>t 0,0000). Bij de knelpunten-variabelen is te zien dat risico's aangaande financiën en marktontwikkelingen (sfrskc96, t-waarde –3,71, P>t 0,0002) en beperkingen met betrekking tot kosten (s_cstc96, t-waarde –3,29, P>t 0,001) meer worden genoemd bij bedrijven met kennisrelaties. Organisatorische beperkingen gelden voor beide groepen van bedrijven in gelijke mate. Een multivariate analyse moet uitwijzen in hoeverre de verschillen reëel zijn, of dat sprake is van een schijnverband. Bij de dummyvariabelen zien wij dat bij bedrijven met kennisrelaties permanente O&O (d_perm96) significant meer voor komt. Zoals verwacht hebben gespecialiseerde toeleveranciers vaker een kennisrelatie. De overige sector (Pavitt) dummy's zijn niet significant. Ook eigendomsverhoudingen spelen geen rol; dochters van buitenlandse holdings onderhouden even vaak kennisrelaties als Nederlandse bedrijven. Schattingsmethode We hebben hier te maken met een dichotome vraagstelling: wel of geen kennisrelatie gegeven dat bedrijven innovatief zijn.85 In de EKP wordt aan ondernemers gevraagd (vraag 1) of het bedrijf op enigerlei wijze in de periode 1993-1997 kennisrelaties onderhouden heeft met andere organisaties. Een dummyvariabele is aangemaakt met de waarde 1 indien een bedrijf een permanente dan wel een incidentele vorm van kennisrelatie had en nul indien er geen kennisrelatie aanwezig was. Een dergelijke dummyvariabele laat zich analyseren met behulp van een probit-model (Maddala [1983], Long [1997]). 4.3.4 Resultaten analyse In Tabel 4-5 presenteren wij de uitkomsten van meerdere schattingen om te zien in hoeverre de uitkomsten robuust zijn voor veranderingen in de modelspecificaties. In plaats van coëfficiënten zijn de marginale effecten weergegeven. De marginale effecten op de kans op wel of geen kennisrelatie zijn berekend als verandering met één standaard deviatie t.o.v. het gemiddelde (de overige variabelen gehouden op het gemiddelde). De marginale effecten van dummyvariabelen zijn genomen als een discrete verandering van 0 naar 1 ceteris paribus. Schatting 1, startmodel De eerste schatting is het zogenaamde startmodel, de daarop volgende schattingen zijn verdere verfijningen. Schatting 1 laat zien dat bij kennisrelaties een polynome specificatie van de grootte van een bedrijf (lnw_96+lnw296) niet significant is, in tegenstelling tot bijvoorbeeld de relaties tussen grootte en O&O-samenwerking, zoals Cassiman & Veugelers [2002] 85
Wij veronderstellen steeds dat bedrijven eerst zelf innovatieve activiteiten moet ontplooien (al dan niet succesvol) alvorens in een vorm van O&O-samenwerking betrokken te worden. Een niet-innovatief bedrijf kan per definitie geen kennisrelatie onderhouden.
86
wel vinden. Dat geldt ook voor de marktconcentratie (he3d96+he3d962). In de volgende schattingen gaan wij uit van een loglineair verband (log aantal werknemers, lnw_96). Tabel 4-5
Marginale effecten van de kans op wel of geen kennisrelatie bij innovatieve bedrijven (probit-schatting)
schatting var lnw_96 lnw296 he3d96 he3d962 sbi_pdj1# sbi_pdj2# sbi_pdj3# d_frgn96# omz96_94 rdi_96 d_perm96# brint_96 brinf_96 bscrd_96 s_orgc96 sfrskc96 s_cstc96 mrdi_96 mdperm96 mbrint96 mbrinf96 p= N= LR χ2 Prob > χ2 Pseudo R2 Log Likelihood lrtest LR χ2 Prob > χ2
1 dy/dx -0.053 0.093 -0.0001 0.000 0.110 0.035 0.127 -0.077 -0.018 1.083 0.107 0.111 0.236 0.079 -x-x-x-x-x-x-x0.37 898 120.72 0.000 0.101 -534.860
2 dy/dx 0.032 -0.0001 * 0.102 0.025 ** 0.110 ** -0.074 -0.019 *** 1.062 *** 0.111 0.119 ** 0.236 *** 0.083 -x-x-x-x-x-x-x-
sig.‡
0.37 898 118.04 0.000 0.099 -536.203
3 dy/dx 0.031 ** -0.0001 * 0.097 0.026 * 0.110 * -0.067 -0.017 *** 0.996 *** 0.109 0.111 ** 0.216 *** 0.084 0.001 0.133 0.059 -x-x-x-x-
sig.‡ **
4 dy/dx 0.034 * -0.0001 * 0.102 -0.046 * 0.112 * -0.059 -0.023 *** 0.970 *** 0.111 0.138 ** 0.227 *** 0.077 0.014 * 0.125 0.043 1.502 0.058 -0.752 -0.382
sig.‡ **
0.37 898 124.01 0.000 0.104 -533.217
0.36 898 135.83 0.000 0.114 -527.304
2->1 2.690 0.261
5 dy/dx 0.035 -0.0001 -0.058 -0.021 ** 1.019 *** 0.112 * 0.129 ** 0.231 *** 0.076 0.004 * 0.127 0.034 * 1.769 0.080 *** -0.584 -0.125
sig.‡ **
0.37 898 130.79 0.000 0.110 -529.827
6 dy/dx 0.034 -0.0001 -0.051 -0.021 *** 1.214 *** 0.111 * 0.121 ** 0.233 *** 0.074 0.002 * 0.133 0.039 ** -x0.183 ** -0.480 0.234
sig.‡ **
0.37 898 118.53 0.000 0.105 -532.848
6 IV dy/dx sig.‡ 0.035 ** -0.0001 -0.054 -0.028 *** 1.810 *** 0.092 0.121 ** 0.194 *** 0.068 *** -0.002 * 0.127 0.036 -x0.168 ** -0.540 * 0.198
sig.‡ **
0.36 898
4->5 5.050 0.168
Bron: Enquête Kennisverwerving in Partnership (SEO/CBS), CIS2 (CBS) # Discrete verandering van 0 naar 1 voor dummyvariabelen, overige veranderingen 1 standaard deviatie t.o.v. het gemiddelde van de exogene variabele Verwijderd uit model -x- Niet opgenomen in model ‡ Significantie: * = 10%, ** = 5%, *** = 1% niveau
Voor Nederland hebben Kleinknecht & Reijnen [1992] schattingen verricht op oudere CISdata uit 1988. De resultaten van Kleinknecht & Reijnen [1992] wijken op belangrijke punten af van (recente) resultaten die zowel in de theoretische (o.a. Kamien & Zang [2000], Hinloopen [2003]) als empirische literatuur (en in deze studie) worden gevonden (zie o.a. Cassiman & Veugelers [2002], Cohen [1995], Fritsch & Lucas [2001], Miotti & Sachwald [2003]). Kleinknecht & Reijnen [1992] vinden o.a. dat de grootte van een bedrijf of de O&Ointensiteit niet van invloed zijn op de kans op O&O-samenwerking. Ook vinden zij geen ondersteuning voor het belang van het absorptievermogen als voorwaarde voor O&O-samenwerking (O&O-intensiteit is niet-significant). In afwijking met Kleinknecht & Reijnen [1992] 87
wordt permanente O&O in de recente literatuur gezien als een proxy voor gunstige toeeigeningscondities (zie o.a. De Bondt [1996], Cassiman & Veugelers [2002]) i.p.v. als proxy voor innovatief vermogen ('absorptive capacity'). Een mogelijke verklaring waarom O&Ointensiteit bij Kleinknecht & Reijnen [1992] niet significant is, zou de modelspecificatie van kunnen zijn. Naast O&O-intensiteit nemen Kleinknecht & Reijnen [1992] bijvoorbeeld ook de exportquote en verschillende technologiesubsidies als exogene variabelen in hun model op, zonder een correctie voor endogeniteit. Schatting 2: basismodel Schatting 2 laat zien dat de kans op een kennisrelatie loglineair toeneemt met de grootte van het bedrijf (lnw_96). Het effect van grootte is zeer sterk bij kleine bedrijven (groot marginaal effect). Bij grote bedrijven is volgens verwachting het effect op de kans klein (zie Figuur 4-2, blz. 113). Voor marktstructuur (he3d96) geldt dat naarmate markten minder geconcentreerd zijn de kans op kennisrelaties toeneemt. Het marginale effect is echter zeer klein. Het weglaten van de kwadratische termen heeft nauwelijks of geen effecten op de overige coëfficiënten, hetgeen wordt bevestigd door de Log-likelihood Ratiotest (LR-test), zodat van een robuust resultaat gesproken kan worden. Zoals verwacht heeft de O&O-intensiteit (rdi_96) in nagenoeg alle varianten een sterk positief en significant effect op de kans op een kennisrelatie. Een stijging van de O&O-intensiteit van 3% naar 9% (de gemiddelde O&O-intensiteit -3%- plus 1 standaard deviatie -6%-=9%) leidt tot een verdubbeling van de kans op een kennisrelatie. Gemiddeld genomen is de marginale kans op een kennisrelatie 0,37. Deze zou bij een verdrievoudiging van de O&O-intensiteit (van 3% naar 9%) toenemen tot bijna 0,7.86 Ook de aanwezigheid van permanente O&O (d_perm96) heeft een positief significant effect op de kans. Dat is in overeenstemming met het idee dat O&O-samenwerking gezien kan worden als een middel om toe-eigeningscondities te verbeteren (De Bondt [1996], Dosi [1988], Teece [1986]). De sectordummy's geven aan dat 'wetenschappelijk georiënteerde' bedrijven (sbi_pdj1) en 'gespecialiseerde toeleveranciers' (sbi_pdj3) meer kennisrelaties hebben dan bedrijven uit de 'toeleveranciers afhankelijk' sector en de dienstensector (de referentiegroep, sbi_pdj4-8). Verder blijkt dat Nederlandse dochters van buitenlandse holdings (d_frgn96) (zwak) significant minder kennisrelaties met Nederlandse bedrijven onderhouden. Dat zou betekenen dat internationale kennisspillovers door middel van directe buitenlandse investeringen een minder grote rol spelen dan veel wordt aangenomen. De merites van dit resultaat vallen buiten de vraagstelling van dit proefschrift. De dummy is hier alleen gebruikt als correctie voor een mogelijke afwijking in de schatting (bias) van de kans op een kennisrelatie.
86
Het marginale effect is berekend op basis van een gesimuleerde verdrievoudiging van de O&O-intensiteit.
88
De omzetontwikkeling (omz96_94) als proxy voor een min of meer defensieve O&Ostrategie heeft wel het verwachte negatieve teken. Een sterke omzetontwikkeling (gemiddeld + 28,5%) in een voorgaande periode heeft een negatief effect op het aangaan van een kennisrelatie, maar is niet significant. Dat zou kunnen wijzen op het feit dat er wel bedrijven zijn die kennissamenwerking zien als een defensieve strategie, maar dat er ook bedrijven zijn die kennisrelaties zien als offensieve strategie. De beide effecten vallen min of meer tegen elkaar weg. De aanwezigheid van kennisspillovers (brinf_96) heeft een positieve invloed op de kans op een kennisrelatie, evenals de ratio fundamenteel versus toegepast (bscrd_96). Naarmate het onderzoek meer fundamenteel van karakter is, neemt de kans op een kennisrelatie toe. Dit is in overeenstemming met het idee dat meer fundamenteel onderzoek is omgeven met grotere technische en financiële risico's. Samenwerking is dan een middel om deze risico's beheersbaar te maken (zie o.a. Cassiman & Veugelers [2002], Pavitt [1991], Rosenberg [1990]). Uit een vergelijking van de marginale effecten blijkt wel dat internaliseren van kennisspillovers belangrijker is dan samenwerking bij fundamenteel onderzoek. Schatting 3: beperkingen/knelpunten In schatting 3 zijn exogene variabelen toegevoegd, die betrekking hebben op mogelijke effecten van knelpunten van organisatorische of economische aard of knelpunten met betrekking tot de kosten van het innovatieproces op de kans om wel of geen kennisrelatie aan te gaan. Uit de resultaten blijkt dat bedrijven, die in de periode 1994-1996 te maken hebben (gehad) met economische risico's en marktonzekerheden vaker kiezen om een kennisrelatie te onderhouden dan bedrijven zonder deze belemmeringen. Dit ligt in de lijn van bevindingen van Hagedoorn [1993], die vermindering van financiële risico's aanmerkt als een motief om voor O&O-samenwerking te kiezen. Organisatorische beperkingen (s_orgc96) hebben geen significante invloed op het keuzeproces. Dit is een ondersteuning voor de eerder gemaakte veronderstelling dat bedrijven de keuze om wel of geen kennisrelatie aan te gaan maken, gegeven hun organisatorische capaciteiten (zie §2.3). Bedrijven die kiezen voor een kennisrelatie zijn in staat organisatorische knelpunten in het innovatieproces adequaat op te lossen (absorptievermogen). Deze vormen daarom geen belemmering voor een kennisrelatie. Een andere verklaring zou kunnen zijn dat organisatorische knelpunten later ontstaan. Gegeven het feit dat in het bijzonder grotere bedrijven meerdere samenwerkingsverbanden onderhouden is deze verklaring minder plausibel. Het is economisch relevant en schattingtechnisch gezien gunstig dat de 'knelpunten-variabelen' een onafhankelijk effect vertegenwoordigen, dat niet of nauwelijks samenhangt met de overige exogene variabelen. Dat wil zeggen dat de coëfficiënten van de overige exogene variabelen nauwelijks veranderen door de uitbreiding van het model.
89
Schatting 4 en 5: heterogeniteit en sectorspecifieke kenmerken Om rekening te houden met niet waargenomen heterogeniteit en sectorspecifieke kenmerken zijn in schatting 4 de sectorgemiddelden aan het model toegevoegd. Hiervan zijn alleen de gemiddelde O&O-intensiteit (mrdi_96) en de proxy voor intern gerichte technologieontwikkeling (mbrint96) significant. De gemiddelde O&O-intensiteit is van groter belang dan de eigen O&O-intensiteit. Dat lijkt te wijzen op het feit dat kennisrelaties toch sterk worden bepaald door sectorkarakteristieken, zoals in het algemeen ook het absorptievermogen (O&Ointensiteit) sterk wordt bepaald door sectorkarakteristieken (zie o.a. Levin e.a.[1985], Klevorick e.a. [1995]).87 Dat komt ook naar voren wanneer wij kijken naar de interactie tussen exogene variabelen op sectorniveau en de sectordummy's. Uit de resultaten van schatting 4 blijkt dat de sectordummy's insignificant zijn geworden (de sectordummy 'grootschalig', sbi_pdj2, was altijd al niet-significant). Uit schatting 5 valt af te leiden dat verwijdering van de sectordummy's uit het model het effect van de gemiddelde O&Ointensiteit per sector versterkt. In het geval van kennisrelaties dekken de Pavitt-dummy's vooral de gemiddelde O&O-intensiteit per sector af. Dat is gezien de samenstelling van de Pavitt-dummy's te verwachten. Naast de interactie tussen exogene variabelen op sectorniveau (mrdi_96, mdperm96, mbrint96 en mbrinf96) en de sectordummy's (sbipdj1-3) is ook de interactie met enkele andere exogene variabelen van belang. Een belangrijk resultaat is ook de interactie tussen spillover-effecten op sectorniveau en de benutting van spillovers op bedrijfsniveau. Schatting 5 laat zien dat in sectoren met relatief veel (algemene) spillovers (mbrinf96) het effect op de kans op kennisrelaties negatief (maar niet significant) is, terwijl op bedrijfsniveau spillovers (brinf_96) de kans op kennisrelaties juist significant vergroten. Tegengestelde effecten op bedrijfs- en sectorniveau zijn ook waar te nemen bij 'intern gerichte technologische ontwikkeling' (brint_96). Op bedrijfsniveau zijn bedrijven die relatief hoog scoren op intern gerichte technologische ontwikkeling meer genegen tot kennisrelaties, overeenkomstig de theorie van het absorptievermogen, Cohen & Levinthal [1989,1990], maar op sectorniveau is een verminderde interactie met toeleveranciers en afnemers, c.q. een focus op het eigen bedrijf bij innovatie, minder gunstig voor kennisrelaties (mbrint96). Het sectorniveau overheerst evenwel (de marginale effecten van respectievelijk brint_96 en mbrint96 zijn: 0,13, significant op 10% niveau en –0,58, significant op 1% niveau). Endogeniteit Tot nu toe zijn wij er van uit gegaan dat endogeniteit (en niet waargenomen heterogeniteit) gecorrigeerd wordt door de exogene variabelen op sectorniveau en dat de exogene variabelen 87
In beide studies wordt vooral een verband gelegd tussen sectoren en industriespecifieke technologiegebieden en de technologische ontwikkeling daarin ('technological opportunity') als belangrijkste drijfveer voor O&O-investeringen (zie ook Scherer [1967]).
90
in het model orthogonaal zijn ten opzichte van elkaar en onafhankelijk van de storingsterm. Dat wil zeggen dat alle exogene variabelen in het model in causaal verband staan tot de kans op een kennisrelatie. Op theoretische gronden kan worden getwijfeld aan deze veronderstelling van een eenzijdige causaliteit. Zoals in §4.3.2 al uiteen gezet is, zou dat in het bijzonder gelden voor O&O-intensiteit (rdi_96), permanente O&O (d_perm96), maar mogelijk geldt het probleem van endogeniteit ook voor fundamenteel onderzoek (bscrd_96). Colombo & Garrone [1996] hebben de mogelijkheid van een wederzijdse afhankelijkheid van O&O-intensiteit en O&O-samenwerking nader onderzocht en gekeken naar de causaliteit tussen beide begrippen. De belangrijkste conclusie op basis van empirische toetsing is dat er een wederzijdse beïnvloeding aanwezig is tussen O&O-intensiteit en O&O-samenwerking.88 Met de uitkomsten van hun analyse onderschrijven zij de conclusies van Cohen & Levinthal [1989,1990] aangaande het belang van het absorptievermogen van een bedrijf ('absorptive capacity') voor O&O-samenwerking en het belang van een O&O-samenwerking voor de vergroting van het absorptievermogen van een bedrijf (naast andere redenen voor samenwerking). De mogelijke endogeniteit van fundamenteel onderzoek (bscrd_96) heeft eveneens met toeeigeningscondities te maken, zoals dat ook voor permanente O&O geldt. In het algemeen zijn de (internationale) kennisspillovers bij min of meer fundamenteel onderzoek (veel) groter dan bij (specialistisch) toegepast onderzoek. Analoog aan de redenering van Cohen & Leventhal [1989], dat het eigen innovatievermogen van groot belang is voor het toe-eigenen van kennis uit fundamenteel onderzoek, deels door andere bedrijven en (publieke) kennisinstellingen gegenereerd, is ook hier sprake van een wederzijdse beïnvloeding. Naarmate een bedrijf zelf meer in staat is fundamenteel onderzoek uit te voeren, kan het ook beter beoordelen welke (fundamentele) kennis mogelijk van belang is voor het bedrijf (nu of in de nabije toekomst) en meer profiteren van elders uitgevoerd fundamenteel onderzoek (zie ook Rosenberg [1990], Pavitt [1991]). Met behulp van een Durbin-Wu-Hausman test (verder DWH-test genoemd)89 is nagegaan of in het verband van kennisrelaties O&O-intensiteit (rdi_96), permanente O&O (d_perm96) en fundamenteel onderzoek (bscrd_96) mogelijk endogeen zijn. De uitkomst van de DWH-test is dat in het geval van kennisrelaties er nauwelijks sprake is van endogeniteit. 90 De variabele O&O-intensiteit (rdi_96) is als de minst zwakke endogene variabele aan te merken. Voor deze 88
89
90
Colombo & Garrone [1996] hebben op basis van panel-data met behulp van een 'Granger causality' toets gekeken of het verband tussen O&O-intensiteit en O&O-samenwerking gemodelleerd kon worden als een enkelvoudige vergelijking of dat een 2SLS-model beter voldoet. Het 2SLS model bestond uit de relatie van O&O-intensiteit op O&O-samenwerking en uit een invloed van de laatste op de eerste. Schattingsresultaten wezen uit dat een 2SLS-model beter voldoet, waarmee een enkelvoudige causale relatie wordt verworpen. Er zijn meerdere 'uitvoeringen' van de DWH-test. Voor een overzicht zie: Davidson & MacKinnon [1993], Baum, Schaffer & Stillman [2003]. Voor meer details over de uitwerking, zie bijlage 8.5 De resultaten van de DHW-test voor rdi_96, χ2(1) = 3.55, Prob>χ2 0.06, d_perm96, χ2(1) = 2.93, Prob>χ2 0.09 en bscrd_96, χ2(1) = 1.85, Prob>χ2 0.17. Zie bijlage 8.5 voor de schattingen van de DWH-test.
91
variabele onderzoeken we welk effect een correctie voor endogeniteit heeft op de coëfficiënten van het model. Schatting 6 (IV): correctie voor endogeniteit (IV-schatting) Schatting 6 is gelijk aan het voorgaande model 5 met uitzondering van de variabele mrdi_96 (de gemiddelde O&O-intensiteit op sectorniveau), die als mogelijke correctie voor niet waargenomen heterogeniteit was opgenomen.91 Handhaven van mrdi_96 zou neerkomen op een dubbele correctie van mogelijke endogeniteit van O&O-intensiteit op de kans op een kennisrelatie. De gevolgen van het weglaten van mrdi_96 zijn niet groot, alleen het effect van O&Ointensiteit is door het weglaten van mrdi_96 nu wat hoger geworden.92 Wij corrigeren nu voor endogeniteit met behulp van een IV-schatting (schatting 6 IV).93 De vergelijking laat zien dat het effect van O&O-intensiteit op de kans op een kennisrelatie bij de IV-schatting stijgt van 1,2 naar 1,8. Dit betekent, dat zonder correctie voor mogelijke endogeniteit het effect van O&O-intensiteit op de kans op een kennisrelatie wordt onderschat. Anders gezegd, het belang van het eigen absorptievermogen, dat door de O&O-intensiteit wordt gemeten, blijkt belangrijker te zijn dan uit de eerste schattingen bleek. Vooral bedrijven die zelf een hoog absorptievermogen hebben zijn in staat een kennisrelatie aan te gaan. Dit resultaat bevestigt het idee van Cohen & Leventhal [1989]. Het idee dat juist zwakkere bedrijven zouden besluiten tot kennisrelaties, om zo hun gebrek aan absorptievermogen te compenseren, is op basis van dit resultaat minder aannemelijk (vergelijk Kleinknecht & Reijnen [1992]). Een nadeel van de gevolgde methode voor correctie van endogeniteit is, dat een aantal exogene variabelen nu min of meer multi-colliniair zijn en daardoor insignificant zijn geworden, en in het algemeen de verklarende kracht van het model is verminderd. Een andere reden voor hogere standaardfouten is de relatief lage correlatie tussen de instrumenten en de endogene regressor. Het primaire doel van de correctie is evenwel een betere schatting van de 91
92
Naast simultaniteit, waarvoor op theoretische gronden 'verdenking' bestaat, kunnen ook niet waargenomen heterogeniteit en/of niet opgenomen exogene variabelen (omitted variables) redenen zijn voor endogeniteit, of liever een schending van de orthogonaliteit tussen exogene variabelen en de storingsterm. De vectoren van coëfficiënten tussen de modellen zijn getoetst met behulp van een Hausman-test. De ' −1 Hausman-test is χ2 verdeeld en berekend als: H = ( β c − β e ) (Vc − Ve ) ( β c − β e ) , waarbij geldt dat: βc = vector van coëfficiënten van de consistente schatter, βe = vector van de efficiënte schatter, Vc en Ve de co-variantiematrix van de coëfficiënten van respectievelijk de consistente en efficiënte schatter. Daarnaast is gekeken of afzonderlijke coëfficiënten van de modellen verschillen. De t-test voor de gelijkheid van afzonderlijke coëfficiënten is ontleend aan Ben-Akiva & Lehrman [1985], en is berekend als: ( βˆ − βˆ ) ( var ( βˆ ) + var ( βˆ ) ) waarbij i de coëfficiënt i in model 1 en 2 is. Hiervoor is een tweestapsmethode gebruikt zoals beschreven in Cassiman & Veugelers [2002] en Vella & Verbeek [1999]. In het kort komt deze methode neer op het regresseren van de endogene variabelen op exogeen veronderstelde variabelen. De berekende waarden wordt vervolgens gebruikt in het oorspronkelijke model ter correctie van de endogeniteit van bepaalde variabelen (zie ook Verbeek [2000]). Naast deze methode zijn er ook andere methoden om rekening te houden met selectiviteit, heterogeniteit en endogeniteit zoals de 'Asymptotic Least Squares' methode (zie Gourieroux & Montfort [1995] en voor toepassingen op CIS-data: Crépon, Duguet & Mairesse [1998] en Mairesse & Mohnen [2003]). 1
93
i
2
i
1
i
2
i
92
omvang van het effect van O&O-intensiteit op de kans op een kennisrelatie te verkrijgen. De correctie voor endogeniteit heeft overigens weinig effect op de grootte van de coëfficiënten van de overige exogene variabelen in het model, zodat van een redelijk robuust resultaat gesproken kan worden.
4.4 Overeenkomsten en verschillen in het keuzeproces voor publieke en private kennisrelaties In deze paragraaf gaat het in het bijzonder om verschillen tussen kennisrelaties met (semi) publiek gefinancierde kennisinstellingen (Puk) zoals universiteiten en privaat gefinancierde kennisinstellingen (PrK) zoals adviesbureaus e.d. en andere, veelal (concurrerende) bedrijven (zie §3.2.1). Wij onderzoeken in deze paragraaf o.a. welke determinanten verantwoordelijk zijn voor de keuze voor een specifiek type kennisrelatie. 4.4.1 Verschillen tussen publieke en private kennisrelaties In hoofdstuk 2 is verondersteld dat de benodigde kennis bepalend zou kunnen zijn voor de keuze voor een bepaald type kennisrelatie (PuK, PrK of PuK∪PrK), naast andere factoren. Analoog aan de rol van intermediaire leveringen in het economisch voortbrengingsproces, zouden bedrijven kiezen voor bijvoorbeeld universiteiten wanneer meer behoefte zou bestaan aan meer fundamenteel onderzoek of kennis die vooral in een precompetitieve fase van belang is, terwijl samenwerking met andere bedrijven meer voor de hand ligt als het zou gaan om de gezamenlijke ontwikkeling van kennis ten behoeve van meer specifieke product- of procesontwikkeling.94 Naast de eerder genoemde exogene variabelen als mogelijke determinanten in het keuzeproces, voegen wij nu ook technologiegebieden toe die mogelijk een belangrijke rol zouden kunnen spelen bij de verbijzondering naar type kennisrelatie. In de EKP is gevraagd naar het technologiegebied dat centraal stond in de kennisrelatie.95 Dit geeft informatie over het belang van bepaalde kennis in het keuzeproces en geeft de mogelijkheid te testen of de behoefte aan specifieke kennis discriminerend werkt bij de keuze voor een type kennisrelatie.
94
95
Hierbij laten we buiten beschouwing welke strategie bedrijven volgen na de ontwikkeling van kennis: wordt kennis toegepast voor de ontwikkeling van gedifferentieerde producten op verschillende markten of zijn de producten minder gedifferentieerd en is in de marktfase sprake van samenwerking c.q. samenspanning, dan wel sprake van concurrentie? Deze strategische keuze is o.a. van invloed op de levensvatbaarheid van O&Osamenwerking en de hoogte van de O&O-investeringen in een Research Joint Venture (RJV) (zie Kamien, Muller & Zang [1992], Amir [2000]). De indeling in technologiegebieden is gebaseerd op de CBS-indeling, die weer is gebaseerd op de 'Technologiestaalkaart' van Bureau Arthur D. Little, die op haar beurt mede tot stand is gekomen op basis van de British Standard Institution Codes (BSI-indeling). In de CBS-indeling is het hoofdaccent gelegd op betrekkelijk breed gedefinieerde toepassingsgebieden. Voor een uitgebreide verantwoording zie: CBS [1999, Bijlage B8, blz. 245-253].
93
Ook specifieke doelen om een kennisrelatie aan te gaan zouden discriminerend kunnen werken, alsmede doelen van innovatie zelf. In de EKP is gevraagd naar het doel of de reden voor het aangaan van kennisrelaties uitgesplitst naar type kennisrelatie. Onderscheiden doelen zijn: − Strategische belangen het via samenwerking opdoen van kennis voor de vernieuwing van strategisch beleid. − Concrete innovaties het bemachtigen van praktische kennis voor concrete product-, proces- of diensteninnovaties − Marketing kennisverwerving voor de commerciële exploitatie van innovaties − Organisatorische redenen o.a. kennis voor ingrijpende interne organisatorische en/of managementaanpassingen 96 − Overige doelen In Tabel 4-6 is weergeven welke doelen van belang worden geacht, en indien van belang, uitgesplitst naar bedrijven met een bepaald type kennisrelatie. Duidelijk is dat vooral concrete innovaties reden zijn een kennisrelatie aan te gaan en bij voorkeur met private kennisinstellingen (PrK) of met beide typen kennisinstellingen (PuK∪PrK). Strategische overwegingen zijn voor ongeveer 36% van de bedrijven belangrijk, waarbij bij voorkeur een samenwerkingverband wordt aangegaan met een private kennisinstelling. Bij het doel 'marketing', hoewel slechts door ongeveer 20% van de bedrijven genoemd, is een sterke voorkeur voor samenwerking met private kennisinstellingen zichtbaar. Dit lijkt in de lijn met de veronderstelling dat naarmate product- en/of diensteninnovaties het moment van marktintroductie naderen, de behoefte verschuift naar concrete kennis en minder behoefte bestaat aan precompetitieve kennis die vooral bij publieke kennisinstellingen te vinden zal zijn. In hoeverre samenwerking in deze fase met als doel het verwerven van kennis voor de commerciële exploitatie van innovaties leidt tot de vorming van R&D-kartels en beperking van mededinging valt buiten het onderwerp van dit proefschrift, maar is voor beleidsmakers zeer relevant.97 De overige redenen worden nauwelijks genoemd. Uit het geringe aantal keren dat 'andere doelen' is genoemd, kan overigens wel worden afgeleid dat de gespecificeerde antwoordmogelijkheden in de vragenlijst het merendeel van de doelen voor het aangaan van kennisrelaties dekken.
96
97
Deze reden is opgenomen om respondenten een antwoordmogelijkheid te geven die niet is genoemd, ter vermindering van item-nonresponse. Zie voor een theoretische benadering o.a. Leahy & Neary [1997], Hinloopen [2000,2001] en referenties in deze artikelen.
94
Tabel 4-6
Belang van doelen voor het aangaan van kennisrelaties en uitgesplitst naar bedrijven met PuK, PrK of PuK∪PrK (ongewogen, n=339)
aangaan / doel van kennisrelaties vooral gericht op: Strategische belangen Concrete innovaties Marketing Organisatie Andere doelen
geen doel (als % van bedrijven met kennisrelaties) 64.1% 22.4% 79.6% 89.2% 96.8%
reden / doel voor het aangaan van (als % van bedrijven met kennisrelaties die doel hebben genoemd): PuK 34.1% 27.8% 20.0% x x
PrK 46.3% 39.1% 67.1% 54.1% x
PuK∪PrK 19.5% 33.1% 12.9% x x
Totaal (van bedrijven die reden/doel hebben genoemd) 100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0%
Bron: Enquête Kennisverwerving in Partnership (SEO/CBS) x Te weinig waarnemingen
Onderzoek en Ontwikkeling staat niet op zichzelf; bedrijven willen daarmee bepaalde doelen verwezenlijken. In de EKP is gevraagd welke doelen van innovatie in de periode 1994-1998 het belangrijkste waren en op welke wijze bedrijven het bijbehorende onderzoek zouden willen uitvoeren: in samenwerking met publieke kennisinstellingen (PuK), met private kennisinstellingen PrK, of beide (PuK∪PrK), of juist bij voorkeur niet in samenwerking, maar binnen het bedrijf (alleen). Deze vraagstelling is wat algemener van aard dan de vraag naar het doel van kennisrelaties, dat wil zeggen dat wordt gerefereerd aan innovatiedoelen en niet specifiek aan kennisrelaties. De onderscheiden innovatiedoelen zijn: − Nieuwe strategie kennisverwerving t.b.v. ontwikkeling van strategisch beleid − Productinnovaties verwerving van toepassingsgerichte kennis voor innovaties − Korter ontwikkelingsproject 'time to market' voor nieuwe producten verkorten − Meer kennis 'steuntechnologie' nieuwe kennis verwerven over de techniek die in het bedrijf essentieel is als ondersteuning van de hoofdtechnologie − Nieuwe markten openen/aanboren van nieuwe markten − Verhoging eigen kennisniveau verwerving van nieuwe kennis via uitwisselen van hoogwaardig personeel met derden − Efficiëntieverbeteringen noodzaak om onderzoekskosten wezenlijk te verlagen op het terrein van product-/proces/dienstenontwikkeling
95
Tabel 4-7
Bedrijfsdoelen en innovatieonderzoek, verbijzonderd naar type samenwerking of alleen (geen samenwerking) voor bedrijven met een kennisrelatie (ongewogen, n=339)
Bedrijfsdoelen en onderzoek Productinnovaties Efficiëntieverbeteringen Nieuwe markten Nieuwe strategie Steuntechnologie Verhogen eigen kennisniveau Korter ontwikkelingstraject
Geen doel (als % van bedrijven met kennisrelaties) 30.0% 60.9% 67.1% 67.6% 71.4% 77.0% 77.3%
Indien een doel voor onderzoek dan bijbehorend onderzoek bij voorkeur met: PuK 10.4% 11.9% 7.1% 19.8% 27.6% 25.3% 10.3%
PrK 21.7% 24.6% 34.5% 11.7% 14.3% 8.9% 17.9%
PuK∪PrK
Alleen
31.7% 20.1% 16.8% 28.8% 37.8% 36.7% 26.9%
36.3% 43.3% 41.6% 39.6% 20.4% 29.1% 44.9%
Totaal# 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
Bron: Enquête Kennisverwerving in Partnership (SEO/CBS). # Totaal heeft betrekking op bedrijven die dat doel van onderzoek hebben genoemd.
Een belangrijke conclusie op basis van Tabel 4-7 is, dat concrete innovaties (productinnovaties) veruit het belangrijkste doel is voor O&O (70%) en dat van de bedrijven die dit doel hebben genoemd 36,3% het onderzoek dat daarbij hoort bij voorkeur alleen (intern) uitvoert, gevolgd door samenwerking met beide typen kennisinstellingen (PuK∪PrK). Dit sluit aan bij de reden dat bij productinnovaties steeds vaker technologisch complexe problemen moeten worden opgelost, waarbij vaak verschillende disciplines moeten samenwerken (Korbijn [1999]). Ongeveer 39% van de bedrijven streeft efficiëntieverbeteringen na en ook dat is min of meer een interne aangelegenheid (43,3%). 'Nieuwe markten' is voor ongeveer 32% van de bedrijven een doel. Bijzonder is dat het daarbij behorende onderzoek in ruim 41% van de gevallen intern wordt uitgevoerd, maar dat 34,5% van de bedrijven kiest voor samenwerking met een ander bedrijf. Helaas hebben wij geen aanvullende informatie over de inhoud van dergelijke samenwerkingsverbanden, maar in het kader van mededinging en O&O-samenwerking is dit een opvallend gegeven. Onderzoek ten behoeve van 'nieuwe strategie', voor ongeveer 32% van de innovatieve bedrijven een doel, wordt in veel gevallen (39,6%) intern uitgevoerd en voor ongeveer 29% in samenwerking met beide typen kennisinstellingen. Denkbaar is dat het hier gaat om een combinatie van verwerving van nieuwe kennis in combinatie met verdere ontwikkeling voor specifieke toepassingsgebieden. Bij het verwerven van 'steuntechnologie', voor ongeveer 30% van de bedrijven een doel, is samenwerking met beide typen kennisinstellingen (PuK∪PrK) of alleen met een publieke kennisrelatie een belangrijke optie. Opvallend is het geringe aantal bedrijven dat 'een korter ontwikkeltraject' als reden ziet voor kennisverwerving in het algemeen (22,7% van de bedrijven met een kennisrelatie), terwijl dit in de (empirische) literatuur wordt aangemerkt als een belangrijk (afgeleid) motief voor innovatie c.q. samenwerking (Cohen [1995], Hagedoorn [1993], Kamien & Schwartz [1975,1982], Teece [1986], zie ook §2.5). Immers hoe sneller een bedrijf met nieuwe producten op de markt kan komen (en kan reageren op concurrenten), hoe groter de kans dat een bedrijf zich de potentiële economische opbrengsten van een innovatie ook daadwerkelijk
96
kan toe-eigenen. Indien een korter ontwikkelingstraject een doel voor onderzoek is, dan voert 44,9% van de bedrijven met een kennisrelatie dat bij voorkeur alleen uit. Kortom, kennisrelaties spelen nauwelijks een rol bij het verkorten van het ontwikkelingstraject. Wel spelen kennisrelaties een relatief belangrijke rol bij productinnovaties. Ook de ontwikkeling van steuntechnologie, indien dat een doel van onderzoek is, leent zich voor kennisrelaties. Al met al tamelijk concrete doelstellingen. 4.4.2 Exogene variabelen en modelspecificatie Bij de analyse van specifieke verschillen in determinanten voor de keuze voor een bepaald type kennisrelatie beperken wij ons tot de bedrijven met tenminste één kennisrelatie. Dit betekent dat mede gebruik gemaakt kan worden van exogene variabelen uit de EKP (zie bijlage 8.2). Tabel 4-8 geeft een overzicht van de gebruikte exogene variabelen bij de bepaling van de determinanten van publieke en private kennisrelaties. Een paar opmerkingen over de beschrijvende statistiek. In de laatste kolom van Tabel 4-8 is aangegeven of de verschillen significant zijn op basis van Kendall's τa / Somer's D. (zie Conover [1999]). Voor de continue variabelen is een aanvullende F-toets uitgevoerd. Bedrijven met alleen een publieke kennisrelatie (PuK) zijn over het algemeen wat groter, bedrijven zonder kennisrelatie zijn gemiddeld kleiner. Het verschil is significant. De sectordummy's laten zien dat alleen in de sectoren 'productie van mechanische producten' (d_mech) en 'productie optische apparatuur' (d_opti) significante verschillen aanwezig zijn. Bedrijven met de productie van mechanische producten kiezen vaker voor beide typen kennisrelaties (PuK∪PrK) en bedrijven met de productie van optische producten kiezen iets vaker voor alleen een private kennisrelatie (PrK), gevolgd door beide typen. De industriedummy's zijn gekozen op basis van het literatuuroverzicht van Cohen [1995], waarin deze sectoren als 'hightech' en bovengemiddeld innovatief worden aangemerkt. Gegeven het positieve verband tussen innovativiteit (O&O-intensiteit) en O&O-samenwerking is de verwachting dat alle sectordummy's significant zouden zijn ten opzichte van de overige sectoren (referentiegroep). Een mogelijke verklaring van statistische aard zou kunnen zijn dat het bij enkele dummyvariabelen om een (zeer) klein aantal bedrijven gaat. De verschillen in O&O-intensiteit naar type kennisrelatie zijn significant (F-toets:χ2(3)=5,79, Prob>F= 0,0000). De O&O-intensiteit (rdi_96) is het hoogst bij bedrijven met beide typen, gevolg door bedrijven met alleen PuK. Bedrijven zonder kennisrelaties hebben gemiddeld genomen de laagste O&O-intensiteit. De verschillen zijn significant (F-toets: χ2(3)=15,89, Prob>F= 0,0000). Dit beeld komt overeen met de uitkomsten van de probit-schatting 'wel of geen' kennisrelatie (zie Tabel 4-5).
97
Tabel 4-8
variabele‡ lnw_96 d_chem d_mech
Omschrijving van de belangrijkste exogene variabelen (determinanten) voor de modellering van het keuzeproces voor publieke en private kennisrelaties verbijzonderd naar type (n=898).
omschrijving Log aantal werknemers in VTE Sectordummy: chemie (proxy tech.opportunity) Sectordummy: productie mechanische apparatuur (proxy tech.opportunity) Sectordummy: productie elektrotechnische apparatuur (proxy tech.opportunity) Sectordummy: productie optische apparatuur (proxy tech.opportunity) O&O-personeel als % van totaal aantal werknemers Dummy: permanente S&O Proxy technology initiator: som score (0..3) op informatiebron voor innovatie: eigen bedrijf, concern (getransformeerd naar score 0..1)
PuK (n=75) µ σ 5.03 1.24 0.05‡‡ 0.23 0.16‡‡ 0.37
PuK∪PrK PrK (n=94) (n=170) µ σ µ σ 4.69 1.09 4.82 1.50 0.01 0.10 0.04 0.19 0.10 0.30 0.22 0.41
geen kenrel (n=559) # µ σ Sig 4.52 1.13 *** 0.03 0.16 0.10 0.30 ***
0.03‡‡ 0.16 0.07
0.26 0.04
0.19 0.03
0.17
0.01‡‡ 0.12 0.04
0.20 0.03
0.17 0.01
0.10 *
0.05 0.35 0.55
0.13 0.03 0.48 0.39 0.23 0.58
0.07 0.06 0.49 0.63 0.25 0.57
0.08 0.02 0.48 0.48 0.22 0.51
0.04 *** 0.50 *** 0.26 ***
0.42
0.23 0.49
0.23 0.45
0.24 0.42
0.25 *
0.30 brinf_96 Proxy kennisspillovers: som van score (0..3) op informatiebron voor innovatie: patenten, computerinfo, vakliteratuur en beurzen (getransformeerd naar score 0..1) bscrd_96 Fundamenteel versus toegepast: log van ratio tussen -0.47 score (1..4) op researchinstellingen en universiteiten als informatiebron (teller) en afnemers en leveranciers (noemer)
0.19 0.25
0.17 0.31
0.18 0.23
0.16 ***
0.85 -1.04
0.82 -0.44
0.87 -0.91
0.84 ***
kendstra kendinno kendmrkt kendover d9a1 d9a2 d9a3 d9a4 d9a5 d9a6 d9a7
0.41 0.45 0.25 0.29 0.45 0.48 0.41 0.46 0.39 0.45 0.47
0.49 0.45 0.44 0.32 0.43 0.49 0.38 0.37 0.49 0.34 0.49
0.49 0.38 0.42 0.37 0.46 0.41 0.42 0.47 0.46 0.43 0.49
d_elct d_opti rdi_96 d_perm96 brint_96
brrel_96 Proxy technologie volger: som score (0..3) op informatiebron voor innovatie: afnemers, leveranciers (getransformeerd naar score 0..1)
Dummy doel PuK/PrK: strategisch Dummy doel PuK/PrK: praktische kennis opdoen Dummy doel PuK/PrK: marketingdoeleinden Dummy doel PuK/PrK: overige redenen Dummy doel onderzoek: nieuwe strategie Dummy doel onderzoek: productinnovaties Dummy doel onderzoek: korter ontwikkelingstraject Dummy doel onderzoek: kennis steuntechnologie Dummy doel onderzoek: nieuwe markten Dummy doel onderzoek: verh. eigen kennisniveau Dummy doel onderzoek: efficiëntieverbeteringen
0.21 0.72 0.07 0.09 0.28 0.65 0.21 0.29 0.19 0.28 0.32
0.37 0.72 0.27 0.12 0.24 0.60 0.17 0.16 0.37 0.13 0.39
0.41 0.83 0.23 0.16 0.31 0.79 0.22 0.33 0.31 0.24 0.39
*** ** ** * ***
Bron: Enquête Kennisverwerving in Partnership (SEO/CBS), CIS2 (CBS) # Significantie (Kendall's τa / Somer's D). (zie Conover [1999]). Voor een verklaring van de tekens zie Tabel 4-2. ‡ In het overzicht zijn voor de overzichtelijkheid de dummy's voor technologiegebieden weggelaten. ‡‡ Het gemiddelde geeft weer het aantal bedrijven in de desbetreffende sector verbijzonderd naar type kennisrelatie als % van alle innovatieve bedrijven
De gemiddelden per type kennisrelatie van variabele brinf_96 laten zien dat (inkomende) spillovers (mogelijk) een belangrijke rol spelen in het keuzeproces. De verschillen zijn significant (F-toets: χ2(3)= 11,49, Prob>F= 0,0000). Voor bedrijven met alleen een publieke kennisrelatie of met beide typen kennisrelaties spelen spillovers een belangrijkere rol dan bij bedrijven met alleen een private kennisrelatie. Mogelijk dat de gemiddeld genomen lagere score bij bedrijven met alleen een private kennisrelatie wijst op een proces van internaliseren van de gezamenlijke kennis binnen het samenwerkingsverband en dat externe spillovers van minder belang zijn, bijvoorbeeld omdat de betrokken partners binnen een private kennisrelatie 98
meer specialistische toepassingsgerichte kennis ontwikkelen en dat uitgaande spillovers als gevolg daarvan nauwelijks optreden of bruikbaar zijn voor concurrenten buiten het samenwerkingsverband. Ook significant zijn de verschillen in de scores op de oriëntatie op fundamenteel versus toegepast onderzoek (bscrd_96, F-toets: χ2(3)= 19,64, Prob>F= 0,0000). Bedrijven met alleen een publieke kennisrelatie richten zich relatief meer op fundamenteel onderzoek. Bij deze bedrijven bedraagt de verhouding onderzoek met universiteiten versus private bedrijven gemiddeld 62%98, tegen 35% voor bedrijven met alleen een private kennisrelatie (bedrijven kunnen gebruik maken van kennis van researchinstellingen en universiteiten zonder een kennisrelatie aan te gaan, bijvoorbeeld door uitbesteding). Opvallend is evenwel dat bij bedrijven met beide typen kennisrelaties het belang van fundamenteel onderzoek nog wat groter is: 64%. Bij bedrijven zonder kennisrelaties is het belang van fundamenteel onderzoek gemiddeld genomen wat hoger in vergelijking met bedrijven met alleen een private kennisrelatie (42%). Mogelijk dat hier de grootte van een bedrijf mede een rol speelt, grotere bedrijven kiezen vaker voor beide typen kennisrelaties en hebben de middelen (en het strategisch belang) om ook fundamenteel onderzoek uit te voeren (Rosenberg [1990]). Modelspecificatie Het keuzemodel dat wij hier willen modelleren komt neer op de keuze uit een aantal elkaar uitsluitende keuzemogelijkheden. In de EKP hebben de respondenten de mogelijkheid aan te geven of zij een kennisrelatie hebben met een publieke kennisinstelling (PuK), met een private kennisinstelling (PrK), of dat zij geen kennisrelatie hebben. De laatste keuzemogelijkheid (geen) valt uiteraard buiten de vraag welke determinanten van invloed zijn op de keuze naar type kennisrelatie. Eerder is al gebleken dat een aanzienlijk deel van de respondenten kiest voor beide typen kennisrelaties (PuK∪PrK). In de navolgende analyse gaan wij er van uit dat bedrijven kunnen kiezen uit 3 alternatieven: PuK, PrK of PuK∪PrK. Dit kan worden gemodelleerd met behulp van een multinominaal logitmodel, waarbij wij veronderstellen dat er geen alternatief specifieke exogene variabelen zijn, alleen individuele exogene variabelen.99 Dat wil zeggen dat voor elke keuzemogelijkheid de karakteristieken (exogene variabelen) gelijk zijn. Het keuzeproces kan worden opgevat als de kans dat een bedrijf kiest voor een bepaald type kennisrelatie, gegeven bepaalde karakteristieken van het bedrijf zelf, en de kans op uitkomst m kan geschreven worden als:
98
99
Zie ook voetnoot 79, blz.80. Het belang van fundamenteel onderzoek is: exp(-0.47) = 0.62 ofwel het belang van fundamenteel onderzoek is 62% van het toegekende belang van toegepast onderzoek. De verhouding heeft betrekking op de vraag in CIS2 naar de bronnen van innovatie (zie CBS [1998, bijlage B6]). Bijgevolg kan deze verhouding worden berekend voor innovatieve bedrijven ongeacht het type kennisrelatie. Zie ook de discussie in Maddala [1983, blz. 41-46]. De volgende stappen in de formele beschrijving van het multinomiale model zijn ontleend aan Long [1997, blz. 152-154] en Greene [2000, blz. 859-862].
99
Pr ( yi = m | xi ) =
exp ( xi β m )
∑ j=1 exp ( xi β j ) J
waarbij geldt dat: β1 = 0
Ofwel, om de parameters van het model te kunnen identificeren is het nodig de vector van β voor een bepaalde keuze J gelijk te stellen aan 0. De keuze is arbitrair en wordt ook wel de referentiekeuze genoemd. Indien we m=1 als referentie nemen, dat geldt dat exp ( xi β1 ) = exp ( xi 0 ) = 1 en kan het model worden herschreven als: Pr ( yi = m | xi ) =
exp ( xi β m )
1 + ∑ Jj=2 exp ( x i β j )
voor m > 1
Een referentiekeuze is geen belemmering voor de berekening van verschillen in effect voor een bepaalde keuze, gegeven de individuele karakteristieken (xi). De verschillen tussen de keuze voor keuzemogelijkheid m in vergelijking tot de keuze voor keuzemogelijkheid n, of meer concreet de verschillen in de keuze tussen bijvoorbeeld een PuK versus een PrK, gegeven de karakteristieken van een bepaald bedrijf i (weergegeven met de vector xi), kan worden geschreven als: Ωm|n ( xi ) =
Pr ( yi = m | xi ) exp ( xi β m ) = = Ω m|n ( xi ) = exp ( xi ⎡⎣ β m − β n ⎤⎦ ) ⇒ Ln ( Ω m|n ( xi ) ) = xi ( β m − β n ) Pr ( yi = n | xi ) exp ( xi β n )
Hiermee zijn de verschillen tussen de verschillende keuzemogelijkheden (ratio van verschillen) te berekenen en te interpreteren als het verschil in kans op een bepaalde keuze bij een verandering in xi. Een belangrijk aspect van het multinominale logitmodel is de voorwaarde dat de set van keuzemogelijkheden onafhankelijk is van alternatieve keuzemogelijkheden. Dit volgt direct uit de formule voor de 'verschillenratio', en staat ook bekend onder de naam van 'Independence of Irrelevant Alternatives', ofwel de IIA-aanname (zie o.a. Greene [2000, blz. 864-865], Long [1997, blz. 182-184]). 4.4.3 Determinanten van publieke en private kennisrelaties In deze paragraaf analyseren wij welke determinanten van invloed zijn op de keuze voor een specifiek type kennisrelatie. In de opzet van de analyse veronderstellen wij op basis van de beschrijvende statistiek dat in principe drie typen kennisrelaties zijn te onderkennen: kennisrelaties met (semi-) publieke kennisinstellingen (PuK), met private kennisinstellingen (PrK) en de combinatie van beide (PuK∪PrK). Zoals eerder vermeld is het laatste type 'geconstrueerd', dat wil zeggen dat in de EKP alleen de typen PuK en PrK worden onderscheiden. Echter, veel bedrijven beschikken over beide typen (PuK∪PrK). In de nu volgende analyse zullen wij eerst kijken naar de determinanten van de keuze voor een bepaald type kennisrelatie en vervolgens nader ingaan op de vraag in hoeverre het juist is te veronderstellen dat PuK∪PrK als een aparte keuze is op te vatten. Dat komt neer op de test of de IIAaanname houdbaar is of niet.
100
Resultaten, wel of geen determinant Met behulp van een LR-test en een Wald-test is eerst gekeken welke exogene variabelen geen enkel effect hebben op het keuzeproces ( H 0 : β k ,1|Base = … = β k ,J |Base = 0 ). Het is evenwel mogelijk dat voor een bepaalde exogene variabele voor alle keuzemogelijkheden de H0-hypothese niet kan worden verworpen, maar voor een individuele keuze de exogeen wel (zwak) significant is. Een voorbeeld is d_perm96 (zie Tabel 4-9). Een belangrijke uitkomst van de LR-test en Wald-test is dat O&O-intensiteit niet van invloed is op de keuze voor een bepaald type kennisrelatie. Bij deze uitkomst moet wel worden bedacht dat de schattingen zijn uitgevoerd voor bedrijven met tenminste één bepaald type kennisrelatie. Uit eerdere analyse van de determinanten van wel of geen kennisrelatie kwam al naar voren dat alleen bedrijven met een sterk absorptievermogen kiezen voor een kennisrelatie. Ook uit de beschrijvende statistieken valt af te leiden dat de O&O-intensiteit voor alle typen kennisrelaties hoger ligt in vergelijking met bedrijven zonder kennisrelatie (zie ook Tabel 3-3). De H0-hypothese kan voor d_perm96 niet worden verworpen, maar heeft toch een zwak positief effect op de keuze voor PuK∪PrK. Of een bedrijf wel of geen technologie-initiator is, of dat een bedrijf gebruik maakt van algemene kennisspillovers is voor de keuze voor een bepaald type kennisrelatie niet van belang. Enkele doelen om kennisrelaties aan te gaan zijn niet van belang voor de keuze van een specifiek type kennisrelatie. Dat geldt voor 'strategie' en 'praktische kennis'. Bij de innovatiedoelen zijn 'vergroten eigen kennis' en 'efficiëntie' indifferent. Wel van belang zijn 'nieuwe markten' en 'overige doelen' voor kennisrelaties (waaronder ingrijpende interne en/of managementaanpassingen). Bij de innovatiedoelen zijn 'productinnovaties', 'steuntechnologie' en 'nieuwe markten' van belang. Marginale effecten De coëfficiënten in een multinominaal-logitmodel zijn lastig te interpreteren. De waarde en het teken zijn afhankelijk van welke referentiecategorie is gekozen en de keuzecategorie waarop de coëfficiënt betrekking heeft. In plaats van de coëfficiënten zijn in Tabel 4-9 de marginale effecten (dy/dx) weergegeven. De marginale effecten geven weer hoeveel de kans op een bepaalde keuze c.q. type kennisrelatie verandert indien de exogeen met één eenheid toeneemt.
101
Tabel 4-9
var lnw_96 d_chem# d_mech# d_elct# d_opti# rdi_96 d_perm96# brint_96 brinf_96 bscrd_96 kendstra# kendinno# kendmrkt# kendover# d9a2# d9a4# d9a5# d9a6# d9a7# dtech2# dtech4# dtech6# dtech9# dtech10# dtech11# dtech12# dtech13# dtech14#
Marginale effecten van determinanten die van invloed zijn op de keuze voor een bepaald type kennisrelatie (multinominale logit-schattingen) voor innovatieve bedrijven met een kennisrelatie keuzemogelijkheid: LR-test omschrijving χ2 sig Log aantal werknemers 4.947 * Sector chemie 5.284 * Sector prod. mechanische apparatuur 6.215 ** Sector prod. elektrotechnische apparatuur 5.671 * Sector prod. optische apparatuur 6.483 ** O&O-intensiteit 2.357 Permanente O&O 3.371 Proxy, technologie initiator 3.757 Proxy, kennisspillovers 2.869 Ratio fundamenteel-toegepast onderzoek 30.031 *** Doel kenrel: strategie 2.895 Doel kenrel: praktische kennis 3.038 Doel kenrel: nieuwe markten 11.733 *** Doel kenrel: overig 7.289 ** Doel onderz.: productinnovaties 5.410 * Doel onderz.: steuntechnologie 7.228 ** Doel onderz.: nieuwe markten 6.560 ** Doel onderz.: verh. eigen kennis 2.967 Doel onderz.: efficiëntie 1.567 Tech.geb. energietechnologie 8.463 ** Tech.geb. materialen hoog moleculair 7.492 ** Tech.geb. levensmiddelentechnologie 4.202 Tech.geb. procestechnologie 17.786 *** Tech.geb. elektronica 15.509 *** Tech.geb. transportmiddelentechniek 8.512 ** Tech.geb. overige techn.industrie prod. 5.332 * Tech.geb. fabricagetechnologie 11.220 *** Tech.geb.informatietechnologie 4.551
Aantallen observaties LR χ2 (54) Prob > χ2 Pseudo R2 Log likelihood
PuK y=0.20 dy/dx 0.041 0.020 0.092 0.093 -0.130 -0.077 -0.073 -0.150 0.183 0.009 -0.086 -0.121 -0.194 -0.128 -0.045 -0.020 -0.122 0.036 -0.063 -0.155 -0.119 -0.083 -0.149 -0.213 -0.187 -0.100 -0.120 -0.148
sig **
*** **
**
*** ** *** *** *** ** ***
PrK y=0.21 dy/dx -0.019 -0.191 -0.154 0.325 0.503 -0.564 -0.073 0.178 -0.214 -0.160 -0.018 0.005 0.006 -0.108 -0.125 -0.138 0.080 -0.101 0.009 -0.163 -0.141 -0.153 -0.204 -0.179 0.194 -0.176 -0.203 0.004
sig *** *** ***
***
** * *** * *** *** *** *** *** *** ***
PuK∪PrK y=0.59 dy/dx -0.022 0.171 0.062 -0.418 -0.373 0.641 0.146 -0.028 0.030 0.152 0.104 0.116 0.188 0.237 0.170 0.158 0.042 0.065 0.054 0.319 0.260 0.236 0.353 0.392 -0.007 0.276 0.323 0.144
sig
*** *** *
***
** *** ** **
*** *** ** *** *** *** ***
339 184.95 0.000 0.263 -258.573
Bron: Enquête Kennisverwerving in Partnership (SEO/CBS), CIS2 (CBS). Voor een verklaring van de tekens zie Tabel 4-5
De grootte van een bedrijf is van invloed op de keuze voor een bepaald type kennisrelatie. Grotere bedrijven kiezen eerder voor een kennisrelatie met een publieke kennisinstelling. Indien het aantal werknemers toeneemt van gemiddeld 125 naar 340 werknemers dan neemt de kans op een PuK toe met 4% ten opzichte van de andere twee keuzemogelijkheden PrK en PuK∪PrK.100 Dit is een interessant gegeven. Uit de probitschatting (§4.3.4) is gebleken dat er 100
De gemiddelde grootte van bedrijven is exp(4.83)=125, een toename met één eenheid komt neer op exp(5.83)=340 werknemers. De marginale effecten over de keuzecategorieën sommeren tot 0, dat wil zeggen dat de marginale effecten het verschil weergeven in de kans op de keuze uit één van de mogelijkheden als gevolg van een verandering in één van de exogene variabelen ceteris paribus.
102
een lineair positief verband is tussen de grootte van een bedrijf en de kans op een kennisrelatie (zie Tabel 4-5). Men zou hieruit kunnen concluderen dat grotere bedrijven voor nieuwe kennis meer gebruik maken van de publieke kennisinfrastructuur dan kleinere bedrijven. Echter bedrijven met een relatief sterk fundamenteel gericht onderzoek kiezen vooral voor een combinatie van publieke en private kennisrelaties (PuK∪PrK) (+15%) tegenover bedrijven met alleen private kennisrelaties (-16%). De LR-test laat ook zien dat deze exogene variabelen een zeer significante determinant zijn in het keuzeproces. Zoals gezegd zijn algemene kennisspillovers dat niet. Het beeld dat hieruit naar voren komt, is dat juist grotere innovatieve bedrijven samenwerken met een breed scala van partners, zowel wat betreft fundamenteel onderzoek als toepassingsgericht onderzoek. Dit resultaat sluit aan bij het idee van 'cost spreading' van Cohen & Klepper [1996] (zie voetnoot 27, blz. 26). De behoefte aan specifieke kennis tenslotte blijkt een belangrijk en significant element in het keuzeproces te zijn. Eerst is het bovenstaande model geschat en vervolgens een gereduceerd model waarin de dummy's voor de technologiegebieden weggelaten zijn. Een LR-test wijst uit dat de H0-hypothese, dat alle dummy's voor technologiegebieden op nul kunnen worden gesteld, moet worden verworpen (LR-test, χ2(18) = 61,77, Prob > χ2= 0,0000). Validiteit Multinominale Logitmodel Zoals eerder aangekondigd hebben wij verondersteld dat bedrijven indien zij kiezen voor een kennisrelatie de keuze hebben uit drie elkaar uitsluitende combinaties te weten: PuK, PrK en PuK∪PrK. Daarnaast is het de vraag of het multinominale logitmodel zelf geschikt is en dat voldaan kan worden aan de IIA-voorwaarde. De IIA-voorwaarde kan worden getoetst met behulp van de Hausman-McFadden toets (Hausman & McFadden [1984]). De H0-hypotheze is dat de verschillen tussen de keuzemogelijkheden onafhankelijk zijn van mogelijke andere alternatieven:
(
) ⎣⎢ ( )
( )⎦⎥ (
)
−1 ′ H IIA = βˆR − βˆF* ⎡Var βˆR − Var βˆF* ⎤ βˆR − βˆF* waarbij geldt dat:
βˆF = vector van coëfficiënten van volledig model met j keuzemogelijkheden βˆR = vector van coëfficiënten van het restrictieve model met j-k keuzemogelijkheden ( k < j ) βˆ * is een subset βˆ van na verwijdering van coëfficiënten die niet in het restrictieve model F
F
aanwezig zijn. HIIA is asymptotisch χ2 verdeeld met aantal vrijheidsgraden gelijk aan exogene variabelen in βˆR . In sommige gevallen kan HIIA negatief zijn wanneer Var βˆR − Var βˆF* niet positief semidefiniet is. Dat kan worden geïnterpreteerd als dat de IIA-aanname niet kan worden verworpen (zie Hausman & McFadden [1984], Long [1997, blz. 184]).
( )
103
( )
Een alternatieve test voor de IIA-aanname is die van Small en Hsiao [1985]. De test is gebaseerd op twee deelverzamelingen S1 en S2 van de gehele dataset van ongeveer gelijke omvang. In de eerste stap worden beide deelverzamelingen gebruikt voor de schatting van het gewogen gemiddelde van de coëfficiënten: ⎛ 1 ⎞ ˆ S1 ⎡ ⎛ 1 ⎞ ˆ S2 ⎤ ⎟ βu + ⎢1 − ⎜ ⎟ βu ⎥ ⎢⎣ ⎝ 2 ⎠ ⎥⎦ ⎝ 2⎠
βˆuS1S2 = ⎜
waarbij geldt dat:
βˆuS1 = vector van het niet-restrictieve model uit de eerste deelverzameling en βˆuS2 de vector uit
de tweede deelverzameling. In een tweede stap wordt βˆrS2 bepaald, zijnde de vector van een sub-deelverzameling van de tweede deelverzameling waaruit cases zijn geëlimineerd met een bepaalde waarde van de endogene variabele. De SH-toets bestaat vervolgens uit een LRtest: SH = −2 ⎡⎢ L βˆuS1S2 − L βˆuS2 ⎤⎥ . SH is asymptotisch χ2 verdeeld met K+1 vrijheidsgraden (K is ⎣ ⎦ het aantal exogene variabelen in het model).
(
) ( )
Tabel 4-10 Uitkomsten van Hausman-McFadden- en Small-Hsiao-toets op IIA-aanname in het Multinominale Logitmodel Hausman-McFadden-test voor de IIA-aanname Verwijderd
χ2
P>χ2
df
uitkomst H0-test
Base (PuK) PrK PuK∪PrK
-3.460 -8.699
29 29
-----
voor H0 voor H0
PuK PuK∪PrK Base (PuK∪PrK) PuK PrK
5.235 -8.699
29 29
1.000 ---
voor H0 voor H0
5.235 -3.460
29 29
1.000 ---
voor H0 voor H0
Base (PrK)
Small-Hsiao-test voor de IIA-aanname Verwijderd lnL(full) Base (PuK) PrK -49.962 PuK∪PrK -66.128 Base (PrK) PuK -76.732 PuK∪PrK -56.213 Base (PuK∪PrK) PuK -84.51 PrK -49.942
χ2
lnL(omit)
df
P>χ2
uitkomst H0-test
-35.708 -26.878
28.507 78.500
29 29
0.491 0.000
voor H0 tegen H0
-49.61 -26.878
54.244 58.669
29 29
0.003 0.001
tegen H0 tegen H0
-49.61 -35.708
69.799 28.468
29 29
0.000 0.493
tegen H0 voor H0
--- = negatieve χ2-waarde, hetgeen wijst op acceptatie van de H0 (zie Long [1997, blz. 184]).
De uitkomsten van beide toetsen zijn samengevat in Tabel 4-10. De uitkomst van de Hausman-McFadden-toets is dat de H0-hypothese niet kan worden verworpen, terwijl dat op basis van de Small-Hsiao-test wel zou kunnen.101 Dit betekent dat op zuiver econometrische gronden geen zekerheid kan worden verkregen omtrent de aanname dat PuK, PrK en 101
De Small-Hsiao-test is per keuzemogelijkheid als referentie (PuK, PrK en PuK∪PrK) 10 maal uitgevoerd op steeds andere subdeelverzamelingen (die ad random worden getrokken). In veruit de meeste iteraties is de uitkomst tegen de IIA-aanname, dat wil zeggen dat de H0-hypothese kan worden verworpen.
104
PuK∪PrK elkaar uitsluitende categorieën zijn. Een volgende stap in de analyse is welke categorieën samengevoegd zouden kunnen worden. Elkaar uitsluitende keuzemogelijkheden? De vraag of sprake is van drie elkaar uitsluitende keuzen kan worden getoetst met een Waldof een LR-toets. De H0-hypothese is dat alle coëfficiënten behalve de constanten in het model gelijk zijn aan 0 en dat de categorieën kunnen worden samengenomen zonder verlies van significante informatie. Indien β1,m|n , , β K ,m|n de coëfficiënten zijn van x1 tot xK voor de keuzemogelijkheden m versus n kan de H0 worden geschreven als: H 0 = ( β1,mbase − β1,nbase − β K ,nbase ) = = ( β K ,mbase ) = 0 . De resultaten van de Wald- en LR-test staan | | | | vermeld in Tabel 4-11. Tabel 4-11 Uitkomsten van Wald- en LR-toets op samenvoegen van categorieën Wald-toets categorieën getest PuK - PrK PuK - PuK∪PrK PrK - PuK∪PrK
χ2 53.024 50.538 68.669
df 28 28 28
LR-toets categorieën getest PuK - PrK PuK - PuK∪PrK PrK - PuK∪PrK
P >χ2 0.003 0.006 0.000
χ2 78.281 75.269 121.97
df 28 28 28
P >χ2 0.000 0.000 0.000
De conclusie op basis van de Wald- en de LR-toets is dat geen categorie kan worden samengevoegd en dat de vectoren van determinanten significant van elkaar verschillen. Dit betekent dat de economische interpretatie van de resultaten van het multinominale logitmodel gehandhaafd kunnen worden.
4.5 O&O-samenwerking en kennisrelaties, een semantisch verschil? 4.5.1 Inleiding In de CIS2 is een vraag over gemeenschappelijk ontwikkelen van innovatieve producten, processen of diensten gesteld. In de CIS2 wordt innoveren in partnership gedefinieerd als: "Dit is het actief en gezamenlijk met anderen werken aan de ontwikkeling van technologisch nieuwe of verbeterde producten of processen. Meestal (niet altijd) worden de kosten en eventuele opbrengsten van dit soort partnerships gedeeld. Uitbesteed werk dus niet meerekenen." (CBS [1998], blz. 219). Uitbesteden van onderzoek is nadrukkelijk uitgesloten van de definitie van gezamenlijk innoveren (O&O-samenwerking). De omschrijving van O&O-samenwerking is tamelijk algemeen, dat wil zeggen dat onder deze definitie samenwerkingsverbanden schuil kunnen gaan met uiteenlopende intensiteit en diepgang. Dezelfde omschrijving van 'partnership' is gebruikt voor de definitie van kennisrelaties, waarbij wel de nadruk wordt gelegd op kennisverwerving. In de EKP wordt in de toelichting kennisverwerving in partnership (kennisrelaties) omschreven als: "Het is steeds belangrijker voor bedrijven zich te verzekeren van de toevoer van nieuwe kennis. Dat kan op verschillende manieren; bijvoorbeeld door
105
samen te werken met andere bedrijven en/of met publieke kennisinstellingen zoals universiteiten. Deze enquête gaat over dit soort partnerships. Bedrijven onderhouden kennisrelaties indien: een bedrijf in de jaren 1993-1997 actief en gezamenlijk met derden (al dan niet buiten Nederland gevestigd) gewerkt heeft aan het ontwikkelen van nieuwe of sterk verbeterde producten, processen of diensten. Vaak (niet altijd) worden de kosten en opbrengsten van dit soort samenwerkingsverbanden tussen de partners gedeeld. Het puur uitbesteden van onderzoekswerk dus niet meerekenen"'. Het belangrijkste verschil tussen kennisrelaties en O&O-samenwerking is de nadruk die bij de introductie van het begrip kennisrelaties wordt gelegd op kennisverwerving. De definitie van beide begrippen is, behoudens de periode, dezelfde. Het doel van beide vormen van samenwerking is het gezamenlijk ontwikkelen van nieuwe producten, diensten of processen. Ook het delen van kosten hebben beide definities gemeen. Een klein verschil is wel dat bij O&Osamenwerking nog het woord technologisch wordt gebruikt en bij kennisrelaties niet. Gegeven de grote overeenkomst in de beschrijving / definitie van 'innoveren in partnerships' (O&O-samenwerking) en kennisrelaties zou men kunnen verwachten dat een zeer grote meerderheid van de bedrijven met O&O-samenwerking ook kennisrelaties zou onderhouden. Dat blijkt niet het geval. Ongeveer 29% van de innovatieve bedrijven heeft geen enkele vorm van samenwerking, ongeveer 27% heeft beide vormen, echter 33½% van de innovatieve bedrijven heeft wel een O&O-samenwerkingsverband, maar geen kennisrelatie. Daarnaast heeft 10½% van de innovatieve bedrijven wel een kennisrelatie maar geen O&Osamenwerking (zie Tabel 4-12).102 De vraag is hoe wij deze 'afwijkingen' moeten beoordelen. Mogelijke verschillen De analyse van mogelijke verschillen tussen O&O-samenwerking en kennisrelaties is gebaseerd op twee bronnen. Informatie over O&O-samenwerking is in de CIS2 aanwezig terwijl informatie over kennisrelaties afkomstig is uit de EKP (zie ook §3.1). Er zijn in principe 4 mogelijke oorzaken van verschil aan de wijzen: a) Verschillen in respondenten Uit ervaringen met eerdere innovatie-enquêtes is gebleken dat vragenlijsten binnen hetzelfde bedrijf niet elke keer worden beantwoord door dezelfde werknemer of afdeling. Hoewel dit fenomeen door het CBS is geanalyseerd, bestaat het vermoeden dat beantwoording door verschillende werknemers binnen hetzelfde bedrijf aanleiding kan geven tot aanzienlijke verschillen in opeenvolgende innovatie-enquêtes. In hoeverre dit
102
De percentages hebben betrekking op de aantallen innovatieve bedrijven in het databestand en zijn ongewogen. De percentages vertegenwoordigen dus niet de landelijke populatie van innovatieve bedrijven.
106
verschijnsel optreedt bij de beantwoording van CIS2 en de EKP, die ongeveer een jaar na de CIS2-enquête is uitgezet, is niet te kwantificeren. b) Verschil in periode In de CIS2 enquête hebben de retrospectieve vragen, zoals die over O&O-samenwerking, betrekking op de periode 1994-1996. In de EKP hebben de vragen over kennisrelaties betrekking op de periode 1993-1997. Indien wij aannemen dat het aangaan van kennisrelaties uniform is verdeeld in de tijd, zou het aandeel bedrijven met een kennisrelatie in de periode 1994-1996 ongeveer 15% moeten bedragen. Dat is minder dan het percentage met een O&O-samenwerking. c) Statistische verschillen Statistische verschillen hebben vooral betrekking op verschillen in het steekproefkader van CIS2 en de EKP (zie ook bijlage 8.1). Een inspectie van de gewogen verdeling van O&O-samenwerking laat zien dat binnen de EKP ongeveer 63% van de innovatieve bedrijven een O&O-samenwerking zou hebben tegenover ongeveer 25% op basis van de officiële CBS-gegevens uit CIS2, (gewogen). Een herweging van de EKP om voor de afwijkende verdeling van bedrijven met O&O-samenwerking te corrigeren laat zien, dat in combinatie met een correctie voor de verschillen in periode het aandeel bedrijven met een kennisrelatie ongeveer 13% bedraagt. d) Verschil in definitie c.q. interpretatie Als laatste blijft over een verschil in interpretatie van de begrippen innoveren in partnership (CIS2) en kennisrelaties (EKP). Het verschil tussen innoveren in partnership (O&O-samenwerking) en kennisrelaties is dat de laatste term met nadruk wijst op kennisontwikkeling. Een veronderstelling is dat een kennisrelatie opgevat wordt als een meer intensieve vorm van samenwerking, waarbij de nadruk ligt op kennisuitwisseling en bijvoorbeeld niet op het gemeenschappelijk ontwikkelen van een bepaald productonderdeel. Met nadruk moet er op worden gewezen dat dit slechts een veronderstelling is. O&O-samenwerking heeft impliciet ook betrekking op kennisuitwisseling. Een andere bron voor verschillen in interpretaties is dat bij O&O-samenwerking het woord technologisch wordt gebruikt en bij kennisrelaties niet. Dit kan betekenen dat bedrijven ook niettechnologische vernieuwingen en verbeteringen meerekenen als doel voor het aangaan van kennisrelaties. Een verschil in periode en statistische verschillen zijn beide niet voldoende om de discrepantie tussen O&O-samenwerking en kennisrelaties afdoende te verklaren. Een belangrijk verschil in de definitie van O&O-samenwerking en kennisrelaties is de nadruk op gezamenlijke kennisverwerving bij de laatste. In de volgende paragrafen zullen we nader ingaan op de vraag of de verschillen tussen O&Osamenwerking en kennisrelaties een kwestie zijn van louter semantiek of dat sprake is van
107
twee verschillende vormen van samenwerking. Indien sprake is van twee afzonderlijke vormen van samenwerking is de vraag relevant in hoeverre kennisrelaties opgevat kunnen worden als een meer intensieve vorm van O&O-samenwerking. Indien blijkt dat kennisrelaties inhoudelijk verschillen van O&O-samenwerking zou dat een licht kunnen werpen op de verschillen in resultaten van de analyse van determinanten van kennisrelaties ten opzichte van empirische bevindingen die betrekking hebben op O&O-samenwerking. 4.5.2 De testprocedure Bedrijven kunnen op twee manieren kijken naar O&O-samenwerking en kennisrelaties. Als eerste kunnen zij het aangaan van O&O-samenwerking of kennisrelaties zien als tamelijk losstaande beslissingen. In dat geval zijn verschillen tussen O&O-samenwerking en kennisrelaties niet slechts een kwestie van semantiek, maar gaat het om twee verschillende vormen van samenwerking. De tweede zienswijze is dat O&O-samenwerking en kennisrelaties deel uit maken van een simultaan besluitvormingsproces. In deze opvatting bestaat er dan een afhankelijkheid tussen O&O-samenwerking en kennisrelaties. Indien wij kennisrelaties opvatten als een meer intensieve vorm van samenwerking, die ook hoge eisen stelt aan het eigen absorptievermogen, dat zou O&O-samenwerking gezien kunnen worden als een voorwaarde voor het aangaan van kennisrelaties. Echter naarmate O&O-samenwerking meer en meer een voorwaarde blijkt te zijn voor kennisrelaties wordt het geconstateerde verschil meer een semantische kwestie, O&O-samenwerking en kennisrelaties vallen dan steeds meer samen en dan zou het beslissingsproces opgevat kunnen worden als een sequentieel proces: eerst een beslissing wel of geen O&O-samenwerking en afhankelijk van de uitkomst een verdere verdieping in de vorm van een kennisrelatie. Wij komen later terug op het sequentiële model. In de testprocedure zullen we eerst aandacht besteden aan de vraag of de geconstateerde verschillen louter een kwestie van semantiek zijn. Om de verschillen tussen O&O-samenwerking en kennisrelaties te analyseren kijken wij eerst naar de kansen op beide typen samenwerking en in het bijzonder de conditionele kansen. Eerst onderzoeken wij de veronderstelling dat het beslissingsproces op te vatten is als een ogenschijnlijk ongerelateerde beslissing (seemingly unrelated events). Het model houdt rekening met een mogelijke correlatie tussen beide beslissingen. In het model nemen wij variabelen op die corrigeren voor bedrijfsspecifieke kenmerken, zoals grootte, benutting van spillovers, enz., en meer algemene exogene variabelen als marktstructuur, zoals wij ook in de voorgaande analyses hebben gedaan. Dit biedt de mogelijkheid structurele overeenkomsten of verschillen in determinanten van beide typen samenwerkingsverbanden op het spoor te komen.
108
Hypothese Als dit model juist blijkt te zijn, kunnen wij de veronderstelling verwerpen dat O&O-samenwerking en kennisrelaties niet meer zijn dan synoniemen. Dat sluit ook de mogelijkheid uit dat het keuzemodel met betrekking tot O&O-samenwerking en kennisrelaties gezien kan worden als een sequentieel proces. Modelspecificatie Een model van twee ogenschijnlijk ongerelateerde binaire keuzes kan worden geschat als een bivariaat binair keuzemodel (bivariate binary choice model, ontleend aan Greene, 2000, blz. 849-852). De algemene specificatie van een twee-vergelijkingenmodel kan worden geschreven als: y*R = β R' xR + ε R yR = 1 indien yR* > 0, 0 in andere gevallen, y*K = β K' xK + ε K yK = 1 indien yK* > 0, 0 in andere gevallen, E ⎡⎣ε R ⎤⎦ = E ⎡⎣ε K ⎤⎦ = 0,
Var ⎣⎡ε R ⎦⎤ = Var ⎣⎡ε K ⎦⎤ = 1, Cov ⎡⎣ε R , ε K ⎤⎦ = ρ
waar y*R staat voor een latente variabele wanneer O&O-samenwerking (R) wordt waargenomen en y*K staat voor een latente variabele wanneer een kennisrelatie (K) wordt waargenomen. Ook geldt dat ε R en ε K beiden normaal zijn verdeeld en onafhankelijk van xR and xK . De log van likelihood 'L', kan worden geschreven als103:
(
log L = ∑ ln Φ 2 wR , wK , ρ *
)
waarbij geldt dat: Φ 2 ( ) de cumulatieve bivariate normale verdeling is, en: wR = qR β R xR wK = qK β K xK qR = 1 indien yR = 1, qR = −1 indien yR = 0 qK = 1 indien yK = 1, qK = −1 indien yK = 0
ρ * = qR q K ρ
De kansen die wij willen analyseren, kunnen als volgt uit de likelihood-functie worden berekend: Prob(YR = y R , YK = y K ) = Φ 2 ( wR , wK , ρ )
Er zijn vier toestanden om rekening mee te houden: p11 = Pr ( yR = 1, yK = 1) = Φ 2 ( wR , wK , ρ ) , p10 = Pr ( yR = 1, yK = 0 ) = Φ 2 ( wR , − wK , − ρ ) , p01 = Pr ( yR = 0, yK = 1) = Φ 2 ( − wR , wK , − ρ ) en p00 = Pr ( yR = 0, yK = 0 ) = Φ 2 ( − wR , − wK , ρ ) . 103
Ten behoeve van de overzichtelijkheid zijn de subscripts in de vergelijkingen weggelaten.
109
Op basis van dit model kunnen wij iets zeggen over de juistheid van de eerder gemaakte hypothesen. Indien een kennisrelatie min of meer een synoniem is voor O&O-samenwerking ( wR ≈ wK ) , dan kunnen wij een tamelijk hoge significante correlatie verwachten. Wanneer we de marginale kansen als uitgangspunt nemen dan mogen wij verwachten dat: p10 > p11, p10 > p01 en p00 ≈ p11. Is dat het geval dan zijn er goede redenen om aan te nemen dat een kennisrelatie als een meer intensieve vorm van samenwerking opgevat kan worden. Hierbij gaan we van de veronderstelling uit dat een lagere kans (c.q. frequentie) wijst op een hogere drempel om een bepaald type samenwerking aan te gaan. Indien de twee vergelijkingen systematisch van elkaar verschillen ( wR ≠ wK ) , zowel wat de exogene variabelen als de daarbij behorende coëfficiënten betreft (de vectoren x en β), dan kan dat informatie geven over de mogelijke achtergronden van de verschillen in het keuzeproces tussen kennisrelaties en O&O-samenwerking. Het model impliceert ook dat als ρ klein is en/of insignificant beide vergelijkingen apart geschat kunnen worden. In dat geval zijn O&O-samenwerking en kennisrelaties op te vatten als afzonderlijke vormen van samenwerking met elk een eigen en onafhankelijk beslissingsproces. 4.5.3 Uitkomsten Kansen en voorwaardelijke kansen De niet-voorwaardelijke voorspelde kansen vertegenwoordigen de 'echte' frequenties van de vier mogelijke toestanden: (1) bedrijven zonder enige vorm van samenwerking, (2) bedrijven met alleen een O&O-samenwerking of (3) alleen een kennisrelatie en (4) bedrijven met beide typen samenwerking. Tabel 4-12 geeft de niet-voorwaardelijke kansen, de marginale kansen alsmede de voorwaardelijke kansen weer. De marginale kansen kunnen worden geschreven als: Pr ( yR ) = Φ ( wR ) , Pr ( yK ) = Φ ( wK ) waarbij Φ ( ) de cumulatieve normale verdeling is. De voorwaardelijke kansen kunnen geschreven worden als:
( (w ,w
) ) Φ(w )
Pr ( yR | yK = 1) = Φ 2 wR , wK , ρ * Φ ( wK ) Pr ( yK | yR = 1) = Φ 2
R
K
, ρ*
R
De onvoorwaardelijke kansen (de feitelijk waargenomen frequenties) staan in de eerste twee rijen en kolommen. Zoals al in de inleiding is gezegd (§1.2), onderhoudt niet elk innovatief bedrijf met O+O-samenwerking een kennisrelatie. Ongeveer 55% van de innovatieve bedrijven met O&O-samenwerking heeft geen kennisrelaties (33,5% versus 27,3% in Tabel 4-12).
110
Tabel 4-12 Onvoorwaardelijke, marginale en voorwaardelijke kansen op: O&O-samenwerking (R) en kennisrelaties (K), uitkomsten van bivariate probitmodel voor innovatieve bedrijven in CIS2 en EKP yR = 0 yK = 0 yK = 1 marginale kans R R gegeven K: Pr ( yR
| yK = 1)
yR = 1
marginale kans K
28.6%
33.5%
62.1%
10.6%
27.3%
37.9%
39.2%
60.8%
100.0%
K gegeven R:
Pr ( yK | yR = 1) 43.7%
71.5%
Bron: Enquête Kennisverwerving in Partnership (SEO/CBS), CIS2 (CBS)
Interessanter voor de analyse zijn de voorwaardelijke kansen. Dat zijn de kansen gegeven een bepaalde toestand, bijvoorbeeld wat is de kans op een kennisrelatie bij een bedrijf met een O&O-samenwerking. Uit Tabel 4-12 valt af te leiden dat het effect van een kennisrelatie op de kans op een O&O-samenwerking (de kans dat een bedrijf met een kennisrelatie een O&Osamenwerkingsverband aangaat) veel groter is (71,5%) dan het tegenovergestelde effect van een O&O-samenwerking op de kans een kennisrelatie aan te gaan (het effect van R op K: 43,7%). Dit resultaat kan worden gezien als een ondersteuning dat kennisrelaties opgevat kunnen worden als een meer intensieve vorm van O&O-samenwerking. De stappen die een bedrijf moet zetten en barrières die genomen moeten worden om een kennisrelatie op te zetten, maken het relatief makkelijk een kennisrelatie verder te verbreden naar een O&Osamenwerking. Omgekeerd is dat minder vanzelfsprekend. Hoewel een bedrijf ook inspanningen moet leveren om een O&O-samenwerking op te zetten, zijn additionele stappen en/of inspanningen nodig om een kennisrelaties op te zetten. Wel is het zo dat de voorwaardelijke kans op een kennisrelatie (K gegeven R, 43,7%) hoger is dan de niet-voorwaardelijke kans (K=1 en R=0: 33,4%) en hoger dan de niet-voorwaardelijke kans op beide (K=1 en R=1: 27,4%). Dat suggereert een zekere interdependentie. Schattingen Als referentie zijn in Tabel 4-13 eerst de coëfficiënten weergegeven van de afzonderlijke probits voor O&O-samenwerking en kennisrelaties.104 Nadere inspectie van de coëfficiënten laat enige verschillen zien. Ten eerste verschillen in het effect van grootte (aantallen werknemers) op de respectievelijke kansen. Bij O&O-samenwerking is sprake van een polynoom verband in de vorm van een 'U'-vorm met een minimum bij ongeveer 845 werknemers. Dat betekent dat kleinere en grotere bedrijven een grotere kans hebben op O&O-samenwerking dan de middelgrote bedrijven. In het geval van kennisrelaties is het verband loglineair en
104
In de modellen zijn alleen exogene variabelen opgenomen uit CIS2, om identificatie van het model mogelijk te maken.
111
Tabel 4-13 Resultaten van probitschattingen van wel of geen O&O-samenwerking en kennisrelaties: innovatieve bedrijven in CIS2 en EKP Schatting Aantallen obs. LR χ2 Prob > χ2 Pseudo R2 Log L endog. exog. lnw_96 lnw296 he3d96 he3d962 d_chem d_mech d_elct d_opti d_frgn96 rdi_96 d_perm96 brint_96 brinf_96 bscrd_96 s_orgc96 sfrskc96 s_cstc96 mrdi_96 mdperm96 mbrint96 mbrinf96 constante LR-test LR χ2 Prob > χ2
1 898 71.00 0.000 0.059 -565.825
2 898 60.77 0.000 0.0505 -570.939
3 898 135.72 0.000 0.114 -527.361
Dummy O&O-samenwerking coeff std fout sig.# coeff std fout -0.434 0.203 ** -0.481 0.203 0.306 0.200 0.356 0.200 -0.001 0.001 -0.001 0.001 0.000 0.000 * 0.000 0.000 -0.239 0.321 -x-x-0.359 0.207 * -x-x0.240 0.567 -x-x0.482 0.618 -x-x-0.026 0.105 -x-x2.233 1.029 ** 2.208 1.023 -0.033 0.101 -0.035 0.101 0.522 0.201 *** 0.493 0.194 0.800 0.281 *** 0.754 0.278 0.041 0.052 0.041 0.052 0.153 0.367 -x-x0.140 0.192 -x-x0.690 0.294 ** 0.842 0.267 -2.893 4.532 -2.379 2.052 0.811 0.453 * 0.297 0.372 -1.299 0.765 * -1.090 0.747 -0.528 0.904 0.006 0.885 1.583 0.646 ** 1.766 0.638 1->2 10.23 0.1759
sig.# ** * ** ** -x-x-x-x-x** ** *** -x-x***
***
4 898 134.66 0.000 0.1131 -527.889
Dummy Kennisrelatie coeff std fout sig.# coeff std fout -0.050 0.159 0.098 0.040 0.159 0.164 -x-x0.000 0.001 -0.0003 0.000 0.000 0.000 -x-x-0.556 0.330 * -0.559 0.326 -0.204 0.209 -0.200 0.197 -1.191 0.575 ** -1.167 0.558 -0.882 0.622 -0.871 0.607 -0.186 0.107 * -0.186 0.107 2.630 0.976 *** 2.595 0.971 0.283 0.104 *** 0.288 0.103 0.320 0.205 0.328 0.205 0.619 0.286 ** 0.613 0.285 0.199 0.054 *** 0.205 0.053 0.060 0.362 -x-x0.358 0.187 * 0.381 0.167 0.039 0.288 -x-x12.378 4.612 *** 11.886 4.349 -0.010 0.461 0.037 0.457 -1.400 0.775 * -1.581 0.739 -0.569 0.895 -0.312 0.845 -0.119 0.553 -0.400 0.433 3->4 1.06 0.9938
sig.# ** -x* -x* ** * *** *** ** *** -x** -x*** **
Bron: Enquête Kennisverwerving in Partnership (SEO/CBS), CIS2 (CBS). Voor een omschrijving van de exogene variabelen zie. Tabel 4-14 -x- Niet opgenomen in model # Significantie: * = 10%, ** = 5%, *** = 1% niveau
stijgend, dat wil zeggen dat grotere bedrijven vaker een kennisrelatie hebben dan kleinere bedrijven (gecorrigeerd voor o.a. O&O-intensiteit). In Figuur 4-2 wordt het verband tussen de grootte (aantal werknemers) en de kans op een kennisrelatie of O&O-samenwerking grafisch weergegeven. Het verschil tussen beide kansverdelingen kan duiden op het feit dat naarmate bedrijven groter zijn, zij meer een eigen inbreng kunnen hebben in kennisrelaties, maar ook dat zij voor meer onderdelen van het innovatieproces het aangaan van kennisrelaties kunnen overwegen, zij kunnen immers meer mensen vrijmaken. Een belangrijke vraag is waarom het verband tussen grootte en O&O-samenwerking polynoom is en dat van kennisrelaties loglineair.105 105
In een alternatieve specificatie is ook voor kennisrelaties een niet lineair verband geschat voor grootte alsmede marktstructuur. In beide gevallen waren de coëfficiënten van de niet-kwadratische en kwadratische
112
Figuur 4-2 Het verband tussen de grootte van een bedrijf (aantal werknemers) en de kans op een kennisrelatie versus de kans op O&O-samenwerking op basis van schatting 2 en 4 uit Tabel 4-13 (gesimuleerde kansen berekend met de coëfficiënten van lnw_96 en lnw296) kans kennisrelatie
kans O&O-samenwerking
0.8
kans
0.7
0.6
0.5
0.4 10
100
1000
10000
aantal werknemers (VTE)
Een mogelijke verklaring is ontleend in analogie met het idee van Cohen & Klepper [1996], waarin zij wijzen op het ogenschijnlijk tegengestelde fenomeen dat naarmate bedrijven groter zijn hun O&O-efficiëntie lijkt af te nemen, maar dat deze bedrijven om die reden toch niet minder investeren in O&O (zie voetnoot 27, blz. 26). Belangrijk in hun redenering is het verschijnsel van spreiding van O&O-investeringen over meer projecten in combinatie met de mogelijkheid door 'economies of scale' uit een in aantal minder succesvolle O&O-projecten, toch meer economische revenuen te kunnen genereren. Bij O&O-samenwerking, waar, naar wordt verondersteld, ook minder intensieve vormen van samenwerking onder vallen, spelen mogelijk ook twee tegengestelde zaken een rol. Voor kleine bedrijven kan samenwerking voordelig of zelfs noodzakelijk zijn, omdat zij op deze wijze tot een uitbreiding van hun O&O-potentieel kunnen komen en bijvoorbeeld de kosten voor O&O onder een bepaalde investerings- of risicodrempel kunnen brengen, maar tegelijkertijd is de druk op de O&Ovariabelen hoogst insignificant. Een LR-toets wijst uit dat de hypothese dat de coëfficiënten van het nietlineaire verband gelijk zijn aan nul ( H = β ( lnw_96 ) = β ( lnw296 ) = 0 ) moet worden verworpen (χ2(2)= 6.84, Prob > χ2 = 0. 0327). Verondersteld kan worden dat grootte samenhangt met marktstructuur, die als niet-lineair verband in het model is opgenomen. Een LR-test wijst uit dat de gezamenlijke coëfficiënten niet gelijk aan nul gesteld kunnen worden ( H = β ( he3d 96 ) = β ( he3d 96 ) = 0 , LR χ2(4)= 11.13, Prob > χ2 = 0.0252. Verdere reductie tot model 4 in Tabel 4-13 geeft als resultaat, dat zonder verlies van statistische significantie volstaan kan worden met een lineair verband van grootte en marktstructuur: LR χ2(4)= 1.06, Prob > χ2 = 0.9938. 2
0
2
0
113
efficiëntie en O&O-samenwerking wel groter. Men kan het zich eenvoudigweg niet veroorloven projecten te laten mislukken. Grotere bedrijven daarentegen hebben over het algemeen meer innovatieprojecten en kunnen een afweging maken of samenwerking wel of niet loont (minder gebonden aan beperkingen door risico of financiering). Een andere overweging voor grotere bedrijven is dat strategische innovatieprojecten intern worden uitgevoerd en de minder strategische meer in aanmerking komen voor O&O-samenwerking. De middelgrote bedrijven zitten hier tussenin: minder noodzaak om het O&O-potentieel door O&O-samenwerking te vergroten, maar ook minder ruimte om (grote) risico's met O&O-samenwerking te nemen. Een ander belangrijk verschil tussen kennisrelaties en O&O-samenwerking is de invloed van de O&O-intensiteit (rdi_96) en toe-eigeningscondities (d_perm96).Voor zowel O&O-samenwerking als kennisrelaties is er een positief verband tussen de O&O-intensiteit en de kans, maar bij kennisrelaties is dit verband groter en statistisch gezien sterker. Het verschil tussen O&O-samenwerking en kennisrelaties wordt nog pregnanter indien wij kijken naar de invloed van toe-eigeningscondities. Bij O&O-samenwerking spelen die geen rol van betekenis, bij kennisrelaties daarentegen zijn gunstige toe-eigeningscondities zeer belangrijk. Dit resultaat komt overeen met de redenering dat bij kennisrelaties het belang van bescherming van kennis veel belangrijker is. Impliciet zou men hieruit kunnen afleiden dat O&O-samenwerking meer betrekking heeft op concrete bedrijfsspecifieke of productspecifieke vormen van samenwerking waarin kennisspillovers minder van belang zijn, bijvoorbeeld omdat de desbetreffende kennis meer specifiek is en minder van belang (bruikbaar) voor concurrenten (buiten het samenwerkingsverband). Schattingen met bivariate probit en de ongerelateerde bivariate probit In het voorgaande model zijn afzonderlijke probits geschat voor O&O-samenwerking en kennisrelaties. Hierbij is verondersteld dat de kansen onafhankelijk zijn, dat wil zeggen dat geen correlatie wordt verondersteld tussen O&O-samenwerking en kennisrelaties. De volgende stap is het schatten van een model waarin wel een correlatie tussen beiden is opgenomen in het model. Wij schatten twee varianten. De eerste variant is een 'standaard' bivariate probit waarin voor beide typen samenwerking dezelfde vector van exogene variabelen is gebruikt ( wR ≈ wK ) . Hiermee modelleren wij de eerste hypothese als dat sprake is van een zuiver semantisch verschil. De tweede variant is een schijnbaar ongerelateerde bivariate probit is waarbij de vectoren verschillen ( wR ≠ wK ) . Hiermee modelleren wij de tweede hypothese als dat O&Osamenwerking en kennisrelaties twee verschillende typen van samenwerking zijn.
114
Tabel 4-14 Resultaten van de Bivariate Probit en schijnbaar ongerelateerde Bivariate Probit (SO) van O&O-samenwerking en kennisrelaties: innovatieve bedrijven in CIS2 en EKP Bivariate Probit regressie 898 176.07 -1081.8 coëf std fout sig.
Aantallen observaties Wald χ2 Log L exog. omschrijving O&O-samenwerking lnw_96 log aantal werknemers in VTE lnw296 kwadraat lnw_96 he3d96 Herfindahlindex he3d962 kwadraat he3d96 d_chem sector chemie d_mech sector prod. mechanische apparatuur d_elct sector prod. elektrotechnische apparatuur d_opti sector prod. optische apparatuur d_frgn96 dummy: bedrijf dochter v. buitenl. holding rdi_96 O&O-intensiteit d_perm96 dummy: permanente O&O brint_96 technologie initiator brinf_96 proxy kennisspillovers bscrd_96 ratio fundamenteel versus toegepast s_orgc96 organisatorische beperkingen sfrskc96 markt en economische risico's s_cstc96 kosten beperkingen mrdi_96 sectorgemiddelde van rdi_96 mdperm96 sectorgemiddelde van d_perm96 mbrint96 sectorgemiddelde van score op brint_96 mbrinf96 sectorgemiddelde van score op brinf_96 _cons constante Kennisrelatie lnw_96 log aantal werknemers in VTE lnw296 kwadraat lnw_96 he3d96 Herfindahlindex he3d962 kwadraat he3d96 d_chem sector chemie d_mech sector prod.mechanische apparatuur d_elct sector prod. elektrotechnische apparatuur d_opti sector prod. optische apparatuur d_frgn96 dummy: bedrijf dochter v. buitenl. holding rdi_96 O&O-intensiteit d_perm96 dummy: permanente O&O brint_96 technologie initiator brinf_96 proxy kennisspillovers bscrd_96 ratio fundamenteel versus toegepast s_orgc96 organisatorische beperkingen sfrskc96 markt en economische risico's s_cstc96 kosten beperkingen mrdi_96 sectorgemiddelde van rdi_96 mdperm96 sectorgemiddelde van d_perm96 mbrint96 sectorgemiddelde van score op brint_96 mbrinf96 sectorgemiddelde van score op brinf_96 _cons constante atanh ρ ρ Likelihood ratio test of ρ=0
SO Bivariate Probit 898 165.52 -1087.5 coëf std fout sig.
-0.474 0.344 -0.001 0.000 -0.225 -0.360 0.234 0.500 -0.019 2.204 -0.028 0.529 0.788 0.045 0.150 0.152 0.680 -3.000 0.833 -1.336 -0.494 1.687
0.211 ** 0.206 * 0.001 0.000 * 0.324 0.207 * 0.569 0.622 0.105 1.031 ** 0.101 0.201 *** 0.280 *** 0.052 0.367 0.193 0.293 ** 4.548 0.451 * 0.767 * 0.903 0.664 **
-0.497 0.367 -0.001 0.000 -x-x-x-x-x2.205 -0.029 0.502 0.741 0.046 -x-x0.826 -2.547 0.327 -1.145 0.082 1.818
0.209 0.205 0.001 0.000 -x-x-x-x-x1.028 0.101 0.194 0.277 0.052 -x-x0.264 2.056 0.371 0.747 0.882 0.652
-0.050 0.158 0.000 0.000 -0.558 -0.205 -1.194 -0.893 -0.178 2.602 0.279 0.314 0.633 0.197 0.053 0.353 0.027 12.445 -0.015 -1.425 -0.573 -0.098 0.283 0.276 22.837
0.159 0.163 0.001 0.000 0.333 0.209 0.573 0.621 0.107 0.970 0.104 0.205 0.285 0.054 0.361 0.187 0.288 4.596 0.458 0.773 0.894 0.552 0.060 0.055 0.000
0.098 -x0.000 -x-0.527 -0.148 -1.221 -0.972 -0.176 2.567 0.283 0.319 0.624 0.203 -x0.351 -x12.157 -0.055 -1.562 -0.232 -0.376 0.283 0.275 22.837
0.040 -x0.000 -x0.325 0.194 0.549 0.598 0.105 0.966 0.103 0.205 0.283 0.053 -x0.166 -x4.292 0.453 0.736 0.845 0.431 0.060 0.056 0.000
* ** * *** *** ** *** * ***
*** n.v.t. ***
** * ** ** -x-x-x-x-x** *** *** -x-x***
*** ** -x* -x-
** * *** *** ** *** -x** -x*** **
*** n.v.t. ***
Bron: Enquête Kennisverwerving in Partnership (SEO/CBS), CIS2 (CBS). Voor een verklaring van de tekens zie Tabel 4-13
115
De schattingen van de 'standaard' bivariate probit en de schijnbaar ongerelateerde (seemingly unrelated) Bivariate Probit (SU) zijn in Tabel 4-14 weergegeven. De resultaten laten zien dat O&O-samenwerking en kennisrelaties niet geheel onafhankelijke beslissingsprocessen zijn, de waarde van ρ is ongeveer 0,28 en significant op het 1% niveau.106 Aan de andere kant is ρ ook weer niet zo groot om te kunnen zeggen dat O&O-samenwerking en kennisrelaties sterk afhankelijk van elkaar zijn. Om iets te kunnen zeggen over de determinanten van het beslissingsproces zelf, dienen wij naar de coëfficiënten (β's) van beide vergelijkingen te kijken en deze met elkaar te vergelijken. Toets op verschillen in determinanten Ofschoon de verschillen in exogene variabelen en coëfficiënten de indruk geven van twee verschillende vergelijkingen (c.q. determinanten) is een formele toets uitgevoerd om te testen of deze bewering statistisch juist is. Getest is of een model waarin exogene variabelen en coëfficiënten voor beide vormen van samenwerking aan elkaar gelijk zijn gesteld significant verschilt van het ogenschijnlijk ongerelateerde bivariate probit model. Formeel ziet de test er als volgt uit: we definiëren de volgende vectoren x = xR ∪ xK , β R xR = γ R x en β K xK = γ K x . We testen nu of γ K* x = γ R x . Dit kan worden getoetst met behulp van een Likelihood Ratiotest (LRtest) 2(-L-Lc), waar Lc de log likelihood is van het model met restricties y*K = α K + γ K* x + ε . De resultaten van deze test wijzen uit dat de hypothese dat beide modellen gelijk zijn, kan worden verworpen (LR χ2(18)= 85,99, Prob >.χ2 = 0,0000).
4.6 Samenvatting In dit hoofdstuk is gekeken naar de determinanten in het keuzeproces om wel of geen kennisrelatie aan te gaan. Ongeveer 76% van de innovatieve bedrijven heeft geen kennisrelatie. Dat roept de vraag op welke specifieke overwegingen bedrijven kunnen hebben om geen kennisrelatie aan te gaan. In de analyse van de determinanten van het keuzeproces zijn een aantal stappen gezet. Eerst is gekeken naar algemene factoren die van invloed zijn op de keuze om wel of geen kennisrelatie aan te gaan. Vervolgens is gekeken naar welke factoren van invloed zijn op de keuze voor een bepaald type kennisrelatie. Een belangrijk verschil met andere studies is dat we hier kijken naar kennisrelaties in plaats van O&O-samenwerking. Een belangrijke vraag in dit hoofdstuk is of kennisrelaties en O&O-samenwerking beschouwd mogen worden als synoniemen, dat wil zeggen dat het in essentie gaat om dezelfde soort samenwerking of dat O&O-samenwerking en kennisrelaties op essentiële punten van elkaar verschillen en beschouwd moeten worden als twee verschillende soorten van samenwerking.
106
In Stata wordt bij de maximum likelihood schatting, ρ is niet direct geschat maar een geschaald equivalent: atanhρ = 12 ln ( 11+−ρρ ) . 116
Redenen om geen kennisrelatie aan te gaan Het algemene beeld dat uit de beschrijvende analyse naar voren komt, is dat 'kennis te specialistisch', 'geheimhouding' en 'kennisaanbod diffuus' belangrijke redenen zijn om geen kennisrelatie aan te gaan. Dit sluit aan bij de (theoretische) literatuur waarin toe-eigeningscondities, complementariteit en cognitieve afstand als belangrijke determinanten worden aangemerkt. Determinanten van de keuze om wel of niet een kennisrelatie aan te gaan De kans om een kennisrelatie aan te gaan wordt in zeer sterke mate bepaald door het absorptievermogen (O&O-intensiteit) van een bedrijf. Dat is geheel in lijn met de redenering van Cohen & Leventhal [1989,1990]. Een correctie voor endogeniteit van O&O-intensiteit, gebaseerd op de resultaten van Colombo & Garrone [1996], versterkt het belang van het eigen absorptievermogen voor kennisrelaties nog meer. Cassiman & Veugelers [2002] vinden in een empirische studie een vergelijkbaar endogeen effect tussen O&O-samenwerking en O&Ointensiteit. Ook is er een positief significant verband met de grootte van een bedrijf (lnw_96). In de theoretische literatuur wordt gewezen op een simultaan verband tussen de grootte van een bedrijf, de O&O-intensiteit en de kans op een kennisrelatie (Amir [2000], Kamien e.a. [1992], Kamien & Zang [2000]). Naarmate bedrijven groter zijn, zijn zij gemiddeld innovatiever en werken zij meer samen bij kennisverwerving.107 Een achterliggende verklaring is dat grotere bedrijven in het algemeen meer marktmacht hebben en beter in staat zijn om zich de economische opbrengsten van innovatie toe te eigenen (Kamien & Schwartz [1982]). Kennisspillovers en verbetering van toe-eigeningscondities zijn naast de vermindering van kosten voor innovatie en verwerven van kennis de belangrijkste motieven voor O&O-samenwerking (De Bondt [1996], Kamien & Zang [2000], Teece [1986]). Dat geldt ook voor kennisrelaties. De schattingen laten zien dat gunstige toe-eigeningscondities, geoperationaliseerd door permanente O&O (d_perm96), een positieve invloed hebben op de kans om een kennisrelatie aan te gaan, evenals de aanwezigheid van (inkomende) spillovers (brinf_96). Cassiman & Veugelers [2002], Fritsch & Lukas [2001], Miotti & Sachwald [2003] vinden vergelijkbare empirische resultaten voor O&O-samenwerking tussen bedrijven en publieke kennisinstellingen (universiteiten). Opvallend is dat de resultaten van deze studie op een aantal punten afwijken van de enige empirische studie voor Nederland naar de determinanten van O&O-samenwerking. Kleinknecht & Reijnen [1992] vinden o.a. dat de grootte van bedrijven en O&O-intensiteit geen invloed hebben op de kans op O&O-samenwerking, terwijl dat wel het geval is in deze studie en die van anderen. In de literatuur wordt gewezen op het belang van organisatorische capaciteiten om met andere bedrijven (en kennisinstellingen) samen te kunnen werken (Nooteboom [1999]). In 107
Zie §4.3.3, Tabel 4-4, blz. 84 en Figuur 4-1, blz. 85.
117
hoofdstuk 2 is de verwachting uitgesproken dat bedrijven een keuze om wel of geen kennisrelatie aan te gaan zouden maken gegeven hun organisatorische capaciteiten. De resultaten geven ondersteuning voor de stelling dat bedrijven, die kiezen voor een kennisrelatie, in staat zijn organisatorische knelpunten in het innovatieproces adequaat op te lossen (absorptievermogen) en deze knelpunten vormen daarom geen belemmering voor een kennisrelatie. Belemmeringen van financiële aard zijn wel een reden om te kiezen voor een kennisrelatie. Kennelijk kunnen bedrijven makkelijker voldoen aan de organisatorische voorwaarden (oplossen van knelpunten van organisatorische aard) voor het aangaan van een kennisrelatie dan het oplossen van knelpunten van financiële aard of knelpunten met betrekking tot het absorptievermogen. Een reden zou kunnen zijn dat organisatorische knelpunten wel op kortere termijn zijn op te lossen, maar dat financiële belemmeringen en (een tekort aan) absorptievermogen meer lange termijn voorwaarden zijn. Vervolgonderzoek is nodig om deze hypothese nader te onderzoeken. Overeenkomsten en verschillen in het keuzeproces voor publieke en private kennisrelaties Een belangrijke veronderstelling is dat de keuze voor een bepaald type kennisrelatie afhankelijk is van de behoefte aan specifieke (complementaire) kennis. Dat betekent concreet dat specifieke technologiegebieden belangrijke determinanten zijn om de verschillen te kunnen verklaren in de keuze voor een publieke kennisrelatie (PuK), een private kennisrelatie (PrK), of dat een bedrijf bewust kiest voor beide typen kennisrelaties (PuK∪PrK). De grootte van een bedrijf is van invloed op de keuze voor een bepaald type kennisrelatie. Grotere bedrijven kiezen eerder voor een kennisrelatie met een publieke kennisinstelling. Men zou hieruit kunnen concluderen dat grotere bedrijven voor nieuwe kennis meer gebruik maken van de publieke kennisinfrastructuur dan kleinere bedrijven. Echter bedrijven met een relatief sterk fundamenteel gericht onderzoek kiezen vooral voor een combinatie van publieke en private kennisrelaties. Het algemene beeld is dat juist grotere innovatieve bedrijven samenwerken met een breed scala van partners, zowel wat betreft fundamenteel onderzoek als toepassingsgericht onderzoek. De behoefte aan specifieke kennis tenslotte blijkt een belangrijk en significant element in het keuzeproces te zijn. O&O-samenwerking en kennisrelaties, een semantisch verschil? O&O-samenwerking en kennisrelaties verschillen van elkaar op inhoudelijke gronden, waarbij er aanwijzingen zijn dat kennisrelaties worden gezien als een meer intensieve vorm van samenwerking dan O&O-samenwerking. Anders gezegd, O&O-samenwerking omvat meer 'gewone' vormen van uitwisseling van 'kennis en kundes', terwijl kennisrelaties primair gericht lijken te zijn op intensieve uitwisseling van (nieuwe) kennis met als doel tot nieuwe kennis te komen (voor de betrokken partners).
118
Op basis van een statistische vergelijking van de exogene variabelen en hun coëfficiënten concluderen wij dat kennisrelaties en O&O-samenwerking geen synoniemen van elkaar zijn en dat de verschillen in score op beide typen van samenwerking geen kwestie zijn van semantiek, maar dat sprake is van wezenlijk verschillende vormen van samenwerking. Wel is er een verband tussen beide typen samenwerking, hetgeen blijkt uit de significante correlatie in het bivariate probit model.
119
120
5
Kennisrelaties en resultaten van het innovatieproces
5.1 Inleiding In het voorgaande hoofdstuk is het keuzeproces aan de orde geweest om wel of niet te kiezen voor O&O-samenwerking of een kennisrelatie. De geanalyseerde motieven, zoals kennisverwerving, kostenvermindering of internaliseren van kennisspillovers, zullen uiteindelijk hun vervolg moeten vinden in het realiseren van innovatieve producten. Centraal in dit hoofdstuk staat het effect van kennisrelaties (en O&O-samenwerking) op de realisatie van omzet uit innovatieve producten (O&O-opbrengst). Om het effect van kennisrelaties (en O&O-samenwerking) op de realisatie van innovatieve producten binnen de totale analyse te kunnen plaatsen, is in Figuur 5-1 het innovatieproces schematisch als lineair proces weergegeven om de verschillende stappen in de (econometrische) analyse aan te geven (A).108 In het voorgaande hoofdstuk is de relatie tussen de aanleiding van O&O en O&O-inbreng onderzocht als determinanten in het keuzeproces om wel of geen kennisrelatie (O&O-samenwerking) aan te gaan (links van de stippellijn). Nu kijken wij naar de determinanten van O&O-opbrengst en de (mogelijke) rol van kennisrelaties daarin (rechts van de stippellijn). Figuur 5-1 Schematische weergave van het innovatieproces en stappen in de analyse uitgaande van O&O-samenwerking/kennisrelaties en mogelijk exogene invloeden A) Aanleiding O&O
O&O-inbreng
O&O-proces
O&O-opbrengst
-
-
-
exogene invloeden: -
marktvoorwaarden kennisspillovers strategische overwegingen technologische ontw.
O&O-intensiteit O&O-uitgaven bronnen van innovatie andere aspecten
B)
Aanleiding O&O
O&O-samenwerking knelpunten maak-en-koop andere aspecten
verbeterde producten nieuwe producten patenten / licenties andere aspecten
O&O-samenwerking - PuK - PrK O&O-inbreng
O&O-opbrengst geen O&O-samenwerking
Anders dan in het voorgaande hoofdstuk spelen kennisrelaties en O&O-samenwerking in dit hoofdstuk een nevengeschikte rol. Kennisrelaties en O&O-samenwerking kunnen een onder108
Het lineaire karakter heeft betrekking op de stappen in de analyse en niet op het innovatieproces zelf (zie §2.6.2).
121
deel zijn in het innovatieproces, naast zaken zoals O&O-investeringen in geavanceerde apparatuur, O&O-personeel, of het management van O&O-projecten. In Figuur 5-1 is de 'nevenschikking' van kennisrelaties en O&O-samenwerking weergegeven met een parallelle lijn via O&O-samenwerking (B). In dit hoofdstuk is, econometrisch gesproken, O&Oopbrengst een endogene variabele die wij trachten te verklaren uit verschillende exogene variabelen waar kennisrelaties en O&O-samenwerking mede deel uit van maken. O&Osamenwerking en kennisrelaties komen in de analyses terug als exogene variabelen. Naast de stappen in de analyse zijn in Figuur 5-1 ook de belangrijkste aspecten /exogene variabelen van het innovatieproces weergegeven. Naar aanleiding van de conclusie uit hoofdstuk 4 besteden wij ook aandacht aan O&Osamenwerking, onder andere om te zien of er overeenkomsten of verschillen zijn in de effecten van kennisrelaties en O&O-samenwerking op omzet uit innovatieve producten. Waarom analyse van het effect van kennisrelaties op O&O-opbrengst? Zoals uit de analyses in het voorgaande hoofdstuk blijkt, is één van de motieven om tot samenwerking over te gaan dat samenwerking kan helpen kosten van O&O te delen (reduceren) en/of risico's te spreiden. Door O&O-samenwerking kunnen lagere onderzoekskosten worden bereikt, waardoor ceteris paribus een concurrentievoordeel ontstaat. Het economisch motief om tot samenwerking over te gaan zou tot uiting moeten komen in het effect op O&O-opbrengst. Bedrijven met O&O-samenwerking zouden meer omzet uit verbeterde en/of nieuwe producten moeten halen (tegen lagere uitgaven aan O&O). Determinanten van omzet uit innovatieve producten zijn eerder onderzocht door Brouwer & Kleinknecht [1996]. De nieuwe data die ons nu ter beschikking staan, bieden de mogelijkheid in het econometrisch model exogene variabelen met vertraging op te nemen. Deze mogelijkheid hadden Brouwer & Kleinknecht [1996] niet. Door het model opnieuw te schatten, nu met vertraagde exogene variabelen, kan worden gekeken of de empirische resultaten van Brouwer & Kleinknecht [1996] robuust zijn. Een van hun bevindingen was dat O&O-samenwerking geen significante invloed had op de omzet uit nieuwe producten. De vraag is of deze bevinding stand houdt. Opzet hoofdstuk De analyses in dit hoofdstuk hebben mede tot doel te kijken naar het effect van samenwerking op O&O-opbrengst. De opzet van dit hoofdstuk is als volgt. In §5.2 besteden wij aandacht aan indicatoren die kunnen dienen om O&O-opbrengst te kwantificeren. Hierbij besteden wij speciaal aandacht aan mogelijke verschillen tussen proces- en productinnovaties. Niet alle innovatieve bedrijven hebben productinnovaties. Dit kan aanleiding geven tot selectiviteit. In §5.3 gaan we nader in op de gebruikte data en zal een beschrijvende analyse van de belangrijkste exogene variabelen worden gepresenteerd (§5.4) die later in de econometrische
122
analyses gebruikt zullen worden. Een deel van de exogene variabelen is al in hoofdstuk 4 aan de orde geweest. Wij zullen ons beperken tot niet eerder genoemde exogene variabelen of die in het geval van O&O-opbrengst een andere interpretatie krijgen. In 5.5 gaan wij nader in op de aard van selectiviteit bij bedrijven om te kiezen tussen minder of meer verniewde producten. De analyse van de determinanten van O&O-opbrengst komt in §5.6 aan de orde. §5.7 geeft tenslotte een samenvatting van de belangrijkste uitkomsten van de analyses en de conclusies.
5.2 Indicatoren voor O&O-opbrengst in de CIS-enquête 1996 en 1998 5.2.1 Inleiding Er bestaan meerdere indicatoren om de opbrengsten van het innovatieproces te meten. De belangrijkste indicatoren zijn omzet uit verbeterde of nieuwe producten. Daarnaast worden patenten en het uitgeven van licenties gezien als een indicator voor O&O-opbrengst (zie Kleinknecht e.a. [2002]).109 In dit hoofdstuk richten we ons op de omzet uit innovatieve producten en niet op productaankondigingen in vaktijdschriften, patenten of licenties om een tweetal redenen. De eerste reden is van praktische aard, namelijk dat in de CIS2 en CIS2½ geen gegevens voorhanden zijn over patenten of licentie-inkomsten. De tweede reden is van inhoudelijk aard. Aan het gebruik van patenten als benadering (proxy) voor O&O-opbrengst kleven nadelen (voor een algemeen overzicht van het gebruik van patenten in innovatieonderzoek zie: Griliches, [1990]). Een belangrijke tekortkoming van het gebruik van patenten als opbrengst-indicator is, dat slechts aan enkele typen van innovaties patenten worden toegekend (zie o.a. Scherer [1983]), hoewel onder invloed van wetgeving in de VS en Europa steeds meer vindingen gepatenteerd kunnen worden, bijvoorbeeld op het gebied van software. Een ander aspect is dat veel bedrijven geheimhouding prefereren boven patenten. Dit geldt voor bedrijven met (voornamelijk) procesinnovaties, maar ook de grotere bedrijven met proces- en productinnovaties verkiezen dikwijls geheimhouding boven patenten (Arundel [2001], Arundel & Kabla [1998]). Daarnaast spelen kosten voor het aanvragen en handhaven van patenten een rol, in het bijzonder de verdediging tegen patentschendingen is zeer kostbaar en tijdrovend. Om financiële en organisatorische redenen zouden vooral kleinere bedrijven afzien van patenteren van innovaties (zie o.a. Acs & Audretsch [1989], Bound, e.a. [1984], Brouwer & Kleinknecht [1999]). 109
Schmookler [1966] daarentegen ziet patenten meer als een input-indicator voor het vermogen van bedrijven om uitvindingen te doen, die in verdere stadia van het innovatieproces getransformeerd moeten worden in innovatieve producten, diensten of processen (zie ook Griliches, [1990], blz. 1669-1673). Productaankondigingen in vaktijdschriften zijn zeer specifiek gericht op O&O-output en bevatten doorgaans geen informatie over O&O-input en O&O-samenwerking (zie o.a. Kleinknecht & Bains [1993], Coombs e.a. [1996]). Productaankondigingen vallen buiten de opzet van dit onderzoek.
123
5.2.2 Product- versus proces- en diensteninnovaties Mogelijk nadeel van het gebruik van nieuwe of verbeterde producten als indicator voor O&Oopbrengst zou kunnen zijn dat procesmatige verbeteringen of innovaties buiten beeld zouden kunnen vallen. In de literatuur wordt bijvoorbeeld gewezen op het feit dat naarmate de levenscyclus van een bepaald(e) (groep) producten verder is gevorderd, het belang van kostenbesparing belangrijker wordt in vergelijking tot productvernieuwing. Aan het begin van de productlevenscyclus kan met behulp van productdifferentiatie een hoge monopoliewinst worden verkregen ('first-mover advantages'), later spelen 'economies of scope' en 'economies of scale' een belangrijke rol (Klepper [1996]). Diffusie van technologische kennis en imitatie kan het voordeel van (succesvolle) productdifferentiatie verminderen (Abernathy & Utterback [1978]).110 Bedrijven met succesvolle productinnovaties kunnen het lagere kostenniveau van de imitatoren (minder kosten voor O&O, minder marktonzekerheid, enz.) alleen pareren door of met nieuwe producten met een hogere marge te komen, of de fabricagekosten van de geïmiteerde innovatieve producten trachten te verlagen tot onder het kostenniveau van de imitatoren. Als gevolg van toenemende concurrentie worden procesinnovaties zo ook (of liever juist) belangrijker voor de meest innovatieve en economisch succesvolle bedrijven (Bonanno & Haworth (1996).111 De productlevenscyclus is niet de enige factor van belang. Ook is er een (dynamisch) verband tussen productlevenscyclus, marktstructuur (type concurrentie) en de grootte van bedrijven (Cohen & Klepper [1996], Sutton [1997]). Op bedrijfsniveau is de grootte van een bedrijf (c.q. groei als gevolg van succesvol innoveren) van invloed op de verhouding tussen procesen productinnovaties. Naarmate een bedrijf groter of ouder wordt, treedt een verschuiving op van radicale innovaties bij voornamelijk kleinere bedrijven naar incrementele innovaties bij grotere bedrijven (Baumol [2002], Yin & Zucovitch [1998]).
110
111
Een complicatie is dat bij introductie van een nieuw product of dienst niet direct duidelijk is of sprake is van een economisch succesvolle innovatie. Productinnovaties kunnen falen, bijvoorbeeld door een gebrek aan vraag of overschatte verwachtingen (Åstebro [2003], Camerer & Lovallo [1999]), of om een onjuiste inschatting van marktpotenties en de tijd en geld om die te kapitaliseren (Tellis & Golder [1996], vergelijk ook Baumol [2002]). Onzekerheid over de (economische) uitkomsten van de introductie van nieuwe producten heeft belangrijke implicaties voor de strategie van innovatieve bedrijven. Bedrijven staan voor de keuze om als eerste nieuwe producten te introduceren ('first-mover' strategie, gegeven de innovatieve capaciteiten, in speltheoretische benadering aangeduid met 'race-games') of om af te wachten ('secondmover' strategie ofwel een 'waiting-game'), en het tijdstip van introductie van nieuwe of imitatieve producten mede bepalen aan de hand van het succes van concurrenten (Reinganum [1983]). Ook voor technologieleidende bedrijven kan bij opeenvolgende productinnovaties (met wisselend economisch succes) een strategie van afwachten economisch voordelig zijn, bijvoorbeeld om zicht te krijgen op de strategie van concurrenten en de ontwikkeling van de markt (voor een overzicht van mogelijke strategieën van diffusie van kennis en de adoptie van nieuwe producten zie: Hoppe [2000], Jensen [2003] en de literatuurverwijzingen in beide artikelen). Vergelijk ook Adner & Levinthal [2001] die wijzen op het belang van toenemende vraagdifferentiatie en technologische ontwikkeling in het productieproces dat productie op maat mogelijk maakt, maar tegelijkertijd hoge eisen stelt aan het productieproces.
124
Tabel 5-1 geeft op regel 4 (totaal innovatieve bedrijven) een uitsplitsing naar type innovatie voor alle innovatieve bedrijven (in 1998) inclusief de dienstenbedrijven. Van alle innovatieve bedrijven heeft 4,6% alleen procesinnovaties, 16,1% alleen productinnovaties, 54,3% heeft beide typen innovaties en 25,1% van de innovatieve bedrijven heeft diensteninnovaties (voornamelijk innovatieve bedrijven in de dienstensector (SBI93 50-99).112 Kijken wij alleen naar de industriële innovatieve bedrijven (SBI93 15-37) dan heeft ongeveer 71.1% zowel proces- als productinnovaties, 22,2% alleen product-, 6% alleen procesinnovaties en 0,7% diensteninnovaties. Innovatieve bedrijven in de dienstensector (SBI 50-99) hebben per definitie alleen diensteninnovaties (zie CBS [1998,2000]). Een vraag is of er (meer) systematiek aanwezig is in de verdeling naar type innovatie (proces-, product- of diensteninnovaties) naar sector, grootteklasse en kennisrelaties en O&O-samenwerking. De aanwezigheid van een systematiek zou van belang kunnen zijn bij de verdere analyse van productinnovaties (O&O-opbrengst). De uitsplitsing naar sector volgens de Pavitt-de Jong indeling laat zien dat in de sector 'grootschalige industriële bedrijven' en in mindere mate in de sector 'toeleveringsafhankelijke industriële bedrijven', bedrijven met alleen procesinnovaties relatief oververtegenwoordigd zijn. Het gaat hier voor een belangrijk deel om bedrijven in de chemische (basis) industrie (aardolieraffinage en de productie van bulkchemie) en papierfabricage. Bedrijven met alleen productinnovaties vinden wij vooral onder de 'gespecialiseerde toeleveranciers' en onder de 'wetenschappelijk georiënteerde industriële bedrijven'. Bij de gespecialiseerde toeleveranciers gaat het waarschijnlijk vooral om zogenaamde 'co-makers' ('specialized suppliers' in de terminologie van Pavitt [1984]) die samen met het opdrachtgevende bedrijf werken aan de ontwikkeling van technologisch complexe producten. Voorbeelden in Nederland van bedrijven die gebruik maken van gespecialiseerde toeleveranciers zijn vooral Océ en ASML. Het overgrote deel van de innovatieve bedrijven in Nederland heeft zowel proces- als productinnovaties. Een uitsplitsing naar grootteklasse laat zien dat bedrijven met alleen procesinnovaties vooral de grootste bedrijven zijn: de al eerder genoemde grootschalige chemische bedrijven. Interessanter in dit verband is de uitsplitsing naar kennisrelatie en O&O-samenwerking. Bij kennisrelaties zien we dat bedrijven met proces- en productinnovaties relatief vaak samenwerken met alleen publieke kennisinstellingen (PuK), maar meer nog met beide typen kennisinstellingen (PuK∪PrK). Diensteninnovaties zien we wat meer bij bedrijven zonder kennisrelatie en bij bedrijven met alleen een private kennisrelatie. Eerder was al geconstateerd dat 112
Een samenhang tussen proces- en productinnovaties is een algemeen verschijnsel, dat wil zeggen dat op landenniveau een sterke samenhang wordt gevonden tussen het percentage bedrijven met product- en procesinnovaties (zie de opmerkingen in CBS [2000], blz. 158, en Tabel A.6.1.5, blz. 237). In de publicatie van het CBS worden proces- en productinnovaties afzonderlijk gerapporteerd, maar wordt niet apart gekeken naar de combinatie van proces- en productinnovaties op bedrijfsniveau, waardoor een directe vergelijking met de landelijke cijfers niet mogelijk is.
125
dienstverlenende bedrijven relatief meer kiezen voor private kennisrelaties. Mogelijk dat de publieke kennisinfrastructuur nog wat veel is gericht op de industrie. Bedrijven met procesen productinnovaties kiezen relatief meer voor O&O-samenwerking. Tabel 5-1
Uitsplitsing van innovatieve bedrijven naar sector, grootteklasse, type kennisrelatie en O&O-samenwerking, verbijzonderd naar type innovatie in de periode 1996-1998
Sector (K+E)## Industrie Diensten Overig Totaal innovatieve bedrijven Sector (Pavitt-de Jong)### Wetenschappelijk georiënteerde industriële bedrijven Grootschalige industriële bedrijven Gespecialiseerde toeleveranciers Toeleveringafhankelijke industriële bedrijven Infrastructurele en pregespecificeerde diensten####
innovatieve bedrijven naar type van innovatie# alleen alleen productprocesproducten procesdiensteninnovaties innovaties innovaties innovaties 6.0% 22.2% 71.1% 0.7% 0.0% 0.0% 0.0% 100.0% 6.7% 13.3% 77.8% 2.2% 4.6% 16.1% 54.3% 25.1%‡
totaal 100.0% 100.0% 100.0% 100.0%
3.3% 10.3% 3.3% 6.1% 1.0%
24.4% 13.7% 34.1% 19.5% 2.6%
69.9% 76.0% 62.6% 73.2% 15.6%
2.4% 0.0% 0.0% 1.2% 80.7%
100.0% 100.0% 100.0% 100.0% 100.0%
Grootte (aantallen werknemers in VTE) 10 tot 50 50 tot 200 200 en meer
4.8% 3.2% 6.6%
21.6% 17.9% 9.7%
45.6% 54.3% 59.7%
28.0% 24.6% 24.0%
100.0% 100.0% 100.0%
Type kennisrelatie Geen Publieke kennisrelatie (PuK) Private kennisrelatie (PrK) Beide (PuK∪PrK)
5.1% 3.2% 5.6% 3.4%
17.5% 12.9% 16.7% 13.7%
47.5% 61.3% 48.6% 70.5%
29.9% 22.6% 29.2% 12.3%
100.0% 100.0% 100.0% 100.0%
O&O-samenwerking? Geen O&O-samenwerking Wel O&O-samenwerking
4.4% 4.7%
23.2% 11.5%
49.6% 57.3%
22.8% 26.6%
100.0% 100.0%
Bron: EKP (SEO/CBS), CIS2, CIS2½ (CBS) # Type innovatie heeft betrekking op stuurvraag 1a en 1b uit CIS2½ indien ja is geantwoord. Voor de dienstensectoren is een aangepaste vraagstelling gebruikt. Zie voor een toelichting CBS [2000, bijlage B5, blz. 259-261, 271]. ## De indeling naar industrie, diensten en overig is analoog aan die in 'Kennis en Economie' (K+E). Zie CBS [1998, bijlage B5]. ### Voor een beschrijving zie bijlage 8.3 #### Deze sector omvat naast de traditionele dienstensectoren (SBI93 50-99) ook de distributie van elektriciteit, gas en water (SBI93 40) en de bouwnijverheid (SBI93 45). ‡ Is het aantal bedrijven in de dienstensector als % van alle innovatieve bedrijven. Het aandeel diensteninnovaties bij innovatieve bedrijven in de dienstensector is 100%.
Samenvattend kan worden geconcludeerd dat de combinatie van proces- en productinnovaties sterk overheersend is. Innovatieve bedrijven met zowel proces- als productinnovaties kiezen relatief vaak ook voor een combinatie van samenwerking met publieke en private kennisrelaties. Voor de analyse is van belang dat de keuze voor het type innovatie (proces-, productinnovaties of een combinatie) mede bepaald worden door de grootte van bedrijven en de marktstructuur.
126
5.2.3 Omzet uit verbeterde of nieuwe producten Meting van O&O-opbrengst: de vraagstelling in CIS2½ In CIS2 en CIS2½ is de omzet uit innovatieve producten beschikbaar als indicator voor O&Oopbrengst. Bij de analyse van O&O-opbrengst richten wij ons in eerste instantie op de vraag: 'Geef een globale omzetverdeling (in procenten) van de producten die voor uw bedrijf in de laatste drie jaar: - Vrijwel onveranderd zijn gebleven, - Technologisch zijn verbeterd - Technologisch nieuw waren' Deze 3 categorieën tellen op tot 100% van de totale omzet en hebben betrekking op de omzet van 1998. Een vervolgvraag richt zich op producten nieuw voor de markt: 'Heeft uw bedrijf in 1998 producten verkocht die niet alleen voor uw bedrijf, maar ook voor uw afzetmarkt technologisch nieuw of verbeterd waren? (d.w.z. niet eerder door concurrenten ingevoerd!)'. Indien deze vraag met ja is beantwoord, wordt respondenten gevraagd: 'het aandeel van déze producten in uw omzet 1998 bedraagt ca.: ..%'.113 Bezwaren Aan de vraagstelling kleven een aantal bezwaren die van invloed zijn op de analysemogelijkheden en de interpretatie van de gegevens. De vraagstelling in CIS2½ (en CIS2) brengt met zich mee dat het onderscheid tussen verbeterde en nieuwe producten bij nieuw voor de markt niet volledig is. Op bedrijfsniveau (nieuw voor bedrijf) is een onderscheid te maken tussen incrementele innovaties in de vorm van verbeterde producten en radicalere innovaties in de vorm van nieuwe producten. Op het niveau van nieuw voor de afzetmarkt valt dit onderscheid weg. Dit bemoeilijkt het onderzoek naar het belang van incrementele innovaties in o.a. concurrerende markten (Baumol [2002]). Een ander bezwaar van de vraagstelling is, dat niet duidelijk is wat bedrijven als nieuw voor de markt beschouwen. Gaat het bijvoorbeeld om de Nederlandse markt of is sprake van een Europese of wereldmarkt. Kleinere bedrijven rapporteren vaker omzet nieuw voor de markt (zie CBS [2000, Tabel A.6.1.3., blz. 235]). Het zou kunnen zijn dat kleinere bedrijven een beperkter horizon hebben en sneller genegen zijn producten als nieuw voor de markt te kwalificeren. Uit de resultaten van Brouwer & Kleinknecht [1996] blijkt o.a. dat naarmate bedrijven een hogere exportquote hebben zij minder omzet 'nieuw voor de markt' rapporteren en meer omzet 'nieuw voor het bedrijf'. Een andere verklaring zou kunnen zijn dat kleine bedrijven, als gevolg van een beperkte productiecapaciteit, zich specialiseren op specifieke 'custom-made' producten, die als 'nieuw voor de markt' worden gekwalificeerd, terwijl grotere
113
Het betreft in CIS2 vraag 2a en b en CIS2½ vraag 2 (zie CBS [1998], bijlage B6, blz. 218 en CBS [2000], bijlage B5, blz. 272).
127
bedrijven zich meer richten op de productie van gangbare massaproducten die slechts gradueel worden aangepast.114 Ook marktpositie c.q. marktsegment kan een belangrijke bron voor afwijkingen zijn in de beoordeling wat nieuw voor de markt is. Een klein zeer gespecialiseerd bedrijf kan wereldmarktleider zijn van een bepaald nicheproduct en concurreren op wereldniveau (wereldwijd zijn slechts enkele bedrijven in dit marktsegment actief). Ook een technisch verbeterd product is door de marktleider op te vatten als nieuw voor de markt zonder dat gesproken kan worden van een 'radicaal' vernieuwd product. De aanwezigheid van marktleiders op een wereldwijde nichemarkt strookt bijvoorbeeld met het feit dat sommige kleinere innovatieve bedrijven een exportquote hebben van (bijna) 100%. Interpretatie van de omzetverdeling naar de maat van vernieuwing Het idee achter deze indicator voor O&O-opbrengst is, dat naarmate een bedrijf relatief meer omzet uit technologisch verbeterde of nieuwe producten weet te realiseren dit opgevat kan worden als een maat voor succesvol innoveren. Het onderscheid tussen nieuw voor het bedrijf of nieuw voor de markt suggereert dat bedrijven die alleen omzet genereren uit (verbeterde en/of nieuwe) producten nieuw voor het bedrijf gezien moeten worden als imitators, immers ook andere concurrenten zouden vergelijkbare producten op de markt gebracht kunnen hebben. Bedrijven met omzet uit (verbeterde en/of nieuwe) producten nieuw voor de afzetmarkt worden in deze visie gezien als 'echte' innovators (zie o.a. Brouwer & Kleinknecht [1996], Kleinknecht e.a. [2002]). Deze interpretatie veronderstelt dat er een duidelijk onderscheid is tussen verbeterde en nieuwe producten voor het bedrijf of voor de afzetmarkt en dat er een lineair verband is tussen het aandeel van de omzet uit nieuwe producten nieuw voor de markt en 'echte' innovators. Garcia & Calantone [2002] wijzen op het feit dat producten uit vele componenten bestaan en dat innovativiteit en 'uniciteit' van een product wordt bepaald door vele (niet-technologische) aspecten. Veruit de meeste producten die op de markt worden geïntroduceerd bestaan uit een (nieuwe) combinatie van bestaande technieken met een uiteenlopende graad van innovativiteit, aangevuld met een enkele noviteit. Op basis van literatuuronderzoek concluderen Garcia & Calantone [2002] dat de classificatie van producten en diensten naar graad van innovativiteit ambigu is. Ook wijzen zij er op dat er grote verschillen kunnen bestaan in beoordeling van de mate van innovativiteit tussen producenten van een goed of dienst en de afnemer ervan. Door een 114
Een kruistabel waarin de grootte van bedrijven wordt afgezet tegen de Pavitt-indeling laat zien dat bedrijven in de grootteklasse 50 tot 200 werknemers oververtegenwoordigd zijn in de sectoren 'gespecialiseerde toeleveranciers' en 'toeleveringafhankelijke industriële bedrijven', terwijl bedrijven met 200 of meer werknemers, niet verwonderlijk, oververtegenwoordigd zijn in de sector 'grootschalige industriële bedrijven'. 'Economies of scale' lijken dus een rol te spelen in de samenstelling van de omzet naarmate van vernieuwing.
128
product marginaal te wijzingen (incrementele verandering) is het bijvoorbeeld mogelijk een geheel nieuwe afzetmarkt te bereiken. Voor de producent is het een verbeterd product, voor de afnemer (consument) een geheel nieuw product dat niet eerder te koop was. Abernathy & Clark [1985] en Conner [1988] wijzen op het feit dat de introductie van nieuwe producten op de markt niet alleen een kwestie is van innovativiteit maar ook van marktomstandigheden. De snelheid van ontwikkeling van nieuwe producten wordt (mede) bepaald door nieuw toetredende uitdagers van zittende (grotere) bedrijven met een bepaald productportfolio dat niet (geheel) meer aansluit bij de marktvraag. Zo bezien is het aandeel van omzet uit (ver)nieuw(d)e producten geen maat voor innovativiteit, maar meer voor marktstrategisch gedrag. Voor grotere bedrijven kan het bovendien ongunstig zijn om een nieuw innovatief product op de markt te brengen dat mogelijk de omzet uit bestaande producten 'kannibaliseert' (Conner [1988]). Kortom: de interpretatie van omzet uit producten nieuw voor de afzetmarkt als zijnde 'echte' of drastische innovaties en omzet uit nieuwe producten nieuw voor het bedrijf als imitatieve producten ('me-too producten') is twijfelachtig zolang er geen aanvullende informatie beschikbaar is over de precieze aard van de vernieuwing en het effect op marktverhoudingen.115 Response op de vraag naar omzet uit innovatieve producten Naar aanleiding van de hierboven besproken bezwaren, is gekeken naar de bruikbaarheid van de O&O-opbrengst indicator aan de hand van de response. De response op de vraag naar omzet uit innovatieve producten is weergegeven in Tabel 5-2. Eerst is gekeken of innovatieve bedrijven zijn te typeren naar samenstelling van het productaanbod. Bedrijven kunnen omzet generen uit meerdere producten met een uiteenlopende mate van vernieuwing, bijvoorbeeld omzet uit onveranderde en nieuwe producten. In Tabel 5-2 is een beperkt aantal productcombinaties weergegeven die frequent voorkomen.116 Van de innovatieve bedrijven met productinnovaties behaalt 16,6% omzet uit alleen onveranderde producten (kolom 1).117 12,2% van de innovatieve bedrijven behaald omzet uit onveranderde en verbeterde producten (kolom 2) en 21,8% van de innovatieve bedrijven heeft omzet uit onveranderde, verbeterde en nieuwe producten op bedrijfsniveau, en de meerderheid (49,4%) heeft omzet uit alle soorten producten (naar mate van vernieuwing). Hieruit blijkt dat de meerderheid van de innovatieve 115
116
117
Vergelijk ook de definitie van Arrow [1962] die innovaties als drastisch aanmerkt indien door innovatie de prijs van een product onder de gemiddelde kosten van de concurrenten uitkomt. In deze definitie speelt imitatie of originaliteit geen enkele rol, alleen de positie op de markt. De benadering van Arrow is evenwel (te) sterk gericht op het kostenbesparende aspect van innovatie. Orinaliteit en creatie vinden we wel terug bij de Schumpeteriaanse benadering van innovatie. In totaal zijn 12 combinaties mogelijk uit omzet uit onveranderde, verbeterde, nieuwe producten nieuw voor bedrijf en verbeterde en/of nieuwe producten nieuw voor de afzetmarkt (4!/2=12). Enkele combinaties met lage frequenties zijn samengevoegd op inhoudelijke gronden. Daarna is met behulp van een Multinominaal Logitmodel gekeken welke productcombinaties samengevoegd konden worden. Zie bijlage 8.3 voor details Innovatieve bedrijven kunnen alleen omzet uit onveranderde producten hebben indien innovatieprojecten nog niet hebben geresulteerd in verbeterde of nieuwe producten, of dat innovatieinspanningen niet succcesvol zijn geweest (zie §3.4.1, blz. 53 voor de definitie van innovatieve bedrijven).
129
bedrijven een productportfolio heeft van producten met een uiteenlopende mate van vernieuwing. Tabel 5-2
Aantallen innovatieve bedrijven, verbijzonderd naar de samenstelling van de omzet als % van totaal aantal innovatieve bedrijven met productinnovaties (n=541) Innovatieve bedrijven naar samenstelling van omzet in 1998, omzet uit: 1 2 3 4 alleen alleen technisch technisch technisch onveran onveran derde, derde, onveran derde en verbeterde verbeterde alleen en nieuwe verbeterde en nieuwe onveran producten op producten op producten op bedrijfs- en bedrijfs bedrijfs derde niveau marktniveau producten niveau
Aantallen bedrijven als % van totaal innovatieve bedrijven met productinnovaties.
16.6%
12.2%
21.8%
49.4%
totaal 541
Bron: CIS2 en CIS2½ (CBS)
Dat wordt pregnanter wanneer wij kijken naar Tabel 5-3 waarin de aandelen (niveau) van onveranderde, verbeterde en nieuwe producten in de totale omzet zijn weergegeven, verbijzonderd naar productcombinatie op basis van de graad van vernieuwing. Gemiddeld genomen behalen innovatieve bedrijven met productinnovaties 73,4% van de totale omzet uit onveranderd gebleven producten, 17,9% wordt behaald uit verbeterde producten en 8,7% uit producten nieuw voor het bedrijf. Gemiddeld behalen innovatieve bedrijven 6,2% van de totale omzet uit verbeterde en/of nieuwe producten nieuw voor de afzetmarkt. Belangrijk in dit verband is echter de samenstelling van de omzet voor bedrijven met alle typen producten (kolom 4). Uit Tabel 5-3 valt op te maken dat er een overlap aanwezig is tussen omzet uit verbeterde en nieuwe producten nieuw voor het bedrijf en nieuw voor de afzetmarkt. Bedrijven rapporteren dat 36,1% van de omzet bestaat uit (verbeterde of nieuwe) producten nieuw voor het bedrijf, maar tegelijkertijd bedraagt de omzet uit (verbeterde of nieuwe) producten nieuw voor de afzetmarkt gemiddeld 12,6%. Anders gezegd; voor bedrijven met omzet uit alle typen producten (kolom 4) tellen de aandelen in de omzet op tot meer dan 100%. Dit is een logische consequentie van de vraagstelling, maar dat betekent wel dat een deel van de omzet opgegeven bij verbeterde en nieuwe producten nieuw voor het bedrijf aangemerkt moet worden als nieuw voor de afzetmarkt of omgekeerd.118 De vraag is hoe groot deze overlap is.
118
In een Ierse enquête (Forfás, Survey of Research and Development in Industry 2001-2002) is eveneens gevraagd naar de omzetverdeling uit innovatieve producten als % van de totale omzet. De categorieën in deze enquête zijn: technologically new products, new to your company (1), technologically new products, new to the wider market (2), technologically improved products (3), technologically unchanged products (4)'. Deze categorieën moeten sommeren tot 100. Deze vraagstelling levert een consistent antwoord op en is te prefereren boven de vraagstelling in de geharmoniseerde CIS2 en 3. In het ontwerp van CIS4 heeft men dit probleem opgelost door de Ierse variant te kiezen voor de omzetvraag.
130
Tabel 5-3
Aandeel in de omzet van onveranderde, verbeterde en nieuwe producten als % in de totale omzet in 1998 van innovatieve bedrijven met productinnovaties verbijzonderd naar productcombinatie op basis van de graad van vernieuwing (ongewogen, n=541)
Aandeel in de omzet uit: Onveranderd gebleven producten Verbeterde producten Nieuwe producten nieuw voor bedrijf totaal nieuw voor bedrijf
alleen onveran derde producten 1 100.0% n.v.t. n.v.t 100.0%
Verbeterde en/of nieuwe producten nieuw voor de markt
Innovatieve bedrijven met: alleen alleen technisch technisch onveran derde, onveran derde en verbeterde verbeterde en nieuwe producten op producten op bedrijfs bedrijfs niveau niveau 2 3 79.6% 71.2% 20.4% 16.7% n.v.t. 12.1% 100.0% 100.0%
technisch onveran derde, verbeterde en nieuwe producten op bedrijfs- en marktniveau 4 63.9% 23.9% 12.2% 100.0%
12.6%
totaal 73.4% 17.9% 8.7% 100.0%
6.2%
Bron: CIS2 en CIS2½ (CBS)
De grootte van de overlap is afhankelijk van de verdeling van de omzet uit verbeterde of nieuwe producten nieuw voor het bedrijf en nieuw voor de afzetmarkt. Als maat voor de overlap gebruiken wij de ratio tussen de omzet uit (verbeterde of nieuwe) producten nieuw voor de afzetmarkt (teller) en de omzet uit (verbeterde of nieuwe) producten nieuw voor het bedrijf (noemer). De verdeling van deze ratio geeft weer hoe groot de overlap is. Met behulp van een 'kernel density' schatting zijn de verdelingen berekend.119 In Figuur 5-2 wordt de verdeling van de omzet nieuw voor het bedrijf (A), nieuw voor de afzetmarkt (B) en de ratio tussen beide verdelingen weergegeven (C) voor bedrijven met productinnovaties. Grafiek A in Figuur 5-2 geeft de verdeling weer van het aandeel in de omzet uit verbeterde en/of nieuwe producten nieuw voor het bedrijf. De verdeling laat een duidelijke piek zien en het gemiddelde aandeel is 26,6% van de totale omzet. Een aanzienlijk deel van de bedrijven behaalt 50% of meer van de omzet uit verbeterde en/of nieuwe producten nieuw voor het bedrijf. Grafiek B laat zien dat de verdeling van omzet uit producten nieuw voor de afzetmarkt veel steiler is, met een gemiddeld aandeel van 12,6%. In het algemeen is het aandeel van de omzet uit producten nieuw voor de afzetmark gemiddeld genomen lager dan het aandeel in de omzet uit producten nieuw voor het bedrijf. Dit geldt voor de verdeling in totaliteit. Belangrijk is de verhouding tussen het aandeel in de omzet uit producten nieuw voor de afzetmarkt en nieuw voor het bedrijf. Grafiek C in Figuur 5-2 laat zien dat gemiddeld genomen de omzet uit producten nieuw voor de afzetmarkt 37,8% bedraagt van het aandeel in de omzet uit producten nieuw voor het bedrijf. Grafiek C laat ook zien dat er bedrijven zijn 119
Voor details zie de Stata 7 reference manual. De standaard parameters zijn gebruikt voor de berekening van de dichtheidsfunctie.
131
waarbij het onderscheid tussen producten nieuw voor het bedrijf en nieuw voor de afzetmarkt nauwelijks een rol speelt (een score van 100% betekent dat de omzet uit verbeterde en/of nieuwe producten nieuw voor het bedrijf in zijn geheel ook kan worden aangemerkt als omzet uit producten nieuw voor de afzetmarkt). Figuur 5-2 Kernel dichtheidsverdeling van het aandeel in de omzet in 1998 uit verbeterde en/of nieuwe producten nieuw voor het bedrijf (A), nieuw voor de afzetmarkt (B) en de verdeling van de ratio: afzet nieuw voor de afzetmarkt als percentage van de omzet nieuw voor het bedrijft (C) voor bedrijven met innovatieve producten in 1998 A
B
C
8
2
6
1.5
1
4
1
.5
2
.5
2
dichtheid
1.5
0
0 0%
50%
100%
% verbeterd en/of nieuw voor bedrijf
0 0%
50%
100%
% verbeterd en/of nieuw voor afzetmarkt
0%
50% ratio markt / bedrijf
100%
Bron: CIS2½ (CBS)
Op basis van grafiek C kan de conclusie worden getrokken dat de vraagstelling in de CIS aanleiding geeft tot misinterpretatie. De omzet uit (verbeterde of nieuwe) producten nieuw voor het bedrijf bestaat voor een belangrijk deel ook uit omzet uit (verbeterde of nieuwe) producten die als nieuw voor de afzetmarkt worden aangemerkt. Dit is een ondersteuning voor de stelling dat alleen het eerste deel van de omzetvraag, waar de respondent wordt gevraagd de totale omzet te verdelen over onveranderde, verbeterde en nieuwe producten nieuw voor het bedrijf, logisch consistent is en bruikbaar voor analyse. In het vervolg van dit hoofdstuk beperken wij ons tot de analyse van het eerste deel van de omzetvraag. Opzet analyse van omzet uit verbeterde of nieuwe producten In §5.1 is gesproken over O&O-opbrengst en de rol van O&O-samenwerking in het geheel. Een belangrijke conclusie die getrokken kan worden uit Tabel 5-2 is dat bedrijven getypeerd kunnen worden naar de samenstelling van de omzet, verder productcombinaties genoemd. Dit betekent dat wij O&O-opbrengst verder differentiëren en dat onderzocht moet worden of kennisrelaties en O&O-samenwerking een verschillende rol spelen bij de keuze van bedrijven voor een bepaald type product. In Figuur 5-3 is het innovatieproces schematisch weergegeven aangepast, aan de voorgaande conclusies.
132
Figuur 5-3 Schematische weergave van het innovatieproces en stappen in de analyse uitgaande van O&O-samenwerking/kennisrelaties, verbijzonderd naar productinnovaties
O&O-samenwerking - PuK - PrK O&O-inbreng
O&O-opbrengst (productcombinaties) O O+V
Aandeel in omzet
O+V+N
Keuzeproces
Keuzeproces
O omzet uit alleen onveranderde producten O+V omzet uit alleen technisch onveranderde en verbeterde producten op bedrijfsniveau O+V+N omzet uit technisch onveranderde, verbeterde en nieuwe producten op bedrijfsniveau
Belangrijkste verschil met Figuur 5-1 is dat nu twee keuzeprocessen een rol spelen, of althans dat is de veronderstelling die nader geanalyseerd moet worden. Verder valt de analyse van de O&O-opbrengst in twee delen uiteen. Het eerste deel van de analyse heeft betrekking op het keuzeproces welke productcombinatie een bedrijf kiest en de rol daarin van kennisrelaties/O&O-samenwerking en het tweede gedeelte van de analyse heeft betrekking op het aandeel (niveau) van de omzet uit onveranderde, verbeterde en/of nieuwe producten. Het feit dat als gevolg van de vraagstelling in de CIS een deel van de omzet opgegeven bij verbeterde en nieuwe producten nieuw voor het bedrijf aangemerkt moet worden als nieuw voor de afzetmarkt of omgekeerd, noopt ons tot een beperking van de analyse. Om redenen van consistentie beperken wij de analyse tot het eerste deel van de omzetvraag in de CIS-enquête, dat wil zeggen de omzetverdeling op bedrijfsniveau.
5.3 Data en beschrijving van belangrijkste determinanten van O&Oopbrengst 5.3.1 Data en de selectie van innovatieve bedrijven met productinnovaties De analyses in dit hoofdstuk zijn uitgevoerd op basis van gegevens afkomstig uit CIS2 en CIS2½. Deze gegevens zijn verder gekoppeld aan de productiestatistieken (PS). Voor de analyse zijn bedrijven geselecteerd die in 1998 als innovatief kunnen worden aangemerkt (volgens de definitie van het CBS, zie CBS [2000, bijlage B5, blz. 259-261]) en waarvan ook informatie aanwezig is in CIS2 (periode 1994-'96). De reden hiervoor is dat wij bij de analyse van O&O-opbrengst om theoretische redenen gebruik willen maken van vertraagde exogene variabelen. Daarnaast zijn bedrijven geselecteerd die in de periode 1994-'98 een omvang hebben van gemiddeld genomen 10 werknemers of meer. Dit is gedaan om de vergelijkbaar-
133
heid tussen CIS2 (alleen bedrijven met 10 werknemers of meer) en CIS2½ (voor de industrie ook bedrijven met minder dan 10 werknemers) te handhaven. Verder zijn de geselecteerde bedrijven ook aanwezig in de Enquête 'Kennisverwerving in Partnership' (EKP). In totaal zijn in principe 640 innovatieve bedrijven aanwezig waarvan de benodigde informatie beschikbaar is voor de analyse van de relatie tussen O&O-opbrengst en kennisrelaties en O&O-samenwerking. Deze 640 innovatieve bedrijven vormen de onderzoekspopulatie die in het vervolg van dit hoofdstuk nader zal worden geanalyseerd.120 5.3.2 Beschrijving en operationalisatie van de belangrijkste determinanten voor O&Oopbrengst De analyse van de determinanten van O&O-opbrengst heeft veel exogene variabelen gemeenschappelijk met de determinanten van het keuzeproces om wel of niet te kiezen voor een kennisrelatie (zie Figuur 5-1 voor de nevenschikking van samenwerking in het innovatieproces). In deze paragraaf behandelen wij alleen die exogene variabelen die in het kader van O&O-opbrengst speciale aandacht vereisen, omdat zij nieuw zijn, of omdat zij in de analyse van O&O-opbrengst een andere interpretatie hebben. Waar dat nodig is wordt verwezen naar §4.3.1 blz. 76) Marktstructuur Marktstructuur zegt indirect iets over mogelijke concurrentiedruk. Het basisidee is het 'structure-conduct-performance paradigma' waarin een verband wordt gelegd tussen marktstructuur die van invloed is op het gedrag van bedrijven dat op zijn beurt weer van invloed is op de economische prestaties van bedrijven (zie o.a. Martin [2002]).121 In het geval van omzet uit nieuwe producten is een meer directe benadering mogelijk. Een belangrijke drijfveer om nieuwe producten op de markt te brengen, is het gedrag van concurrerende bedrijven. Indien concurrerende bedrijven met nieuwe producten op de markt komen, die (deels)vergelijkbaar met het eigen productassortiment, betekent dit dat de potentiële vraag met andere producten gedeeld moet worden en de potentiële opbrengsten verminderen (indien we uitgaan van de standaard aannames in basis Cournot-modellen met productdifferentiatie,zie o.a. Kamien & Schwartz [1975], Spence [1976], Vives[1999]). De mate waarin verdringing door recent geïntroduceerde producten van concurrenten invloed heeft op de eigen omzet is (mede)
120
121
Het feitelijk aantal bedrijven in de afzonderlijke analyses kan kleiner zijn als gevolg van o.a. itemnonresponse in de betrokken enquêtes. Voor gegevens over de steekproeftrekking en response van de EKP zie bijlage 8.1. Het gebruik van marktaandeel als benadering voor marktmacht is evenwel omstreden (zie Church & Ware [2000, blz 604], Scherer & Ross [1990]). De bepaling van marktaandeel is sterk afhankelijk van de definitie van de relevante markt. Ook houden marktaandelen geen rekening met de competitie tussen producten in en buiten de markt. Producten buiten de markt zijn producten die in hoge mate substitueerbaar zijn met het product in de markt, maar die door mogelijk misbruik van marktmacht uit de markt zijn gedrukt of gemarginaliseerd. Zie o.a. Boone [2001]voor een anternatieve benadering van de meting van competitie in product-marktcombinaties.
134
afhankelijk van de mate van substitutie of complementariteit, gegeven een voldoende omvang van de vraag naar innovatieve producten. Het verband tussen concurrentie en differentiatie in de productportfolio naar de graad van vernieuwing is minder duidelijk. Bij toenemende concurrentie op de markt van nieuwe producten heeft een bedrijf de keuze uit meerdere strategieën. Een bedrijf kan een afweging maken tussen aanpassen van bestaande producten en trachten de omzet middels verbeterde producten te vergroten en/of door middel van procesinnovaties door prijsconcurrentie de omzet trachten te behouden (zie o.a. Bonanno & Haworth [1998], Rosenkranz [1996]). Op het niveau van bedrijfstakken kunnen we verwachten dat er een zekere mate van substitutie of complementariteit zal bestaan tussen verschillende nieuwe producten.122 Ook verwachten we dat een zekere tijd verstreken zal zijn voordat concurrerende producten zoveel potentiële marktvraag hebben geabsorbeerd dat een bedrijf genoodzaakt wordt nieuwe producten op de markt te brengen om opnieuw de concurrentie te kunnen aangaan. Indirect speelt hier het mechanisme dat teruglopende omzetten uit bestaande producten een signaal voor de ondernemers zijn dat of de kosten en de prijs moeten worden verlaagd of dat nieuwe producten moeten worden geïntroduceerd waarmee weer een omzetgroei kan worden gerealiseerd in de veronderstelling dat er een effectieve vraag aanwezig is.123 Daartoe berekenen we per bedrijfsklasse het gemiddelde aandeel van de omzet uit nieuwe producten als benadering hoe sterk de concurrentie is op de markt van innovatieve producten met een vertraging van 2 jaar (de analyse heeft betrekking op de omzet in 1998, de gemiddelde omzet per sector heeft betrekking op 1996). De verwachting is dat bedrijven die opereren op een concurrerende markt van innovatieve producten geprikkeld zullen worden door innovatieve producten van concurrenten en zullen reageren door zelf meer nieuwe producten op de markt te introduceren. Vraagontwikkeling en omzet uit innovatieve producten Volgens Schmookler [1966] is er een verband tussen de vraagontwikkeling en innovatie. Ondernemers zullen geneigd zijn te investeren in innovatie indien daar ook vraag tegenover staat. Een groei van de vraag stimuleert bedrijven om producten te ontwikkelen. Bedrijven kiezen voor vernieuwing van hun productaanbod, omdat met innovatieve producten in het algemeen een hogere marge kan worden verkregen dan met bestaande producten. Een belangrijke veronderstelling in deze redenering is dat bedrijven op korte termijn kunnen 122
123
Waar het hier in feite om gaat is afbakening van de relevante markt en mogelijke (indirecte) netwerk-externaliteiten (zie o.a. Katz & Shapiro [1985], Martin [1999]). Voor empirisch onderzoek betekent dit concreet dat antwoord moet worden gegeven op de vraag hoever de bedrijfstakken gedesaggregeerd moeten worden en op welk bedrijfstakniveau (2, 3 of 4 digit SBI) gekeken moet worden naar marktconcentraties en concurrentiedruk. Een en ander wordt bepaald door de beschikbaarheid van data en de mate waarin detaillering is aan te brengen op bedrijfstakniveau (aantallen bedrijven). Een speciaal probleem vormen de (zeer) grote multi-product bedrijven die bij desaggregatie niet in één bedrijfstakclassificatie zijn onder te brengen. Gegeven het feit dat de data betrekken heeft op een relatief korte periode laten wij de mogelijke invloed van conjunctuur buiten beschrouwing.
135
putten uit aanwezige technologische kennis en die kennis zullen aanwenden indien er vraag is naar innovatieve producten. Volgens deze redenering zal een positieve omzetontwikkeling in een voorgaande (als benadering van een toenemende voor het bedrijf effectieve vraag) periode een positief effect hebben op het introduceren van innovatieve producten op de markt. 124 Het verband tussen omzetgroei in een voorgaande periode en de introductie van innovatieve producten is evenwel niet zonder complicaties. Tussen het starten van een innovatieproces en de marktintroductie van innovatieve producten zit een periode van onderzoek en ontwikkeling. Verondersteld kan worden dat naarmate producten geavanceerder zijn of dat zij qua technologie of markt meer verschillen van de bestaande producten meer tijd nodig is tot de introductie. Incrementele innovaties nemen minder tijd in beslag en er kan sneller op markt c.q. vraagontwikkelingen worden ingespeeld. De tijd die verstrijkt tussen een groei van de vraag en de introductie van innovatieve producten zal (mede) afhankelijk zijn van de gevolgde innovatiestrategie en daarmee ook een zeker endogeen karakter hebben. Een tweede punt dat te maken heeft met de tijdspanne tussen de groei van de vraag en de introductie van innovatieve producten is, dat een omzetgroei in een voorgaande periode weinig zegt over de potentiële vraag op het tijdstip van introductie. In feite gaat het niet om de omzetgroei in een voorgaande periode maar om verwachtingen voor de toekomst. De schattingen zullen moeten uitwijzen of omzetgroei in een voorgaande periode een goede proxy is voor de verwachtingen van ondernemers. Bronnen van innovatie In hoofdstuk 4 is uitgebreid aandacht besteed aan het gebruik van de informatie uit de vraag welke bronnen van informatie van belang zijn voor het innovatieproces (vraag 3 en 4 in respectievelijk CIS2 en CIS2½). Hier beperken wij ons tot de variabelen 'informatiebron voor innovatie is eigen bedrijf' (brint_96) en 'informatiebron voor innovatie is toeleverancier of afnemer' (brrel_96). In §4.3.1 zijn de variabelen brint_96 en brrel_96 respectievelijk aangeduid als 'technologie initiator' en 'technologie volger' (de verhouding van de scores kan gezien worden als een indirecte proxy voor de mate van innovatieve capaciteit c.q. originaliteit). In de redenering van von Hippel [1988] is de bron van innovatie niet zo zeer van belang als wel waar in de verticale bedrijfskolom de economische opbrengsten worden 124
Het gaat hier in feite om de vraag of technologische ontwikkelingen ('technology-push') of de vraag ('demand-pull') de motor zijn van innovatie (O&O-inbreng) bij bedrijven. De originele claim van Schmookler [1966] dat innovaties voornamelijk vraaggedreven zouden zijn i.p.v. gedreven door technologische ontwikkelingen, is in de empirische literatuur bevestigd, noch weerlegd (zie Cohen [1995]). Eerder zijn er aanwijzingen dat beide factoren van belang zijn voor de mate van innovativiteit (zie o.a. Stoneman [1979], Scherer [1982], Walsh [1984]) en dat eerder sprake is van een wederzijdse causale beïnvloeding tussen technologische ontwikkeling en vraagontwikkeling (zie o.a. Kleinknecht & Verspagen [1990], voor een overzicht van het technology-push versus demand-pull debat). Recente empirische studies waarin het verband wordt gelegd tussen demand-pull en O&O-opbrengsten lijken te wijzen op een bevestiging van de demand-pull hypothese (zie Geroski & Walters [1995] en Kleinknecht [1996] voor een overzicht van empirische studies met data op bedrijfsniveau).
136
gegenereerd en toegeëigend kunnen worden ('distributed innovation process'). In relatie tot O&O-opbrengst is van belang dat indien de bron voor innovatie ligt bij de toeleverancier, de Tabel 5-4 variabelen lnw_96 he3d96 sbi_pdj1 sbi_pdj2 sbi_pdj3 sbi_pdj4 sbi_pdj5 dstart96 d_aqui96 dkrimp96 expomz96 omz96_94 rdi_96 d_perm d_kenrel brint_96 brinf_96 bscrd_96 brrel_96 p_appa96 p_eige96 p_uitb96 p_lice96 p_mark98 s_orgc96 sfrskc96 s_cstc96
momz9496 mrdi_96 mdperm96 mbrint96 mbrinf96 mbrrel96 momz_n96 momz_v96 # ##
Beschrijving van de belangrijkste exogene variabelen (naam, omschrijving en operationalisatie) beschrijving / definitie Log aantal werknemers in voltijds equivalenten (VTE) Marktstructuur: Herfindahlindex, equivalenten, 1/H (3 digits SBI93 voor industrie, 2 digits diensten) Dummy sector: wetenschappelijk georiënteerde industriële bedrijven Dummy sector: grootschalige industriële bedrijven Dummy sector: gespecialiseerde toeleveranciers Dummy sector: toeleveringafhankelijke industriële bedrijven Dummy sector: infrastructurele en pregespecificeerde diensten Dummy: bedrijf opgericht in 1994-1996 Dummy: een of meer bedrijven gekocht in 1994-1996 Dummy: een of meer bedrijven afgestoten / verkocht in 1994-1997 Export als % van totale omzet Omzetontwikkeling tussen 1996 en 1994 (t.o.v. 1994) O&O-personeel als % van totaal aantal werknemers Dummy: permanente O&O (waarde 0 indien niet permanent in CIS2 en/of CIS 2½ ) Dummy: bedrijf heeft een kennisrelatie Technologie initiator: som van score (0..3) op informatiebron voor innovatie: eigen bedrijf of concern (getransformeerd naar score 0..1) Proxy kennisspillovers: som van score (0..3) op informatiebron voor innovatie: patenten, computerinfo, vakliteratuur en beurzen (getransformeerd naar score 0..1) Fundamenteel versus toegepast: log van ratio tussen score (1..4) op researchinstellingen en universiteiten als informatiebron (teller) en afnemers en leveranciers (noemer) Proxy technologie volger (innovatie gericht op latente vraag): som score (0..3) op informatiebron voor innovatie: afnemers, leveranciers (getransformeerd naar score 0..1) Uitgaven aan speciale apparatuur als % totale innovatie-uitgaven## Uitgaven aan eigen onderzoek als % totale innovatie-uitgaven Uitgaven aan uitbesteed onderzoek als % totale innovatie-uitgaven Uitgaven aan verwerving van licenties en advisering als % totale innovatie-uitgaven Uitgaven aan marketing, marktintroductie als % totale O&O-uitgaven Organisatorische beperkingen: gemiddelde score op de knelpunten: niet gestart als gevolg van tekort aan personeel, kennis of starre organisatie (getransformeerd naar score 0..1) Economische beperkingen: gemiddelde score op knelpunten: innovatieproject niet gestart wegens economische risico's en marktonzekerheden (getransformeerd naar score 0..1) Kosten beperkingen: gemiddelde score op knelpunten: innovatieproject(en) niet gestart, gestopt of vertraagd door gebrek aan financiering of te hoge kosten (getransformeerd naar score 0..1)
bron# PS PS PS PS PS PS PS CIS96 CIS96 CIS96 PS PS CIS96 CIS96/98 EKP CIS96 CIS96 CIS96 CIS96 CIS96 CIS96 CIS96 CIS96 CIS98 CIS96 CIS96 CIS96
Sectorgemiddelde van omzetontwikkeling in de periode 1994-'96 Sectorgemiddelde van rdi_96 (O&O-arbeidsintensiteit) Sectorgemiddelde van d_perm96 (dummy wel of geen permanente O&O) Sectorgemiddelde van score op brint_96 (technologie-initiator eigen bedrijf) Sectorgemiddelde van score op brinf_96 (proxy kennisspillovers) Sectorgemiddelde van score op brrel_96 (proxy technologievolger) Sectorgemiddelde van aandeel omzet uit nieuwe producten als % totale omzet 1996 Sectorgemiddelde van aandeel omzet uit verbeterde producten als % totale omzet 1996
PS = productie statistieken 1996-1998, CIS96 = CIS2 (innovatie-enquête 1996), CIS98 = CIS2½ (innovatie-enquête 1998), EKP = Enquête 'Kennisverwerving in Partnership'. Innovatieuitgaven bestaan uit kosten voor: apparatuur/hardware, eigen onderzoek, uitbesteed onderzoek, industrieel ontwerp, licenties / advisering, marketing en kosten voor opleiding van personeel dat direct te maken heeft met O&O.
137
gebruiker (afnemer) van innovatieve intermediaire goederen (inkoop) daarvan indirect kan profiteren door zich de economische voordelen van de innovatie (deels) toe te eigenen. Indien de bron voor innovatie bij de afnemer ligt, is sprake van een directe latente markt. Immers de innovator kan direct inspelen op de vraag. In beide gevallen kan brrel_96 ('technologievolger') worden geïnterpreteerd als een innovatie direct gericht op de latente vraag die indirect (idee bij toeleverancier) of direct (idee bij afnemer) ontstaat. Verwacht mag worden dat bedrijven die zich richten op deze latente vraag meer kansen hebben omzet te genereren uit innovatieve producten. Hierbij is het wel de vraag of deze latente vraag betrekking heeft op incrementele innovaties of op 'radicale' innovaties en of brrel_96 ('technologie volger') vooral van invloed is op respectievelijk omzet uit verbeterde dan wel nieuwe producten. Bedrijven die zich meer richten op 'eigen' innovaties, de technologie 'initiators', hebben meer te maken met onzekerheden over toekomstige afzet. Knelpunten en belemmeringen Bij knelpunten c.q belemmeringen is het van belang of er sprake is van belemmeringen binnen het bedrijf, die het bedrijf zelf kan beïnvloeden (interne knelpunten) of dat het invloeden van buitenaf zijn (externe knelpunten), die moeilijker door bedrijven kunnen worden beïnvloed. Organisatorische belemmeringen behoren duidelijk tot de eerste categorie. Anders dan bij de analyses in hoofdstuk 4 van de determinanten van het keuzeproces om wel of geen kennisrelatie aan te gaan, is met betrekking tot O&O-opbrengst bij organisatorische knelpunten alleen een negatief tot neutraal effect te verwachten. Bedrijven die niet in staat zijn organisatorische knelpunten op te lossen, moeten ook gezien worden als 'zwakke' bedrijven die waarschijnlijk ook in het algemeen bedrijfseconomisch zwakker zullen presteren dan bedrijven met een sterk management. Analoog aan de redenering in hoofdstuk 4 kan het effect van organisatorische knelpunten ook neutraal zijn, dat wil zeggen dat bedrijven met organisatorische knelpunten deze door reorganisatie zo snel mogelijk trachten op te lossen en in de fase van de introductie van nieuwe producten op de markt geen belemmeringen meer melden. Financiële risico's, zoals economische risico's en marktonzekerheden, zouden voor de rationeel denkende ondernemer reden moeten zijn sterker te selecteren op innovatieprojecten. Een andere redenering is dat bedrijven die zich niet richten op introductie van verbeterde of nieuwe producten, maar juist omzet genereren uit de bestaande producten, minder geconfronteerd zullen worden met belemmeringen van financiële aard en marktrisico's. Hetzelfde geldt ook voor kostenbeperkingen (s_cstc96), bedrijven met weinig of geen innovatieprojecten zullen waarschijnlijk minder geconfronteerd worden met (te) hoge innovatiekosten. Een complicatie is dat bij bedrijven met meerdere innovatieprojecten de genoemde belemmeringen uiteindelijk niet behoeven te leiden tot minder omzet uit verbeterde of nieuwe produc-
138
ten, omdat producten uit andere, wel succesvolle, innovatieprojecten een vertraagd of gestopt project kunnen compenseren. 5.3.3 Een beschrijvende analyse van mogelijke determinanten van O&O-opbrengst In deze paragraaf geven wij een beschrijvende analyse van mogelijke determinanten van omzet uit innovatieve producten. De bedoeling van de beschrijvende analyse is om inzicht te krijgen in achterliggende patronen en om eerste stap in de selectie van onderscheidende determinanten (exogene variabelen) te maken. In Tabel 5-5 zijn de gemiddelden en de spreiding (standaard deviatie) opgenomen van de exogene variabelen die verderop in dit hoofdstuk zullen worden gebruikt bij de econometrische analyse. Uit een eerste inspectie van de data blijkt dat veel bedrijven omzet genereren uit een portfolio van producten met een uiteenlopende mate van vernieuwing. Bedrijven hebben omzet uit producten die in de laatste drie jaar onveranderd zijn gebleven, maar tegelijkertijd ook omzet uit verbeterde of nieuwe producten. In Tabel 5-5 is onderscheid gemaakt tussen bedrijven met alleen omzet uit onveranderde producten (kolom 1), bedrijven met omzet uit onveranderde en verbeterde producten (kolom 2), bedrijven met onveranderde, verbeterde en nieuwe producten nieuw voor het bedrijf (kolom 3) en tot slot, bedrijven met onveranderde en verbeterde en nieuwe producten nieuw voor het bedrijf en de afzetmarkt (kolom 4). Als referentie is in kolom 5 het gemiddelde en de spreiding voor alle innovatieve bedrijven met productinnovaties opgenomen. Kolom 6 geeft informatie over de significantie van de verschillen tussen de kolommen 1 t/m 4. Uit de aantallen observaties valt af te leiden dat 16,6% van alle innovatieve bedrijven met productinnovaties alleen omzet uit onveranderde producten heeft, 12,2% uit verbeterde producten, 21,8% uit verbeterde en nieuwe producten nieuw voor het bedrijf en dat de meerderheid (49,3%) omzet heeft uit een combinatie van onveranderde, verbeterde en/of nieuwe producten nieuw voor het bedrijf en de afzetmarkt. In §5.4 zullen we nader ingaan op de herkomst van de omzet naar type product (omzetverdeling naar de maat van vernieuwing). In deze paragraaf beperken wij ons tot een beschrijving van de exogene variabelen. Grootte en marktstructuur Uit Tabel 5-5 valt op te maken dat bedrijven met omzet uit verbeterde of nieuwe producten nieuw voor de markt (kolom 4) significant groter zijn (lnw_98) dan bedrijven met alleen onveranderde producten (kolom 1) of bedrijven met alleen onveranderde en verbeterde producten (kolom 2). Bedrijven met onveranderde, verbeterde of nieuwe producten nieuw voor het bedrijf (kolom 2) of nieuw voor de afzetmarkt (kolom 4) opereren meer in wat meer geconcentreerde markten (he3d96) dan bedrijven zonder verbeterde of nieuwe producten.
139
Export en O&O-intensiteit Bedrijven met onveranderde, verbeterde en/of nieuwe producten nieuw voor de markt (kolom 4) hebben een hogere exportquote (expomz96), gevolgd door bedrijven met omzet uit onveranderde en verbeterde producten nieuw voor het bedrijf (kolom 2). Bedrijven met onveranderde producten hebben (kolom 1) een veel lagere exportquote. Ook de O&O-intensiteit (rdi_96) is significant hoger bij bedrijven met omzet uit onveranderde, verbeterde of nieuwe producten nieuw voor het bedrijf en de afzetmarkt (kolom 4) en dat geldt ook voor permanente O&O (d_perm). Dit wijst op een verband tussen export en innovatie (rdi_96, d_perm) als twee met elkaar samenhangende aspecten (wederkerige causaliteit). De hoge significantie van permanente O&O (d_perm) kan er bovendien op wijzen dat bedrijven die verbeterde en/of nieuwe producten op de (internationale) markt weten te brengen de problemen met toe-eigening weten te overkomen en gezien kunnen worden als 'sterke' innovatieve bedrijven. Uiteraard speelt hier het causaliteitsvraagstuk: noopt export tot een sterk en permanent innovatief gedrag van bedrijven, of verschaft een beleid gericht op innovatie de mogelijkheden tot export? In de literatuur worden export- en O&O-intensiteit veelal als complementaire zaken beschouwd (zie voor een meer macroeconomische beschouwing o.a. Dosi e.a. [1990], en voor een micro-economische benadering o.a. Hughes [1986], Lefebvre e.a. [1998]). Dat geldt waarschijnlijk nog sterker voor Nederlandse bedrijven die te maken hebben met een relatief kleine thuismarkt (gespecialiseerde technologie) in een open economie met mogelijk veel concurrentie van buiten Nederland. O&O-intensiteit, kennisrelaties en O&O- samenwerking Bedrijven met innovatieve producten hebben zoals verwacht gemiddeld genomen een significant hogere O&O-intensiteit. Belangwekkend is dat bedrijven met verbeterde en/of nieuwe producten nieuw voor het bedrijf en de afmarkt (kolom 4) significant meer beschikken over een kennisrelatie en dat een O&O-samenwerkingsverband daarentegen geen significant verschil te zien geeft. O&O-samenwerking treffen wij ook relatief vaak aan bij bedrijven met omzet uit alleen onveranderde producten. Dit lijkt een ondersteuning voor de conclusies uit §4.5 waar is geconstateerd dat kennisrelaties gezien kunnen worden als een meer intensieve vorm van O&O-samenwerking. Ook kan het niet-significante verschil van samenwerking worden gezien als een aanwijzing dat bedrijven wel kennisrelaties aangaan tijdens de O&Ofase, maar dat bij introductie op de markt gekozen wordt voor concurrentie i.p.v. samenwerking.125 Daarentegen zou men ook kunnen redeneren dat kennisrelaties vooral een zaak 125
Deze redenering raakt aan het debat over de spanning die kan bestaan tussen innovatiebeleid gericht op toestaan of zelfs ondersteunen met subsidies van O&O-samenwerking (soms betreft het samenwerking tussen zeer grote bedrijven met veel marktaandeel c.q. marktmacht) enerzijds, en het mededingingsbeleid gericht op de bestrijding van kartelvorming en beperking van toetreding van concurrenten anderzijds (zie Mueller [1996] en Martin [1997] voor een overzicht).
140
zijn in de precompetitieve fase en dat juist bij marktintroductie het hebben van kennisrelaties minder relevant is. Dat blijkt niet uit Tabel 5-5. Een multivariate analyse moet uitwijzen of O&O-samenwerking en kennisrelaties onderdeel vormen van het (strategisch) innovatief gedrag van bedrijven en gezien kunnen worden als een aparte factor die van belang is voor het genereren van omzet uit verbeterde of nieuwe producten. Tabel 5-5
Beschrijving van de belangrijkste exogene variabelen (gemiddelden en spreiding) voor innovatieve bedrijven met productinnovaties (in 1998), verbijzonderd naar de maat van vernieuwing 1
aant.obs. variabelen lnw_98 he3d96# dstart96 d_aqui96 dkrimp96 expomz96 omz96_94 rdi_96 d_perm d_kenrel partne96 brint_96 brrel_96 brinf_96 bscrd_96 p_appa96 p_eige96 p_uitb96 p_lice96 p_mark98 s_orgc96 sfrskc96 s_cstc96
2 3 4 innovatieve bedrijven met productinnovaties met omzet uit: technisch alleen technisch alleen technisch onveranderde, onveranderde en onveranderde, verbeterde en alleen verbeterde en nieuwe producten verbeterde producten op nieuwe producten op bedrijfsniveau onveranderde bedrijfsniveau producten op bedrijfsniveau en marktniveau 90 66 118 267 Gem. Std.Dev. Gem. Std.Dev. Gem. Std.Dev. Gem. Std.Dev. 4.378 0.113 4.479 0.153 4.733 0.111 4.767 0.08 75 51 71 51 0.011 0.011 0.015 0.015 0.017 0.012 0.019 0.008 0.189 0.041 0.045 0.026 0.110 0.029 0.139 0.021 0.133 0.036 0.136 0.043 0.034 0.017 0.075 0.016 0.175 0.032 0.384 0.045 0.376 0.034 0.409 0.022 0.127 0.039 0.177 0.056 0.276 0.054 0.281 0.077 0.031 0.012 0.025 0.005 0.033 0.005 0.050 0.005 0.456 0.053 0.470 0.062 0.458 0.046 0.693 0.028 0.256 0.046 0.379 0.060 0.449 0.046 0.524 0.031 0.678 0.050 0.500 0.062 0.590 0.046 0.633 0.030 0.470 0.025 0.508 0.029 0.507 0.023 0.583 0.014 0.456 0.024 0.396 0.031 0.453 0.023 0.454 0.015 0.215 0.017 0.246 0.020 0.272 0.016 0.305 0.011 -0.883 0.096 -0.692 0.105 -0.851 0.086 -0.720 0.052 0.362 0.036 0.243 0.040 0.323 0.030 0.240 0.018 0.343 0.034 0.481 0.044 0.433 0.032 0.497 0.020 0.070 0.015 0.092 0.027 0.082 0.016 0.079 0.009 0.026 0.009 0.034 0.015 0.008 0.002 0.012 0.002 0.006 0.004 0.018 0.006 0.030 0.007 0.045 0.007 0.033 0.013 0.045 0.019 0.037 0.011 0.039 0.007 0.089 0.028 0.076 0.027 0.128 0.026 0.155 0.019 0.083 0.018 0.117 0.024 0.105 0.017 0.116 0.012
monz9694 mrdi_96 mdperm mbrint96 mbrrel96 mbrinf96
5
totaal 541 Gem. Std.Dev. Sig## 4.66 0.054 *** 57 ** 0.017 0.006 0.129 0.014 0.083 0.012 0.360 0.016 *** 0.242 0.041 ** 0.040 0.003 *** 0.575 0.021 *** 0.445 0.021 *** 0.615 0.021 0.539 0.010 *** 0.447 0.010 0.276 0.008 *** -0.772 0.038 0.279 0.014 * 0.456 0.015 *** 0.080 0.007 ** 0.016 0.003 0.032 0.004 *** 0.038 0.005 0.128 0.013 *** 0.108 0.008 0.253 0.040 0.576 0.550 0.445 0.280
Bron: EKP (SEO/CBS), CIS2, CIS2½, PS96-98 (CBS). # Voor he3d96 is de mediaan vermeld. ## Significantie van verschillen tussen kolom 1 t/m 4 (Kendall's τa / Somer's D). (zie Conover [1999]): * = 10%, ** = 5%, *** = 1%.
141
6
0.154 0.028 0.167 0.069 0.055 0.044
Informatiebronnen, kennisspillovers en innovatie Bedrijven met innovatieve producten (verbeterd en/of nieuw) nieuw voor het bedrijf en de afzetmarkt (kolom 4) maken significant meer gebruik van het eigen bedrijf of concern als bron voor innovatie (brint_96). Leveranciers en klanten als bron van informatie voor innovatie (brrel_96) laat geen significant verschil zien. Kennisspillovers (brinf_96) spelen ook een onderscheidende rol in het realiseren van innovatieve producten. Het belang van kennisspillovers neemt toe naarmate bedrijven zich meer richten op omzet uit nieuwe producten. Bedrijven met omzet uit onveranderde producten maken het minste gebruik van kennisspillovers. De proxy 'fundamenteel versus toegepast onderzoek' (bscrd_96) speelt in de fase van marktintroductie van nieuwe of verbeterde producten geen significante rol. Dat is in het licht van het Kline-Rosenberg-model [1986] van het O&O-proces wel verrassend. Juist aan het begin (uitvinding) en einde (marktintroductie) van het O&O-traject zou men verwachten dat de ratio tussen fundamenteel en toegepast onderzoek (bscrd_96) de scherpste tegenstellingen te zien zou geven. In de fase van marktintroductie, wanneer bedrijven zich vooral richten op toegepast onderzoek, zou de waarde van bscrd_96 gemiddeld genomen meer negatief moeten zijn.126 Een reden voor het uitblijven van het verband zou kunnen zijn dat de grotere innovatieve bedrijven met meerdere innovatieprojecten voortdurend een combinatie van fundamenteel en toegepast onderzoek hebben en dat de ratio in de loop van de tijd niet veel verandert. Waarschijnlijk is ook de omzetverdeling over onveranderde, verbeterde en nieuwe producten tamelijk stabiel. Deze verwachting is echter door het ontbreken van panelgegevens over een langere periode niet te toetsen. 'Make or buy' De structuur van de innovatie-uitgaven (uitgaven aan bepaalde onderdelen van innovatie als % van de totale innovatie-uitgaven) geeft enige verschillen te zien tussen bedrijven met en zonder (ver)nieuw(d)e producten. Bedrijven met omzet uit verbeterde en/of nieuwe producten nieuw voor het bedrijf en de afzetmarkt (kolom 4) besteden significant meer aan eigen onderzoek (p_eige96), hetgeen in overeenstemming is met de O&O-intensiteit (rdi_96) en kennisintensieve samenwerking (d_kenrel). Ook geven deze bedrijven meer uit aan marketing in de periode 1998 (p_mark98).127 Dat is ook in overeenstemming met het feit dat deze bedrijven meer exporteren. Op een internationale markt hebben deze bedrijven met meer concurrentie te maken en is marketing een belangrijk middel om de producten te promoten. 126 127
zie ook voetnoot 13, blz. 18 en voetnoot 79 blz. 80. Om te toetsen of marketinguitgaven direct verbonden zijn aan de introductie van innovatieve producten is ook gekeken naar uitgaven aan marketing in 1996 (p_mark96). Een F-toets op verschillen tussen bedrijven met innovatieve producten wijst uit dat de uitgaven aan marketing in de periode 1994-1996 niet significant zijn (F=1.11, Prob > F=0.3465), in tegenstelling tot de uitgaven in 1998 (p_mark98) Dit bevestigt de veronderstelling dat marketinguitgaven direct te maken hebben met de de introductie van innovatieve producten.
142
Uitgaven aan (geavanceerde) apparatuur (p_appa96) en uitbesteding van onderzoek (p_uitb96) laten een wisselend beeld zien. Bedrijven met omzet alleen uit onveranderde producten (kolom 1)) geven meer uit aan apparatuur, gevolgd door bedrijven met omzet uit onveranderde, verbeterde en nieuwe producten op bedrijfsniveau (kolom 3). De verschillen zijn slechts zwak significant (10% betrouwbaarheidsniveau). Uitbesteding (p_uitb96) is vooral te zien bij bedrijven met omzet uit verbeterde producten (kolom 2), gevolgd door bedrijven met omzet uit verbeterde en nieuwe producten (kolom 3). Veugelers [1997] en Veugelers & Cassiman [1999] wijzen op het complementaire karakter van 'maken of kopen' en de belangrijkste conclusie is dat in veel gevallen bedrijven een strategie volgen van 'maken en kopen'. Hoewel de samenstelling van innovatie-uitgaven significante verschillen laat zien naar samenstelling van de omzet wijst het beeld niet direct op een bepaalde strategie. Wel is er een duidelijke samenhang tussen zelf onderzoek uitvoeren, uitgaven aan marketing en het genereren van omzet uit verbeterde en/of nieuwe producten nieuw voor het bedrijf en de afzetmarkt (kolom 4). Ook in dit opzicht lijken dit 'sterke' innovators. Knelpunten, beperkingen In hoofdstuk 4 is gebleken dat organisatorische knelpunten (s_orgc96) geen significante invloed hebben op het keuzeproces om wel of geen kennisrelaties aan te gaan. Tabel 5-5 laat zien dat er geen significante verschillen zijn tussen bedrijven met omzet uit innovatieve producten en organisatorische knelpunten (s_orgc96). Anders is het gesteld met belemmeringen op het gebied van economische- en marktonzekerheden (sfrskc96). De beschrijvende analyse laat zien dat er een licht oplopende trend valt waar te nemen. Naarmate de graad van vernieuwing toeneemt, neemt ook het belang van economische- en marktonzekerheden toe. Dat zou er op kunnen wijzen dat bedrijven die innovatieve producten ontwikkelen pas gaandeweg met deze problemen te maken krijgen, dat wil zeggen dat zij niet vooraf hebben (kunnen) anticiperen op dergelijke belemmeringen. Pas bij het betreden van concurrerende markten komen bedrijven met nieuwe producten deze problemen tegen. Een andere verklaring zou kunnen zijn dat bedrijven met verbeterde en/of nieuwe producten nieuw voor de afzetmarkt meer risico durven te nemen en hierdoor worden geconfronteerd met meer onzekerheden. Een proces van 'trial and error' bepaalt uiteindelijk het succes van innovatieve producten (en dus de samenstelling van hun omzet).128 Financiële problemen en/of hoge kosten (s_cstc96) spelen geen significante rol.129
128
129
Het (commercieel) succes van innovaties is van vele factoren afhankelijk, zie voor een literatuuroverzicht o.a. Panne e.a. [2003]. Mogelijk dat hier op de achtergrond een selectiviteitsprobleem speelt. Uit de literatuur blijkt dat kleinere bedrijven meer worden geconfronteerd met problemen om O&O te financieren. Banken zijn in dat opzicht zeer terughoudend. Grotere bedrijven hebben de beschikking over kasstromen als bron van financiering voor O&O (zie o.a. Hall [2002]). Bedrijven die instaat zijn O&O te financieren en innovatieve producten op de markt te brengen zijn het stadium van financiering van O&O-projecten reeds voorbij.
143
Bedrijfsdynamiek Bij de analyse van omzet uit innovatieve producten kan de bedrijfsdynamiek zoals afstoten of overnemen van bedrijfsonderdelen of de recente start van een bedrijf een rol spelen. Verwacht zou kunnen worden dat bedrijfsdynamiek van invloed zou kunnen zijn op de kans op nieuwe of verbeterde producten (dstart96, d_aqui96 en dkrimp96). Dat blijkt niet het geval te zijn. Kennelijk wordt de verdeling van de omzet uit onveranderde, verbeterde of nieuwe producten niet beïnvloed door bedrijfsdynamiek. Tot slot zijn in Tabel 5-5 voor een aantal exogene variabelen, waarbij mogelijk sprake kan zijn van niet waargenomen heterogeniteit, de sectorgemiddelden berekend en het gemiddelde over alle innovatieve bedrijven weergegeven. De gemiddelde O&O-intensiteit (aantal O&Owerknemers als % van totaal aantal werknemers) voor alle innovatieve bedrijven met productinnovaties in 1998 bedraagt 4% en ongeveer 57% van de innovatieve bedrijven heeft permanente O&O.
5.4 Een beschrijvende analyse van omzet uit innovatieve producten 5.4.1 Percentage bedrijven met innovatieve producten in 1998 In deze paragraaf kijken wij eerst meer in detail naar de omzet uit verbeterde of nieuwe producten (endogene variabelen), samen innovatieve producten genoemd, die later geanalyseerd zullen worden. In Tabel 5-6 is het percentage innovatieve bedrijven weergegeven met omzet uit innovatieve producten in 1998. Bedrijven kunnen zowel omzet behalen uit onveranderde, technisch verbeterde als technisch nieuwe producten op bedrijfsniveau. Het omzetaandeel uit producten nieuw voor de markt kan betrekking hebben op technisch verbeterde en/of technisch nieuwe producten (zie §5.2.3). Tabel 5-6 laat zien dat bedrijven omzet genereren uit een portfolio van producten met een uiteenlopende mate van vernieuwing; dat 16,6% van alle innovatieve bedrijven met productinnovaties alleen omzet uit onveranderde producten heeft, 12,2% uit verbeterde producten, 21,8% uit verbeterde en nieuwe producten nieuw voor het bedrijf en dat de meerderheid (49,4%) omzet heeft uit een combinatie van verbeterde en nieuwe producten nieuw voor het bedrijf en nieuw voor de afzetmarkt. Uitsplitsing naar sector volgens de Pavitt taxonomie laat zien dat 'grootschalige industriële bedrijven' relatief vaker omzet uit technisch verbeterde producten (kolom 2) halen, gevolgd door de 'toeleveringafhankelijke industriële bedrijven'. Bij technisch verbeterde en nieuwe producten voor het bedrijf (kolom 3) scoren juist 'toeleveringafhankelijke industriële bedrijven' beter, gevolgd door 'infrastructurele en pregespecificeerde diensten'. Bij bedrijven met vernieuwde en nieuwe producten nieuw voor het bedrijf en de afzetmarkt (kolom 4) vinden wij vooral 'gespecialiseerde toeleveranciers' gevolgd door 'wetenschappelijk georiënteerde
144
Tabel 5-6
Aantal bedrijven met productinnovaties (in 1998), verbijzonderd naar de graad van vernieuwing, uitgesplitst naar sector, grootteklasse, kennisrelatie en O&O-samenwerking voor 1998 als percentage van totaal aantal innovatieve bedrijven in 1998 (n=541)
% innovatieve bedrijven met productinnovaties en omzet in 1998 uit: 1 2 3 4 alleen technisch alleen technisch onveranderde, technisch onveranderde, verbeterde en onveranderde verbeterde en nieuwe produc alleen en verbeterde ten op bedrijfs nieuwe niveau en onveranderde producten op producten op Sector# producten bedrijfsniveau bedrijfsniveau marktniveau totaal Wetenschappelijk georiënteerde industriële bedrijven 12.9 6.8 21.2 59.1 100.0 Grootschalige industriële bedrijven 16.3 17.5 17.5 48.8 100.0 Gespecialiseerde toeleveranciers 8.1 11.1 21.2 59.6 100.0 Toeleveringafhankelijke industriële bedrijven 13.6 15.9 29.5 40.9 100.0 Infrastructurele en pregespecificeerde diensten## 43.5 6.5 24.2 25.8 100.0 Totaal 16.6 12.2 21.8 49.4 100.0 Significantie: χ2-toets
Grootte (aantallen werknemers in VTE) 10-49 50-199 200 en meer Totaal Significantie: χ2-toets
Type Kennisrelatie Geen Publieke kennisrelatie (PuK) Private kennisrelatie (PrK) PuK∪PrK Totaal Significantie: χ2-toets
O&O-samenwerking Geen O&O-samenwerking Wel O&O-samenwerking Totaal Significantie χ2-toets
χ2 59.410
df 12
Prob > χ2 0.000
24.6 15.2 13.0 16.6
11.0 14.5 9.1 12.2
22.9 20.8 22.7 21.8
χ2 11.312
df 6
Prob > χ2 0.079
22.4 7.7 14.0 8.3 16.6
13.7 17.3 5.3 9.8 12.2
21.4 21.2 35.1 17.3 21.8
χ2 34.317
df 9
Prob > χ2 0.000
13.7 18.5 16.6
15.6 10.0 12.2
23.2 20.9 21.8
χ2 5.680
df 3
Prob > χ2 0.128
41.5 49.4 55.2 49.4
100.0 100.0 100.0 100.0
42.5 53.8 45.6 64.7 49.4
100.0 100.0 100.0 100.0 100.0
47.4 50.6 49.4
100.0 100.0 100.0
Bron: EKP (SEO/CBS), CIS2 en CIS2½ (CBS) # Zie bijlage 8.3 voor sector indeling ## De dienstensector wordt met betrekking tot omzet uit (ver)nieuw(d)e producten door het CBS anders behandeld dan de industriële bedrijfstakken (zie CBS [2000, blz. 161-162, 264]). De omzetten uit (ver)nieuw(d)e producten hebben betrekking op de SBI's 40-41 en 45.
145
bedrijven'. Dit beeld komt overeen met het idee dat gespecialiseerde toeleveranciers voortdurend worden betrokken bij het verder ontwikkelen van onderdelen van een technisch complex product van de opdrachtgever, en worden uitgedaagd om te komen met geavanceerde oplossingen. Wetenschappelijk georiënteerde bedrijven werken ook meer aan de ontwikkeling van eigen nieuwe producten. Bedrijven in de dienstensector 'infrastructurele en pregespecificeerde diensten' behalen percentueel gezien vaak omzet uit onveranderde producten. De verklaring hiervoor is gelegen in het soort bedrijven dat in deze sector van bedrijven is vertegenwoordigd. Het betreft bedrijven in de sectoren distributie van elektriciteit, gas en water (SBI's 40-41) en de bouwnijverheid (SBI 45). De overige dienstensectoren zijn niet opgenomen omdat aan deze bedrijven geen vragen zijn gesteld over omzet uit innovatieve producten ('omzetvraag').130 De χ2-toets (significantie) heeft betrekking op bedrijven die de 'omzetvraag' wel voorgelegd hebben gekregen. Uitsplitsing naar grootteklasse laat geen noemenswaardige verschillen zien. Wel significant is de uitsplitsing naar type kennisrelatie. In het algemeen behalen bedrijven zonder kennisrelaties minder vaak omzet uit innovatieve producten (verbeterde, nieuwe producten, nieuw voor het bedrijf en/of afzetmarkt, kolom 4) en iets meer dan gemiddeld uit verbeterde producten (kolom 2). Bedrijven met beide typen kennisrelaties behalen relatief met meest omzet uit innovatieve producten op marktniveau gevolgd door bedrijven met alleen een publieke kennisrelatie. Een uitsplitsing naar wel of geen O&O-samenwerking laat geen significante verschillen zien. Dit is een ondersteuning dat kennisrelaties en O&O-samenwerking verschillende soorten samenwerking zijn en dat kennisrelaties gezien kunnen worden als een meer intensive vorm van (onderzoeks)samenwerking gericht op innovatieve producten. 5.4.2 Aandeel van innovatieve producten in de totale omzet en de O&O-intensiteit In de voorgaande paragraaf hebben wij innovatieve bedrijven getypeerd naar de verdeling van de omzet uit producten verbijzonderd naar de graad van vernieuwing. In deze paragraaf kijken wij naar het aandeel (niveau) in de omzet verbijzonderd naar de mate van vernieuwing. In Tabel 5-7 is respectievelijk de omzet opgenomen uit onveranderde, technisch verbeterde, technisch nieuwe producten en producten nieuw voor de markt als percentage van de totale omzet. Overeenkomst de vraagstelling in de CIS sommeert de omzet uit onveranderde, verbe130
In CIS2½ is in de vragenlijst voor de dienstenbedrijven geen vraag opgenomen die de mate van nieuwheid van diensteninnovaties aangeeft. De belangrijkste reden is dat voor diensteninnovatie moeilijk onderscheid valt te maken tussen product- en procesinnovaties. Een andere reden is dat het bij diensteninnovaties veelal gaat om niet-technologische vernieuwingen, terwijl de O&O-outputindicator voor industriële bedrijven juist betrekking heeft op technische vernieuwingen (zoals vastgelegd in de Frascati-manual). Zie de toelichting CBS [2000], blz. 262). Bijgevolg wordt bij dienstenbedrijven een belangrijk deel van de vernieuwingen niet (goed) gemeten en worden innovatieve activiteiten onderschat. Dit wordt steeds meer als een beperking van de CIS gezien (zie o.a. Miles [2002]).
146
terde en nieuwe producten, nieuw voor het bedrijf tot 100%. Innovatieve bedrijven met productinnovaties behalen in 1998 gemiddeld 17,9% van hun omzet uit verbeterde producten en 8,7% uit technologisch nieuwe producten.131 De omzet uit verbeterde of nieuwe producten nieuw voor de afzetmarkt bedraagt gemiddeld 6,2%. Evenals bij de weergaven van aantallen bedrijven (Tabel 5-6) laten de dienstenbedrijven om statistische redenen het hoogste percentage omzet uit onveranderde producten zien (zie voetnoot 130). Aandeel van innovatieve producten naar sector Een uitsplitsing naar sector volgens de Pavitt-indeling laat zien dat 'wetenschappelijk georiënteerde bedrijven' niet het laagste percentage omzet uit onveranderde producten hebben, zoals men wel zou verwachten, maar de 'gespecialiseerde toeleveranciers', of anders gesteld deze sector behaalt de meeste omzet uit innovatieve producten (22% en 11,6% uit respectievelijk verbeterde en nieuwe producten, nieuw voor het bedrijf). Van de industriële bedrijven realiseren de 'toeleverancier afhankelijke bedrijven' de minste omzet uit innovatieve producten (76,8% onveranderd). Een verklaring kan worden gevonden bij von Hippel [1988] die stelt dat innovaties worden gerealiseerd (niet te verwarren met de bron voor de innovatie) bij het bedrijf met de sterkste positie wat betreft toe-eigeningscondities in de bedrijfskolom, dat wil zeggen het bedrijf dat in staat is de hoogste economische opbrengsten te realiseren (economic rents). Helaas is dit aspect met de beschikbare informatie niet nader te analyseren. Aandeel van innovatieve producten naar grootteklasse De uitsplitsing naar grootteklasse laat zien dat de kleinste bedrijven (10-49 werknemers) 79% van de omzet behalen uit onveranderde producten. Het aandeel van de omzet uit innovatieve producten stijgt naarmate bedrijven groter zijn. Opvallend is dat kleinere bedrijven relatief meer omzet behalen uit nieuwe producten nieuw voor het bedrijf (8,2%). Dit verband is significant op het 10%-niveau. Bij de omzet uit verbeterde producten zien wij dat naarmate bedrijven groter zijn zij relatief meer omzet behalen. Dit is in overeenstemming met het idee dat grotere bedrijven eerder zullen kiezen voor incrementele verbeteringen, dan bestaande producten te vervangen door (geheel) nieuwe producten (Baumol [2002]). Aandeel van innovatieve producten in de omzet en kennisrelaties Zoals in hoofdstuk 3 al is geconstateerd, zijn bedrijven met beide typen kennisrelatie over het algemeen innovatiever. Dat is ook zo wanneer wij kijken naar de verdeling van de omzet. Bedrijven met beide typen kennisrelatie behalen 34,1% van hun omzet uit innovatieve producten (verbeterd en/of nieuw) tegen 22,8% bij bedrijven zonder kennisrelaties. Het verschil is significant. Een onderscheid naar kennisrelaties is ook significant bij omzet uit verbeterde producten, maar niet bij nieuwe producten nieuw voor het bedrijf. Bedrijven zonder een 131
Het CBS vermeldt voor 1998 voor verbeterde en nieuwe producten samen een aandeel in de omzet van 27% gewogen voor de gehele populatie innovatieve bedrijven in 1998 (CBS [2000], blz. 162). Voor de bedrijven in het analysebestand is dat 26.6% (17.9% + 8.7%).
147
kennisrelatie behalen relatief veel omzet uit verbeterde en/of nieuwe producten nieuw voor de afzetmarkt, maar bedrijven met beide typen kennisrelaties behalen hier significant meer omzet (8,2%).Verder valt op dat bedrijven met alleen een publieke kennisrelatie relatief weinig omzet behalen uit nieuwe producten. Tabel 5-7
Aandeel in de totale omzet (niveau) in 1998 met producten naar de graad van vernieuwing, verbijzonderd naar sector, grootteklasse en kennisrelaties voor innovatieve bedrijven die aan EKP, CIS2 en CIS2½ hebben deelgenomen (n=541)
verbeterde of nieuwe producten nieuw voor de markt
Gem. #, ‡
Gem.#, ‡
Gem. #, ‡
Gem. #
Gem. #.
70.1% 72.8% 66.4% 76.8% 88.6% 73.4%
20.1% 18.2% 22.0% 16.9% 7.4% 17.9%
9.8% 9.0% 11.6% 6.3% 4.1% 8.7%
5.9% 6.8% 9.1% 5.0% 2.7% 6.2%
7.9% 2.2% 4.5% 1.8% 0.5% 3.7%
8.58 0.000
5.89 0.000
4.04 0.003
2.65 0.033
23.65 0.000
79.0% 73.2% 69.6% 73.4%
12.8% 19.1% 19.8% 17.9%
8.2% 7.7% 10.6% 8.7%
5.8% 5.8% 7.3% 6.2%
4.6% 3.1% 4.2% 3.7%
4.55 0.011
4.99 0.007
2.4 0.092
0.73 0.483
2.33 0.099
77.3% 74.4% 69.9% 65.9% 73.4%
14.8% 18.0% 20.5% 23.8% 17.9%
8.0% 7.6% 9.6% 10.3% 8.7%
5.5% 3.6% 7.9% 8.2% 6.2%
2.6% 4.0% 3.9% 6.1% 3.7%
6.57 0.000
6.69 0.000
1.13 0.335
2.42 0.066
8.23 0.000
132 160 99 88 62 541
F-waarde Prob > F Grootteklasse (aantallen werknemers in VTE) 10-49 50-199 200 en meer Totaal
118 269 154 541
F-waarde Prob > F Type Kennisrelatie Geen Publieke kennisrelatie (PuK) Private kennisrelatie (PrK) Beide (PuK∪PrK) Totaal
299 52 57 133 541
F-waarde Prob > F
O&O-intensiteit 1998
technisch nieuwe producten nieuw voor bedrijf
N
technisch verbeterde producten
Sector wetenschappelijk georiënteerde industriële bedrijven grootschalige industriële bedrijven gespecialiseerde toeleveranciers toeleveringafhankelijke industriële bedrijven infrastructurele en pregespecificeerde diensten## Totaal
onveranderd gebleven producten
Aandeel in totale omzet in 1998 van bedrijven met innovatieve producten met:
Bron: EKP (SEO/CBS), CIS2 en CIS2½(CBS). # Percentages berekend over alle innovatieve bedrijven. Aandeel in omzet met onveranderde, verbeterde en nieuwe producten en verbeterde of nieuwe producten nieuw voor de markt incl. bedrijven zonder omzet met desbetreffende type product. ## Zie toelichting Tabel 5-6 en voetnoot 130. ‡ Percentages aandelen in de omzet met onveranderde, verbeterde en nieuwe producten sommeren tot 100% overeenkomstig de vraagstelling in CIS2 (vraag 2a) en CIS2½ (vraag 2), CBS [1998,2000].
148
O&O-intensiteit bij innovatieve bedrijven met productinnovaties De O&O-intensiteit is een zeer belangrijke determinant (en endogene variabele) gebleken in het innovatieproces. In Tabel 5-7 is in de laatste kolom de gemiddelde O&O-intensiteit weergegeven uitgesplitst naar sector, grootteklasse en type kennisrelatie, om te zien of er een relatie bestaat met O&O-opbrengst. Een uitsplitsing naar sectoren volgens de Pavitt-taxonomie laat zien dat innovatieve bedrijven met productinnovaties in de sector 'wetenschappelijk georiënteerde bedrijven' de hoogste gemiddelde O&O-intensiteit hebben (7,9%), gevolgd door de sector 'gespecialiseerde toeleveranciers' (4,5%). Om statistische redenen hebben de onderscheiden dienstenbedrijven gemiddeld genomen de laagste O&O-intensiteit (zie voetnoot 130). De verschillen tussen de sectoren voor O&O-intensiteit zijn significant, ook wanneer de dienstenbedrijven buiten beschouwing worden gelaten. In Tabel 5-7 staan de F-waarden en overschrijdingskansen inclusief de dienstensector vermeld. De verschillen in O&O-intensiteit naar grootteklasse zijn slechts op het 10%-niveau significant, waarbij wij zien dat de kleinere bedrijven relatief O&O-intensiever zijn (4,6%). Dit is ook in andere jaren voor Nederland gevonden (zie Kleinknecht e.a. [1991], Brouwer & Kleinknecht [1994]). Een verklaring is de mogelijke aanwezigheid van een statistische afwijking in de respons van kleinere bedrijven die als innovatief te boek staan. Kleinere bedrijven die er uiteindelijk ook in slagen innovatieve producten op de markt te introduceren moeten bovengemiddeld innovatief zijn om te concurreren, (zie Kamien & Schwartz [1975,1982]) Deze kleinere (zeer) innovatieve bedrijven zouden mogelijk meer geneigd zijn te responderen dan niet of zwak innovatieve bedrijven. Een andere mogelijke verklaring dat kleinere bedrijven innovatiever zouden zijn, kan met toetredingsbarrières tot de markt te maken hebben. In §5.5.1 gaan we op deze verklaring nader in. Wel behalen de kleinere bedrijven relatief minder omzet uit innovatieve producten (aandeel in de omzet van onveranderde producten bedraagt 79%). Een verklaring hiervoor zou kunnen zijn dat ten opzichte van kleine bedrijven grotere bedrijven meer mogelijkheden hebben om innovaties in een groter product portfolio op te nemen en zo meer omzet uit innovatieve producten te genereren (zie ook voetnoot 27, blz. 26). Kleinere bedrijven zouden om deze reden gemiddeld genomen achterblijven ten opzichte van de grote bedrijven.
5.5 Selectiviteit, determinanten van omzet uit innovatieve producten naar de graad van vernieuwing 5.5.1 Inleiding Bij de bespreking van omzet uit innovatieve producten als indicator van O&O-opbrengst (§5.2.3) is gewezen op de mogelijke interdependentie tussen de verschillende productcombinaties. In het bijzonder strategische en marktoverwegingen zouden van invloed kunnen zijn op de keuze om een nieuw product op de markt te introduceren in plaats van bijvoorbeeld een
149
product (licht) te verbeteren. In deze paragraaf gaan we nader in op de vraag of sprake is van een mogelijke selectiviteit, dat wil zeggen dat bepaalde bedrijven met bepaalde kenmerken eerder kiezen voor nieuwe producten dan bijvoorbeeld verbeterde producten. Van selectiviteit kan mogelijk sprake zijn, omdat een bedrijf een bepaalde innovatiestrategie volgt (of wil volgen). Bedrijven kunnen kiezen voor een minder risicovolle strategie door zich te richten op incrementele innovaties en alleen of voornamelijk verbeterde producten op de markt te introduceren (minder kosten, kortere time-to-market waardoor de contante waarde van opbrengsten uit innovatie hoger zijn, enz. (Baumol [2002], Scherer [1984]). Dat laatste impliceert dat de O&O-intensiteit (rdi_96) als benadering van een innovatieve strategie een belangrijke rol kan spelen bij de keuze wel of geen nieuwe producten op de markt te brengen. Een andere reden voor strategisch gedrag kan gelegen zijn in bepaalde doelstellingen van de onderneming. Bedrijven met bijvoorbeeld een imago zeer innovatief te zijn, zouden eerder kunnen besluiten tot nieuwe producten, terwijl bedrijven die kiezen voor 'technologie volger' meer zouden kunnen kiezen voor verbeterde producten. Het verschil tussen 'technologie volgers' (bedrijven met overwegend verbeterde producten) of 'technologie leiders' (bedrijven met technologisch nieuwe producten132) kan ook te maken hebben met de grootte en de marktpositie van bedrijven. Baumol [2002], Kamien & Schwartz [1975,1982] en anderen wijzen op het fenomeen dat grote bedrijven eerder kiezen voor een strategie van incrementele verbetering van bestaande producten en meer technologie volgend zijn, omdat zij door marktmacht meer in staat zouden zijn met verbeterde producten omzet (en winst) te genereren, dan met een strategie gericht op technologisch nieuwe producten (zie ook §5.2.2). Een en ander is ook afhankelijk van de mogelijkheden voor aanwezige bedrijven om te voorkomen dat potentiële concurrenten met concurrerende producten de markt betreden. In een markt met geringe toetredingsbarrières en/of een concurrerende markt hebben kleinere innovatieve bedrijven zonder marktmacht geen keus dan door zeer innovatief gedrag sneller dan concurrenten zeer innovatieve producten op de markt te brengen en door een voorsprong in de tijd monopoliewinsten te genereren. Dit impliceert dat ook de grootte van bedrijven en marktcondities een belangrijke rol kunnen spelen in de keuze voor een bepaalde productcombinatie. Dasgupta & Stiglitz [1980] en Nelson & Winter [1982] wijzen er op dat innovatie, marktstructuur en bedrijfsgrootte min of meer simultaan worden bepaald en als een endogeen stelsel van variabelen gezien moeten worden. Een andere reden dat grotere bedrijven eerder kiezen voor incrementele innovatie is dat bij multi-product-bedrijven (veelal grotere bedrijven) de kans bestaat bij introductie van nieuwe
132
In CIS2 en CIS2½ wordt onderscheid gemaakt tussen nieuwe producten 'nieuw voor het bedrijf' en verbeterde of nieuwe producten 'nieuw voor de afzetmarkt' (CBS [1998,2000]). Strikt genomen is de term 'technologie leider' meer van toepassing op bedrijven die zich (overwegend) richten op producten nieuw voor de afzetmarkt.
150
producten eigen producten 'te kannibaliseren'. Dat zou een reden kunnen zijn om af te zien van de introductie van (geheel) nieuwe producten (Conner [1998]).133 Marktcondities, productdifferentiatie en bedrijfskenmerken De omzetverdeling van een bedrijf is geen 'momentopname' maar de resultante van een voortdurend proces van productveranderingen, productdifferentiatie en aanpassing aan concurrerende producten en diensten. De vraag is of er een differentiatie is tussen bedrijven met een bepaalde productcombinatie en bedrijfskenmerken zoals omzet per werknemer, productiviteit, enz..
Bedrijven met omzet uit: alleen onveranderde producten alleen technisch onveranderde en verbeterde producten op bedrijfsniveau alleen technisch onveranderde, verbeterde en nieuwe producten op bedrijfsniveau
o
aant.obs . 91 gem. std.dev.
O&Ointensiteit
toegev.waarde als % omzet
exportquote
toegev.waarde per werkn.
omzet per werkn.
log grootte
Omzet uit innovatieve producten en bedrijfskenmerken, verbijzonderd naar samenstelling van de omzet (productcombinaties) voor innovatieve bedrijven met productinnovaties (n=541) Productcombinaties
Tabel 5-8
lnw_96 omzwrk96 tgwwrk96 expomz96 tgwomz96 4.294 €170.770 €53.804 18.0% 40.0% 0.123 17.958 4.098 0.032 0.018
rdi_96 3.2% 0.012
4.487 €179.617
37.9%
3.0%
o+v
96 gem.
22.939
2.956
0.036
0.015
0.005
o+v+n
354 gem.
4.768 €168.886
€56.502
40.8%
39.2%
4.5%
totaal
std.dev. 541 gem. std.dev.
0.066 8.122 4.638 €171.102 0.053 7.325
2.283 €55.242 1.726
0.019 36.0% 0.016
0.008 39.1% 0.007
0.004 4.0% 0.003
0.55 0.575
14.97 0.000
0.49 0.616
1.89 0.152
std.dev.
F Prob > F
0.120
6.32 0.002
0.15 0.861
€51.964
35.2%
Bron: CIS2, CIS2½, PS (CBS).
In Tabel 5-8 geven wij voor enkele bedrijfskenmerken een verbijzondering naar bedrijven met een bepaalde productcombinatie. Tabel 5-8 laat zien dat bedrijven die omzet genereren uit nieuwe, verbeterde of onveranderde producten ('o+v+n') groter zijn dan bedrijven met omzet alleen uit verbeterde ('o+v'), of onveranderde producten ('o'). Ook exporteren deze bedrijven significant meer dan bedrijven met omzet uit minder vernieuwende producten. Opvallend is dat de omzet per werknemer of de toegevoegde waarde per werknemer (productiviteit) niet significant verschilt. Men zou verwachten dat naarmate bedrijven meer omzet uit nieuwe pro133
Dit argument wijst in de richting van mogelijke afhankelijkheid tussen het aandeel in de omzet uit nieuwe producten en het aandeel in de omzet uit verbeterde producten. Deze veronderstelling is met de beschikbare data niet nader te onderzoeken. De verdeling van de aandelen in de omzet is de resultante van strategische keuze (de keuze verbeterde dan wel nieuwe producten op de markt te brengen), de tijd die na de marktintroductie is verstreken (een product heeft tijd nodig om omzet te genereren) en marktcondities (aanwezigheid van concurrerende producten).
151
ducten zouden behalen, waarvan men kan aannemen dat zij een hogere winstgevendheid hebben, zij ook meer toegevoegde waarde zouden kunnen behalen. Daar staat tegenover dat het aandeel in de omzet van nieuwe producten niet heel hoog is. Bedrijven behalen het merendeel van de omzet uit onveranderde producten. Een ander opvallend element is, dat de O&Ointensiteit niet significant verschilt. Tabel 5-8 lijkt te suggereren dat er nauwelijks een verband is tussen de samenstelling van de omzet naarmate van vernieuwing en bedrijfskenmerken zoals productiviteit. In de navolgende analyse van mogelijke selectiviteit richten wij ons in de eerste plaats op kenmerken van innovativiteit, in plaats van algemene bedrijfseconomische kenmerken. 5.5.2 Selectiviteit: determinanten van de omzetverdeling (Multinominal Logitschattingen) Om het karakter van mogelijke selectiviteit nader te onderzoeken, analyseren wij eerst welke determinanten de keuze bepalen om innovatieve producten op de markt te introduceren, verbijzonderd naar de mate van vernieuwing (comzv98). In deze paragraaf kijken wij speciaal naar de verdeling van de omzet naar de graad van vernieuwing. Met behulp van een Multinominaal Logitmodel schatten wij voor innovatieve bedrijven met productinnovaties de kans op een bepaalde productcombinatie (comzv98). In de analyse onderscheiden wij drie soorten bedrijven getypeerd naar de samenstelling van productcombinaties te weten bedrijven met: omzet alleen uit onveranderde producten ('o'), omzet uit alleen onveranderde en verbeterde producten ('o+v') en omzet uit onveranderde, verbeterde en nieuwe producten nieuw voor het bedrijf ('o+v+n'). De eerste schatting (Tabel 5-9) is het basismodel dat is gebruikt voor de toets op het samenvoegen van productcombinaties en dient hier als referentiemodel (zie ook bijlage 8.6). Grootte, marktstructuur en sector Schatting 1 laat zien dat de grootte van een bedrijf zwak significant is (op 10% betrouwbaarheidsniveau). Naarmate bedrijven groter zijn, neemt de kans op omzet uit een breed scala van producten toe (+3,9% voor 'o+v+n'). Bedrijven met omzet uit alleen onveranderde en verbeterde producten opereren in een meer geconcentreerde markt (he3d98). Dit is in overeenstemming met o.a. Baumol [2002]. Indien wij kijken naar de Loglikelihood Ratiotest (LRtest) zien we dat de grootte en marktstructuur in het algemeen niet significant zijn.134 De Pavitt-dummies laten zien dat sectoren over het algemeen niet significant zijn. Export en omzetontwikkeling De exportquote is opgenomen in de overweging dat bedrijven die exporteren te maken hebben met sterke concurrentie en meer gedwongen zouden kunnen zijn (voortdurend) nieuwe pro134
Ook een niet-lineair verband van de grootte (lnw_96) en marktconcentratie (he3d98) met productcombinaties is niet significant. Opgemerkt moet worden dat het effect van marktconcentratie zeer klein is.
152
ducten op de markt te introduceren en omzet te genereren (sine qua non). Uit het resultaat van schatting 1 kan worden afgeleid dat exportintensieve bedrijven significant vaker besluiten nieuwe producten op de markt te brengen. Het effect van export op omzet uit onveranderde producten is –13,0% en 7,4% op de kans op (ver)nieuw(d)e producten ('o+v+n'). Dit resultaat sluit aan bij andere empirische resultaten waar een sterk verband wordt gevonden tussen innovativiteit (O&O-inbreng) en exportintensiteit (zie o.a. Lefebvre e.a. [1998], Roper & Love [2002]).135 De omzetgroei in de periode 1994-1996 heeft een duidelijk significant verband met de omzetverdeling (comzv98). Naarmate de omzetgroei sterker is, neemt de kans op omzet uit verbeterde ('o+v') of verbeterde en nieuwe producten ('o+v+n') toe. Dit resultaat komt overeen met dat van Brouwer & Kleinknecht [1996]. Het effect van een omzetgroei is min of meer gelijk voor bedrijven met verbeterde producten ('o+v') en bedrijven met verbeterde en nieuwe producten ('o+v+n'). Een verklaring voor dit resultaat zou kunnen zijn dat een toename van de omzet een kasstroom oplevert die gebruikt kan worden voor de ontwikkeling van nieuwe producten of diensten. Op basis van deze redenering kunnen we een groter effect verwachten voor bedrijven die zowel verbeterde als nieuwe producten op de markt brengen, immers dat geeft de meeste mogelijkheden voor productdifferentiatie om zodoende meer van de vraag te profiteren. Hier is sprake van een uitruil. Met verbeterde producten is wellicht een minder hoge marge te bereiken, maar zij zullen eerder bijdragen aan de omzet dan nieuwe producten. De ontwikkeling van nieuwe producten neemt meer tijd en geld in beslag en mogelijk duurt ook de acceptatie van nieuwe producten langer, waardoor de contante waarde van omzet uit nieuwe producten per saldo lager kan uitvallen dan die van verbeterde producten (Baumol [2002]). Kenmerken van O&O-inbreng Belangrijke kenmerken van O&O-inbreng zijn de O&O-intensiteit (rdi_96), permanente O&O (d_perm) en innovatie-uitgaven (p_appa96, p_eige96, p_uitb96 en p_lice96). O&O-intensiteit is in het model opgenomen als een benadering van het absorptievermogen en permanente O&O (d_perm96), als benadering van toe-eigeningscondities. Opvallend is dat geen van beide kenmerken van belang zijn voor de omzet verdeling (comzv98). Dit lijkt te wijzen op een ondersteuning van de redenering dat marktomstandigheden en strategisch gedrag van groter belang zijn voor het behalen van omzet uit innovatieve producten dan de innovatieve capaciteit van een bedrijf. Anders gesteld: de innovatieve capaciteit kan worden gezien als een 135
Een belangrijke vraag bij analyses van het verband tussen innovativiteit en exportintensiteit is de causaliteit: exporteren bedrijven omdat zij innovatief zijn en worden gedwongen door een relatief kleine thuismarkt zoals in Nederland of dwingt export tot innovatie als gevolg van sterkere concurrentiedruk op internationale markten. Lefebvre e.a. [1998] wijzen vooral op het belang van het type O&O voor export (zij verklaren export-intensiteit o.a. uit grootte van een bedrijf, type O&O, O&O-samenwerking en bronnen voor innovatie). O&O gericht op basisresearch (te zien als primaire innovatieve capaciteit) is belangrijker dan O&O gericht op toegepaste kennis.
153
154
533 103.88 0.0000 0.1097 -421.64
533 113.58 0.0000 0.1199 -416.788
3 0.121 ## LR o ‡ ‡ sig. sig. dy/dx * -0.010 * 0.0001 0.086 0.031 0.008 ** -0.131 ** -0.097 0.288 0.027 ** ** 0.047 * -0.087 ** ** -0.243 -0.026 0.016 -0.069 -0.005 ** * 0.347 ** ** -1.238 0.172 o+v ‡ sig. dy/dx -0.031 ** -0.0001 -0.081 0.008 -0.004 ** 0.057 ** 0.043 -0.306 -0.040 * -0.115 -0.074 ** -0.079 * 0.011 -0.090 0.015 0.054 * 0.449 ** -0.683
0.707 o+v+n ‡ sig. dy/dx ** 0.041 0.0000 -0.004 -0.040 -0.004 0.074 ** 0.054 0.018 0.013 *** 0.068 0.161 0.321 0.015 0.074 0.054 -0.049 * -0.796 1.921
LR-test voor onafhankelijkheid van variabelen: H0: variabelen over alle categorieën gelijk 0
Verklaring tekens: * = significant op 10% betrouwbaarheidsniveau, ** = significant op 5%, *** = significant op 1%
Niet opgenomen in / verwijderd uit model
##
‡
-
Discrete verandering van 0 naar 1 voor dummyvariabelen, overige veranderingen 1 standaard deviatie t.o.v. gemiddelde waarde variabele
0.703 o+v+n dy/dx 0.035 0.0000 -0.011 -0.038 -0.021 0.076 0.049 0.042 0.004 0.084 0.159 0.329 0.011 0.087 0.047 -0.036 -0.787 1.914
#
533 109.96 0.0000 0.1161 -418.596
2 0.178 0.699 0.118 0.179 ## LR o o+v o+v o+v+n ‡ ‡ ‡ ‡ ‡ ‡ sig. dy/dx sig. dy/dx sig. sig. dy/dx sig. dy/dx sig. -0.026 * 0.039 ** -0.009 -0.026 * ** -0.0001 0.0000 * 0.0001 * -0.0001 -0.078 -0.006 0.088 -0.078 0.001 -0.037 0.037 0.000 0.010 -0.015 0.010 0.011 ** 0.056 0.074 ** -0.129 ** 0.053 ** 0.042 ** 0.048 ** -0.091 ** 0.043 ** -0.407 0.098 0.356 * -0.399 -0.036 0.010 0.030 -0.034 - - -0.076 *** -0.008 - - - - -0.089 0.169 * -0.069 -0.090 ** -0.115 0.337 ** ** -0.215 ** -0.114 0.008 0.016 -0.019 0.008 -0.089 0.074 0.004 -0.090 0.038 0.041 -0.083 0.036 0.004 -0.016 0.032 0.004 * 0.428 -0.782 ** * 0.351 * 0.436 * ** -0.671 1.927 ** ** -1.230 ** -0.683
Bron: EKP (SEO/CBS), CIS2 en CIS2½(CBS).
Aant. obs. 2 LR χ 2 Prob > χ 2 Pseudo R Log Likelihood
1 0.123 o dy/dx -0.013 0.0001 0.083 0.036 0.005 -0.130 -0.091 0.309 0.026 -0.080 -0.222 -0.024 0.015 -0.079 0.012 0.354 -1.256
**
** **
** **
*** * **
-
** **
## LR ‡ ‡ sig. sig. ** * **
Resultaten multinominale logitmodel: marginale effecten op de kans op omzet in 1998 uit onveranderde producten, omzet uit onveranderde en verbeterde producten en omzet uit onveranderde, verbeterde en nieuwe producten, nieuw voor het bedrijf voor innovatieve bedrijven met productinnovaties (aanwezig in CIS2, CIS2½ en EKP, n=533)
Schatting: y= prod.cat.: exog.sim. lnw_98 he3d98 # sbi_pdj1 # sbi_pdj2 # sbi_pdj3 expomz96 omz96_94 rdi_96 # d_perm # d_kenrel # partne96 brint_96 brinf_96 bscrd_96 p_appa96 p_eige96 p_uitb96 p_lice96 momz_n96
Tabel 5-9
noodzakelijke voorwaarde voor het ontwikkelen van innovatieve producten, maar is geen voldoende voorwaarde ook omzet uit innovatieve producten te genereren. Bij de exogene variabelen die betrekking hebben op de innovatie-uitgaven is de veronderstelling dat voor introductie van nieuwe producten uitgaven aan eigen onderzoek nodig zijn om producten te kunnen ontwikkelen en dat bijvoorbeeld investeringen in geavanceerde apparatuur gezien kunnen worden als een passieve wijze van kennisverwerving (de kennis die in het apparaat is verwerkt kan ten eigen nutte worden aangewend), maar ook het verbeteren of versterken van het productieproces om zo op buitenlandse markten te concurreren (zie o.a. Hippel [1988]). Licenties daarentegen kunnen worden gezien als een teken van zwak innovatief gedrag, dat wil zeggen dat bedrijven gebruik (moeten) maken van elders ontwikkelde kennis in plaats van die zelf te ontwikkelen. Anderzijds kan worden beredeneerd dat bedrijven een afruil zouden kunnen maken tussen de contante waarde van de kosten van zelf ontwikkelen van kennis versus de kosten voor licentievergoedingen. Ook reductie van onzekerheid kan hierbij een rol spelen. De kosten van het zelf ontwikkelen van kennis zijn onzeker terwijl licentiekosten zich goed laten begroten. Het merendeel van de innovatie-uitgaven speelt geen noemenswaardige rol bij de verklaring van de samenstelling van de omzet, met uitzondering van uitgaven aan licenties. De resultaten in Tabel 5-9 geven steun aan de veronderstelling dat uitgaven aan licenties gezien kunnen worden als een teken van zwak innovatief gedrag. Bedrijven met uitgaven aan licenties kiezen significant (op 10% niveau) vaker voor omzet uit onveranderde producten (een toename van de kans met 35,4%) en veel minder vaak voor omzet uit verbeterde en nieuwe producten (effect –78,2%). Een complicerende factor is echter dat licenties een belangrijke rol spelen bij procesvernieuwingen en dat veel productinnovaties samengaan met procesinnovaties. Ongeveer 54% van de innovatieve bedrijven heeft zowel proces- als productinnovaties (zie Tabel 5-1). Men zou kunnen verwachten dat uitgaven aan licenties ook een rol zouden kunnen spelen bij verbeterde en/of nieuwe producten. Intermezzo: uitgaven aan licenties Een nadere analyse wijst uit dat relatief hoge uitgaven aan licenties (als % van de totale O&O-uitgaven) deels correleren met procesinnovaties en gezien kunnen worden als een indicatie voor technologievolgend gedrag. Een belangrijk feit is echter dat de procesindustrie wordt gedomineerd door relatief grote bedrijven. Mogelijk bestaat er ook een (negatief) verband tussen O&O-intensiteit en uitgaven aan licenties. Om te corrigeren voor een mogelijk grootte-effect en O&O-intensiteit (en andere factoren) is een Multinominaal-Logitmodel geschat, met als endogene categorieën: alleen procesinnovaties, alleen productinnovaties of een combinatie van beide. Bedrijven met diensteninnovaties c.q. de dienstensector is bij deze secundaire analyse buiten beschouwing gelaten. Met behulp van een Hausman-test is vastgesteld dat is voldaan aan de IIA-aanname. De onderstaande tabel geeft de uitkomsten van de
155
marginale effecten, standaard fouten tussen haakjes, naar type innovatie, voor een beperkt aantal exogene variabelen (overige beschreven exogene variabelen uit Tabel 5-4 zijn op basis van een LR-test niet significant gebleken, d.w.z. de coëfficiënten voor de 3 categorieën verschillen niet van 0). Tabel 5-10 Marginale effecten op de kans op procesinnovaties, productinnovaties of een combinatie van beide, standaard fouten tussen haakjes Exogene variabelen# type innovatie alleen proces alleen product proc∪prod
lnw_96 rdi_96 d_perm96 d_kenrel brint_96 p_lice96 dy/dx dy/dx dy/dx dy/dx dy/dx dy/dx 0.018 (0.007) -0.337 (0.273) -0.034 (0.025) -0.009 (0.016) -0.067 (0.034) 0.166 (0.075) -0.056 (0.015) 0.187 (0.253) 0.099 (0.038) -0.079 (0.038) -0.192 (0.083) -0.207 (0.352) 0.038 (0.016) 0.150 (0.329) -0.065 (0.044) 0.088 (0.040) 0.259 (0.087) 0.041 (0.352)
Bron: EKP (SEO/CBS), CIS2 en CIS2½(CBS). # Zie toelichting Tabel 5-4
De analyse laat zien, dat alleen bij bedrijven met procesinnovaties uitgaven aan licenties significant hoger zijn (op 10% niveau), gecorrigeerd voor de grootte. Zowel bedrijven met alleen procesinnovaties als een combinatie van proces- en productinnovaties zijn gemiddeld groter dan bedrijven met alleen productinnovaties (effect min 5,6%). Opvallend is dat O&Ointensiteit niet significant is maar kennisrelaties (d_kenrel) en de dummy permanente O&O (d_perm96) wel. De variabele 'brint_96' laat zien dat 'technologie initiators' te vinden zijn bij bedrijven met beide typen innovaties en minder bij bedrijven met alleen product- of procesinnovaties. Het algemene beeld op basis van deze analyse is dat bedrijven met alleen productinnovaties (ongeveer 16% van alle innovatieve bedrijven) over het algemeen kleinere bedrijven met permanente O&O en zonder kennisrelaties zijn, terwijl bedrijven met zowel proces- als productinnovaties gezien kunnen worden als 'technology initiators' met kennisrelaties. Kennisspillovers, kennisrelaties en O&O-samenwerking Schatting 1 (Tabel 5-9) laat zien dat kennisspillovers (brinf_96) van significant belang zijn. Naarmate kennisspillovers in belang toenemen, kiezen bedrijven meer voor omzet uit verbeterde en nieuwe producten (effect +33,7%) en minder voor onveranderde producten (effect –22,2%). Dat kan worden geïnterpreteerd als dat kennisspillovers fungeren als de belangrijkste bron voor het bepalen van een innovatieve strategie. Kennisspillovers geven ondernemers zicht op wat concurrenten doen en geven inzicht hoe de markt zich ontwikkelt. Dat kan leiden tot de noodzaak van meer productdifferentiatie en productvernieuwing. Kennisrelaties en O&O-samenwerking zijn mogelijkheden om spillovers te internaliseren en zo de toe-eigeningscondities te verbeterden (De Bondt [1996], Teece [1986]). In dit verband zijn de uitkomsten van de schattingen 2 en 3 zeer relevant. In schatting 2 is een dummy voor kennisrelaties opgenomen en in schatting 3 een dummy voor O&O-samenwerking. Tabel 5-9 laat zien dat kennisrelaties een significante rol spelen. Bedrijven met een kennisrelatie behalen frequenter omzet uit verbeterde en nieuwe producten, dat wil zeggen dat het effect op 156
de kans op omzet uit alleen onveranderde producten significant kleiner is (de kans neemt af, -7,6%) en de kans op omzet uit o.a. nieuwe producten significant positief is (+8,4%). Het beeld bij O&O-samenwerking is tamelijk diffuus. Er is een significant negatief verband tussen een O&O-samenwerkingsverband en de kans op omzet uit onveranderde en verbeterde producten (-11,5%) ofwel bedrijven met alleen incrementele innovaties zouden meer kiezen voor O&O-samenwerking. Er is een zwak positief verband tussen O&O-samenwerking en bedrijven met alleen omzet uit onveranderde producten. Het verband tussen O&O-samenwerking en omzet uit verbeterde en nieuwe producten is weliswaar positief maar niet significant. 5.5.3 Selectiviteit: determinanten van wel of geen nieuwe producten (Probit-schattingen) In de voorgaande paragraaf hebben wij primair gekeken naar de verdeling van de omzet naar de maat van vernieuwing. Daarbij is geconcludeerd dat het op de markt brengen van nieuwe producten sterke samenhang vertoont met strategisch marktgedrag en marktcondities. Grotere bedrijven met relatief veel marktmacht zouden meer kiezen voor incrementele verbeteringen en alleen als gevolg van concurrentie door toetreders nieuwe producten op de markt brengen. Kleine bedrijven daarentegen zouden juist door gebrek aan marktmacht min of meer zijn gedwongen tot de introductie van nieuwe innovatieve producten of diensten. Deze visie is in overeenstemming met de empirische literatuur (Cohen [1995]) waaruit blijkt dat kleine innovatieve bedrijven een relatief hoge O&O-intensiteit hebben. Dat laat onverlet dat het merendeel van de kleine bedrijven nauwelijks of niet innovatief is (Tabel 5-7). In deze paragraaf gaan we nader in op de factoren die van invloed zijn op het behalen van omzet uit nieuwe producten.136 Resultaten Probit-schattingen Om het karakter van mogelijke selectiviteit verder te onderzoeken, analyseren wij welke determinanten de keuze bepalen om wel of geen technisch nieuwe producten op de markt te introduceren. Wij kiezen voor de analyse van determinanten van nieuwe producten, omdat wij verwachten dat bedrijven zich met nieuwe producten meer kunnen onderscheiden van concurrenten en dat de determinanten van dat keuzeproces duidelijker naar voren zullen komen in vergelijking met de verbeterde producten. Met behulp van een probit-model schatten wij de kans op wel of geen omzet uit technisch nieuwe producten voor innovatieve bedrijven. De afhankelijke variabele is een dummyvariabele met de waarde 1 indien een bedrijf in de periode 1996-1998 enige omzet uit technisch nieuwe producten heeft behaald (domznw98). De resultaten staan in Tabel 5-11. 136
Uit Tabel 5-2 is gebleken dat een aanzienlijk deel van de omzet uit nieuwe producten nieuw voor het bedrijf ook worden aangemerkt als nieuw voor de afzetmarkt. Om redenen van consistentie in de beantwoording van de omzetvraag beperken wij ons tot producten nieuw voor het bedrijf.
157
Schatting 1 is het basismodel waarin alle van belang geachte exogene variabelen zijn opgenomen. Een aantal exogene variabelen blijken niet van belang en zijn in schatting 2 weggelaten (LR-test=3,13, df= 5, Prob > χ2 = 0,68). In schatting 2 is ook een correctie opgenomen voor niet waargenomen heterogeniteit (de variabelen mrdi_96 en mdperm). Deze exogene variabelen zijn niet significant en een Hausman-test wijst uit dat de coëfficiënten van de overige exogene variabelen in het model niet significant afwijken van die in schatting 1 (H= 3,28, Prob > χ2 = 0,99). In schatting 3 en 4 zijn respectievelijk kennisrelaties (d_kenrel) en O&O-samenwerking (partne96) als exogene variabelen opgenomen. Grootte, marktconcentratie en sector De coëfficiënten van de grootte van een bedrijf wijzen op een significant U-vormig (convex) verband met de kans op omzet uit nieuwe producten (schatting 1 t/m 3). Het buigpunt ligt bij ongeveer 21 werknemers. Het verband tussen marktconcentratie en de kans op omzet uit nieuwe producten heeft een omgekeerde U-vorm (concaaf). Dat wil zeggen dat juist in weinig geconcentreerde en meer geconcentreerde markten de kans op omzet uit nieuwe producten kleiner is (zie voor soortgelijke uitkomsten ook Aghion e.a. [2002], Scherer [1965]). Uit schatting 2 blijkt dat directe product-markt concurrentie wel zeer belangrijk is voor het introduceren van nieuwe producten. De variabele 'het gemiddelde aandeel van omzet uit nieuwe producten per sector' (momz_n96) als benadering van marktcondities c.q. productmarkt concurrentie heeft een sterk significant effect op de kans op omzet uit nieuwe producten. Dit effect staat op zich zelf. Een Hausman-test wijst uit dat de opname van deze variabele de overige coëfficiënten niet significant beïnvloedt (H= 4,69, Prob > χ2 = 0,96). Export en omzetontwikkeling De exportquote (expomz96) is in de vergelijking opgenomen in de overweging dat bedrijven die exporteren te maken hebben met sterke concurrentie en meer gedwongen zouden kunnen zijn (voortdurend) nieuwe producten op de markt te introduceren en omzet te genereren (sine qua non). Opvallend is daarom het feit dat de exportquote geen significant effect heeft op de kans op omzet uit nieuwe producten (schatting 1 t/m 3). Indien we dit resultaat vergelijken met de uitkomsten van de determinanten van de omzetverdeling naar productcombinaties (comzv98, zie Tabel 5-9), kan hier uit worden afgeleid dat niet zozeer de mate van vernieuwing van belang is, als wel dat bedrijven hun productportfolio aanpassen aan wisselende omstandigheden. Dat kan door producten te verbeteren of te vernieuwen. Het effect van de omzetontwikkeling (omz96_94) werpt een ander licht op de eerdere schattingen uit Tabel 5-9 . Een omzetgroei in een voorgaande periode (omz96_94) is geen prikkel voor de ontwikkeling van nieuwe producten. Het verband is niet significant en het effect is negatief. Waar bij de omzetverdeling een omzetgroei een positief effect heeft op het genereren van omzet uit verbeterde en nieuwe producten, wijst dit resultaat meer op het belang van aanpassing van de productportfolio, vergelijkbaar met de rol van export. Bedrijven die zich
158
alleen richten op omzet uit onveranderde en verbeterde producten kunnen gezien worden als 'zwakke' innovators (niet noodzakelijkerwijze ook zwakke bedrijven in bedrijfseconomische zin). Tabel 5-11 Resultaten Probit-schatting: van determinanten van de kans op omzet uit producten nieuw voor een bedrijf in 1998 voor innovatieve bedrijven met productinnovaties Probit Schatting 1 Endog. variabele domznw98 Exog.variabelen dy/dx std fout lnw_98 -0.1011 0.0724 lnw298 0.1655 0.0832 he3d98 0.0006 0.0004 he3d982 -0.0001 0.0000 sbi_pdj1# 0.1290 0.0661 sbi_pdj2# -0.0011 0.0629 sbi_pdj3# 0.0852 0.0693 expomz96 0.0818 0.0732 omz96_94 -0.0199 0.0221 rdi_96 0.0563 0.3246 d_perm# 0.0372 0.0523 d_kenrel# partne96# brint_96 0.1450 0.0974 brinf_96 0.3187 0.1386 bscrd_96 0.0089 0.0248 p_appa96 0.0357 0.0987 p_eige96 -0.0057 0.1001 p_uitb96 -0.0760 0.1521 p_lice96 -0.9063 0.3760 mrdi_96 mdperm momz_n96 -
Aant.obs. 533 LR χ2 61.21 Prob > χ2 0.0000 McFadden R2 0.0888 Log Likelihood -314.143
sig ** * ** *
**
**
Schatting 2 domznw98 dy/dx std fout -0.1032 0.0737 0.1809 0.0846 0.0006 0.0004 -0.0001 0.0000 0.0249 0.1113 -0.0332 0.0692 -0.0308 0.1004 0.0775 0.0743 -0.0205 0.0221 0.0440 0.3281 0.0321 0.0498 0.3571 0.1368 -0.9070 0.3688 0.1420 1.8814 0.0060 0.2533 1.8167 0.8896
533 63.59 0.0000 0.0922 -312.954
sig ** * **
*** **
**
Schatting 3 domznw98 dy/dx Std fout -0.0887 0.0742 0.1596 0.0853 0.0006 0.0004 -0.0001 0.0000 0.0225 0.1102 -0.0328 0.0693 -0.0387 0.1020 0.0814 0.0744 -0.0211 0.0219 -0.0075 0.3304 0.0255 0.0501 0.0764 0.0443 0.3443 0.1369 -0.9262 0.3719 -0.0022 1.8813 0.0191 0.2542 1.8774 0.8922
533 66.54 0.0000 0.0965 -311.477
Sig * *
* ** **
**
Schatting 4 domznw98 dy/dx std fout -0.0901 0.0742 0.1668 0.0848 0.0007 0.0004 -0.0001 0.0000 0.0192 0.1120 -0.0394 0.0696 -0.0291 0.1005 0.0764 0.0743 -0.0218 0.0221 0.0081 0.3307 0.0353 0.0499 0.0585 0.0453 0.3389 0.1376 -0.9253 0.3702 0.2881 1.8853 0.0091 0.2538 1.8164 0.8909
533 65.27 0.0000 0.0947 -312.113
Bron: EKP (SEO/CBS), CIS2 en CIS2½(CBS). Voor een verklaring van de tekens zie Tabel 5-9
Kenmerken van O&O-inbreng en kennisspillovers De overige exogene variabelen in schatting 1 geven vergelijkbare resultaten als bij de schatting van de determinanten van de omzetverdeling (comzv98). De O&O-intensiteit (rdi_96) en permanente O&O (d_perm) hebben geen significante invloed op de kans op omzet uit nieuwe producten (domznw98).137 Wel van invloed zijn kennisspillovers die een positief significant effect hebben (+31,9) % op de kans op omzet uit nieuwe producten. Uitgaven aan licenties daarentegen hebben een sterk negatief effect op de kans op omzet uit nieuwe producten. 137
Vergelijk ook Bouwer & Kleinknecht [1996] die wel een positief significant effect vinden voor O&Ointensiteit en permanente O&O (zie ook §5.6.2, waarin wij de uitkomsten bespreken van een Tobit-model dat vergelijkbaar is met de analyse van Brouwer & Kleinknecht)
159
sig ** * **
** **
**
Kennisrelaties versus O&O-samenwerking Schatting 3 en 4 geven inzicht in de rol van respectievelijke kennisrelaties (d_kenrel) en O&O-samenwerking (partne96) op de kans op omzet uit nieuwe producten. Evenals bij de schatting van de determinanten van de omzetverdeling (comzv98) hebben kennisrelaties een positief significant effect op de kans (7,6%) en is het effect van O&O-samenwerking weliswaar positief maar niet significant.
5.6 Het effect van kennisrelaties en O&O-samenwerking op O&Oopbrengst (niveau) 5.6.1 Inleiding In de voorgaande paragrafen is aandacht besteed aan de rol van selectiviteit bij de keuze om wel of geen verbeterde en/of nieuwe producten op de markt te brengen. De vraag die in deze paragraaf centraal staat is of selectiviteit ook van invloed is op de omzetverdeling zelf, ofwel het aandeel in de omzet naar de graad van vernieuwing. In deze paragraaf kijken wij in het bijzonder naar de niveaus (percentages in de omzet). Als te analyseren endogene variabele (O&O_outputindicator) nemen wij hier de omzet uit verbeterde en nieuwe producten nieuw voor het bedrijf als percentage van de totale omzet. Bedrijven met deze productcombinatie vertegenwoordigen de grootste groep innovatieve bedrijven met productinnovaties (zie Tabel 5-2). Opzet Tobit-model met selectie correctie (Tobit type II-model) Bij de analyse moet rekening worden gehouden met het feit dat wij hier te maken hebben met een 'natuurlijke' bovengrens. Het aandeel van verbeterde en/of nieuwe producten kan niet groter zijn dan 100% hoewel dat in deze database niet voorkomt. Bij de schatting van het aandeel in de omzet uit nieuwe producten hebben wij te maken met een gecensureerde138 (normale) verdeling en is OLS niet het juiste model, maar zouden wij gebruik kunnen maken van een Tobit-model dat voor censurering corrigeert. Naast correctie voor censurering moet echter ook rekening worden gehouden met selectiviteit. Wij veronderstellen dat de determinanten die van belang zijn voor de keuze om wel of geen verbeterde en/of nieuwe producten op de markt te introduceren, verschillen van determinanten die het aandeel (niveau) in de omzet bepalen. Een Tobit type II-model biedt de mogelijkheid de keuze 'wel of geen innovatieve producten te ontwikkelen' afzonderlijk te modelleren van het niveau van het aandeel in 138
In de econometrische literatuur wordt gesproken van censored distributions of outcomes. Letterlijk (literair) vertaald betekent dit censureren. In econometrische zin wordt bedoeld dat de (normale) verdeling voorbij een bepaalde waarde geen elementen meer bevat die zouden kunnen worden waargenomen, in tegenstelling tot 'truncated' of afgekapte verdeling waar een deel van de elementen onder of boven een bepaalde waarde niet is waargenomen (terwijl dat in principe wel zou kunnen). In dit hoofdstuk spreken wij van censureren in de econometrische betekenis van 'censored outcomes' (zie o.a. Long [1997], blz. 192-196, Maddala [1983], blz. 149-151).
160
de omzet, rekening houdend met censurering (zie Amemiya [1985] en Maddala [1983] voor details). Naast de coëfficiënten van de exogene variabelen in het model levert een Tobit type II-model enkele additionele parameters op, zoals een coëfficiënt voor de interactie tussen de keuze- en de niveauvergelijking ( ρ ) . Deze coëfficiënt heeft een belangrijke economische interpretatie. Het is redelijk te veronderstellen dat bedrijven bij de keuze verbeterde of nieuwe producten op de markt te brengen, rekening houden met allerlei externaliteiten en de verwachte opbrengsten. Dat betekent dat er een verband zal zijn tussen de keuze wel of geen nieuwe producten op de markt te brengen (de selectievergelijking) en het niveau, ofwel dat ρ ≠ 0 zal zijn. De correlatie kan positief zijn indien de onderneming een juiste inschatting maakt van de kansen op omzet, maar ook een negatieve correlatie is voorstelbaar als gevolg van overschatting van de marktkansen van een product, verslechterende marktcondities, concurrentie en andere onverwachte gebeurtenissen (Åstebro [2003], Camerer & Lovallo [1999], zie ook §5.2.2). Tenslotte is er de mogelijkheid dat het aandeel (niveau) in de omzet niet wordt beïnvloed door het keuzeproces en onafhankelijk is van het keuzeproces. Deze situatie treedt op indien ρ niet significant van nul verschilt. Economisch betekent dit dat het aandeel in de omzet wordt bepaald door product-marktconcurrentie en specifieke kenmerken van de producten zoals prijs, kwaliteit en productdifferentiatie. Modelspecificatie Een belangrijke vraag bij het schatten van een Tobit type II-model is welke exogene variabelen in het 'Probit-deel' opgenomen moeten worden en welke exogene variabelen in het 'Tobitdeel'. De voorgaande schattingen met betrekking tot selectiviteit geven hiervoor belangrijk informatie. Belangrijke kandidaten voor het probit-deel zijn: exportquote (expomz96), permanente O&O (d_perm), kennisspillovers (brinf_96), uitgaven aan licenties (p_lice96) en dummy's voor kennisrelaties en O&O-samenwerking. Voor het 'Tobit-deel' komt vooral de O&O-intensiteit (rdi_96) in aanmerking. Denkbaar is dat de omzetverdeling beïnvloed kan worden door de aankoop of afstoten van bedrijfsonderdelen. Startende ondernemingen zouden vooral nieuwe producten hebben. Variabelen met betrekking tot de bedrijfsdynamiek zullen ook worden opgenomen in het 'Tobit-deel' van de vergelijking. Enkele variabelen zoals grootte (lnw_96), marktconcentratie (he3d98) en sectordummy's (Pavitt) kunnen gezien worden als determinanten van zowel het 'Probit-' als het 'Tobit-deel'.139 5.6.2 Resultaten Tobit-schattingen In schatting 1 zijn alle variabelen opgenomen die van belang geacht worden. De uitkomsten van het Probit-gedeelte (domz_vn) zijn alleen opgenomen om de selectievergelijking te tonen. 139
Om het model te kunnen identificeren is het nodig dat de beide vectoren voor tenminste één exogene variabele verschillend van elkaar zijn (zie Maddala [1983, blz. 126]).
161
In Tabel 5-11 zijn de marginale effecten weergegeven, in Tabel 5-12 de coëfficiënten. De uitkomsten voor het 'Probit-deel' zijn in de voorgaande paragraaf reeds besproken. Een belangrijke uitkomst van de Tobit-schatting is, dat de correlatie tussen het keuzegedeelte (Probit-deel) en het niveau-deel (Tobit-deel) niet significant is (ρ). Dit betekent dat het aandeel in de omzet van verbeterde en nieuwe producten onafhankelijk is van het keuzegedeelte. De schatting van σ wijst uit dat sprake is van significante censurering, dat wil zeggen dat geldt dat E ( y ) ≠ E ( y | y > 0 ) . Schatting 1 laat zien dat de grootte van een bedrijf en marktconcentratie niet van invloed zijn op het aandeel verbeterde en nieuwe producten in de omzet (omzvn98). Ook een lineaire specificatie (schatting 2) is niet significant. Gespecialiseerde toeleveranciers (sbi_pdj3) realiseren wel significant meer omzet uit verbeterende en nieuwe producten. Een belangrijke determinant is ook de O&O-intensiteit van bedrijven (rdi_96). De dummyvariabelen die betrekking hebben op de bedrijfsdynamiek (dstart96, d_aqui96,dkrimp96) zijn eveneens van invloed. Startende bedrijven hebben (uiteraard) meer omzet uit verbeterde en nieuwe producten. Brouwer en Kleinknecht [1996] hebben een vergelijkbaar model geschat (Tobit type II) op oudere data zonder de mogelijkheid vertraagde exogene variabelen op te nemen. Dat is in deze modelspecificatie wel gebeurd. De modellen verschillen ook voor wat betreft de modelspecificatie en de interpretatie van sommige variabelen. Een belangrijk verschil in dit verband is het effect van O&O-samenwerking. Brouwer & Kleinknecht [1996] hebben een dummy voor O&O-samenwerking opgenomen in het Tobit-deel (OLS-deel). Zij vinden geen significant verband tussen O&O-samenwerking en het aandeel van verbeterde en nieuwe producten in de omzet.140 Dat is theoretisch gezien een plausibele uitkomst. Op basis van het chainlinked model van innovatie (Kline & Rosenberg [1986]) is O&O-samenwerking vooral in de precompetitieve fase te verwachten en beconcurreren bedrijven elkaar in de marktfase (zie ook Amir [2000] en Kamien & Zang [2000]). Een andere theoretische aanwijzing dat O&O-samenwerking meer van strategisch belang is, is dat door middel van O&O-samenwerking uitgaande kennisspillovers kunnen worden geïnternaliseerd (De Bondt [1996]). O&O-samenwerking is in dit verband op te vatten als een middel om gunstige toe-eigeningscondities te scheppen. Vervolgens moeten die in de marktfase ook benut worden. Daarbij spelen ook andere factoren een rol zoals product-marktconcurrentie e.d.. Schatting 3 laat zien dat O&O-samenwerking in het algemeen geen significante
140
Een alternatieve schatting met O&O-samenwerking in het Tobit-deel van de vergelijking levert geen significant effect op.
162
Tabel 5-12 Determinanten van de kans op omzet uit producten nieuw voor een bedrijf in 1998 voor innovatieve bedrijven die aan CIS2, CIS2½ en EKP hebben deelgenomen, met correctie voor selectiviteit (Tobit type II-model) Schatting 1 Aantallen obs. 533 Gecens. obs: 186 Ongec. obs 347 F 5.28 Prob > F 0.0000 Log Likelihood -291.972 domz_vn exog. coëf. lnw_98 -0.3248 lnw298 0.5152 he3d98 0.0018 he3d982 -0.0002 sbi_pdj1 0.3546 sbi_pdj2 -0.0075 sbi_pdj3 0.2338 expomz96 0.3176 d_perm 0.0603 partne96 d_kenrel brinf_96 1.1123 bscrd_96 0.0031 p_appa96 0.0041 p_eige96 -0.1058 p_uitb96 -0.3284 p_lice96 -2.2103 constant 0.1957 omzvn98 exog. coëf. lnw_98 -0.0375 lnw298 0.0525 he3d98 0.00026 he3d982 -0.00003 sbi_pdj1 0.0318 sbi_pdj2 0.0520 sbi_pdj3 0.0960 rdi_96 0.8993 dstart96 0.2538 d_aqui96 -0.0715 dkrimp96 0.1150 constant 0.3334 λ σ ρ LR-test χ2 df Prob > χ2
-0.1554 0.2332 -0.3461
2 533 186 347 5.89 0.0000 -301.015 std. fout 0.2374 0.2858 0.0012 0.0001 0.2283 0.1941 0.2357 0.2393 0.1501 0.4392 0.0738 0.2876 0.2943 0.4575 0.9957 0.5430
sig.
3 533 186 347 5.92 0.0000 -300.399
coëf. 0.0924 -0.0005 0.3167 0.1048 1.0992 -1.9859 -0.3927
std. fout 0.0586 0.0002 0.2286 0.1381 0.4300 0.9541 0.2593
std. fout sig. 0.0474 0.0483 0.00025 0.00003 0.0454 0.0368 0.0396 ** 0.2154 *** 0.0648 *** 0.0422 * 0.0480 ** 0.1353 **
coëf. 0.0107 0.00000 0.0347 0.0538 0.1091 0.8970 0.2473 -0.0658 0.1247 0.2379
0.1205 0.0201 *** 0.3507
-0.1672 0.2334 -0.3083
* *
**
**
sig.
4 533 186 347 5.9 0.0000 -298.594
coëf. 0.0951 -0.0005 0.3150 0.1107 0.1296 1.0563 -2.0235 -0.4749
std. fout 0.0593 0.0002 0.2290 0.1386 0.1334 0.4335 0.9593 0.2763
std. fout sig. 0.0124 - 0.00011 - 0.0414 0.0360 0.0362 *** 0.2172 *** 0.0643 *** 0.0408 0.0473 *** 0.0968 ** 0.1217 0.0190 *** 0.3651
* -
** **
sig.
** ** *
coëf. 0.0820 -0.0004 0.3308 0.0680 0.2591 1.0463 -2.0365 -0.4322
std. fout 0.0597 0.0002 0.2281 0.1407 0.1394 0.4298 0.9676 0.2644
coëf. 0.0107 0.00000 0.0351 0.0537 0.1097 0.8928 0.2459 -0.0660 0.1243 0.2387
std. fout sig. 0.0123 - 0.00011 - 0.0414 0.0360 0.0362 *** 0.2181 *** 0.0643 *** 0.0408 0.0474 *** 0.0958 **
coëf. 0.0106 0.00000 0.0340 0.0535 0.1080 0.8915 0.2464 -0.0649 0.1250 0.2407
std. fout sig. 0.0123 - 0.00011 - 0.0417 0.0360 0.0364 *** 0.2172 *** 0.0641 *** 0.0409 0.0475 *** 0.0935 **
-0.1709 0.2336 -0.3145
0.1189 0.0191 *** 0.3622
-0.1502 0.2339 -0.3227
0.1058 0.0178 *** 0.3204
* -
18.0863 11 0.0796
Bron: EKP (SEO/CBS), CIS2 en CIS2½(CBS). Voor verklaringen van de tekens zie Tabel 5-9
163
sig. * -
* ** **
invloed heeft op de keuze om verbeterende of nieuwe producten op de markt te introduceren. Dit is consistent met de resultaten van Brouwer & Kleinknecht [1996]. Kennisrelaties daarentegen hebben wel een positief (zwak) significante invloed (zie ook Tabel 5-11). Brouwer & Kleinknecht vinden ook geen significante correlatie tussen het keuzedeel (Probitdeel) en het niveaudeel (Tobit-deel) van de schatting. Dit is een ondersteuning voor de redenering dat het aandeel van verbeterde en nieuwe producten in de omzet vooral door specifieke marktomstandigheden wordt bepaald. Informatie om dit nader te onderzoeken ontbreekt helaas. 5.6.3 Conclusies Een belangrijke conclusie is dat het aandeel in de omzet van verbeterde en nieuwe producten (nieuw voor het bedrijf) niet wordt beïnvloed door de keuze om wel of geen verbeterde en nieuwe producten op de markt te introduceren. De keuze om verbeterde of nieuwe producten op de markt te brengen is grotendeels een strategische keuze, dat wil zeggen dat de ondernemer verwacht omzet te genereren uit dergelijke producten. Een beslissing om nieuwe producten te ontwikkelen is een noodzakelijke voorwaarde voor marktintroductie, maar marktcondities bepalen of er na marktintroductie ook omzet mee wordt behaald. De koppeling tussen de keuze om verbeterde en/of nieuwe producten op de markt te introduceren en de te behalen omzet is mogelijk ook minder direct als gevolg van te optimistische verwachtingen van ondernemers (vergelijk de 'animal spirits' van Schumpeter). De vraag naar nieuwe producten kan bijvoorbeeld achterblijven bij de verwachtingen (Åstebro [2003], Camerer & Lovallo [1999]). Daarnaast speelt ook de tijd tussen marktintroductie en omzet een rol. Een nieuwe product heeft enige tijd nodig om omzet te genereren. Met de ons ter beschikking staande informatie kan met dit effect geen rekening worden gehouden, maar het kan wel een reden zijn waarom er geen direct verband (correlatie) is tussen het keuzeproces en het aandeel in de omzet (niveau).
5.7 Samenvatting In dit hoofdstuk is gekeken naar het effect van kennisrelaties en O&O-samenwerking op het aandeel van omzet uit verbeterende en nieuwe producten in de totale omzet. Als eerste stap in de analyse is gekeken naar de samenstelling van de omzet. Bedrijven kunnen omzet genereren uit: onveranderde producten, verbeterde producten, nieuwe producten 'nieuw voor het bedrijf' en verbeterde en/of nieuwe producten 'nieuw voor de afzetmarkt'. Uit de analyse van de response op de omzetvraag in de CIS2½ kunnen twee belangrijke conclusies worden getrokken die van belang zijn voor de analyse van O&O-opbrengst. De eerste conclusie is dat als gevolg van de vraagstelling het onderscheid tussen nieuw voor het bedrijf en nieuw voor de afzetmarkt niet uitsluitend is. De omzetaandelen uit onveranderde producten, verbeterde producten
164
en nieuwe producten nieuw voor het bedrijf sommeren tezamen tot 100% en dat impliceert dat het aandeel van de omzet nieuw voor de afzetmarkt het aandeel uit 'nieuw voor het bedrijf' (deels) overlapt. Om deze reden is de analyse beperkt tot het eerste deel van de outputvraag. De tweede conclusie is dat bedrijven omzet genereren uit een combinatie van producten. Bedrijven zijn te typeren in drie categorieën (productcombinaties): bedrijven met alleen omzet uit onveranderde producten, met omzet uit alleen onveranderde en verbeterde producten en bedrijven met omzet uit onveranderde, verbeterde en nieuwe producten. De laatste groep bedrijven is in de meerderheid (ruim 49%). Een belangrijke vraag is of er verschillen zijn tussen bedrijven die kiezen voor een bepaalde productcombinatie en, zo ja, welke determinanten hierbij een rol spelen. In het algemeen zijn het, niet zo verrassend, grotere bedrijven met een gemiddeld hogere O&O-intensiteit die kiezen voor een brede productcombinatie. Een belangrijke rol spelen kennisspillovers. Naarmate kennisspillovers van groter belang zijn, kiezen bedrijven meer voor een combinatie van omzet uit verbeterde en nieuwe producten. Dat geldt ook voor export, als (indirecte) benadering van concurrentie. De rol van kennisrelaties is hier ook van belang. Bedrijven met een kennisrelatie kiezen (zwak) significant vaker voor een combinatie van omzet uit verbeterende en nieuwe producten. Voor O&O-samenwerking is het verband wel positief maar niet significant. In dit hoofdstuk is de verwachting uitgesproken dat het keuzeproces om wel of niet te kiezen voor verbeterde en nieuwe producten ook van belang zou kunnen zijn voor het aandeel in de omzet (niveau) van verbeterde en nieuwe producten. Op basis van de uitkomsten van het Tobit type II-model kan worden geconcludeerd dat het aandeel in de omzet uit verbeterde en nieuwe producten onafhankelijk is van het keuzemodel. De keuze om verbeterde en nieuwe producten op de markt te brengen kan wel als een strategische keuze en noodzakelijke voorwaarde voor marktintroductie worden gezien, maar andere factoren, zoals vraag en concurrentie bepalen het aandeel in de omzet.
165
166
6
Samenvatting
"Het is steeds belangrijker voor bedrijven zich te verzekeren van de toevoer van nieuwe kennis. Dat kan op verschillende manieren; bijvoorbeeld door samen te werken met andere bedrijven en/of met publieke kennisinstellingen zoals universiteiten".141 In het proefschrift 'Determinanten van kennisintensieve onderzoeks- en ontwikkelingssamenwerking. Een empirisch onderzoek naar O&O-samenwerking in Nederland met een verbijzondering naar publieke en private kennisrelaties' wordt verslag gedaan van onderzoek naar de factoren, die van invloed zijn op de keuze om wel of geen kennisintensief onderzoeks- en ontwikkelingssamenwerkingsverband aan te gaan. Bedrijven onderhouden één of meerdere kennisintensieve onderzoeks- en ontwikkelingssamenwerkingsverbanden, verder kennisrelaties genoemd, indien "een bedrijf in de jaren 1993-1997 actief en gezamenlijk met derden (al dan niet buiten Nederland gevestigd) gewerkt heeft aan het ontwikkelen van nieuwe of sterk verbeterde producten, processen of diensten". Puur uitbesteden van het verwerven van kennis valt buiten de definitie van kennisrelaties. Deze definitie van kennisrelaties lijkt sterk op die van 'traditionele' onderzoeks- en ontwikkelingssamenwerking (O&O-samenwerking) in de Community Innovation Survey (CIS). Deze studie biedt de mogelijkheid om na te gaan in hoeverre kennisrelaties, die sterk gericht zijn op het gemeenschappelijk verwerven van kennis, zich onderscheiden van traditionele O&O-samenwerking. Het belang van het onderzoek is verder gelegen in het feit dat in Nederland relatief weinig bekend is over de aard en de omvang van samenwerking op het gebied van onderzoek en ontwikkeling (O&O) bij bedrijven, maar ook omdat uitdrukkelijk wordt gekeken naar de rol van publieke kennisinstellingen, zoals (technische) universiteiten, binnen het innovatieproces bij bedrijven. De rol van publieke en private kennisrelaties wordt op empirische wijze onderzocht, waarbij gebruik gemaakt wordt van bestaande theoretische inzichten. De directe aanleiding tot dit onderzoek was een vraag van het Ministerie van Economische Zaken om een empirische onderbouwing te geven van het belang van publieke kennisrelaties en het effect hiervan op de economische prestaties van bedrijven.142 Het onderzoek, waarvan dit proefschrift verslag doet, is zelf ook een vorm van samenwerken. In samenwerking met het Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS) is een aanvullende enquête (de EKP) opgezet om informatie te verzamelen over kennisrelaties. De empirische resultaten in dit proefschrift zijn grotendeels op deze aanvullende enquête gebaseerd. 141
142
Aanhef in de Enquête Kennisverwerving in Partnership (EKP), waarop dit proefschrift grotendeels is gebaseerd. De resultaten van het onderzoeksproject, dat eind 1999 is uitgezet door het Ministerie van Economische Zaken, DG innovatie, zijn gepubliceerd in Poot & Brouwer [2001].
167
De aanleiding en relevantie van het onderzoek worden beschreven in hoofdstuk 1. Tevens gaan wij in dit hoofdstuk in op de afbakening van de begrippen en de opzet van het onderzoek. In hoofdstuk 2 besteden wij aandacht aan enige theoretische overwegingen, die kennisrelaties kunnen plaatsen binnen het innovatieproces. Centraal staat het keuzeproces om wel of niet te kiezen voor O&O-samenwerking c.q. kennisrelaties. Het aangaan van een O&O-samenwerkingsverband of kennisrelatie is geen vanzelfsprekende zaak. Ongeveer 24% van de innovatieve bedrijven is een O&O-samenwerkingsverband aangegaan en 13% een kennisrelatie, ofwel een ruime meerderheid werkt niet samen in het innovatieproces. De vraag is welke motieven bedrijven hebben om wel of niet te kiezen voor een kennisrelatie. Een vervolgvraag is welke factoren van belang zijn bij deze keuze. Niet onder alle omstandigheden zullen bedrijven besluiten tot samenwerking. Aan samenwerking zijn bijvoorbeeld kosten verbonden en met behulp van de transactiekostentheorie kan worden onderzocht onder welke omstandigheden samenwerking een gunstige vorm van kennisverwerving is. Ook marktomstandigheden kunnen van invloed zijn. Onder bepaalde marktomstandigheden is de prikkel tot innoveren gering en daarmee ook het nut om een O&O-samenwerkingsverband aan te gaan. Een belangrijk element bij kennisrelaties is het 'publieke' karakter van kennis. Kennis is moeilijk exclusief te houden en kan makkelijk weglekken naar concurrerende bedrijven (kennisspillovers). De mate waarin bedrijven de economische vruchten kunnen plukken van de gemeenschappelijk ontwikkelde kennis zal een belangrijke rol spelen in het keuzeproces om wel of niet een kennisrelatie aan te gaan (toe-eigeningscondities). Bij gemeenschappelijke kennisverwerving is het ook van belang of de kennis van de partners in een samenwerkingsverband voldoende op elkaar aansluiten ('complementarity', Dosi [1988]), maar ook of samenwerking een meerwaarde oplevert. Indien de kennis van partners teveel overeenkomt, is de prikkel tot samenwerking minder. Er moet een zeker verschil in kennis aanwezig zijn, maar de kennis moet ook niet teveel van elkaar verschillen om samenwerking mogelijk te maken ('cognitive distance', Nooteboom [1999]). Naast bedrijfsgebonden motieven en gunstige voorwaarden om wel of niet te kiezen voor een kennisrelatie moeten bedrijven ook beschikken over het vermogen om externe kennis te kunnen absorberen en over bepaalde innovatieve en organisatorische capaciteiten om tot samenwerking over te kunnen gaan ('absorptive capacity', Cohen & Leventhal [1989], 'capability approach', Penrose [1959], Richardson [1972]). Een belangrijke onderzoeksvraag is of er verschillen bestaan in het keuzeproces tussen het aangaan van publieke kennisrelaties en kennisrelaties met andere bedrijven. In hoofdstuk 2 besteden wij aandacht aan factoren, die van invloed zijn op de keuze tussen een publieke kennisrelatie (PuK), zoals de samenwerking tussen een bedrijf en bijvoorbeeld een (technische) universiteit, en de samenwerking met een private kennisinstelling (PrK), veelal een ander innovatief bedrijf. In het bijzonder leggen wij een verband tussen de keuze
168
voor een bepaald type kennisrelatie en de verschillende fasen in het innovatieproces, waarbij gebruik gemaakt zal worden van het innovatiemodel van Kline & Rosenberg [1986]. De theoretische inzichten werden gebruikt om een aanvullende enquête (de EKP) op te stellen, waarmee een aantal relevante aspecten van kennisrelaties nader onderzocht is. Hoofdstuk 3 behandelt de gebruikte data. In het bijzonder besteden wij aandacht aan de aanvullende Enquête Kennisverwerving in Partnership (EKP). Naast gegevens uit deze enquête is gebruik gemaakt van de Community Innovation Survey II (CIS2), de innovatie-enquête 1998 (CIS2½) en de Productiestatistieken (PS) van het CBS.143 Deze bestanden zijn gekoppeld tot één bestand. In hoofdstuk 3 wordt ook een eerste beschrijvende analyse gegeven van kennisrelaties naar type, sector en grootteklasse van bedrijven en naar duur en intensiteit. Hoofdstuk 4 en 5 doen verslag van de analyses. In hoofdstuk 4 analyseren wij het keuzegedrag om een kennisrelatie aan te gaan. Ook analyseren wij welke determinanten van belang zijn voor de keuze tussen een publieke kennisrelatie of een private kennisrelatie, gegeven dat een bedrijf kiest voor samenwerking. En in hoofdstuk 4 gaan we nader in op de vraag of kennisrelaties wezenlijk verschillen van 'traditionele' O&O-samenwerking en of kennisrelaties getypeerd kunnen worden als een speciale meer intensieve vorm van O&O-samenwerking. In hoofdstuk 5 analyseren wij de rol van kennisrelaties bij het op de markt brengen van innovatieve producten. Centraal staat de vraag of kennisrelaties van invloed zijn op de keuze van bedrijven om verbeterde of nieuwe producten op de markt te brengen. Het eerste type product kan snel op de markt worden gebracht met relatief lage O&O-kosten. Daar staat tegenover dat de winstmarge ook relatief laag zal zijn. Geheel nieuwe producten hebben een hogere marge, maar de ontwikkeling ervan brengt ook meer risico's met zich mee. Dat is een strategische keuze waarin kennisrelaties een rol kunnen spelen. Hierbij spelen ook marktomstandigheden een belangrijke rol, in het bijzonder of de innovatieve producten ook omzet genereren. Ook onderzoeken wij in hoofdstuk 5 het effect van kennisrelaties op het aandeel van verbeterde en nieuwe producten in de omzet. Resultaten Het beeld dat uit de beschrijvende statistiek naar voren komt, is dat een combinatie van publieke en private kennisrelaties (PuK∪PrK) domineert. 50% van de bedrijven met een kennisrelatie kiest voor een combinatie van beide typen (PuK∪PrK), 28% kiest voor samenwerking met alleen een private onderneming (PrK) en 22% werkt alleen samen met een publieke kennisinstelling (PuK). Ook is er een samenhang tussen type en aard van de kennisrelaties. Bedrijven kunnen voortdurend of opeenvolgend één of meerdere kennisrelaties 143
De data (PS, CIS2, CIS2½ en de EKP) zijn via Cerem (CBS) aan de onderzoekers ter beschikking gesteld en bij het CBS geanalyseerd. De in dit proefschrift weergegeven meningen zijn die van de auteur en niet noodzakelijkerwijze die van het CBS.
169
onderhouden of incidenteel, met tussenposen, een kennisrelatie aangaan. In het eerste geval is sprake van bedrijven die op permanente basis kennisrelaties onderhouden, permanente kennisrelaties genoemd, en in het laatste geval van bedrijven die op incidentele basis kennisrelaties onderhouden, incidentele kennisrelaties genoemd. Bedrijven met beide typen kennisrelaties onderhouden in meerderheid op permanente basis kennisrelatie(s), terwijl bedrijven met een incidentele relatie meer kiezen voor een bepaald type kennisrelatie, een publieke hetzij een private kennisrelatie. Per sector zijn verschillen waar te nemen in de mate waarin voor een bepaald type kennisrelatie wordt gekozen. Met name industriële bedrijven gaan kennisrelaties aan met zowel publieke als private kennisinstellingen. Enkel samenwerken met een publieke kennisinstelling komt veel minder voor. Ook de grootte van bedrijven speelt een rol. Naarmate bedrijven groter zijn, onderhouden zij vaker kennisrelaties. In het bijzonder geldt dat voor publieke kennisrelaties. Een belangrijk kenmerk van kennisrelaties is de duur en intensiteit ervan. Duur en intensiteit is een maatstaf voor het belang van kennisrelaties bij het verwerven van kennis. Met de intensiteit bedoelen wij in navolging van O&O-intensiteit, het aantal personeelsleden dat betrokken is bij kennisrelaties als percentage van het totaal aantal O&O-werknemers. Een vraag die opkomt is of er verschillen in duur en intensiteit zijn waar te nemen tussen publieke en private kennisrelaties en of er verschillen zijn tussen bedrijven met permanente of incidentele kennisrelaties. De duur en intensiteit van publieke en private kennisrelaties verschillen niet noemenswaardig van elkaar. De gemiddelde duur van publieke en private kennisrelaties bedraagt respectievelijk 2,7 en 2,8 jaar. Bij bedrijven die op permanente basis kennisrelaties onderhouden, duren de relaties gemiddeld wat langer in vergelijking met kennisrelaties bij bedrijven op incidentele basis. Bedrijfskenmerken zoals grootte en sector zijn niet van invloed op de gemiddelde duur. Het aandeel van mensen dat betrokken is bij kennisrelaties als percentage van de O&Ointensiteit bedraagt gemiddeld 16%. Er is er geen significant verschil waar te nemen in intensiteit tussen bedrijven die op permanente of incidentele basis kennisrelaties onderhouden. Ook bedrijfskenmerken zijn niet van invloed op de intensiteit. Dat zou er op kunnen wijzen dat kennisrelaties een zeker minimum aan personele inzet nodig hebben om op te kunnen starten, ongeacht of zij succes hebben en resulteren in een meer of minder permanente relatie. Redenen om geen kennisrelatie aan te gaan Ongeveer 87% van de innovatieve bedrijven heeft geen kennisrelatie. Dat roept de vraag op welke specifieke overwegingen bedrijven kunnen hebben om geen kennisrelatie aan te gaan. Analyse hiervan wijst uit dat argumenten zoals 'kennis te specialistisch', 'geheimhouding' en 'kennisaanbod is diffuus' belangrijke redenen zijn om geen kennisrelatie aan te gaan. Dit sluit aan bij de (theoretische) literatuur waarin toe-eigeningscondities (Teece [1986]),
170
complementariteit (Dosi [1988]) en cognitieve afstand (Nooteboom [1999]) als belangrijke determinanten worden aangemerkt. Beleidsmatig gezien is van belang dat de reden 'kennisaanbod te diffuus' onafhankelijk is van sector of grootteklasse. In het algemeen wordt verondersteld dat met name het Midden- en Kleinbedrijf (MKB) moeite zou hebben met het 'aanboren' van wetenschappelijke kennis. Uit deze analyses blijkt dat niet het geval te zijn, maar is het meer een algemeen verschijnsel dat voor alle bedrijven geldt ongeacht de grootte. Determinanten van de keuze om wel of niet een kennisrelatie aan te gaan De kans om een kennisrelatie aan te gaan wordt in sterke mate bepaald door het absorptievermogen (O&O-intensiteit) van een bedrijf. Dat is geheel in lijn met de redenering van Cohen & Leventhal [1989,1990], die stellen dat het eigen absorptievermogen niet alleen van belang is voor de ontwikkeling van nieuwe producten of diensten, maar ook van belang is om kennis op te kunnen nemen die elders is ontwikkeld. Ook is er een positief significant verband met de grootte van een bedrijf. Het effect is nietproportioneel. Bij kleine bedrijven is het effect van een stijging van het aantal werknemers op de kans een kennisrelatie aan te gaan veel sterker dan bij grotere bedrijven. In de theoretische literatuur wordt gewezen op een simultaan verband tussen de grootte van een bedrijf, de O&O-intensiteit en de kans op een kennisrelatie. Naarmate bedrijven groter zijn, zijn zij gemiddeld innovatiever en werken zij meer samen bij kennisverwerving. Een achterliggende verklaring is dat grotere bedrijven over het algemeen meer marktmacht hebben en beter in staat zijn om zich de economische opbrengsten van innovatie toe te eigenen. Kennisspillovers, het onbedoeld weglekken van kennis naar andere bedrijven die daarvan gebruik kunnen maken, zonder daarvoor een vergoeding te betalen, en verbetering van toe-eigeningscondities zijn naast de vermindering van kosten voor innovatie en het verwerven van aanvullende kennis de belangrijkste motieven voor O&O-samenwerking. Dat geldt ook voor kennisrelaties. De schattingen laten zien dat gunstige toe-eigeningscondities een positieve invloed hebben op de kans om een kennisrelatie aan te gaan, evenals de aanwezigheid van (inkomende) spillovers. Deze resultaten komen overeen met de empirische literatuur. In de literatuur wordt ook gewezen op het belang van organisatorische capaciteiten om met andere bedrijven (en kennisinstellingen) samen te kunnen werken (Nooteboom [1999]). De ons beschikbare data biedt slechts zeer beperkte mogelijkheden om het effect van organisatorische capaciteiten op kennisrelaties te analyseren. Analyse wijst uit dat bedrijven, die kiezen voor een kennisrelatie, in staat zijn organisatorische knelpunten in het innovatieproces adequaat op te lossen (absorptievermogen), waardoor organisatorische knelpunten geen noemenswaardige invloed op de keuze voor een kennisrelatie hebben. Belemmeringen van financiële aard spelen wel een rol en zijn een reden om te kiezen voor een kennisrelatie. Kennelijk kunnen bedrijven makkelijker voldoen aan de organisatorische voorwaarden voor het aangaan van een kennisrelatie dan aan de financiële voorwaarden..
171
Overeenkomsten en verschillen in het keuzeproces van het aangaan van publieke en/of private kennisrelaties De behoefte aan specifieke (complementaire) kennis is een belangrijke factor bij de keuze voor een bepaald type kennisrelatie. Dat betekent concreet dat specifieke technologiegebieden belangrijke determinanten zijn om de verschillen te kunnen verklaren in de keuze voor een publieke kennisrelatie (PuK), een private kennisrelatie (PrK), of dat een bedrijf bewust kiest voor beide typen kennisrelaties (PuK∪PrK). Het algemene beeld is dat grotere innovatieve bedrijven samenwerken met een breed scala van partners (met verschillende complementaire kennis), zowel ten behoeve van fundamenteel onderzoek als voor toepassingsgericht onderzoek. Dit sluit aan bij de eerdere bevinding, dat de behoefte aan specifieke kennis een belangrijk element in het keuzeproces is. Een klein deel van de bedrijven kiest uitsluitend voor een bepaald type kennisrelatie. Hierbij zijn het vooral de grote bedrijven die specifiek kiezen voor een kennisrelatie met alleen een publieke kennisinstelling. Men zou hieruit kunnen concluderen dat grotere bedrijven voor de ontwikkeling van nieuwe kennis meer gebruik maken van de publieke kennisinfrastructuur dan kleinere bedrijven. Echter, bedrijven met een relatief sterk fundamenteel gericht onderzoek kiezen vooral voor een combinatie van publieke en private kennisrelaties. O&O-samenwerking en kennisrelaties verschillen van elkaar op inhoudelijke gronden, waarbij er aanwijzingen zijn dat kennisrelaties worden gezien als een meer intensieve vorm van samenwerking dan O&O-samenwerking. Anders gezegd, O&O-samenwerking omvat meer 'gewone' vormen van uitwisseling van 'kennis en kunde', terwijl kennisrelaties primair gericht lijken te zijn op intensieve uitwisseling van (nieuwe) kennis om gezamenlijk tot kennisintensieve innovatieve producten of diensten te komen. Omzet uit innovatieve producten In hoofdstuk 5 is gekeken naar het effect van kennisrelaties en O&O-samenwerking op het aandeel van omzet uit verbeterende en nieuwe producten in de totale omzet. Als eerste stap in de analyse is gekeken naar de samenstelling van de omzet. Bedrijven kunnen omzet genereren uit: onveranderde producten, verbeterde producten, nieuwe producten 'nieuw voor het bedrijf' en verbeterde en/of nieuwe producten 'nieuw voor de afzetmarkt'. Uit de analyse van de response op de 'omzetvraag' in de CIS2½ kunnen twee belangrijke conclusies worden getrokken, die van groot belang zijn voor de analyse van de O&O-opbrengst. 144 De eerste conclusie is dat als gevolg van de vraagstelling het onderscheid tussen 'nieuw voor het bedrijf' 144
In de literatuur wordt gesproken van Research & Development (R&D)-input, R&D-throughput en R&Doutput om de verschillende stadia van het innovatieproces te beschrijven. R&D-input heeft betrekking op de middelen die in het innovatieproces moeten worden geïnvesteerd. R&D-input wordt hier omschreven met het begrip O&O-inbreng. R&D-throughput heeft betrekking op de wijze waarop het innovatieproces verloopt en wordt omschreven met O&O-proces en R&D-output heeft betrekking op de resultaten van het innovatieproces en wordt hier omschreven met O&O-opbrengst
172
en 'nieuw voor de afzetmarkt' niet uitsluitend is. De omzet uit onveranderde producten, verbeterde producten, nieuwe producten 'nieuw voor het bedrijf' sommeren tezamen tot 100% van de totale omzet en dat impliceert dat het aandeel van de omzet 'verbeterd of nieuw voor de afzetmarkt' het aandeel uit 'nieuw voor het bedrijf' (deels) overlapt.145 Uiteraard kunnen producten zowel nieuw voor een bedrijf als nieuw voor de afzetmarkt zijn, maar het probleem is dat het onderscheid tussen incrementele innovaties en meer ingrijpende innovaties niet kan worden gemaakt, noch kan de grens tussen nieuw voor het bedrijf of afzetmarkt precies worden aangegeven. Ook is het de vraag wat bedrijven verstaan onder nieuw voor de afzetmarkt. De indruk bestaat dat vooral kleinere bedrijven geneigd zijn sneller producten nieuw voor de afzetmarkt te noemen, terwijl grotere bedrijven op dit punt terughoudender zijn. Dit betekent dat alleen het eerste deel van de vraag consistente antwoorden oplevert, en analyses beperken zich dan ook tot dit deel van de vraagstelling. De bruikbaarheid van het tweede gedeelte van de vraag met betrekking tot omzet uit producten die verbeterd of nieuw zijn voor de afzetmarkt als indicator voor 'echte' innoverende bedrijven tegenover imiterende bedrijven, moet om de bovenstaande reden worden betwijfeld. De tweede conclusie is, dat bedrijven omzet genereren uit een combinatie van producten. Bedrijven zijn te typeren in drie categorieën (productcombinaties): bedrijven met alleen omzet uit onveranderde producten, met omzet uit alleen onveranderde en verbeterde producten, en bedrijven met omzet uit onveranderde, verbeterde en nieuwe producten. De laatste groep bedrijven is in de meerderheid (ruim 49%). In het algemeen zijn het, niet zo verrassend, grotere bedrijven met een gemiddeld hogere O&O-intensiteit, die kiezen voor een brede productcombinatie. Een belangrijke rol spelen kennisspillovers. Naarmate kennisspillovers van groter belang zijn, kiezen bedrijven meer voor een combinatie van omzet uit verbeterende en nieuwe producten. Kennisspillovers fungeren als een 'venster' op de concurrentie en de markt en bieden bedrijven de mogelijkheid tot economisch zinvolle productdifferentiatie. Dat geldt ook voor export, als (indirecte) benadering van concurrentie en internationale kennisspillovers. De rol van kennisrelaties is ook bij productdifferentiatie van belang. Bedrijven met een kennisrelatie kiezen significant vaker voor een combinatie van omzet uit verbeterende en nieuwe producten. O&O-samenwerking speelt als determinant bij een productdifferentiatie geen noemenswaardige rol. Hiermee komt een verschil tussen kennisrelaties en O&O-samenwerking duidelijk naar voren. Kennisrelaties spelen geen rol bij het aandeel (niveau) van verbeterde en nieuwe producten in de totale omzet. In het algemeen laat het aandeel in de omzet van innovatieve producten zich moeilijk verklaren uit bedrijfsspecifieke kenmerken, zoals de grootte van een bedrijf. Wel van
145
Dat is hersteld in het ontwerpvragenformulier van CIS4.
173
belang is de O&O-intensiteit. Er is een direct positief verband tussen de O&O-intensiteit en het aandeel verbeterde en nieuwe producten in de totale omzet. Tot besluit Een belangrijk resultaat van dit onderzoek is, dat kennisrelaties gezien kunnen worden als een speciaal type samenwerking, dat ten opzichte van de 'traditionele' O&O-samenwerking intensiever is. Het verschil tussen kennisrelaties en O&O-samenwerking is geen kwestie van semantiek, maar komt op verschillende plaatsen tot uiting in het innovatieproces. Het verschil tussen O&O-intensieve bedrijven en minder innovatieve bedrijven bepaalt in belangrijke mate of bedrijven een kennisrelatie aangaan. Ook de rol van kennisspillovers is hierbij van belang. Naarmate kennisspillovers belangrijker zijn, is ook het belang van kennisrelaties als samenwerkingsverband van meer belang, dat wil zeggen: bedrijven kiezen dan meer voor kennisrelaties dan voor O&O-samenwerking. De verschillen tussen publieke en private kennisrelaties zijn wat minder sterk. De meeste innovatieve bedrijven met een kennisrelatie kiezen voor een combinatie van beide type kennisrelaties. Dergelijke bedrijven zijn ook O&O-intensiever en exporteren meer. Dit wijst op een sterk simultaan verband tussen toeeigeningscondities, O&O-intensiteit en kennisrelaties. De grootte van bedrijven is hierbij minder van belang. In de literatuur wordt in het algemeen over O&O-samenwerking gesproken. De verschillen tussen 'traditionele' O&O-samenwerking en kennisrelaties wijzen op het belang om bij de analyse van het innovatieproces te differentiëren naar de aard en intensiteit van O&O-samenwerking en in het bijzonder om rekening te houden met het belang dat gemeenschappelijk nieuwe kennis ontwikkelen heeft voor het innovatieproces en de resultaten daarvan. Het gaat hierbij niet alleen om de relatie bedrijven-universiteit, waaraan in de economische en beleidsgerichte literatuur veel aandacht wordt besteed, maar ook om kennisintensieve relaties tussen bedrijven onderling. Het gegeven dat het merendeel van de innovatieve bedrijven kiest voor een combinatie van publieke en private kennisrelaties wijst in die richting. Het is tevens een ondersteuning voor de stelling dat toekomstige welvaart nu sterk afhankelijk is van de ontwikkeling van een kenniseconomie. Tenslotte een enkele opmerking over het feit dat slechts een kwart van de innovatieve bedrijven kiest voor een vorm van samenwerking. Dit onderzoek laat zien dat voor samenwerking aan een aantal voorwaarden voldaan moet zijn. De belangrijkste daarvan zijn toe-eigeningscondities. Gunstige toe-eigeningscondities spelen een belangrijke rol in het keuzeproces om wel of geen kennisrelatie aan te gaan. Hoewel er geen informatie beschikbaar is om toeeigeningscondities in detail te onderzoeken, zijn er wel aanwijzingen dat technologiespecifieke en marktspecifieke factoren hierin een grote rol spelen. Gegeven het feit dat innovativiteit een belangrijke voorwaarde voor het aangaan van een O&Osamenwerkingsverband en meer nog voor kennisrelaties, lijkt uit beleidsoogpunt stimulering
174
van innovatie in het algemeen meer voor de hand liggend dan stimulering van O&Osamenwerking of kennisrelaties. O&O-samenwerking c.q. kennisrelaties zijn één van de middelen die bedrijven ten dienste staan om te innoveren. Uit de analyse van redenen om geen kennisrelatie aan te gaan, blijkt dat bedrijven zich over het algemeen goed bewust zijn waarom een kennisrelatie voor hen niet opportuun is. Beleid gericht op een generieke ondersteuning van kennisrelaties zal in veel gevallen aansluiting vinden bij bedrijven die al beschikken over samenwerkingsverbanden. De omstandigheden waarin deze bedrijven opereren, blijken gunstig voor kennisrelaties, en deze bedrijven beschikken ook over voldoende absorptievermogen om een kennisrelatie aan te gaan. Bedrijven die geen samenwerking overwegen, doen dat vaak bewust, en zullen door maatregelen waarschijnlijk niet gaan samenwerken.
175
176
7
Referenties
Abernathy, W.J. & J.M. Utterback (1978), 'Patterns of Industrial Innovation', Technology Review (41-7), blz. 2-9. Acs, Z.J. & D.B. Audretsch (1989), 'Patents as a measure of innovative activity', Kyklos (42), blz. 171-180. Acs, Z.J. & D.B. Audretsch (1991), 'R&D, firm size and innovative activity'. In Z.J. Acs & D.B. Audretsch (eds), Innovation and Technological Change, New York, Harvester Wheatsheaf, blz. 39-59. Adner, R. & D. Levinthal (2001), 'Demand Heterogeneity and Technology Evolution: Implications for Product and Process Innovation', Management Science (47-5), blz. 611628. Aghion, P., N. Bloom, R. Blundell, R. Griffith & P. Howitt (2002), 'Competition and Innovation: An Inverted U Relationship', IFS-working paper WP02/04. Aghion, P. & J. Tirole (1997), 'Formal and real authority in organization', Journal of Political Economy (105), blz. 1-29. Amir, R. (2000), 'Modelling imperfectly appropriable R&D via spillovers', International Journal of Industrial Organization (18), blz. 1013-1032. Arrow, K.J. (1962), 'Economic welfare and the allocation of resources for invention'. In: R.R. Nelson (ed), 'The Rate and Direction of Inventive Activity: Economic and Social Factors', Princeton University Press for the NBER. Arrow, K.J. (1971), Essays in the theory of risk-bearing, Amsterdam, New York, NorthHolland Publishers. Arundel, A. (2001), 'The relative effectiveness of patents and secrecy for appropriation', Research Policy (30), blz. 611-624. Arundel, A. & I. Kabla (1998), 'What percentage of innovations are patented? Empirical estimates for European firms', Research Policy (27), blz. 127-141. d' Aspremont, C. & A. Jaquemin (1988), 'Cooperative and non-cooperative R&D in duopoly with spillovers', American Economic Review (78), blz. 1133-1137. Åstebro, T. (2003), 'The return to Independent Invention: Evidence of Risk Seeking, Extreme Optimism or Skewness-Loving?' The Economic Journal (113), blz. 226-239. Audretsch, D.B. & J.A. Elston (2002), 'Does firm size matter? Evidence on the impact of liquidity constraints on firm investment behavior in Germany', International Journal of Industrial Organization (20), blz. 1-17. Baldwin, W.L. & J.T. Scott (1987), Market Structure and technological change, London, Harwood Academic Publishers. Barney, J.B. & M.H. Hansen (1994), 'Trustworthiness as a Source of Competitive Advantage', Strategic Management Journal (15), blz. 175-190. Baum, C.F., M.E. Schaffer & S.Stillman (2003), Instrumental variables and GMM: Estimation and testing, The Stata-Journal (3-1), blz. 1-31.
177
Baumol, W.J. (2002), The free-market innovation machine: analysing the growth miracle of capitalism, New Jersey, Princeton University Press. Belderbos, R., M. Carree, B. Diederen, B. Lokshin & R. Veugelers (2003), 'The determinants of R&D-cooperation: Evidence from Dutch CIS-data 1996-1998'. Paper gepresenteerd op ZEW-conferentie, maart 2003 in Mannheim. Ben-Akiva, M. & S.R. Lerman (1985), 'Discrete Choice Analysis, Theory and Application to Travel Demand'. The MIT Press. Bonanno, G. & B. Haworth (1996), 'Intensity of competition and the choise between product and process innovation', International Journal of Industrial Organization (16), blz. 495510. Boone, J. (2001), 'Intensity of competition and the incentive to innovate', International Journal of Industrial Organization (19), pp. 705-726. Bound, J., C. Cummins, Z. Griliches, B.H. Hall, A. Jaffe (1984), 'Who does R&D and who patents?'. In: Z. Griliches (ed.), 'R&D, patents, and productivity', NBER, The University of Chicago Press, blz. 21-54. Bradach, J.L. & R. Eccles (1989), 'Price, Authority, and Trust: From Ideal Types to Plural Forms', Annual Review of Sociology (15), blz. 97-118. Breschi, S., F. Malerba & L. Orsenigo (2000), 'Technological regimes and Schumpeterian patterns of innovation', The Economic Journal (110), blz. 388-410. Brockhoff, K. (1992), 'R&D Cooperation between Firms-A Perceived Transaction Cost Perspective', Management Science (38-4), blz. 514-524. Brouwer, E (1997), 'Into innovation, Determinants and indicators', Academisch proefschrift, Universiteit van Amsterdam. Brouwer, E. & A.H. Kleinknecht (1994), 'Innovatie in de Nederlandse industrie en dienstverlening (1992)', Beleidsstudies Technologie Economie 27, directie Algemeen Technologiebeleid, Ministerie van Economische Zaken, Den Haag. Brouwer, E. & A.H. Kleinknecht (1996), 'Determinants of innovation: a micro economic analysis of three alternative innovation output indicators'. In: A. Kleinknecht (eds) Determinants of innovation, the message from new indicators, London, Macmillan Press, blz. 99-124. Brouwer, E. & A.H. Kleinknecht (1999), 'Innovative output and firm's propensity to patent. An exploration of CIS micro data'. Research Policy (28), blz. 615-624. Cainarca, G.C., M.G. Colombo & S. Mariotti (1992), 'Agreements between firms and the technological life cycle model: Evidence from information technologies', Research Policy (21), blz. 45-62. Camerer, C. & D. Lovallo (1999), 'Overconfidence and Excess Entry: An Experimental Approach', The American Economic Review (89–1), blz. 306-318. Cassiman, B., D. Pérez-Castrilb & R. Veugelers (2002), 'Endogeneizing know-how flows through the nature of R&D-investments', International Journal of Industrial Organization (20), blz. 775-799. Cassiman, B. & R. Veugelers (2002), 'R&D Cooperation and Spillovers: Some Empirical Evidence from Belgium', American Economic Review (92), blz. 1169-1184.
178
CBS (1998), 'Kennis en economie 1998, onderzoek en innovatie in Nederland', CBS, Heerlen/Voorburg. CBS (1999), 'Kennis en economie 1999, onderzoek en innovatie in Nederland', Elsevier bedrijfsinformatie B.V. CBS (2000), 'Kennis en economie 2000, onderzoek en innovatie in Nederland', Elsevier bedrijfsinformatie B.V. Chandler, A.D. jr (1962), Strategy and Structure: Chapters in the History of Industrial Enterprise (editie 1993), Cambridge, MA, MIT Press. Chandler, A.D. (1992), 'Organizational Capabilities and the Economic History of the Industrial Enterprise', Journal of Economic Perspectives (6-3), blz. 79-100. Church, J. & R. Ware (2000), Industrial Organization, A Strategic Approach, Boston, Irwin McGraw-Hill. Coase, R. (1937), 'The nature of the firm', Economica, New Series IV, blz. 386-405. Cohen, W. (1995), 'Emperical Studies of Innovative Activity'. In: P. Stoneman (eds), Handbook of the Economics of Innovation and Technological Change, Oxford (UK), Cambridge (USA), Blackwell Publishers, blz. 183-247. Cockburn, I.M. & R. Henderson (1998), 'Absorptive capacity, coauthoring behavior, and the organization of research in drug discovery', Journal of Industrial Economics (46), blz. 157-182. Cohen, W.M., R. Florida, L. Randazzese & J. Walsh (1997), 'Industry and the Academy: Uneasy Partners in the Cause of Technological Advance'. In: R.G. Noll (ed), Challenges to research UniversitiesWashington D.C. Brookings Institution Press. Cohen, W.M. & S. Klepper (1992), 'The Anatomy of Industry R&D Intensity Distributions', The American Economic Review (82), blz. 773-799. Cohen, W.M. & S. Klepper (1996), 'A Reprise of size and R&D', The Economic Journal (106437), blz. 925-951. Cohen, W.M. & D.A. Levinthal (1989), 'Innovation and learning: the two faces of R&D', The Economic Journal (99), blz. 569-596. Cohen, W.M. & D.A. Levinthal (1990), 'Absorptive Capacity: A new perspective on learning and innovation', Administrative Science Quarterly (35), blz. 128-152. Cohen, W.M. & S. Klepper (1996), 'A Reprise of size and R&D', The Economic Journal (106437), blz. 925-951. Cohen, W.M. & S. Klepper (1996), 'Firm size and the nature of innovation within industries: The case of product and process R&D', Review of Economics and Statistics (78), blz. 232-243. Cohen, W.M., R.R. Nelson & J.P. Walsh (2002), 'Links and Impacts: The Influence of Public Research on Industrial R&D', Management Science (48–1), blz.1-23. Colombo, M.G. & P. Garrone (1996), 'Technological cooperative agreements and firm's R&D-intensity. A note on causality relations', Research Policy (25), blz. 923-932. Conover, W.J. (1999), Pratical nonparametric statistics, 3th edition, Chichester, John Wiley & Sons, Inc.
179
Coombs, R., P. Narandren & A. Richards (1996), 'A literature-based innovation output indicator', Research Policy (25), blz. 403-413. Crépon, B., E. Duguet & J. Mairesse [1998], 'Research, Innovation and Productivity: An Econometric Analysis at the Firm Level', NBER working paper 6696. Dasgupta, P. & J. Stiglitz (1980), 'Industrial structure and the nature of innovative activity', Economic Journal (90), blz. 266-293. David, P.A., B.H. Hall & A.A. Toole (2000), 'Is public R&D a complement or substitute for private R&D? A review of the econometric evidence', Research Policy (29), blz. 497-529. Davidson & MacKinnon, 1993, Estimation and inference in econometrics, Oxford, Oxford University Press. De Bondt, R. (1996), 'Spillovers and innovative activities', International Journal of Industrial Organization (15), blz. 1-28. Denison, E.F. (1967), Why Growth Rates Differ, Washington, Brookings. Dixit, A.K. & J.E. Stiglitz (1977), 'Monopolistic Competition and Optimum Product Diversity', American Economic Review (66-3), blz. 297-308. Dosi, G. (1982), 'Technological Paradigms and Technological Trajectories', Research Policy (11), blz. 147-162. Dosi, G. (1988), 'Sources, Procedures, and Microeconomic Effects of Innovation', Journal of Economic Literature (XXVI), blz. 1120-1171. Dosi, G., K. Pavitt & L. Soete (1990), The Economics of Technical Change and International Trade, New York, Harvester/Wheatsheaf. Drukker, D.M. (2002), 'Bootstrapping a conditional moments test for normality after tobit estimation', The Stata Journal (2-2), blz. 125-139. Dyer, J.H. (1996), 'Does Governance Matter? Keiretsu Alliances and Asset Specificity As Sources of Japanese Competitive Advantage', Organization Science (7-6), blz. 649-666. Dyer, J.H. (1997), 'Effective Interfirm Collaboration: How Firms Minimize Transaction Costs and Maximize Transaction Value', Strategic Management Journal (18-7), blz. 535-556. Eccles, R. & H. White (1988), 'Price and authority in inner-profit center transactions', American Journal of Sociology (Suppl. 94), blz. S17-S51 Engelbrecht, H-J. (1997), 'International R&D spillovers, human capital and productivity in OECD economies: An emperical investigation', European Economic Review (41), blz. 1479-1488. Etro, F. (2004), 'Innovation by leaders', The Economic Journal (114), blz. 281-303. Faulkner, W., J. Senker & L. Velho (1995), Knowledge frontiers, Oxford, Clarendon Press. Fölster, S. (1995), 'Do subsidies to cooperative R&D actually stimulate R&D investment and cooperation?', Research Policy (24), blz. 403-417. Fors, G. & R. Svensson (2002), 'R&D and foreign sales in Swedish multinationals: a simultaneous relationship', Research Policy (31), blz. 95-107. Foss, N.J. (1999), 'Capabilities, Confusion, and the Costs of Coordination: On some problems in recent research on inter-firm relations'. DRUID Working Paper No. 99-7. Freeman, C. (1982), The economics of industrial innovation 2ed edition, MIT-press.
180
Freeman, C. & L Soete (1997), The Economics of Industrial Innovation 3de editie, London, Pinter. Fritsch, M. & R. Lukas (2001), 'Who cooperates on R&D?', Research Policy (30), blz. 297312. Geroski, P. (1995), 'Markets for Technology: Knowledge, Innovation and Appropriability'. In: P. Stoneman (ed), Handbook of the Economics of Innovation and Technological Change, Oxford (UK), Cambridge (USA), Blackwell Publishers, blz. 90-131. Geroski, P. (1996), 'Do spillovers undermine the incentives to innovate'. In: S. Dowrick (ed), Economic Approaches to Innovation, Aldershor, Edward Elgar, blz. 76-97. Geroski, P., R. Machin & J. Van Reenen (1993), 'The profitability of innovating firms', RAND Journal of Economics (24), blz.198-211. Geroski, P.A. & C.F. Walters (1995), 'Innovative Activity over the Business Cycle', The Economic Journal (105), blz. 916-928. Godfrey, P.C. & C.W. Hill (1995), 'The problem of unobservables in strategic management research', Strategic Management Journal (16-7), blz. 519-533. Goolsbee, A. (1998), 'Does Government R&D Policy Mainly Benefit Scientists and Engineers?', The American Economic Review (88-2), blz. 298-302. Gourieroux, C. & A. Montfort (1995), Statistics and Econometric Models, Cambridge University Press. Greene, W.H. (2000), Econometric Analysis, 4th edition, Prentice Hall. Griliches, Z. (1990), 'Patent Statistics as Economic Indicators: a Survey', Journal of Economic Literature (28–4), blz. 1661-1707. Griliches, Z. (1992), 'The search for R&D Spillover', The Scandinavian Journal of Economics (94), supp., blz. 29-47. Hagedoorn, J. (1993), 'Understanding the rationale of strategic technology partnering: interorganizational modes of cooperation and sectorial differences', Strategic Management Journal (14), blz. 371-385. Hagedoorn, J. (2002), 'Inter-firm R&D-partnerships: an overview of major trends and patterns since 1960', Research Policy (31), blz. 477-492. Hagedoorn, J., H. van Kranenburg & R.N. Osborn (2003), 'Joint Patenting Amongst Companies – Exploring the Effects of Inter-Firm R&D Partnering and Experience', Managerial and Decision Economics (24), blz. 71-84 Hagedoorn, J., A.N. Link & N. S. Vonortas (2000), 'Research partnerships', Research Policy (29), blz. 567-586. Hall, B.H. (2002), 'The Financing of Research and Development'. UC Berkeley working papers no. E01-311. Hall, B.H., A.N. Link & J.T. Scott (2000), 'Universities as research partners', NBER working paper 7643. Hall, B.H., A.N. Link & J.T. Scott (2003), 'Universities as Research Partners', The Review of Economics and Statistics (85-2), blz. 485-491. Hao, K.Y. & A.B. Jaffe (1993), 'Effect of liquidity on firm's R&D spending', Economics of Innovation and New Technology (2), blz. 275-282.
181
Hausman, J.A. & D. McFadden (1984), 'Specification tests for the multinomial logit model', Econometrica (52), blz. 1219-1240. Hays, W.L. (1981), Statistics, 3th edition, Holt-Saunders International Editors. Hemphill, T.A. & N.S. Vonortas (2003), 'Strategic Research Partnerships: A Managerial Perspective', Technology Analysis & Strategic Management (15-2), blz. 255-271. Hennart, J-F. (1993), 'Explaining the swollen middle. Why most transactions are a mix of "market" and "hierarchy", Organization Science (4-4), blz. 529-547. Hill, C.W.L. (1990), 'Cooperation, Opportunism, and the Invisible Hand: Implications for Transaction Cost Theory', The Academy of Management Review (15-3), blz. 500-513 Hinloopen, J. (2000), 'Strategic R&D co-operatives', Research in Economics (54), blz. 153185 Hinloopen, J. (2001), 'Subsidizing R&D cooperatives', De Economist (149–3), blz.313-345 Hinloopen, J. (2003), 'R&D efficiency gains due to cooperation', Journal of Economics (802), blz. 107-125. Hippel, E. von, (1988), The sources of innovation, New York/Oxford, Oxford University Press. Hoppe, H.C. (2000), 'Second-mover advantages in the strategic adoption of new technology under uncertainty', International Journal of Industrial Organization (18), blz. 315-338. Hughes, K. (1986), Exports and Technology, Cambridge (UK), Cambridge University Press. Hughes, K. S. (1989), 'The changing dynamics of international technological competition'. In: D.B. Audretsch, L. Sleuwaegen & H. Yamawaki (eds), 'The convergence of international and domestic markets, Elsevier Science Publishers B.V. (North-Holland), blz. 269-293. Jaffe, A.B. (1986), 'Technological Opportunity and spillovers of R&D: Evidence from firms' patents, profits, and market value', The American Economic Review (76–5), blz. 9841001. Jaffe, A.B. (1989), 'Real effects of academic research',The American Economic Review, Dec 1989, blz. 957-970. Jensen, R. (2003), 'Innovative leadership: First-mover advantages in new product adoption', Economic Theory (21), blz. 97-116. Jones, C.I. & J.C. Williams (1998), 'Measuring the social return to R&D', The Quarterly Journal of Economics, Nov 1998, blz. 1119-1135. Jong, M.W. de, K. Machielse & P.A. de Ruijter (1992), 'Producer services and flexible networks in the Netherlands'. In: H. Ernste & V. Meier (eds), Regional Development and Contemporary Industrial Response; Extending Flexible Specialisation, London/New York, Belhaven Press, blz. 147-162. Kaiser, U. (2002), 'Measuring knowledge spillovers in manufacturing and services: an emperical assessment of alternative approaches', Research Policy (31), blz. 125-144. Kamien, M.I., E. Muller & I. Zang (1992), 'Research joint ventures and R&D cartels', American Economic Review (82), blz. 1293-1306. Kamien, M.I. & N.L. Schwartz (1975), 'Market Structure and Innovation: A Survey', Journal of Economic Literature (13-1), blz. 1-37.
182
Kamien, M.I. & N.L. Schwartz (1982), Market structure and innovation, Cambridge(UK), Cambridge University Press. Kamien, M.I. & I. Zang (2000), 'Meet me halfway: research joint ventures and absorptive capacity', International Journal of Industrial Organization (18), blz. 995-1012. Katz, M.L. (1986), 'An analysis of cooperative research and development', Rand Journal of Economics (17), blz. 527-543. Katz, M.L. & C. Shapiro (1987), 'R and D Rivary with Licensing or Imitation', The American Economic Review (77–3), blz. 402-420. Kay, N. (1988), 'The R & D function: corporate strategy and structure'. In: G. Dosi et al (eds), 'Technical Change and Economic Theory', IFIAS research series no. 6, Pinter Publishers, London. Kleinknecht, A.H. (1987), 'Measuring R&D in small firms: how much are we missing?', Journal of Industrial Economics (36), blz. 253-256. Kleinknecht, A. & D. Bain (1993) (eds), New concepts in innovation output measurement, New York, St Martin's Press. Kleinknecht, A.H., K. van Montfort & E. Brouwer (2002), 'The Non-trival choice between innovation indicators', Economics of Innovation and New Technology (11-2), blz. 109121. Kleinknecht, A.H., T.P. Poot & J.O.N. Reijnen (1991), 'Formal and informal R&D and firm size'. In: Z.J. Acs & D.B. Audretsch (eds), Innovation and Technological Change, New York, Harvester/Wheatsheaf, blz. 94-108. Kleinknecht, A.H. & J.O.N. Reijnen (1992), 'Why do firms cooperate on R&D? An empirical study', Research Policy (21), blz. 347-360. Kleinknecht, A.H. & B. Verspagen (1990), 'Demand and innovation: Schmookler reexamined', Research Policy (19), blz. 387-394. Kleinknecht, A.H., J.O.N. Reijnen & J.J. Verweij (1990), 'Innovatie in de Nederlandse Industrie en Dienstverlening, een enquête-onderzoek', Beleidsstudies Techniologie Economie (BTE 6), Ministerie van Economische Zaken, Den Haag. Klepper, S. (1996) 'Entry, Exit, Growth, and Innovation over the Product Life Cycle', The Americal Economic Review (86), blz.562-583. Klette, T.J., J. Møen & Z. Griliches (2000), 'Do subsidies to commercial R&D reduce market failures? Microeconometric evaluation studies', Research Policy (29), blz. 471-495. Klevorick, A.K., R.C. Levin, R.R. Nelson & S.G. Winter (1995), 'On the sources and significance of interindustry differences in technological opportunities', Research Policy (24), blz. 185-205. Kline, S.J. & N. Rosenberg (1986), 'An overview of innovation '. In: R. Landau & N. Rosenberg (eds), The positive sum strategy: harnessing technology for economic growth, Washington, National Academy Press, blz. 275-307. Kogut, B. (1988), 'Joint Ventures: theoretical and empirical perspectives', Strategic Management Journal (9-4), blz. 319-332. Korbijn, A (1999), Vernieuwing in productontwikkeling, stategie voor de toekomst, Stichting Toekomstbeeld der Techniek, STT 62, Den Haag.
183
Langlois, R.N. & N.J. Foss (1997), 'Capabilities and Governance: the Rebirth of Production in the Theory of Economic Organization', DRUID working paper no. 97-2. Leahy, D. & J.P. Neary (1997), 'Public Policy Towards R&D in Oligopolistic Industries', American Economic Review (87-4), blz. 642-662. Lee, C-Y (2002), 'Industry R&D intensity distributions: regularities and underlying determinants', Journal of Evolutionary Economics (12), blz. 307-341 Lefebvre, E., L.A. Lefebvre & M. Bourgault (1998), 'R&D-Related Capabilities as Determinants of Export Performance', Small Business Economics (10), blz. 365-377. Levin, R. C., W. M. Cohen & D. Mowery (1985), 'R&D Appropriability, Opportunity, and Market Structure: New evidence on Some Schumpetrian Hypotheses', The American Economic Review (75-2), blz. 20-24. Levin, R.C., A.K. Klevorick, R.R. Nelson & S.G. Winter (1987), 'Appropriating the Returns from Industrial Research and Development', Brookings Papers on Economic Activity, 1987 (3), blz. 783-820. Levin, R. C. & P.C. Reiss (1988), 'Cost-reducing and demand-creating R&D with spillovers', RAND Journal of Economics (19–4), blz. 538-556. Leyden, D.P. & A.N. Link (1991), Why are governmental R&D and private R&D complements? Applied Economics (23), blz. 1673-1681. Leyden, D.P. & A.N. Link (1999), 'Federal laboratories as research partners', International Journal of Industrial Organization (17), blz. 575-592. Long, J.S. (1997), 'Regression models for categoral and limited dependent variables', London, Sage. Lundvall, B.A. (1988), 'Innovation as an interactive proces: from user-producer interaction to the national system of innovation'. In: G. Dosi et al (eds), 'Technical Change and Economic Theory', IFIAS research series no. 6, Pinter Publishers, London. Maddala, G.S. (1983), 'Limited dependent and qualitative variables in econometrics', esm no. 3, Cambridge University Press. Madhok, A. & S.B. Tallman (1998), 'Resources, Transactions and Rents: Managing Value Through Interfirm Collaborative Relationships', Organization Science (9-3), blz. 326-339. Mairesse, J. & P. Mohnen (2003), 'R&D and Productivity: A Reexamination in the Light of the Innovation Surveys', DRUID working paper. Mansfield, E. (1985), 'How rapidly does new industrial technology leak out?', Journal of Industrial Economics (34), blz. 217-223. Mansfield, E. (1991), 'Academic research and industrial innovation', Research Policy (20), blz. 1-12. Mansfield, E. (1995), 'Academic research underlying industrial innovations: sources, characteristics, and financing', The Review of Economics and Statistics, blz. 55-65. Mansfield, E. & J-Y Lee (1996), 'The modern university: contributor to industrial innovation and recipient of industrial R&D support', Research Policy (25), blz. 1047-1058. Martin, S. (1997), 'Public policies towards cooperation in research and development: the European Union, Japan, the United States'. In: Comanor, W., A. Goto & L. Wavermen (eds), Competition in a global economy, London, Routledge.
184
Martin, S. (2001), Industrial Organization, A European Perspective, Oxford, Oxford University Press. Martin, S. (2002), Advanced Industrial Organization, Oxford, Blackwell Publishers. Martin, S & J.T. Scott (2000), 'The nature of innovation market failure and the design of public support for private innovation', Research Policy (29), blz. 437-447. McCloskey, D.N. & S.T. Ziliak (1996), 'The Standaard Error of Regressions', Journal of Economic Literature (XXXIV), blz. 97-114. Miles, I (2002), 'Services innovation: towards a tertiarization of innovation studies'. In: J Gadrey & F. Gallouj (eds), Productivity, Innovation and Knowledge in services, Cheltenham, Edward Elgar Publishing Limited. Miotti, L. & F. Sachwald (2003), 'Co-operative R&D: why and with whom? An integrated framework of analysis', Research Policy (32), blz. 1481-1499. Mueller, D.C. (1996), 'Lessons from the United States's antitrust history', International Journal of Industrial Organisation (14), blz. 415-445. Mowery, D.C., J.E. Oxley & B.S. Silverman (1998), 'Technological overlap and interfirm cooperation: implications for the resource-based view of the firm', Research Policy (27), blz. 507-523. Negassi, S. (2004), 'R&D co-operation and innovation, a microeconometric study on French firms', Research Policy (33), blz. 365-384. Nelson, R.R. (1982), 'Government stimulus of technological progress: lessons from American history'. In: R.R. Nelson (ed), Government and technical progress, New York, Pergamon. Nelson, R.R. (1991), 'Why Firms Differ, and How Does it Matter?', Strategic Management Journal (12), blz. 61-74. Nelson, R.R. & S. Winter (1982), An Evolutionary Theory of Economic Change. Cambridge (Mass.) The Belknap Press of Harvard University Press. Nooteboom, B. (1999), Inter-firm alliances, analysis and design, London, Routledge. Nooteboom, B, (2000), Learning and innovation in organizations and economies, Oxford University Press. OECD (2002), Science, Technology and Industry Outlook. Oxley, J.E. (1997), 'Appropriability Hazards and Governance in Strategic Alliances: A Transaction Cost Approach', Journal of Law, Economics, and Organization (13), blz. 389409. Padmore, T., H. Schuetze & H. Gibson (1998), 'Modeling systems of innovation: An enterprise-centered view', Research Policy (26), blz. 605-624. Panne, G. van der, C van Beers & A. Kleinknecht (2003), 'Succes and failure of innovation: a literature review', International Journal of Innovation Management (7–3), blz. 309-338. Pavitt, K. (1984), 'Sectoral patterns of technical change: Towards a taxonomy and a theory', Research Policy (13), blz.343-373. Pavitt, K. (1991), 'What makes basic research economically useful?', Research Policy (20), blz. 109-119. Penrose, E. (1959), The Theory of the Growth of the Firm, New York, Wiley.
185
Piga, C.A. & M. Vivarelli (2004), 'Internal and External R&D: Asample Selection Approach', Oxford Bulletin of Economics and Statistics (66-4), blz. 457-482 Polanyi, M. (1966), The Tacit Dimension, London, Routledge and Kegan Paul. Poot, A.P., N.M. Brouwer & C.E. Zijderveld (1998), 'Het universitair kennisbeschermings- en exploitatiebeleid', directie Algemeen Technologie Beleid, Ministerie van Economische Zaken Poot, A.P. & E. Brouwer (2001), 'Samen innoveren, een onderzoek naar publiek-private en private kennisrelaties in Nederland', Beleidsstudies Technologie Economie, 35, Ministerie van Economische Zaken, directie Algemeen Technologiebeleid, Den Haag. Price, D. de S. (1984), 'The science/technology relationship, the craft of experimental science, and policy for the improvement of high technology innovation', Research Policy (13), blz. 3-20. Reiganum, J.F. (1983), 'Uncertain Innovation and the Persistence of Monopoly', The American Economic Review (73–4), blz. 741-748. Richardson, G.B. (1972), 'The Organisation of Industry', Economic Journal 82, p.p. 883-896. Riordan, M.H. & O.E. Williamson (1985), 'Asset Specificity and Economic Organization', International Journal of Industrial Organization (3), blz. 365-378. Romer, P.M. (1986), 'Increasing Returns and Long-Run Growth', The Journal of Political Economy (94-5), blz. 1002-1037. Romer, P.M. (1990), 'Endogenous Technological Change', The Journal of Political Economy (98-5), blz. S71-S102. Roper, S. & J.H. Love (2002), 'Innovation and export performance: evidence from the UK and German manufacturing plants', Research Policy (31), blz. 1087-1102. Rosenberg, N. (1990), 'Why do firms do basic research (with their own money)?', Research Policy (19), blz. 165-174. Rosenkranz, S. (1996), 'Simultaneous Choise of Process and Product Innovation', CEPR discussion paper, no. dp1321. Sakakibara, M. (1997), 'Heterogeneity of firm capabilities and cooperative research and development: an empirical examination of motives', Strategic Management Journal, vol. 18 (summer special issue), blz. 143-164. Sapienza, A.M. (1989), 'R&D collaboration as a global competitive tactic – Biotechnology and the ethical pharmaceutical industry', R&D Management (19-4), blz. 285-295. Scherer, F.M. (1965), 'Firm Size, Market Structure, Opportunity, and the Output of Patented Inventions', American Economic Review (55-5), blz. 1097-1125. Scherer, F.M. (1982), 'Demand-pull and techological innovation: Schmookler revisited', Journal of Industrial Economics (30), blz. 225-237. Scherer, F.M. (1983), 'The propensity to patent', International Journal of Industrial Organization (1), blz. 107-128. Scherer, F.M. (1984), Innovation and Growth: Schumpeterian Perspectives, Cambridge, MA, MIT-Press.
186
Scherer, F.M. (1991), 'Changing perspectives on the firm size problem'. In Z.J. Acs & D.B. Audretsch (eds), Innovation and Technological Change, New York, Harvester Wheatsheaf, blz. 24-38. Scherer, F.M. (1992), 'Schumpeter and Plausible Capitalism', Journal of Economic Literature (XXX), blz. 1416-1433. Scherer, F.M. & D. Ross (1990), Industrial Market Structure and Economic Performance, 3ed edition, Boston, Houghton Mifflin Compagny. Schmookler, J. (1966), Invention and Economic Growth, Cambridge, Mass., Harvard University Press. Schumpeter, J.A. (1934), The theory of Economic Development, Cambridge (Mass), Harvard Economic Studies. Schumpeter, J.A. (1942), Capitalism, Socialism and Democracy, New York, Harper and Brothers. Scott, J.T. (1984), Firm versus industry variability in R&D-intensity'. In: Z. Griliches (ed.), 'R&D, patents, and productivity', NBER, The University of Chicago Press, blz. 233-245. Senker, J. (1995), 'Tacit Knowledge and Models of Innovation', Industrial and Corporate Change (1-2), blz. 425-447. Simon, H.A. (1947), Administrative Behavior: a Study of Decision-making Processes in Administrative Organization. New York, Macmillan. Small, K.A. & C. Hsiao (1985), 'Multinomial logit specification tests', International Economic Review (26), blz. 619-627. Solow, R.M. 'Technical Change and the Aggregate Production Function', Review of Economics and Statistics (39), blz. 312-320. Spanos, A. & A. McGuirk (2002), The problem of near-multicollinearity revisited: erractic vs systematic volatility', Journal of Econometrics (108), blz. 365-393. Spence, M. (1976), 'Product Differentiation and Welfare', Americal Economic Review (66-2), blz. 407-414. Stankiewicz, R. (1986), Academics and Entrepreneurs, Developing University-Industry Relations, London, Frances Pinter Publishers. Stoneman, P. (1979), 'Patenting activity: A re-evaluation of the influence of demandpressures', Journal of Industrial Economics (27-4), blz. 385-401. Sutton, J. (1997), 'Gibrat's Legacy', Journal of Economic Literature (XXXV), blz. 40-59. Sutton, J. (1998), Technology and Market Structure, Cambridge (Mass.), MIT Press. Suzumura, K. (1992), 'Cooperative and noncooperative R&D in an oligopoly with spillovers', American Economic Review (82), blz. 1307-1320. Teece, D.J. (1986), 'Profiting from technological innovation: Implications for integration, collaboration, licensing and public policy', Research Policy (15), blz. 285-305. Teece, D.J. (1992), 'Competition, cooperation and innovation: organizsational arrangments for regimes of rapid technological progress', Journal of Economic Behaviour and Organization (18), blz. 1-25. Teece, D.J. (1996), 'Firm organization, industrial structure, and technological innovation', Journal of Economic Behavior & Organization (31), blz. 193-224. 187
Teece, D.J., G. Pisano & A. Shuen (1997), 'Dynamic Capabilities and Strategic Management', Strategic Management Journal (18-7), blz. 509-533. Tellis, G.J. & P.N. Golder (1996),'First to market, first to fail? Real causes of enduring market leadership', Sloan Management Review (37), blz. 65-75. Tether, B.S. (2002), 'Who co-operates for innovation, and why. An empirical analysis', Research Policy (31), blz. 947-967. Tidd, J., J. Bessant & K. Pavitt (1997), 'Managing Innovation: Integrating Technological, Market and Organizational Change', Chichester, Wiley. Tirole, J. [1988], Industrial Organization, Cambridge (Mass), MIT Press. Tyler, B.B. & H.K. Steensma (1995), 'Evaluating Technological Collaborative Opportuinities: A Cognitive Modeling Perpective', Strategic Mamagement Journal (16), blz. 43-70. Vella & Verbeek [1999], 'Two-Step Estimation of Panel Data Models with Censored Endogenous Variables and Selection Bias', Journal of Econometrics, blz. 239-263. Vives, X (1999), Oligopoly Pricing, Old Ideas and New Tools, Cambridge (Mass), MIT Press. Verbeek, M. (2000), A guide to modern econometrics, Chichester, John Wiley. Veugelers, R. (1997), 'Internal R&D-expenditures and external technology sourcing', Research Policy (26), blz. 303-315. Veugelers, R. & B. Cassiman (1999), 'Complementarity between technology make and buy in innovative strategies: evidence from Belgian manufacturing firms', Research Policy (28), blz. 63-80. Veugelers, R. & K. Kesteloot (1994), 'On the design of stable joint ventures', European Economic Review (38), blz. 1799-1815. Vonortas, N.S. (1997), Cooperation in Research and Development, Boston/Dordrecht/London, Kluwer Academic Publishers.. Vossen, R.W. & B. Nooteboom (1996), 'Firm Size and Participation in R&D'. In: A. Kleinknecht (eds) Determinants of innovation, the message from new indicators, London, Macmillan Press, blz. 155-168. Wakelin, K. (1998), 'Innovation and export behaviour at the firm level', Research Policy (26), blz. 829-841. Walsh, V. (1984), 'Invention and innovation in the chemical industry: Demand-pull or discovery-push?', Research Policy (13), blz. 211-234. Williamson, O.E. (1971), 'The Vertical Intergration of Production: Market Failure Considerations', American Economic Review (61-2), blz. 112-123. Williamson, O.E. (1975), Markets and Hierarchies, New York, Free Press. Williamson, O.E. (1981), 'The Modern Corporation: Origins, Evolution, Attributes', Journal of Economic Literature (XIX), blz. 1537-1568. Williamson, O.E. (1983), 'Credible Commitments: Using Hostages to Support Exchange', American Economic Review (73-4), blz. 519-540. Williamson, O.E. (1985), The Economic Institutions of Capitalism, New York, Free Press.
188
Williamson, O.E. (1991), 'Comparative Economic Organization: The Analysis of Discrete Structural Alternatives', Administrative Science Quarterly (36-2), blz. 269-296. Wooldridge, J.M. (2002), Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data, Mass, MIT Press. Yin, X. & E. Zuscovitch (1998), 'Is firm size conductive to R&D choise? A strategic analysis of product and process innovations', Journal of Economic Behavior & Organization (35), blz. 243-262. Zaheer, A., B. McEvily & V. Perrone (1998), 'Does Trust Matter? Exploring the Effects of Interorganizational and Interpersonal Trust on Performance', Organization Science (9-2), blz. 141-159. Zajac, E.J. & C.P. Olsen (1993), 'From transaction cost to transaction value analysis: Implications for the study of interorganizational strategies', Journal of Management Studies (30-1), blz. 131-145.
189
190
8
Bijlagen
8.1
Steekproef en response in de Enquête 'Kennisverwerving in Partnership' (EKP)
Steekproefkader en trekking146 Voor de aanmaak van een steekproefbestand voor 'Enquête Kennisverwerving in Partnership' (EKP-bestand) is uitgegaan van het CIS2-bestand. Alle bedrijven voor het EKP-bestand zijn geselecteerd uit CIS2. De steekproef van het EKP-bestand bestaat uit twee groepen. De eerste groep zijn de bedrijven die 'innoveren in partnership' (vraag 4, CIS2). Dit zijn de bedrijven die aan een vorm van kennisuitwisseling doen. Alle bedrijven die aan kennisuitwisseling doen zijn geselecteerd. Dat zijn ongeveer 1500 bedrijven. Naast deze groep hebben wij ook een controle groep nodig. Dat moeten innovatieve bedrijven zijn die in potentie aan kennisuitwisseling kunnen doen, maar dat in de periode 1994-'96 niet hebben gedaan. In CIS2 zijn er vele van deze bedrijven, ongeveer 5000. Uit deze groep is een selectie gemaakt. Daarbij is voor de industrie en de diensten op verschillende wijze geselecteerd. Voor de industrie hebben wij alleen bedrijven geselecteerd die O&O-activiteiten hebben op permanente dan wel incidentele basis (vraag 8b, CIS2). Voor de diensten en overige sectoren hebben wij alleen innovatieve bedrijven geselecteerd (vraag 1a, 1b, CIS2), en dat is een minder hard criterium.147 Omdat de CIS2 zich primair beperkt tot innovatieve activiteiten in de periode 1994-1996 hebben wij twee bronnen gekoppeld aan CIS2, namelijk CIS1 (over de periode 90-92) en de Productie Statistieken 90, 93, 96 en 97.148 Doordat wij maar een relatief klein aantal bedrijven willen selecteren als controle groep (500 van de 5000) selecteren wij vooral bedrijven die in meerdere bronnen voorkomen. Zo hebben wij bedrijven met werknemersaantallen tussen de 20 en500, die alleen in CIS2 voorkomen, verwijderd. Voor de overblijvende bedrijven, die in CIS1 en CIS2 aanwezig zijn, hebben wij de volgende selectieregels gehanteerd: 1 voor de bedrijven die niet behoren tot de diensten en industrie (overige bedrijven) hebben wij ad random 50% geselecteerd; 2 voor de bedrijven tot 20 werknemers wordt 25% geselecteerd; 146
147
148
Deze paragraaf is overgenomen uit Poot & Brouwer [2001], bijlage A.1, blz. 75-76. De tekst over de bepaling van ophoogcijfers is weggelaten omdat in dit proefschrift geen gebuik is gemaakt van ophoogfactoren. Onder innovatieve bedrijven verstaan wij bedrijven met vernieuwde producten, processen of diensten in de periode 1994-1996 (bedrijven die vraag 1a en/of 1b uit de CIS2 (1996) met ja hebben beantwoord, CBS [1998], bijlage B6, blz. 216). Voor de industrie hebben wij gegevens over de jaren 1990, 1993, 1996 en 1997, en voor de diensten hebben wij alleen gegevens over 1997.
191
3 alle overige bedrijven in de industrie en diensten zijn geselecteerd. De verdeling van de bruto steekproef naar grootteklasse is weergegeven in Tabel 8-1. Bedrijven in de sector onderwijs, gezondheids- en welzijnszorg vallen buiten de waarneming van CIS2 en komen daarom niet voor in het steekproefkader van het EKP-bestand. Tabel 8-1
Bruto steekproef Enquête 'Kennisverwerving in Partnership' naar branche (1-digit SBI93) en grootteklasse vergeleken met netto response als percentage van bruto steekproef grootteklasse (aantal werknemers) 10- 49 50-199 200 -> bruto steekpr. 10 16 2 netto resp. 70% 75% 100%
SBI '93 (1 digit) 0 landbouw, jacht, bosbouw en visserij
tot 28 75%
1 winning van delfstoffen, vervaardiging van voedings- en genotmiddelen, textiel en textielproducten, leer en lederwaren
bruto steekpr. netto resp.
29 59%
71 56%
63 52%
163 55%
2 houtindustrie, vervaardiging van papier, aardolie, vervaardiging van chemische prod., vervaardiging rubber en kunststof, vervaardiging van glas, vervaardiging van metalen, vervaardiging van machines en apparaten 3 vervaardiging van elektrische apparatuur, vervaardiging van transportmiddelen, vervaardiging van meubelen
bruto steekpr. netto resp.
149 50%
339 57%
175 50%
663 53%
bruto steekpr. netto resp.
68 88%
101 76%
60 63%
229 76%
4 productie en distributie van elektriciteit, aardgas en water, bouwnijverheid
bruto steekpr.
35
47
53
135
netto resp.
71%
53%
47%
56%
5 reparatie van consumentenartikelen en handel, horeca
bruto steekpr. netto resp.
114 58%
167 52%
99 53%
380 54%
6 vervoer, opslag en communicatie, financiële instellingen
bruto steekpr. netto resp.
62 58%
78 44%
55 44%
195 48%
7 verhuur van en handel in onroerende zaken, verhuur roerende goederen bruto steekpr. en zakelijke dienstverlening, overheidsdiensten netto resp.
82 57%
122 55%
78 45%
282 53%
8 onderwijs, gezondheids- en welzijnszorg
bruto steekpr. netto resp.
0 -
0 -
0 -
0 -
9 milieudienstverlening, cultuur, recreatie en overige dienstverlening, particuliere huishoudens met personeel in loondienst
bruto steekpr. netto resp.
20 65%
19 63%
3 -
42 60%
bruto steekpr. netto resp.
569 61%
960 57%
totaal
588 2117 50% 56%
Bron: Poot & Brouwer [2001], (SEO/CBS) '-' Geen of te weinig waarnemingen.
Response Tabel 8-1 geeft ook een overzicht van de netto response. Als netto response zijn enquêteformulieren genomen waarin vraag 1a juist is ingevuld (zie Bijlage B1). Indien een bedrijf geen kennisrelaties heeft, is als aanvullende eis gesteld, dat tenminste vraag 1b en één of meer vragen van vraag 13, 14 of 15 moet zijn beantwoord. Voor bedrijven, die hebben aangegeven
192
wel een kennisrelatie aangegaan te zijn, moet tenminste vraag 2 of 3 correct zijn beantwoord. Dat houdt in geen item-non-response op één of beide vragen. De overall netto response bedraagt 56%.
193
8.2 Enquête 'Kennisverwerving in Partnership' (EKP) Contactpersoon contact doorkiesnummer direct line uw brief van your letter of ons kenmerk our reference bijlage(n) enclosure(s) onderwerp re
Drs.H.J.de Lanoy Meijer (070) 3374340
01999-00-S-LCT
Enquête ‘Kennisverwerving in partnership’
Voorburg, februari 2000 Geachte heer/mevrouw, Innovatie versterkt economische groei. Bovendien komt innovatie vaak tot stand via kennisverwerving in partnerships. Hierbij kunt u denken aan kennisverwerving met andere bedrijven, maar ook met publieke kennisinstellingen. Er bestaan regelingen die dit soort partnerships stimuleren. Een beter inzicht in de effecten daarvan vergt onderzoek. Daarom heeft het Ministerie van Economische Zaken een opdracht verstrekt aan de Stichting Economisch Onderzoek (SEO) van de Universiteit van Amsterdam (UvA) om de betekenis van samenwerking voor kennisverwerving in kaart te brengen. Bijgaande enquête vormt daarvoor de basis. Als u in de periode 1993-1997 niet hebt deelgenomen aan samenwerkingsverbanden ten behoeve van innovaties, dan zijn alleen de vragen 1, 13, 14 en 15 op u van toepassing. Het beantwoorden daarvan neemt slechts vijf minuten in beslag. Wij zijn u zeer erkentelijk als u de moeite wilt nemen de ingevulde vragenlijst aan ons te retourneren. Uw informatie is van groot belang. Bedrijven die wel kennisverwerving in partnership toepassen, worden gevraagd de gehele enquête in te vullen. Hoewel de enquête vrij omvangrijk oogt, zult u zien dat u door het kiezen uit de voorgedrukte antwoorden vlot door de vragenlijst loopt (max. 30 minuten invultijd). Om de invulling verder te vereenvoudigen, wijzen wij op het volgende: bij de beantwoording van de reguliere CBS-enquêtes over R&D en Innovatie worden wellicht meerdere personen binnen uw organisatie betrokken. Voor bijgaande enquête is dat uitdrukkelijk niet nodig. Indien u als contactpersoon meent dat u niet de meest geëigende persoon bent om de enquête te beantwoorden, dan kunt u het formulier laten invullen door een ander; bij voorkeur door iemand die verantwoordelijk is voor innovatieve activiteiten in uw bedrijf of door een persoon van het organisatieonderdeel met de hoogste R&D-uitgaven. Om te voorkomen dat SEO informatie zou vragen die al bij het CBS beschikbaar is, is besloten bijgaande enquête alleen betrekking te laten hebben op aanvullende vragen over bedoelde partnerships. Bovendien doet het CBS de enquêtering. Geheimhouding van data is daarmee ten volle gegarandeerd; individuele gegevens zullen nimmer het CBS-gebouw verlaten. Dat betekent ook dat toekomstig werk door SEO-onderzoekers alleen binnen het CBS-gebouw kan plaatsvinden onder dezelfde, strikte geheimhoudingsregels die voor alle CBS’ers gelden. Ik verzoek u vriendelijk de ingevulde vragenlijst in bijgaand envelop binnen drie weken aan ons te retourneren. CBS Voorburg Postbus 4000 2270 JM Voorburg
Hoofd Sector Conjunctuur en Technologie
(Dr. J.M.M. van Deventer)
Tel: 070 373800 Fax: 070 875975
194
Navolgende vragenlijst wordt optisch gelezen:
OF
S.v.p. beantwoorden met:
2
2
4
3
%
EN
3
EN
3
8
* fte = arbeidsjaren
1
,
OF
En niet met:
%
195
Centraal Bureau voor de Statistiek Prinses Beatrixlaan 428 Postbus 4000 2270 JM Voorburg telefoon 070 3374340, fax 070 3375975
Enquête: KENNISVERWERVING IN PARTNERSHIP BE
Contactpersoon bij uw bedrijf: ........................................................................................................
GK
SBI
Telefoon: .........................................................
Korte toelichting Het is steeds belangrijker voor bedrijven zich te verzekeren van de toevoer van nieuwe kennis. Dat kan op verschillende manieren; bijvoorbeeld door samen te werken met andere bedrijven en/of met publieke kennisinstellingen zoals universiteiten. Deze enquête gaat over dit soort partnerships. Samengevat wordt gesproken van ‘kennisrelaties’. Daarvan is sprake als uw bedrijf in de jaren 1993-1997 actief en gezamenlijk met derden (al dan niet buiten Nederland gevestigd) gewerkt heeft aan het ontwikkelen van nieuwe of sterk verbeterde producten, processen of diensten. Vaak (niet altijd) worden de kosten en opbrengsten van dit soort samenwerkingsverbanden tussen de partners gedeeld. Het puur uitbesteden van onderzoekswerk dus niet meerekenen.
1. Algemeen Heeft uw bedrijf op enigerlei wijze in 1993-1997 kennisrelaties* onderhouden met andere organisaties? * dit zijn samenwerkingsverbanden waarin gezamenlijk met derden onderzoek wordt gedaan voor product-, proces- en/of diensten innovaties (zie zonodig hierboven).
ja, dat was (vrijwel) permanent het geval
1
ja, dat kwam incidenteel voor
2
nee
3
Zo nee: Wat was de belangrijkste reden om geen kennisrelatie aan te gaan in 1993-1997? (maximaal twee vakjes aankruisen) Kennis te specialistisch
De door ons bedrijf gevraagde kennis is niet elders te vinden; daarom geen partnership
1
Kostenoverwegingen
Kosten van bedoelde samenwerkingsverbanden zijn voor ons bedrijf te hoog
2
Geheimhouding staat voorop
Al bestaande bedrijfskennis wordt te toegankelijk voor partner(s); daarom geen partnerships
3
Kennis niet exclusief te houden Het is niet te voorkomen dat kennis opgebouwd in partnerships tzt uitlekt naar buitenstaanders
4
Kennisverwerving anders
Kennisopbouw in ons bedrijf verloopt anders; via licenties bijvoorbeeld
5
Kennisaanbod te diffuus
Voor ons bedrijf blijkt het (zeer) lastig om te bepalen met wie moet worden samengewerkt
6
Andere reden(en)
S.v.p. kort omschrijven: …………………….………………..…………………………………….
7
naar vr. 13
Zo ja: De in 1993-1997 aangevangen kennisrelatie(s):
Kan uw bedrijf zelfstandig beslissen over de vraag met wie samenwerkingsverbanden worden aangegaan?
lopen (deels) nog
1
zijn allemaal beëindigd
2
ja
3
nee, een zuster-/moederbedrijf beslist voor ons
4
nee, andere reden(en)
5
naar vr. 2
196
2. Kennisrelaties met publieke sector in Nederland
2
publiek
Heeft uw bedrijf in de periode 1993–1997 kennisrelaties onderhouden met een publieke instelling* in Nederland?
ja, dat kwam (vrijwel) permanent voor
ja
1
*zie instellingen zoals genoemd bij a) t/m f) in de volgende subvraag
ja, dat kwam incidenteel voor
ja
2
nee
3
Zo ja: naar vr.3
Welke publieke instelling was voor uw bedrijf de belangrijkste partner in de jaren 1993-1997? (dus één vakje aankruisen)
a) algemene universiteit, academisch ziekenhuis
4
b) technische universiteit
5
c) para-universitaire researchinstellingen
6
d) TNO, DLO, ECN, WL, GeoDelft, NLR, Marin
7
e) HBO-instelling
8
f) anders nl: …..…………………….……….……… Welk technologiegebied stond in dat partnership centraal? Wie nam het initiatief tot het aangaan van bedoelde R&Dsamenwerking?
vul s.v.p. code in (zie pag.6):
……..……….
de zojuist aangekruiste partner
1
uw eigen bedrijf
2
een derde partij
3
moeilijk aan te geven
4
3. Kennisrelaties met private sector in Nederland privaat Heeft uw bedrijf in de periode 1993-1997 kennisrelaties onderhouden met een private onderneming in Nederland?
ja, dat kwam (vrijwel) permanent voor
ja
0
ja, dat kwam incidenteel voor
ja
1
nee
2
Zo ja: Tot welke branche behoorde de private onderneming die voor uw bedrijf in ’93-‘97 de belangrijkste kennispartner was?
…………………………..……………..…………….
Welk technologiegebied stond in dat partnership centraal?
vul svp code in (zie pag.6):
Welke rol had deze onderneming in relatie tot uw bedrijf?
naar vr. 4
………………….
die onderneming was (tevens) toeleverancier
3
was afnemer/klant van uw bedrijf
4
concurrent
5
anders, nl: ……………………..………………..…. Wie nam het initiatief tot het aangaan van bedoelde R&Dsamenwerking?
de zojuist aangekruiste partner
6
uw eigen bedijf
7
een derde partij
8
moeilijk te bepalen
9
4. Typering kennisrelaties in 1993-1997 let op: gebruik voor vraag 4 t/m 7 alleen de kolom(men) waarin ‘ja’ is geantwoord hierboven!
a) Wat was in de meest voorkomende gevallen de gemiddelde duur van kennisrelaties van uw bedrijf?
jaar
b) Raming aantal arbeidsjaren (=fte’s, afgerond in hele jaren) door uw bedrijf gemiddeld per jaar in 1993-1997 ingezet voor het onderhouden van deze kennisrelatie(s):
fte
c) Hoe groot is het aantal fte’s bij 4b als percentage van alle fte’s die uw bedrijf gemiddeld per jaar heeft ingezet voor de ontwikkelen/realiseren van innovaties in 1993-1997?
%
NB:
de antwoorden in deze vraag (4): zijn (zeer) globaal geschat
zijn (redelijk) nauwkeurig
197
,
,
4
5
5. Doelen kennisrelaties
3 Nb: gebruik alleen de kolom(men) waarin ja is gezegd op linker pag.
publiek
Het aangaan van kennisrelatie(s) door ons bedrijf was vooral gericht op:
privaat
Doelen:
(maximaal één doel per kolom aankruisen)
Strategische belangen
Het via samenwerking opdoen van kennis voor vernieuwing van strategisch beleid
1
Concrete innovaties
Het bemachtigen van praktische kennis voor concrete product-/proces-/diensteninnovaties
2
Marketing
Kennisverwerving voor de commerciële exploitatie van innovaties
3
Organisatie
Kennis voor ingrijpende interne organisatorische en/of managementaanpassingen
4
Andere doel(en)
S.v.p. kort omschrijven……………………………………………………………………………..
5
Staat de kennis, opgedaan in dit soort samenwerkingsverbanden, open voor buitenstaanders? Nee:
Ja:
die kennis is te concurrentiegevoelig
1
die kennis is te specifiek
2
wellicht zal dat in de toekomst wél mogelijk zijn
3
die kennis staat alleen voor niet-concurrenten open
4
die kennis wordt ook aan concurrenten geleverd / verkocht
5
de verworven kennis is algemeen toegankelijk; bijvoorbeeld via publicaties
6
6. Kennisrelaties in buitenland Heeft uw bedrijf in 1993-1997 kennisrelatie(s) onderhouden met een organisatie/bedrijf buiten Nederland?
nee [ ]
naar vr.7
ja [ ]
1
Zo ja: de belangrijkste reden daarvoor was: (maximaal tweevakjes per kolom aankruisen) Kennis niet in Nederland
Benodigde kennis was niet/nauwelijks in Nederland te vinden
2
Elders beter toegankelijk
Benodigde kennis was buiten Nederland beter toegankelijk
3
Keuze eigen concern
Dit zijn beslissingen die in concernverband voor ons worden gemaakt
4
Andere contacten
Door toevallige contacten is de keus op een buitenlandse partner(s) gevallen
5
Heeft u een van de vakjes bij
nee [ ]
aangekruist ?
naar vr.7
ja [ ]
Zo ja: Voor welk technologiegebied was de benodigde kennis niet/nauwelijks in Nederland te vinden : ………………………..
6
(vul s.v.p. code in; zie pag.6)
7. Juridische, financiële en organisatorische afspraken Zijn er voor het onderhouden van (het merendeel van) de in vraag 2 en/of 3 bedoelde kennisrelaties afspraken gemaakt over juridische, financiële en/of organisatorische aspecten?
(maximaal één vakje per kolom aankruisen)
ja, die waren (nogal) gedetailleerd
1
ja, die waren vrij globaal
2
nee, er zijn géén afspraken gemaakt
3
8. Andere kenmerken kennisrelaties Indien uw bedrijf met meer dan één partner samenwerkte in 1993-1997, was dan sprake van: afzonderlijke projecten met los van elkaar opererende partners
1
clusters van kennisrelaties (zoals in EU-programma’s)
2
n.v.t.; er is niet samengewerkt met meerdere partners
3
198
9. Bedrijfsdoelen en onderzoek
4 a.
Hieronder staan innovatiedoelen. Welke waren daarvan voor uw bedrijf in de periode ‘94’98 de belangrijkste. Daartoe s.v.p. maximaal drie vakjes aankruisen in kolom a.
b.
Onze belangrijkste doelen zijn:
Daarna (zie b.), op de regel(s) met de aangekruiste doelen s.v.p aangeven hoe het onderzoek dat daarvoor nodig is bij voorkeur door uw bedrijf wordt georganiseerd:
bijbehorend onderzoek bij bij voorkeur in samenwerking met: voorkeur in eigen publieke privaat beide huis organisatie bedrijf
Doelen:
Nieuwe strategie
Kennisverwerving t.b.v. ontwikkeling strategisch beleid
1
Productinnovaties
Verwerving toepassingsgerichte kennis voor innovaties
2
Korter ontwikkeltraject
’Time to market’ voor nieuwe producten verkorten
3
Meer kennis “steuntechnologie” Nieuwe kennis verwerven over de techniek die in uw bedrijf
4
essentieel is als ondersteuning van uw hoofdtechnologie
Nieuwe markten
Openen / aanboren nieuwe markten
Verhoging eigen kennisniveau
Verwerving van nieuwe kennis via uitwisselen van hoogwaardig personeel van derden.
Efficiencyverbeteringen
Noodzaak onderzoekskosten wezenlijk te verlagen op het terrein van product-, proces-, en/of dienstenontwikkeling
5
6
7
10. Knelpunten Welke van onderstaande knelpunten hadden (nogal) ernstige gevolgen voor de voortgang van het werk in samenwerkingsverbanden met derden in 1993-1997? Knelpunten:
Bedoelde knelpunten kwamen voor bij:
(S.v.p. op elke regel één kruisje plaatsen)
beide
publiek
niet / nauwelijks knelpunt
privaat
1.1.1.1.1.1.1.1.1
Te arbeidsintensief
Tijdsbeslag in eigen organisatie te groot
1
Andere kostenoverwegingen
Totaal kostenniveau van bedoelde partnerships te hoog
2
Locatie partner(s) te ver
Overbruggen afstand tot partner werd toenemend probleem
3
Doelen onduidelijk
Doelen bleken onvoldoende voor samenwerkende partners
4
Afnemend vertrouwen in partner Door achterblijvende prestaties en/of verborgen agenda’s
5
Risico om ingehaald te worden
Doordat concurrentie vergelijkbare activiteiten ontplooit
6
Organisatorische problemen
Opzet projectorganisatie voor partnership werkte slecht
7
Andere problemen
S.v.p. kort omschrijven……………………………...……..…….
8
……….……………………………………………………………..
11. Belang verschillende methoden van kennisverwerving Hieronder staan een aantal methoden om kennis te verwerven. Geef s.v.p. een waardering van deze methoden. Een 10 geeft aan ‘de methode is voor ons bedrijf zeer belangrijk’. Een 1 betekent ’zeer onbelangrijk’.
nb: elke methode bij voorkeur waarderen met een verschillend cijfer
Zeer
N.v.t.,
Zeer
komt niet voor
onbelangrijk
Methoden van kennisverwerving door:
1
Partnership aan te gaan met een ander privaat bedrijf
1
Partnership aan te gaan met een publieke (onderzoeks)instelling
2
Zelf onderzoek te doen binnen de eigen organisatie
3
Kennisinkoop (bijv. door koop van geavanceerde apparatuur, licentieverwerving inhuur specialistisch personeel)
4
Het puur uitbesteden van onderzoekswerk aan derden
5
199
2
belangrijk
3
4
5
6
7
8
9
10
12. Beëindiging kennisrelaties Zijn in 1993-1997 kennisrelaties voortijdig beëindigd?
5 [ ] nee
[ ] ja
vr 13
Ja, dat gold voor kennisrelatie(s) met: publieke instellingen
Zo ja: de belangrijkste reden daarvoor was: (per kolom max. één vakje aankruisen) Meningsverschillen over:
Andere reden:
private ondernemingen
juridische, financiële, organisatorische aspecten
1
technisch-inhoudelijke aspecten onderzoeksprojecten
2
………………………….……..…………...……………………
3
s.v.p. kort omschrijven
13. Opleidingen Hier gaat het om al uw personeel dat betrokken is bij product-/diensten-/procesvernieuwingen. Wat is de procentuele verdeling van dit personeel naar opleidingen
Totaal fte’s* van dit personeel is:
1
waarvan percentage met:
* fte = arbeidsjaren
NB: deze vraag overslaan als uw bedrijf meer dan 50 werknemers in dienst heeft
HBO of wetenschappelijke opl.
%
2
MBO of middelbare opleiding
%
3
Lagere opleiding
%
4
1
0
0
%
Maakt uw bedrijf gebruik van externe adviezen, bijv. in kader van management en/ of voor niet-reguliere juridische, financiële zaken? (1: nooit, . ., 5 : zeer geregeld)
5
1
2
3
4
5
14. Rol overheid Centraal in deze vraag is of de overheid partnerships tussen bedrijven en publieke kennisinstellingen moet/kan bevorderen. Is dat in uw ogen het geval? ja nee
(bij nee, naar vr.15)
0
1
de overheid speelt niet/nauwelijks een rol op dit gebied.
2
de overheid heeft die rol wél; maar heeft inmiddels veel/voldoende gedaan.
Zo ja: a) Onderstaande stellingen gaan over kennisontwikkeling en over de vraag hoe de overheid daarop gerichte partnerships tussen bedrijven en publieke instellingen kan bevorderen. S.v.p. deze stellingen beoordelen:
nb: een eenmaal aangekruist cijfer niet nog eens gebruiken. Zeer mee oneens 1
Fiscale maatregel
De overheid kan dit soort partnerships het best bevorderen door alleen te denken aan een (nieuwe) subsidie en/of fiscale regeling
Meer info over kennisaanbod
De overheid kan deze partnerships bevorderen door zich in hoofdzaak te richten op het geven van meer voorlichting over de vraag wie in Nederland welke kennis aanbiedt.
Meer steun bij contractopstelling
De overheid moet zich in hoofdzaak richten op het geven van steun bij contractopstelling voor dit soort partnerships; bijv. met modelovereenkomsten.
b)
2
3
Zeer mee eens 4
5
6
7
8
9
10
3
4
5
Tot nu toe ging het om los van elkaar te nemen maatregelen. Die maatregelen kunnen ook in combinaties worden getroffen. Hoe beoordeelt u die?
Meer info kennisaanbod gecombineerd met: Fiscale maatregelen
6
Meer steun bij contractopstelling gecombineerd met: Fiscale maatregelen
7
Meer info kennisaanbod gecombineerd met: Meer steun bij contractopstelling
8
15. Toekomstverwachting Verwacht uw bedrijf binnen twee jaar een nieuwe kennisrelatie aan te gaan?
200
ja, met een ander bedrijf in de private sector
1
ja, met een publieke instelling / organisatie
2
ja, met beide type organisaties
3
nee
4
Toelichting technologiegebieden bij vragen Gebruik onderstaande codes bij de beantwoording van de subvragen over technologiegebieden (zie vraag 2, 3 en 6). Code
1
Delfstoffen productie/winning
Onderzoek exploratie, winning van delfstoffen en andere natuurlijke materialen, incl. geotechnologie, offshore, seismische technieken, e.d.
2
Energietechnologie
Onderzoek naar nieuwe of hernieuwbare energiebronnen en/of energiedragers, bijv.zonne-energie, bioethanol; warmtekrachtkoppelingen en het brede spectrum van energiebesparings-onderzoek.
3
Materialen laag moleculair
Onderzoek naar laagmoleculaire (basis)materialen, en de eerste toepassingen daarvan, zoals metalen, papier, cement, vetten, smaakstoffen, wasmiddelen, herbiciden.
4
Materialen hoog moleculair
Onderzoek naar hoogmoleculaire (veelal synthetische) verbindingen en materialen, zoals polymeren, composieten, keramische materialen, e.d.
5
Oppervlaktetechnologie
Onderzoek op het gebied van vaste-stof-chemie, galvaniseren, corrosieonderzoek, onderzoek bindmiddelen, cvd & pvd, colloïd chemie, ion-implementatie, enz.
6
Levensmiddelentechnologie
Onderzoek op het gebied primaire productie van voedingsmiddelen (landbouw, visserij, enz.); ecosysteemontwikkeling, gewasbescherming, conservering, onderzoek plantaardige, dierlijke producten, e.d.
7
Biotechnologie
Onderzoek genetische modificatie, celfusie-/biologie, fermentatie, eiwit-/enzymontwikkeling, neurobiologie, plantenveredeling; biokatalyse.
8
Medische / Farmaceutische technologie
Onderzoek (nieuwe) geneesmiddelen, (bio)farmacie, biomaterialen, diagnose technologie, medische (operatie-)technieken, medische beeld-/signaalverwerking, preventie, human behaviour.
9
Onderzoek specifiek voor ontwikkelen/’engineeren’ van procestechnieken, om de eindresultaten (producten) van bovengenoemde technologieën (1 t/m 8) fabrieksmatig te kunnen voortbrengen. Voorbeelden zijn: proceskunde, reactorengineering, katalyse.
Procestechnologie
10
Elektronica
Brede onderzoeksterrein van (micro-)elektronische producten, materialen en toepassingen, zoals componentenonderzoek, sensoren, signaal/ beeldverwerking, IC-technologie, halfgeleiders, optische/akoestische systemen; microsystemen, hardware(-architectuur).
11
Transportmiddelentechnologie
Ontwerpen/ ’engineeren’ van fysieke transportmiddelen en/of daarbij behorende onderdelen, zoals aandrijvingen, motoren, enz.. Voorkomende disciplines: modelleren, simuleren, prototyping, veelal met gebruik CAD/CAE.
12
Andere technologieën voor industriële producten
Ontwerpen/ ’engineeren’ van industriële producten waarbij gebruik gemaakt wordt van andere technologiegebieden dan hierboven genoemd.
13 Fabricagetechnologie
Onderzoek specifiek voor ontwikkelen/’engineeren’ van fabricage-/assemblagetechnieken om de resultaten (producten) van de drie eerder genoemde technologieën (zie 10, 11, 12) fabrieksmatig te produceren. Bijv: bewerkingstechnieken, CAM/CIM, robotisering.
14
Informatietechnologie
Onderzoek naar wezenlijke vernieuwingen op het gebied van software &(data)communicatie-toepassingen. Software engineering; ook multi, single client software toepassingen en embedded software
15
Logistieke systemen
Ontwikkelen logistieke, distributie-, transport- en/of overslagsystemen/ -software; distributie- netwerken, logistiek-, verkeersmanagement.
16
Bouw & civiele techniek
Onderzoek op het gebied van weg- & waterbouw, bouwwerken, infrastructurele voorzieningen, onderzoek bouwprocessen, ruimtelijke ordening, stadsontwikkeling, e.d.
17
Milieu & veiligheid
18
Overig
Onderzoek afvalverwerking, herontwerp, saneringen, recycling, verontreinigingen, geluidshinder, natuurbeheersystemen, risicomanagement, e.d. Onderzoeksterreinen niet toe te rekenen aan een van bovenstaande technologiegebieden
201
8.3 Gebruikte branche-indeling
17-19 verv. v. textiel 21 verv. v. papier, karton en papier- en kartonwaren uitgeverijen, drukkerijen en reproductie van opgenomen 22 media aardolie- en steenkoolverw. ind.; bew. v. splijt- en 23 kweekstoffen 24 verv. v. chemische producten 25 verv. v. prod. v. rubber en kunststof 26.1,26.2 verv. v. glas en glaswerk, keramische producten verv. v.: keramische tegels en plavuizen, prod. voor de bouw uit geb. klei, cement, kalk en gips, verv. v. prod. v. beton, 26.3-26.8 cement en gips, natuursteenbew. en verv. overige minerale prod. 27 verv. v. basismetalen 28 verv. v. prod. v. metaal (excl. machines en transp.mid.) 29 verv. v. machines en apparaten 30-33 verv. v. electrotechnische prod. 34-35 verv. v. transportmiddelen 36,37 verv. v. meubelen en ov. goederen n.e.g., recycling prod. en distrib. v. electriciteit, aardgas, stoom en warm 40,41 water 45 bouwnijverheid 51 groothandel en handelsbem. (geen auto's) detailhandel en reparatie t.b.v. particulieren (excl auto's en 52 motorbrandstoffen) 55 logies-, maaltijden- en drankenverstrekking
202
sbi_pj9 overheid, overige diensten
sbi_pj8 ad-hoc diensten
sbi_pj7 pre-gespecificeerde diensten
sbi_pj6 toegevoegde waarde diensten
sbi_pj5 infrastructurele diensten
sbi_pj4 toelevering afhankelijk
sbi '93/ NACE omschrijving 1 landbouw, bosbouw en visserij winning van: turf, aardolie en -gas en dienstverl t.b.v. 10,11,14 aardolie- en -gaswinning, zand, grind, klei zout e.d. 15,16 verv. v. voedingsmiddelen en dranken, verw. v. tabak
sbi_pj3 gespecialiseerde toeleverancier
correspondentie met sbi '93 (3 digits)
sbi_pj2 grootschalig
Gebruikte branche-indeling en correspondentie met SBI-93 voortbrengingsproces
sbi_pj1 wetenschappelijk
Tabel 8-2
65-67 financiële instellingen verhuur van en handel in onroerendgoed, verhuur roerende 70-73 goederen, computerservice- en informatietechnologiebureau's e.d., speur- en ontwikkelingswerk rechtskundige en financiële dienstv. en markt- en 74.1 opinieonderz.bureaus 74.2 architecten en ingenieurs en overige technische bureaus 74.3-74.8 overige zakelijke dienstverlening 75,80,85 openbaar bestuur, onderwijs, gezondheids- en welzijnszorg 90, milieudienstverlening, cultuur, recreatie en overige 93,95,99 dienstverlening
203
sbi_pj9
sbi_pj8
sbi_pj7
sbi_pj6
sbi_pj5
sbi_pj4
sbi_pj3
sbi '93 omschrijving 60-64 transport en post en telecommunicatie
sbi_pj2
sbi_pj1
Vervolg
8.4 Bijlage §4.3 Gegevens over kennisrelaties zijn alleen voorhanden voor bedrijven die innovatief zijn (zie §3.2). Piga & Vivarelli [2004] wijzen op mogelijke vertekeningen in de probitschatting als gevolg van 'sample selection'. Om te onderzoeken of ook in het geval van kennisrelaties sprake is van vertekening door 'sample selection', schatten wij een probit gecorrigeerd voor selectiviteit. Het model wordt met behulp van maximum likelihood geschat. Het model kan als volgt worden gespecificeerd: selectie: zi* = γ ′wi + ui , zi = 1 indien zi* > 0 en 0 in overige gevallen probit: yi = β ′xi + ε i , indien zi = 1 ( ui , ε i ) ∼ bivariate normaal ( 0,0,1,σ ε , ρ ) De log-likelihood functie is: L = ∑ ln ( Φ 2 ⎡⎣ xi β , wiγ , ρ ⎤⎦ ) + ∑ ln ( Φ 2 ⎡⎣ − xi β , wiγ , − ρ ⎤⎦ ) + ∑ ln (1 − Φ ⎡⎣ wiγ ⎤⎦ ) , waarbij geldt yi =1, zi =1 yi = 0, zi =1 zi = 0 dat Φ 2 ( ) de cumulatieve bivariate normale verdeling is, en ρ = cov [ui , ε i ] . De te schatten parameters zijn: γ, β en ρ. In Tabel 8-3 worden de resultaten gepresenteerd. Voor een bespreking van de exogene variabelen zie §4.3.3. In dit verband is de belangrijkste parameter ρ, die weergeeft of sprake is van een samenhang tussen selectie en regressie, in dit geval een probit. De schatting wijst uit dat ρ niet significant van nul verschilt en dat de beide vergelijkingen als afzonderlijke schattingen mogen worden uitgevoerd. Anders gesteld, de keuze om wel of niet innovatief te zijn, is niet van invloed op de keuze om wel of geen kennisrelatie aan te gaan. De uitkomsten van de schattingen voor wel of geen kennisrelatie worden niet beïnvloed door 'sample selection'.
204
Tabel 8-3
Resulaten van een probitschatting, met 'sample selection' van de determinanten om wel of geen kennisrelatie aan te gaan
Aantallen obs. Gecensureerde obs Ongecensureerde obs Wald2(14) Prob > χ2 Log likelihood endog exog. lnw_96 lnw296 he3d96 he3d962 sbi_pdj1 sbi_pdj2 sbi_pdj3 d_frgn96 omz96_94 rdi_96 d_perm96 brint_96 brinf_96 bscrd_96 _cons
9136 5015 4121 178.48 0.0000 -6452.191
Log aantal werknemers in voltijdsequivalenten (VTE) lnw_96 kwadraat Marktstructuur: Herfindahl equivalenten (3 digits) he3d96 kwadraat Dummy sector: wetenschappelijk (Pavitt) Dummy sector: grootschalig (Pavitt) Dummy sector: gespecialiseerde toeleveranciers (Pavitt) Dummy: bedrijf dochter van buitenlandse holding Omzetontwikkeling (1996 t.o.v. 1994) O&O-personeel als % van totaal aantal werknemers Dummy: permanente O&O Technologie initiator Proxy kennisspillovers Belang van fundamenteel versus toegepast onderzoek constante
selectie eq lnw_96 lnw296 he3d96 he3d962 d_zelf96 d_frgn96 d_exp96
Log aantal werknemers in voltijdsequivalenten (VTE) lnw_96 kwadraat Marktstructuur: Herfindahl equivalenten (3 digits) he3d96 kwadraat Dummy: bedrijf is zelfstandig Dummy: bedrijf dochter van buitenlandse holding Dummy: bedrijf heeft export in '96 diverse sectordummy's## _cons constante
atanh ρ ρ Likelihood ratio test of ρ=0
d_kenrel coef. 0.6716 -0.4367 0.0005 -0.0001 0.4681 0.3241 0.4374 -0.1430 -0.0513 1.9098 0.3536 0.1744 0.4567 0.1192 -4.0808
std. fout. 0.1608 0.1528 0.0005 0.0001 0.1271 0.0975 0.1273 0.0703 0.0408 0.4426 0.0674 0.1346 0.1772 0.0342 0.4747
d_inno96 0.1564 0.1149 0.0008 -0.0001 -0.1049 0.0061 0.4899
0.0542 0.0627 0.0003 0.0000 0.0298 0.0354 0.0562
***
-1.5420
0.1513
***
0.1812 0.1792 χ2 (1) 0.9
0.2017 0.1953 Prob > χ2 0.3424
sig# *** ***
*** *** *** ** *** *** *** *** ***
*** * ** * ***
Bron: Enquête Kennisverwerving in Partnership (SEO/CBS), CIS2 (CBS) # Significantie: * = 10%, ** = 5%, *** = 1% niveau ## Sectordummy's volgens de SBI'93/NACE-indeling zijn opgenomen als correctie voor sectorspecifieke omstandigheden die van invloed zijn op innovativiteit (zie Tabel 8-2, eerste kolom) Omwille van ruimtebesparing zijn deze weggelaten.
205
8.5 Bijlage §4.3.2 De DHW-test is ontleend aan Baum, Schaffer & Stillman [2003], en is als volgt uitgevoerd. Wij gaan uit van een basismodel en een enkele endogene regressor x1 , y = β1 x1 + X 2 β 2 +u , waarbij X 2 ≡ Z 2 als exogeen veronderstelde regressoren gelden, zonder eventuele instrumenten voor x1 ≡ Z1 . Vervolgens wordt een hulpvergelijking geschat met OLS in de vorm van: x1 = Z1Γ1 + X 2 Γ 2 + v . Getest moet worden of geldt dat x1 ⊥ u . Dit kan worden getest met behulp van een tweede regressie: y = β1 x1 + X 2 β 2 + θ vˆ + ε , waarbij θ vˆ de berekende residuen zijn van de OLS-schatting van de hulpvergelijking. De tweede regressie wordt ook met OLS geschat, en met behulp van een t-test kan de significantie van vˆ worden vastgesteld, ofwel of geldt dat θ = 0 . De vermelde DHW-test is de t-test van vˆ . Een complicatie treedt op bij endogene dummy-variabelen zoals (d_perm). Hierbij is de hulpvergelijking geschat met een probit, en zijn de (Pearson) residuen als volgt berekend: π i = E ( yi | xi ) . De residuen yi − π i zijn echter heteroscedastisch met een variantie Var ( yi | xi ) = π i (1 − π i ) . De residuen kunnen vervolgens berekend worden als: ri = ( yi − πˆi ) πˆi (1 − πˆi ) (zie Long [1997]). Table 8-1 rdi_96 variabele lnw_96 d_chem d_elct d_opti d_perm96 expomz96 brinf_96 bscrd_96 _cons
Schattingen t.b.v. DHW-test op endogeniteit voor rdi_96, d_perm96# en bscrd_96 coeff t-waarde sig -0.0050 -2.98 *** 0.0622 5.28 *** 0.0592 5.53 *** 0.0302 2.02 ** 0.0302 7.11 *** 0.0244 3.83 *** 0.0380 3.19 *** 0.0054 2.42 ** 0.0219 2.65 ***
Aantal obs. F(8,889) Prob>F AdjR2
898 28.27 0.0000 0.196
DWH-test χ2 (1) Prob>χ2
rdi_96r 3.55 0.059
d_perm96# variabele lnw_96 lnw296 sbi_pdj1 sbi_pdj2 sbi_pdj3 lrdids96 brinf_96 bscrd_96 mbrinf96 _cons
coeff t-waarde sig -0.5588 -3.34 *** 0.7973 4.29 *** 0.8026 3.82 *** 0.3681 2.77 *** 0.5311 2.59 *** 0.6449 14.33 *** 1.2900 3.94 *** 0.1073 1.77 * 6.9006 3.86 *** -0.6985 -1.26
Aantal obs. 898 LRχ2 (9) 443.83 Prob>χ2 0.0000 PseudoR2 0.361 loglikelihood -393.020 DWH-test d_perm96r χ2 (1) 2.93 2 Prob>χ 0.087
Bron: Enquête Kennisverwerving in Partnership (SEO/CBS), CIS2 (CBS) # Probit-schatting Significantie: * = 10%, ** = 5%, *** = 1% niveau
206
bscrd_96 variabele lnw_96 lnw296 d_elct rdi_96 diprod96 direge96 _cons
Aantal obs. F(6,891) Prob>F AdjR2
coeff t-waarde sig -0.3496 -3.66 *** 0.4402 4.45 *** -0.3884 -2.44 ** 1.2654 2.82 *** 0.0565 2.09 ** -0.2878 -1.23 0.0000 0.00 ***
898 14.36 0.0000 0.082
DWH-test bscrd_96 χ2 (1) 1.85 2 Prob>χ 0.174
8.6 Bijlage §5.2.3 Bij de beantwoording van de samenstelling van de omzet kan de respondent de omzet verbijzonderen naar 4 categorieën: omzet uit onveranderde producten (1), omzet uit verbeterde producten (2), omzet uit nieuwe producten nieuw voor het bedrijf (3) en verbeterde en/of nieuwe producten nieuw voor de afzetmarkt (4). In principe geeft dat 4!/2=12 combinaties, bijvoorbeeld een bedrijf behaalt omzet uit onverbeterde en verbeterde producten, of omzet uit alleen verbeterde en nieuwe producten. Een deel van deze combinaties heeft een zeer geringe frequentie en moet op inhoudelijke gronden worden samengevoegd met andere categorieën om een voldoende celvulling te verkrijgen voor nadere statistische analyse. Met behulp van een multinomiale logit is vervolgens onderzocht of bepaalde productcombinaties te beschouwen zijn als 'specifieke' combinaties, dat wil zeggen dat op basis van een aantal kenmerken bedrijven kiezen voor een bepaalde combinatie. Een belangrijke aanname voor de geldigheid van het multinomiale logitmodel is de 'Independence of Irrelevant Alternatives' (IIA-aanname). Deze toets gebruiken wij om na te gaan of productcombinaties elkaar uitsluitend zijn. Daarnaast kan gebruik worden gemaakt van een LR-test om te toetsen of bepaalde combinaties samengevoegd kunnen worden. In de analyse hebben wij ernaar gestreefd om een zo klein mogelijk aantal productcombinaties te presenteren die economisch gezien plausibel zijn. De navolgende resultaten van de testprocedure zijn in deze bijlage opgenomen. In Tabel 8-4 is het gemiddelde en de standaard deviatie weergegeven van de exogene variabelen die in het multinomiale logitmodel zijn opgenomen. In Tabel 8-5 wordt een samenvatting gegeven van de resultaten van de testprocedure voor het samenvoegen van productcombinaties en in Tabel 8-6 worden de resultaten weergegeven van het basismodel dat verder in hoofdstuk 5 gebruikt wordt.
207
Tabel 8-4
Gemiddelde en standaard deviatie van exogene variabelen opgenomen in multinomiale logit cat: aant. obs. o‡ 91
exog. var omschrijving lnw_98 Log aantal werknemers in VTE he3d98 marktstructuur: Herfindahlindex, equivalenten (3 digits NACE) sbi_pdj1 Dummy sector: wetenschappelijk georiënteerde industriële bedrijven sbi_pdj2 Dummy sector: grootschalige industriële bedrijven sbi_pdj3 Dummy sector: gespecialiseerde toeleveranciers expomz96 Export als % van totale omzet omz96_94 Omzetontwikkeling tussen 1996 en 1994 (t.o.v. 1994) rdi_96 O&O-personeel als % van totaal aantal werknemers brint_96 Proxy technologie-initiator: brinf_96 Proxy kennisspillover bscrd_96 Fundamenteel versus toegepast: p_appa96 Uitgaven aan speciale apparatuur als % totale O&O-uitgaven p_eige96 Uitgaven aan eigen onderzoek als % totale O&O-uitgaven p_uitb96 Uitgaven aan uitbesteed onderzoek als % totale O&O-uitgaven p_lice96 Uitgaven aan verwerving van licenties en advisering als % totale O&O-uitgaven
Cat: o+v‡
aant. cat: obs. 96 o+v+n‡
aant. obs. 354
cat:
aant. obs. 541
alle bedr. Gem. SD. Gem. SD. Gem. SD. Gem. SD. 4.370 1.064 4.499 1.170 4.778 1.293 4.660 1.245 298.603 373.828 133.832 216.734 131.482 217.124 159.911 257.283
0.198
0.401
0.156
0.365
0.280
0.449
0.244
0.430
0.286
0.454
0.344
0.477
0.285
0.452
0.296
0.457
0.088
0.285
0.208
0.408
0.201
0.401
0.183
0.387
0.180 0.127
0.304 0.369
0.352 0.376
0.356 2.034
0.408 0.235
0.365 0.471
0.360 0.242
0.363 0.949
0.032
0.114
0.030
0.048
0.045
0.078
0.040
0.081
0.469 0.217 -0.881 0.358
0.241 0.162 0.904 0.344
0.507 0.247 -0.702 0.235
0.242 0.175 0.847 0.322
0.565 0.299 -0.763 0.271
0.240 0.174 0.876 0.305
0.575 0.449 0.539 0.276
0.495 0.498 0.243 0.175
0.344
0.319
0.491
0.356
0.475
0.334
-0.772
0.876
0.070
0.139
0.086
0.189
0.081
0.160
0.279
0.316
0.025
0.090
0.023
0.099
0.011
0.033
0.456
0.339
Bron: EKP (SEO/CBS), CIS2, CIS2½ (CBS) ‡ Verklaring tekens: 'o' = alleen omzet uit onveranderde producten, 'o+v' = alleen omzet uit onveranderde en verbeterde producten, 'o+v+n' = omzet uit onveranderde, verbeterde en nieuwe producten nieuw voor het bedrijf.
208
Tabel 8-5 model 1 prod.comb. o v o+v o+n v+n o+v+n totaal
Uitkomsten van de testprocedure: resultaten van de Hausmantest voor de IIA-aannamen en LR-test voor samenvoegen van combinaties omzet uit: alleen onv. prod. alleen verb. prod. onv. en verb. prod. onv. en nieuwe prod. verb. en nieuwe prod. onv., verb. en nieuwe prod.
aant.obs. 91 5 91 21 6 327 541
Hausman tests voor IIA aanname χ2 Verwijderd df v 0.022 52 o+v 82.109 57 o+n -27.773 58 v+n -807.890 60 o+v+n 57.984 55
P>χ2 uitkomst H0-test 1.000 voor H0 0.016 tegen H0 --voor H0 --voor H0 0.366 voor H0
LR-test voor samenvoegen van categorieën χ2 Categorieën getest: vo+v 649.003 vo+n 352.767 vv+n 13.854 vo+v+n 739.457 vo 4846.961 o+vo+n 7.703 o+vv+n 10.228 o+vo+v+n 25.581 o+vo 30.736 o+nv+n 10.393 o+no+v+n 12.268 o+no 22.689 v+no+v+n 9.699 v+no 13.868 o+v+no 54.582 model 2 prod.comb. o o+v o+n o+v+n totaal
omzet uit: alleen onv. prod. onv. en verb. prod. alleen verb. prod. onv., verb. en nieuwe prod.
aant.obs. 91 96 21 333 541
Hausman tests voor IIA aanname χ2 Verwijderd df o+v 2.537 33 o+n -0.220 33 o+v+n -5.790 33
omzet uit: alleen verb. prod. verb. en nieuwe prod. onv., verb. en nieuwe prod.
aant.obs. 91 96 354 541
Hausman tests voor IIA aanname χ2 Verwijderd df o+v 0.465 17 o+v+n 7.170 16
209
df 17 17 17 17 17 17
P>χ2 0.981 0.046 0.010 0.762 0.158 0.000
P>χ2 uitkomst H0-test 1.000 voor H0 0.970 voor H0
LR-test voor samenvoegen van categorieën χ2 Categorieën getest: o+vo+v+n 25.973 o+vo 33.424 o+v+no 58.035 Bron: EKP (SEO/CBS), CIS2, CIS2½ (CBS)
P>χ2 0.000 0.000 0.610 0.000 0.000 0.957 0.854 0.060 0.015 0.845 0.725 0.122 0.882 0.609 0.000
P>χ2 uitkomst H0-test 1.000 voor H0 --voor H0 --voor H0
LR-test voor samenvoegen van categorieën χ2 Categorieën getest: o+vo+n 7.201 o+vo+v+n 27.889 o+vo 33.523 o+no+v+n 12.612 o+no 22.727 o+v+no 58.532 model 3 prod.comb. o o+v o+v+n totaal
df 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16 16
df 17 17 17
P>χ2 0.075 0.010 0.000
Tabel 8-6
Resultaten multinomiale logitmodel, Hausmantest en LR-test (basismodel) Schatting 1
Aantallen obs LR χ2(32) Prob > χ2 Pseudo R2 Log likelihood cat. exog. lnw_98 he3d98 sbi_pdj1 sbi_pdj2 sbi_pdj3 expomz96 omz96_94 momz9694 rdi_96 d_perm brint_96 brinf_96 bscrd_96 p_appa96 P_eige96 P_uitb96 P_lice96 _cons
533 95.04 0.0000 0.1003 -426.0568 o+v Coef. -0.0578 -0.0017 -0.6982 -0.1408 0.3588 1.3278 0.9296 -4.9196 -0.3970 0.0909 1.1473 0.2370 -0.6995 0.8317 -0.2834 -0.4393 0.3813
Schatting 1 Hausman-test voor IIA aanname Weggelaten χ2 df o+v 0.321 16 o+v+n 1.859 16 LR-test voor samenvoegen van categorieën Categorieën getest χ2 df o+vo+v+n 28.693 16 o+vo 41.129 16 o+v+no 69.680 16
‡
Std. Fout. 0.1429 0.0007 0.5268 0.4376 0.5522 0.5839 0.4161 3.4266 0.3583 0.7061 1.0908 0.1768 0.6876 0.6923 1.0893 1.8546 0.8964
P>χ2 1.000 1.000
Sig. **
** ** -
o+v+n Coef. 0.1224 -0.0011 0.1211 -0.0784 0.6728 1.1619 0.7624 -2.2409 -0.1729 0.7978 2.2955 0.2028 -0.1602 0.6589 -0.4945 -3.9269 -0.3126
Std. Fout. 0.1232 0.0005 0.4297 0.3765 0.4906 0.5024 0.4075 2.0247 0.2982 0.5866 0.9218 0.1480 0.5597 0.5892 0.9304 1.8978 0.7710
Sig.
LR## Sig.‡
**
**
** * -
** ** -
**
**
**
*
‡
uitkomst H0-test voor H0 voor H0
P>χ2 0.026 0.001 0.000
Bron: Enquête Kennisverwerving in Partnership (SEO/CBS), CIS2 (CBS) Niet in model opgenomen # Referentiegroep is: bedrijven met alleen omzet uit onveranderde producten (o) ## LR-test voor onafhankelijkheid van exogene variabele: H0: de coëfficiënten zijn in alle categorieën gelijk aan nul ‡ Significantie: * = 10%, ** = 5%, *** = 1% niveau
210
Summary "It is becoming increasingly important for companies to ensure a continuing supply of new knowledge. This can be achieved in several ways; for example by collaborating with other companies and/or public research institutions such as universities".149 This PhD thesis 'Determinants of knowledge intensive research and development collaboration. An empirical analysis of private-public and private-private R&D-collaboration in the Netherlands', examines the factors that influence companies in their choice of whether or not to enter into a knowledge-intensive research and development collaboration. Companies are defined as maintaining knowledge-intensive research and development collaboration with one or more institutions if, " during the period 1993-1997 they have actively and together with a thirdparty (either within the Netherlands or abroad) worked on the development of new or greatly improved products, processes or services. Contracting out the acquisition of knowledge falls outside the definition of knowledge-intensive research and development collaboration." This definition of knowledge-intensive research and development collaboration strongly resembles that of the traditional research and development collaboration (R&D-collaboration) in the Community Innovation Survey (CIS). This study offers the opportunity to examine the extent to which knowledge-intensive research and development collaboration, which is strongly orientated towards the public acquisition of knowledge, differs from traditional R&D-collaboration. The significance for of this study lies in the fact that in the Netherlands, relatively little is known about the nature and extent of collaboration in the area of research and development (R&D) in the private sector. It also looks explicitly at the role of publicly financed research institutions such as universities in the setting of the company innovation process. The role of public and private knowledge-intensive research and development collaboration is examined using mainstream theoretical insights. This study was commissioned by the Ministry of Economic Affairs to provide an empirical foundation for the importance of public knowledgeintensive research and development collaboration, and its effect on the economic performance of companies.150 The study, which is described in this thesis, is in itself a form of collaboration. In cooperation with the Bureau of Statistics Netherlands (CBS) a supplementary questionnaire (EKP) was compiled. It was designed to collect information on knowledge-intensive research and development collaboration. The empirical results in this thesis are largely based on this questionnaire.
149
150
The opening statement of the survey on knowledge intensive R&D-collaboration, the survey used as primary source of data analysed in this thesis. The results and conclusions of the research project, commissioned by the Department of Economic Affairs, late 1999, have been published in Poot & Brouwer [2001].
211
The motive for and relevance of this study are described in Chapter 1. In this chapter we also look at the defining of the concepts and the framework of the study. In Chapter 2 we examine some theoretical considerations helpful to place knowledge-intensive research and development collaboration within the theoretical framework of the innovation process. The central theme is the process of choice, whether to choose R&D-collaboration in a given case knowledge-intensive research and development collaboration. Entering into R&D collaboration or a knowledge-intensive research and development collaboration is not a foregone conclusion. About 24% of innovative companies are engaged in plain R&Dcollaboration and 13% in knowledge intensive R&D-collaboration, which means that a majority are not doing so. The question is - what are the motives behind a company's choice whether or not to engage in knowledge intensive R&D-collaboration? This leads to the question of which factors are of importance in making this choice. Companies will not choose to work in collaboration under any set of circumstances. Collaboration costs money for example, and by employing the transaction costs theory it is possible to examine under what circumstances collaboration can be an advantageous form of knowledge acquisition. Market conditions can also be influential. Under certain market conditions there is little stimulus to innovate or to enter into an R&D-collaboration. An important element in knowledge-intensive research and development collaboration is the public character of the knowledge. It is difficult to keep knowledge exclusive and it can easily spill over out to competitors (knowledge spillovers). The extent to which companies can reap economic benefits from knowledge gained from publicly-funded institutions will play an important role in the process of choice when deciding whether or not to enter into a knowledge-intensive research and development collaboration (appropriability conditions). In publicly funded knowledge acquisition, not only is it important that the knowledge of the partners in the collaboration is mutually complementary, but also that it is synergistic. On the one hand if the knowledge of the partners is too similar the stimulus to collaborate falls short. On the other hand is the knowledge base is too dissimilar, knowledge intensive cooperation is made difficult ('cognitive distance', Nooteboom [1999]). Apart from company-related motives and conditions favourable to either choosing or not choosing to work in collaboration, companies must also have certain innovative and organizational capacities in order to be able to work in collaboration ('absorptive capacity', Cohen & Leventhal [1989], 'capability approach', Penrose [1959], Richardson [1972]). An important research question is if there are differences in the determinants of choice between entering into private or public knowledge-intensive research and development collaboration. In Chapter 2 we look at the factors, which may influence the choice between a publicly financed knowledge-intensive research and development collaboration (PuK), such as collaboration between a company and a university, and collaboration with a private
212
knowledge-intensive research and development concern (PrK), often another innovative company. The emphasis is on the connection between the choice of a certain type of knowledge-intensive research and development collaboration and the various stages of the innovation process. For this we used the Kline & Rosenberg innovation model (Kline & Rosenberg [1986]). The theoretical insights were used to compile the complementary questionnaire (the EKP), which we used to further investigate a number of relevant aspects of knowledge-intensive research and development collaboration. Chapter 3 deals with the data we used. In particular we look at the EKP questionnaire As well as data from this questionnaire we made use of the Community Innovation Survey II (CIS2), the Innovation -questionnaire1998 (CIS2½) and the Production Statistics (PS) from the CBS.151 These files were merged into a single document. Chapter 3 also presents an initial descriptive analysis of knowledge-intensive research and development collaborations according to type, sector and size of companies, and at duration and intensity. Chapters 4 and 5 report on the analysis. In Chapter 4 we analyse the process of choice in relation to entering into collaboration. We also analyse which determinants are of importance in the choice between public and private knowledge-intensive research and development collaboration given that a company chooses to work in collaboration. In this chapter we look more deeply at knowledge-intensive research and development collaborations and if they really differ from traditional R&D collaboration or if they can perhaps be characterized as a special, more intensive form of R&D collaboration. In Chapter 5 we analyse the role of knowledge-intensive research and development collaboration in bringing innovative products onto the market. The main question being if knowledge-intensive research and development collaboration is of influence on the choice of firms to put new or improved products onto the market. The former product can be put on the market quickly with relatively low R&D costs. However, the profit margin will also be relatively low. Entirely new products have a higher profit margin but also carry more risks. This is a strategic choice in which knowledge-intensive research and development collaboration can play a role. Market forces also have an important role to play in this, in particular if the innovative products are to generate volume of trade i.e. turnover. In Chapter 5 we also look at the effect of knowledge-intensive research and development collaboration on the share of improved and new products in the turnover. Results The picture that emerges from the descriptive statistics is that a combination of PuK & PrK is dominant. Fifty percent of companies in a knowledge-intensive research and development 151
Cerem (CBS) provided the data (PS, CIS2, CIS2½ and the EKP) and the analyses took place at the CBS Cerem-facility in Voorburg. The opinions expressed in this thesis are of the author only and are not necessarily in accordance with those of the CBS.
213
collaboration choose for a combination of PuK & PrK, 28% choose for collaboration with a private company only and 22% work only with a publicly-funded institution. There is also a connection between the type and the nature of the knowledge-intensive research and development collaborations. Companies can maintain continuous or successive relationships with one or more knowledge-intensive research and development collaboration, or choose to collaborate only incidentally. The first case where companies maintain permanent collaboration is known as permanent knowledge-intensive research and development collaboration. The second case where companies work in collaboration only intermittently is known as incidental knowledge-intensive research and development collaboration. Companies with permanent collaboration tend to maintain both types of knowledge-intensive research and development collaboration predominately (PuK & PrK), while companies with an incidental relationship tend to choose either private or public types of knowledge-intensive research and development collaboration. In each sector there are discernable differences in the extent to which a particular type of knowledge-intensive research and development collaboration is chosen. Industrial companies in particular, enter into knowledge-intensive research and development collaboration with both public and private knowledge institutions (PuK & PrK). Collaboration solely with a publicly funded knowledge institution is much less frequent. The size of a company also plays a role. The bigger the company, the more likely it is to enter into knowledge-intensive research and development collaboration and this is particularly true of public knowledgeintensive research and development collaboration. An important characteristic of knowledge-intensive research and development collaboration is its duration and intensity. These two factors act as a measure of the importance of knowledgeintensive research and development collaboration in acquiring knowledge. By 'intensity' we mean in analogy of R&D intensity, the number of staff who are involved in the collaboration seen as a percentage of the total number employed in R&D. A question that arises is if there are discernable differences in duration and intensity between public and private knowledgeintensive research and development collaboration, and if there are differences between companies with permanent or incidental knowledge-intensive research and development collaboration in respect to duration and intensity. The duration and intensity of public and private knowledge-intensive research and development collaborations do not differ significantly from one another. The average duration of public and private knowledge-intensive research and development collaboration is 2.7 and 2.8 years respectively. In companies working permanently in collaboration, these relationships last longer on average when compared with those of companies who work in collaboration only incidentally. Company characteristics such as size and sector do not influence the average duration. The share of people who are involved in collaboration seen as
214
a percentage of R&D intensity is on average 16%. There is no ascertainable significant difference in intensity between companies who work in collaboration on either a permanent or incidental basis. Here again company characteristics do not influence the intensity. This may indicate that knowledge-intensive research and development collaboration requires a certain minimum number of staff to be able to start up, regardless of whether they are successful and result in a more or less permanent relationship. Reasons not to enter into knowledge-intensive research and development collaboration Around 87% of innovative companies have not entered into a knowledge-intensive research and development collaboration. Analysis of the specific reasons for this state of affairs indicates that arguments such as 'knowledge too specialized', 'secrecy' and ' knowledge supply is too diffuse' are the main reasons not to enter into knowledge-intensive research and development collaboration. This corresponds with the theoretical literature in which appropriability conditions (Teece [1986]), complementarity (Dosi [1988]) and cognitive distance (Nooteboom [1999]) are cited as important determinants. From the angle of policy making it is important that the reason 'knowledge supply is too diffuse' is independent of sector or size. It is generally supposed that small and medium-sized businesses (SME's) would have problems 'tapping into' scientific and scholarly knowledge. These analyses show that this is not the case, but it is in fact a more general phenomenon that applies to all companies regardless of their size. Determinants of the choice whether or not to enter into a knowledge-intensive research and development collaboration The opportunity to enter into a knowledge-intensive research and development collaboration is strongly determined by the degree of innovation of a company (R&D intensity). This corresponds entirely with the reasoning of Cohen & Leventhal [1989,1990], who propose that absorptive capacity is not only important for the development of new products or services, but is also important in absorbing knowledge which has been developed elsewhere. There is also a positive and significant connection with the size of a company. The effect is non-proportional. In small companies, the effect of a rise in the number of staff in order to take the opportunity of entering into a knowledge-intensive research and development collaboration is greater than in large companies. The theoretical literature points to a simultaneous connection between the size of the company, the R&R intensity and the opportunity of a knowledge-intensive research and development collaboration The bigger the company, on average, they are the more likely to be more innovative and work in collaboration in the area of acquiring knowledge. The explanation behind this is that larger companies in general have more market power and are better able to claim the economic yield of innovation for themselves. Knowledge spillovers, the unintentional leakage of knowledge to other companies who can then use it without having to pay for it, and improvement of
215
appropriability conditions and the lowering of costs for innovation and the acquisition of additional knowledge, are the main motives for R&D collaboration. This also holds true for knowledge-intensive research and development collaboration. Estimates show that favourable appropriability conditions have a positive influence on the chance of a entering into a knowledge-intensive research and development collaboration, as is the occurrence of incoming spillovers. These results correspond with the empirical literature. The literature also points out the importance of the organizational capacity necessary to work with other companies and knowledge institutions (Nooteboom [1999]). The data available to us offer only very limited possibilities for analysis of the effect of organizational capacity on knowledge-intensive research and development collaboration Analysis shows that companies who chose to enter into a knowledge-intensive research and development collaboration are able to solve the organizational bottlenecks in the innovation process efficiently (absorptive capacity). This means that organizational bottlenecks do not have any major influence on the choice of whether or not to enter into a knowledge-intensive research and development collaboration. Limitations of a financial nature do play a role and are a reason to enter into such collaboration. It would appear that companies are more easily able to fulfil the organizational conditions for entering into a knowledge-intensive research and development collaboration than they are to fulfil the financial conditions or absorptive capacity. The compliance with these two conditions has a significant influence on the chance of entering into a knowledge-intensive research and development collaboration. Similarities and differences in the choice process of entering into public and /or private knowledge-intensive research and development collaboration The need for specific complementary knowledge is an important factor in choosing a certain type of collaboration. In concrete terms, this means that specific areas of technology are important determinants in order to be able to explain the differences in the choice for a public knowledge-intensive research and development collaboration (PuK), a private knowledgeintensive research and development collaboration (PrK), or if a company consciously chooses to enter into both types of knowledge-intensive research and development collaboration (PuK & PrK). The general picture is that larger, more innovative countries work with a wider range of partners (with differing types of complementary knowledge), for purposes of both fundamental research and applied research. This fits in with an earlier finding, that the need for knowledge is an important element in the choice process. A small proportion of companies choose for a certain type of knowledge-intensive research and development collaboration. It is the large companies in particular; who specifically choose collaboration with publicly funded institutions. It could be concluded from this that larger companies make use of the publicly funded knowledge infrastructure than smaller companies do. However,
216
companies with a relatively strong orientation towards basic research, predominantly choose a combination of public and private knowledge-intensive research and development collaboration. R&D-collaborative and knowledge-intensive research and development collaboration differ from each other on the grounds of their content. There are indications that knowledgeintensive research and development collaborations are seen as a more intensive form of collaboration than R&D-collaboration. In other words R&D-collaboration encompasses more 'ordinary' forms of exchange of knowledge and expertise, while knowledge-intensive research and development collaboration appear to be primarily aimed at intensive exchange of new and existing knowledge in order to together produce knowledge-intensive products or services. Turnover from innovative products In Chapter 5 we look at the effect of knowledge-intensive research and development collaboration and R&D collaboration on the share of turnover from improved and new products in the total turnover. The first step in the analysis looks at the composition of the turnover. Companies can generate turnover from: unchanged products, improved products, new products, 'new to the firm' and improved and/or new products 'new to the market'. Two conclusions can be drawn from the analysis of the response to the 'turnover question' in the CIS2½ questionnaire, which are of great importance to the R&D-output. The first conclusion is that as a consequence of the wording of the question concerning the difference between 'new to the company' and 'new to the sales market' is not mutually exclusive. The turnover from the unchanged products, the improved products, new products 'new to the company' together make up 100% of the total turnover and that implies that the share of the turnover of 'improved or new to the sales market' and the share from 'new to the company' partially overlap.152 Of course products can be both new to a company and new to the sales market, but the problem is that the distinction between incremental innovations and more extensive innovations cannot be made, neither can the division between new to the company or sales market be precisely indicated. The question of how companies define what is new to the sales market is also an important one. The impression is that small businesses in particular, are more inclined to call products 'new to the sales market' than are big companies who are more reserved to do so. This means that only the first part of the question results in consistent answers, and analyses are limited to this part of the question. The usefulness of the second part of the question where it concerns the turnover from products, which are improved or new to the sales market, as an indicator of 'real' innovative companies, as opposed to imitative companies, must be brought into doubt for the reasons above. The second conclusion is that companies generate turnover from a combination of products. Companies can be placed into three categories of product combinations: companies with 152
This has been revised in the craft of the forthcoming CIS4
217
turnover from unchanged products only, with turnover from unchanged products and improved products only, and companies with turnover from unchanged, improved and new products. This last group of companies is in the majority (49%). In general and not really surprisingly, it is the larger companies with on average higher R&Dintensity, who choose a broad combination of products. Knowledge spillovers play an important role. The more important knowledge spillovers are, the more companies chose a combination of turnover from improved and new products. Knowledge spillovers function a 'window' on the competitor and the market and offer companies the opportunity to economically feasible product differentiation. This is true for export as well, as an indirect approach to competition and international knowledge spillovers. The role of knowledge-intensive research and development collaboration is also important in product differentiation. Companies in a knowledge-intensive research and development collaboration significantly more often choose a combination of turnover from improved and new products. Plain R&D-collaboration does not play an important role as a determinant in product differentiation. This illustrates a significant difference between knowledge-intensive research and development collaboration and R&D-collaboration. Knowledge-intensive research and development collaboration does not play a role in the share (level) of improved or new products in the turnover. In general the share in the turnover of innovative products is difficult to explain by company specific characteristics, such as the size of a company. What is important is R&D-intensity. There is a direct positive relationship between R&D-intensity and the share of improved and new products in the total turnover. Final conclusions An important result of this study is that knowledge-intensive research and development collaborations can be seen as a special type of collaboration that in relation to the traditional R&D-collaboration is more intensive. The difference between knowledge-intensive research and development collaboration and plain R&D-collaboration is not a question of semantics, but is of two distinctive types of collaboration, manifested in various instances of the innovation process. The difference between R&D-intensive companies and less innovative companies strongly determines if companies will enter into a knowledge-intensive research and development collaboration. The role of knowledge spillovers is important in this. The more important knowledge spillovers are then the more important is knowledge intensive collaboration, i.e. companies tend to favour knowledge-intensive research and development collaboration instead of R&D-collaboration. The differences between public and private knowledge-intensive research and development collaboration are less pronounced. Most innovative companies with a knowledge-intensive research and development collaboration choose a combination of both types of collaboration. This type of company is more R&Dintensive and exports more. This indicates a strong simultaneous relationship between
218
appropriability conditions, R&D-intensity and knowledge-intensive research and development collaboration relationships. The size of a company is less important in this. The literature generally talks of R&D-collaboration. The differences between 'traditional' or plain R&D-collaboration and knowledge-intensive research and development collaboration indicate that it is important when analyzing the innovation process, to differentiate between the nature and intensity of R&D-innovation and in particular to take into account the importance that the development of new knowledge in the public domain has for the innovation process and its results. This means that not only the company-university relationship relationships are important, which receives a great deal of attention in the economic and policyorientated literature, but also knowledge-intensive relationships between companies themselves are of the utmost importance and are deserving more attention. The fact that the majority of innovative companies choose a combination of public and private knowledgeintensive research and development collaboration indicates this. It is also supports the thesis that at the present juncture future welfare depends heavily on a knowledge economy To close, a single comment on the fact that only one quarter of the innovative companies chooses to enter a form of collaboration. This study shows that a number of conditions have to be fulfilled in order to enter into collaboration, the most important of these being the appropriability conditions. Favourable appropriability conditions play an important role in the choice process, which precedes the decision to enter into collaboration, or not. Although there is no information available that enables appropriability conditions to be researched in detail, there are indications that technology specific and market specific factors play a large part in this process. Given the fact that innovation is an important condition for entering into a collaborative relationship, from the point of view of policy making, the stimulation of innovation appears to be more obvious than stimulation of R&D-collaboration. R&D-collaboration and/or knowledge-intensive research and development collaboration are just one of the means available to companies in order for them to innovate. From the analysis of the reasons for not entering into a knowledge-intensive research and development collaboration, it appears that companies are generally well aware of the reasons why knowledge-intensive research and development collaboration is not expedient for them. Policy orientated to a generic support of knowledge-intensive research and development collaboration will, in many cases, fit in with companies who are already working in collaboration with others. The circumstances in which these companies operate have proved favourable for knowledge-intensive research and development collaboration, and these companies have enough innovative potential to enter into a knowledge-intensive research and development collaboration. Companies who do not enter into a knowledge-intensive research and development collaboration, have often made a considered decision on this matter, and they will not reconsider their attitude toward collaboration due to policy measures.
219
220
Over de auteur Tom Poot werd geboren op 17 oktober 1958 in Vlaardingen. Na de middelbare school ging hij in 1979 Sociale Geografie studeren aan de Vrije Universiteit in Amsterdam. Na het behalen van zijn kandidaats in 1982 heeft hij gedurende twee jaar bij de Rotterdamse Kunststichting afdeling tentoonstellingen gewerkt, waar hij zich o.a. bezig hield met tentoonstellingbouw en fotografie. In 1984 is hij verder gegaan met de studie Sociale Geografie met als specialisaties: Stad en Land, Planologie, Economische Geografie en Sociaal Wetenschappelijke Informatica. In de laatste twee jaar van zijn studie was hij student-assistent automatisering bij de Stichting voor Economisch Onderzoek der Universiteit van Amsterdam (SEO). Na zijn afstuderen in 1989 werd hij junior onderzoeker en hoofd afdeling automatisering bij SEO en in 1997 senior onderzoeker. In deze tijd heeft hij verschillende opdrachten op het terrein van economie en innovatie verworven en onderzoek uitgevoerd voor o.a. het Ministerie van Economische Zaken. Een van deze opdrachten was het onderzoek 'Samen Innoveren', dat als uitgangspunt heeft gediend voor het promotieonderzoek. Medio 2000 is hij verbonden aan de Technische Universiteit Delft bij de faculteit Techniek, Bestuur en Management (TBM), sectie Economie van Innovatie. Na afronding van het rapport 'Samen Innoveren' eind 2000, is hij gestart met zijn promotieonderzoek. Tijdens zijn promotieonderzoek heeft hij in samenwerking met onderzoekers van PricewaterhouseCoopers en Dialogic uit Utrecht gewerkt aan de evaluatie van de WBSO, een belastingreductiemaatregel ten behoeve van innoverende bedrijven, in opdracht van het Ministerie van Economische Zaken. Thans is hij als universitair docent werkzaam bij de Universiteit Utrecht, Faculteit Geowetenschappen, Departement Innovatie & Milieuwetenschappen.
221
