UNIVERSITEIT GENT FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDE ACADEMIEJAAR 2013 – 2014
Regionale dimensie ondernemerschapskapitaal in Europa
Masterproef voorgedragen tot het bekomen van de graad van Master of Science in de Algemene Economie
Helena Bieseman onder leiding van Prof. B. Merlevede
PERMISSION Ondergetekende verklaart dat de inhoud van deze masterproef mag geraadpleegd en/of gereproduceerd worden, mits bronvermelding. Helena Bieseman
ii
Woord vooraf
Als studente in de Master Algemene Economie heb ik het voorbije jaar veel mogen bijleren rond de economische en financiële werking van de wereld. Deze masterproef is dan een mooi sluitstuk waarbij mijn kennis van en belangstelling voor de economie uiterst geprikkeld werden. Met mijn eerdere studies in de Geografie in het achterhoofd heeft dit werkstuk de nadruk gekregen op de ruimtelijke aspecten van de economie, als een perfecte combinatie van beide interesses en opleidingen. Het visualiseren op kaart van economische fenomenen is dan ook naar mijn inziens een belangrijke gegeven voor het beter begrijpen van regionale socioeconomische processen.
Ik wil ten zeerste professor Bruno Merlevede bedanken voor de kans die hij mij gegeven heeft om met dit onderwerp kennis te maken en mij hierin te kunnen verdiepen. Zonder zijn vertrouwen had ik aan dit werkstuk niet kunnen beginnen. Ik wil hem bedanken voor het ter beschikking stellen van de data, de nodige uitleg bij en verwerking van de data evenals voor de ondersteuning en de sturingen tijdens het proces van het schrijven. Verder zou ik graag Reine Stoffels willen bedanken voor de interesse in mijn werk, het aandachtig nalezen, de nodige verbeteringen en de trouwe steun net zoals ik Timo Van Gught wil danken voor de spellingscontrole. Uiteraard dienen ook mijn ouders een woord van dank te krijgen voor de mogelijkheid die ze mij geboden hebben deze studies te kunnen aanvatten.
iii
Inhoudsopgave 1. Inleiding .......................................................................................................................... 1 2. Literatuuranalyse ............................................................................................................. 3 3. Data en methode .............................................................................................................. 9 4. Resultaten ...................................................................................................................... 11 4.1 Regionale analyse ondernemerschapskapitaal ........................................................................ 14 4.1.1 Ruimtelijke dimensie ondernemerschapskapitaal ............................................................ 14 4.1.2 Vergelijkende cijfers ruimtelijke dimensie ondernemerschapskapitaal ........................... 23 4.1.3 Sectorale dimensie ondernemerschapskapitaal ................................................................ 34 4.1.4 Vergelijkende cijfers sectorale dimensie ondernemerschapskapitaal .............................. 51 4.2 Stedelijke specialisatie ............................................................................................................ 58
5. Besluit............................................................................................................................ 61 6. Referentielijst ................................................................................................................ vii 7. Bijlagen ........................................................................................................................ xiii
iv
Lijst van gebruikte kaarten Kaart 1: Ruimtelijke dimensie ondernemerschapskapitaal NUTS2 niveau ……………..…...16 Kaart 2: Ruimtelijke dimensie ondernemerschapskapitaal NUTS3 niveau ………………….17 Kaart 3: Ruimtelijke dimensie ondernemerschapskapitaal verhouding nieuwe tegenover bestaande bedrijven………………………………………………………………………...…22 Kaart 4: Ruimtelijke dimensie ondernemerschapskapitaal per demografie …….………..…..25 Kaart 5: Vergelijkende kaarten regionale dimensie BBP en ondernemerschapskapitaal…….28 Kaart
6:
Vergelijkende
kaarten
regionale
dimensie
tewerkstelling
en
ondernemerschapskapitaal……………………………………………………………………30 Kaart 7: Vergelijkende kaarten regionale dimensie patenten en ondernemerschapskapitaal...32 Kaart 8: Ruimtelijke dimensie ondernemerschapskapitaal in sector D….……………….…..39 Kaart 9: Ruimtelijke dimensie verhouding ondernemerschapskapitaal sector D………….…39 Kaart 10: Ruimtelijke dimensie ondernemerschapskapitaal in sector F…………..………….40 Kaart 11: Ruimtelijke dimensie verhouding ondernemerschapskapitaal sector F……..……..40 Kaart 12: Ruimtelijke dimensie ondernemerschapskapitaal in sector G……………….…….43 Kaart 13: Ruimtelijke dimensie verhouding ondernemerschapskapitaal sector G………..….43 Kaart 14: Ruimtelijke dimensie ondernemerschapskapitaal in sector I………………..……..44 Kaart 15: Ruimtelijke dimensie verhouding ondernemerschapskapitaal sector I…………….44 Kaart 16: Ruimtelijke dimensie ondernemerschapskapitaal in sector K……………………..47 Kaart 17: Ruimtelijke dimensie verhouding ondernemerschapskapitaal sector K…………...47 Kaart 18: Ruimtelijke dimensie ondernemerschapskapitaal in sector O………………….….49 Kaart 19: Ruimtelijke dimensie verhouding ondernemerschapskapitaal sector O…………...49 Kaart 20: Vergelijking ondernemerschapskapitaal, bestaande bedrijven en tewerkstelling in de industriesector……………………………………………………………………….…….….52 Kaart 21: Vergelijking ondernemerschapskapitaal, bestaande bedrijven en tewerkstelling in de bouwsector…………………………………………………………………………….….…..55 Kaart 22: Vergelijking ondernemerschapskapitaal, bestaande bedrijven en tewerkstelling in de niet-financiële sectoren……………………………………………………………………….57
v
Lijst van gebruikte tabellen
Tabel 1: Gemiddeld verschil in registratie en gemiddelde dekkingsgraad Amadeus-databank tov Eurostat-gegevens (2004 tot 2009).....................................................................................12 Tabel 2: Pearson correlatie waarden vergelijking demografie – ondernemerschap............….23 Tabel 3: Statistische analyse samenhang met ondernemerschapskapitaal……………………33 Tabel 4: Correlatiecoëfficiënten kernactiviteiten economie………………………………….50 Tabel 5: Procentueel aandeel sector per stedelijke regio……………………………..………59
vi
1. Inleiding
Dit werkstuk, ingediend ter behalen van de Master of Science in de Algemene Economie, onderzoekt in welke mate ondernemerschapskapitaal op regionaal niveau verspreid is in Europa. Ondernemerschapskapitaal is zoals elk soort kapitaal, heterogeen en veelzijdig (Audretsch, 2007). Maar aangezien de mate van ondernemerschapskapitaal in een economie uiteindelijk tot uiting komt in de vorm van nieuwe bedrijven, zullen deze patronen gemeten worden op basis van de geografische spreiding en de hoeveelheid van startende ondernemingen in een economie (Audretsch & Keilbach, 2004). Het hebben van opstartende bedrijven draagt sterk bij tot de economische groei binnen een regio.
De regionale verschillen worden vervolgens in dit onderzoek bestudeerd. De ruimtelijke patronen, die ontstaan in de ‘geboortes’ van de nieuwe bedrijven doorheen de Europese landen de afgelopen 15 jaar, worden besproken. De analyse van een ruimtelijke regionale dimensie van een economie verschaft belangrijke inzichten. Economische agenten zijn steeds afhankelijk en onder invloed van hun omgeving. Het proces van opstarten van nieuwe bedrijven kent dan ook een groot regionaal verspreidend karakter, verklaard door de verschillende typerende kenmerken van elke regionale omgeving. Zo gaan de ondernemers op basis van verschillende omgevingsfactoren een keuze maken voor een locatie ter uitvoering van economische activiteiten en is de omgeving afhankelijk van de keuzes van ondernemers. Elke locatie kent een verschil op zowel een regionaal, nationaal als internationaal niveau van mogelijkheden, aanwezig kapitaal, concurrentie of connectiviteit die de keuze beïnvloeden. Het zijn al deze factoren die de verschillen in de ruimtelijke dimensie van het ondernemerschapskapitaal verklaren. Aan ondernemerschap is zowel een spatiale als relationele determinant verbonden. Dusdanig is het goed te weten welke locaties uitgekozen worden door vele ondernemers voor nieuwe bedrijven. Regio’s die een zeer laag niveau van ondernemerschapskapitaal kennen, kunnen vervolgens trachten economisch ondernemende agenten aan te trekken in de hoop de economie te stuwen. Regio’s die reeds populair zijn, zullen zich moeten inspannen om al deze ondernemingen te huisvesten en hen alle mogelijke kansen tot ontwikkelen en groeien te geven. Het doel van deze masterproef is het visualiseren en in kaart brengen van de regio’s dewelke meer nieuwe bedrijven aantrekken dan anderen, zijnde de regio’s met het hoogste niveau van ondernemerschapskapitaal. De focus ligt dus niet zo zeer bij het onderzoeken van verklarende variabelen waarom een bepaalde regio meer 1
nieuwe bedrijven aantrekt dan andere. Het ruimtelijke verhaal is belangrijk waarbij een overzicht van de regionale dimensie van het ondernemerschapskapitaal een bijdrage kan leveren in de ruimtelijk en regionale economische vraagstukken binnen Europa. De focus van de analyse in dit werkstuk ligt dus op de ruimtelijke patronen waarbij de pure economische analyse in de schaduw van de ruimtelijk regionale economische analyse valt.
De onderzoeksvraag luidt “Hoe is het ondernemerschapskapitaal in de Europese regio’s verspreid?”. Er wordt gezocht naar ruimtelijke patronen waarbij regio’s met sterke concentratie van nieuwe bedrijven in contrast staan met regio’s met een zeer laag niveau van ondernemerschapskapitaal.
Hierbij
wordt
verwacht
dat
de
mate
van
aanwezig
ondernemerschap zowel in relatie is met de economische activiteit als met de bevolkingsgegevens, waarbij voornamelijk stedelijke regio’s die een hoog niveau van beide variabelen kennen ook een sterke concentratie van ondernemerschapskapitaal hebben. Het in kaart brengen van deze gegevens zal naar alle verwachtingen dan ook resulteren in clusters van ondernemerschapskapitaal.
Voor de analyse wordt gebruik gemaakt van data afkomstig van de Amadeus-databank. Die omvat gegevens over het aantal nieuwe, zowel binnenlandse als buitenlandse, bedrijven in een bepaalde regio, in een bepaalde sector, in een bepaald jaar. Voor sommige landen zijn de registraties echter niet volledig, waardoor een vertekend beeld kan ontstaan. Een andere beperking van deze data is het ontbreken van informatie over het bedrijf zelf. Zo was het niet mogelijk de overlevingsgraad af te leiden van deze nieuwe bedrijven en was noch de grootte van de onderneming noch het opleidingsniveau van de ondernemer geweten. Dit verhinderde om een meer inhoudelijk analyse van de nieuwe bedrijven uit te voeren en wordt er dus enkel gefocust op de ruimtelijke dimensie van de ondernemingen. Concentraties in bepaalde regio’s of binnen bepaalde sectoren worden louter geanalyseerd op basis van aantallen. Deze aantallen worden vervolgens in kaart gebracht. De cartografische visualisatie van het ondernemerschap in de verschillende Europese regio’s is dan ook het belangrijkste onderdeel van dit werkstuk. Het verbetert het inzicht in de regionale dimensie en de interpretatiemogelijkheden. Verder worden de cijfers gekoppeld aan andere internationale gegevensreeksen om de representativiteit na te gaan en om gevonden patronen te begrijpen en/of te verklaren. 2
In wat volgt wordt eerst een inleidende literatuurstudie uitgeschreven die een inzicht geeft in het concept van ondernemerschapskapitaal. Ook worden enkele bronnen rond agglomeraties en agglomeratievoordelen aangehaald om de relatie tussen economie en geografie duidelijk te maken. Vervolgens worden de cijfers uit de Amadeus-databank rond de nieuwe ondernemingen in de Europese regio’s geanalyseerd. Deze analyse is tweedelig opgebouwd waarbij eerst een onderzoek naar het totale ondernemerschapskapitaal per regio uitgevoerd wordt
en
vervolgens
ligt
de
focus
op
de
ruimtelijke
dimensie
van
het
ondernemerschapskapitaal in de verschillende sectoren. Hierin worden de nieuwe bedrijven per sector geanalyseerd waarbij deze sectorinformatie in het eerste deel terzijde blijft. Een laatste aanvullend deel kent een focus van de Amadeus-data op een nog specifieker niveau waarbij gekeken wordt naar de sectorale specialisatiegraad van het ondernemerschapskapitaal in enkele stedelijke regio’s.
2. Literatuuranalyse
Ter
inleiding
volgt
een
literatuurstudie
van
de
omschrijving
van
ondernemerschapskapitaal en agglomeratievoordelen. De locatiekeuze voor een onderneming wordt zowel door macro- als microcomponenten bepaald. Zowel culturele, sociale, demografische, educatieve, politieke, economische als financiële eigenschappen van zowel het individu als van de omgeving spelen een rol. Op microniveau zijn voor het individu de persoonlijke motivatie, sociale en professionele omgevingsfactoren en netwerken op een regionaal niveau belangrijk. Bepalende persoonlijke karakteristieken zoals de persoonlijkheid, opleidingsniveau en etnische afkomst van een ondernemer werden traditioneel veelvuldig geanalyseerd en ter verklaring aangebracht voor het ondernemerschap (Lee, Florida & Acs, 2004). Andere endogene kenmerken en drijfkrachten van de individuele ondernemers zoals ambitie, zoektocht naar controle, onafhankelijkheid en macht of de neiging tot risico’s nemen evenals hun arbeidsverleden, familiale achtergrond of organisatorische ervaringen spelen evengoed een rol (Beugelsdijk, 2007). Voor een bepaalde locatie zal voornamelijk het macrosociale milieu belangrijk zijn, zoals de lokale politieke waarden en normen of aanwezigheid en ontwikkeling van infrastructuur en netwerken (Wagner & Stenberg, 2004). Evengoed zal de aanwezige industriemix of de grootte en rendabiliteit van een economie in een omgeving een invloed uitoefenen op het ondernemerschapskapitaal (Bosma et al., 2007). 3
De essentie van het ondernemerschapskapitaal wordt dan ook noodzakelijk geacht voor de ontwikkelingen van een regio. Dit soort kapitaal omschrijft de bevorderlijke aanwezigheid van een gunstig regionaal milieu van agenten voor de oprichting van nieuwe bedrijven. Een ondernemer is niet enkel een individu met een persoonlijke visie, maar evengoed een sociaal agent in een context van institutionele kansen en interacties in een organisatorische en geografische ruimte (Scott, 2004). Ondernemerschap, innovatie en economische groei zijn aan elkaar gerelateerd via de uitvoering van allerhande mogelijke kansen binnen een regionaal economisch sociaal kader (Beugelsdijk, 2007). In de literatuur zijn doorheen de jaren drie soorten kapitaal omschreven die een invloed hebben op economische groei en die de economische activiteiten bevorderen. Eerst is er het belang van de aanwezigheid van fysisch kapitaal, vervolgens is onder invloed van het endogene groeimodel het menselijke kapitaal toegevoegd dat verbonden is aan het intellectuele kapitaal (Audretsch & Keilbach, 2004). Putnam (1994) voegde een volgende soort kapitaal toe ter verklaring van economische groei. Hij introduceerde sociaal kapitaal dat het belang aanduidt van sociale contacten, netwerken en wederzijds vertrouwen waarbij samenwerking en coördinatie tot gezamenlijk voordelen en zo economische groei leiden. Aansluitend bij of als onderdeel van sociaal kapitaal, kan de term ondernemerschapskapitaal aangehaald worden. Ondernemerschapskapitaal omschrijft een omgeving van gunstige factoren dat individuen beïnvloedt en aanzet tot het creëren van nieuwe bedrijvigheid of het commercialiseren van hun kennis om de mogelijkheden van het ondernemen maximaal te benutten (Thornton & Flynn, 2005).
Ondernemerschapskapitaal betreft verschillende aspecten aanwezig in een regio zoals sociale acceptatie en politieke sturing op basis van wettelijk en institutionele instellingen, maar eveneens de aanwezigheid van risiconemende ondernemers en risicokapitaal toekennende banken (Audretsch & Keilbach, 2004). De sociale netwerken bepalen in welke mate een agent een risicokapitaal ter beschikking krijgt, terwijl de culturele en institutionele kenmerken van een regio bepalend zijn voor de mogelijkheden van de agent en zorgen voor het aantrekken van menselijk kapitaal en ondernemende agenten (Thornton & Flynn, 2005). De sociale cultuur bepaalt evenzeer in welke mate een omgeving de veranderingen in activiteiten toepast en zich er aan aanpast (Beugelsdijk & Noorderhaven, 2004). Een cultuur waar creativiteit, diversiteit en innovaties aangemoedigd en gewaardeerd wordt is aldus van cruciaal belang voor het opstarten van nieuwe ondernemingen (Lee, Florida & Acs, 2004). De concentratie van opgeleide arbeidskrachten, aanbieders van informatie maar evengoed netwerken van leveranciers, handelsorganisaties, publieke relaties of technische en financiële netwerken 4
zullen er voor zorgen dat een bepaalde regio bevorderend is voor al dan niet sectoroverschrijdende nieuwe ondernemingen (Audretsch, 2007). Zodanig zorgen de verschillen in graad van vorige aspecten tussen regio’s tot verschillende niveaus van ondernemerschapskapitaal.
Ondernemerschapskapitaal draagt rechtstreeks en onrechtstreeks bij tot meer economische activiteit en groei. Het heeft onder andere een positief effect door de stijging van de competitie door het toenemend aantal van lokale ondernemingen. Deze competitie ontstaat niet zozeer tussen bedrijven actief op eenzelfde markt zijn, maar wordt eerder gecreëerd door het toenemend aantal ideeën en specialisaties in bepaalde productieniches (Audretsch & Keilbach, 2004 b). De commercialisering van nieuwe combinaties van bronnen zorgt ervoor dat zowel de nieuwe als de reeds gevestigde bedrijven efficiënter zullen werken door de toenemende concurrentie (Van Oort & Bosma, 2012). Ondernemerschapskapitaal zal dus niet alleen zorgen voor een toenemend aantal bedrijven, maar evengoed voor een toenemende verscheidenheid van economische activiteiten. Dit zorgt voor een grotere diversiteit van de lokale economie, wat opnieuw een positieve invloed heeft op het lokale groeipotentieel (Audretsch & Keilbach, 2004 b). Verder is het effect op de economie van nieuwe ondernemingen afhankelijk van het interregionale concurrentievermogen van de regio op zich en de ontwikkelingen binnen een land (Beugelsdijk, 2007). Zo zullen nieuwe ondernemingen gesitueerd in goed ontwikkelde landen een groter effect hebben op de groei dan in armere landen (van Stel (2005) en Wennekers et al. (2005), zoals vermeld in Beugelsdijk, 2007).
De uitvoering van het ondernemerschap is gerelateerd aan zowel een individu als een plaats, waarbij de oprichting van een bedrijf afhankelijk is van de acties van personen én de omgeving met haar structuur en cultuur (Schoonhoven en Romanelli, 2001, zoals vermeld in Thornton & Flynn, 2005). De ondernemer reageert binnen een bepaalde plaatselijke context waarbij de geografie geen passieve omgeving vormt maar wel een plaats waar socio-spatiale processen actieve ingrediënten van de economische ontwikkeling zijn (Scott, 2004). De concentratie van het ondernemerschap gaat meestal gepaard met andere voordelen verbonden aan het clusteren van economische activiteiten. De interactie binnen een regio tussen allerhande activiteiten van verschillende economische takken zal namelijk zorgen voor verschillende schaaleffecten en externaliteiten. Deze omgevingen worden omschreven als clusters, innovatieve milieus of groeipolen die alle sterke voordelen ondervinden door het agglomereren van activiteiten en personen (Hospers, 2002). Naast de clustervorming, zijnde 5
een concentratie van verschillende economische activiteiten, kan er in een agglomeratieregio ook specialisatie of netwerkoriëntatie plaatsvinden waarbij een concentratie optreedt van bedrijven met dezelfde of verwante activiteiten (Planbureau voor het Leefmilieu, 2011) .
Het was de Franse econoom F. Perroux die als eerste de agglomeratietheorie met de agglomeratievoordelen aankondigde, maar de link tussen agglomeraties of regionale ontwikkelingen en innovaties, kennisoverdracht en ondernemerschap werd als eerst gemaakt door Audretsch & Fieldman in 1996 (Van Oort & Bosma, 2012). De voordelen van agglomeraties zijn drievoudig gestuurd, namelijk: door de nabijheid van activiteiten over verschillende industrieën heen, door de geografische nabijheid en door de temporele nabijheid (Rosenthal & Strange, 2003). Aldus speelt niet enkel de nabijheid een rol, maar evengoed de dichtheid van een agglomeratie, wat bepalend zal zijn voor de ‘sharing’-, ‘matching’- en ‘learning’-mechanismen die actief zijn in een heterogene regio (Duranton & Puga, 2003). Deze mechanismen zijn sterk verbonden met het concept van ondernemerschapskapitaal. De agglomeratie-effecten die bepalend zijn voor het aantal ondernemingen kunnen zowel vanuit het aanbod als vanuit de concentratie aan de vraagzijde een invloed hebben. Er zijn voordelen verbonden aan de concentratie van bedrijven waaruit ‘spin-offs‘ kunnen ontstaan en het economische klimaat, maar ook de concentratie van gekwalificeerde economische ondernemende agenten en toegang tot een brede gespecialiseerde arbeidsmarkt hebben een positief effect. Toegang tot risicokapitaal, verminderde transactiekosten alsook motiverende factoren zoals prestige en prioriteiten gekoppeld aan een stad bieden voordelen (Wennberg et al., 2010). Langs vraagzijde wordt er een invloed uitgeoefend op het aantal nieuwe ondernemingen door de gunstige vraagomstandigheden via de toenemende lokale bevolking, inkomen en bedrijfsactiviteiten (Acs & Armington, 2003). De aanwezigheid van, naast private ook publieke, kennis en technologie evenals de connectiviteit en de grootte van een regio beïnvloeden mee de aantrekkingskracht van een regio en zo het ondernemerschapskapitaal (Planbureau voor het Leefmilieu, 2011). Economische agenten die actief zijn in vestigingen binnen een agglomeratie en dus kennis hebben van de aanwezige netwerken en sociale interactie genieten, zijn het best gepositioneerd om kansen voor nieuwe bedrijfsactiviteiten waar te nemen (Scott, 2004). Negatieve agglomeratie-effecten bestaan uiteraard ook. Door de concentratie van economische activiteiten zullen grondstofprijzen stijgen evenals de lonen en kunnen de toetredingsbarrières toenemen of congestieproblemen ontstaan (Bosma et al., 2007).
6
Het relevante niveau waarop ondernemerschap dient gemeten te worden is dat van een stad of regio. Metropolen kunnen aanschouwd worden als sterk geconcentreerde regio’s van natuurlijke groei, in belangrijke mate gestuwd door het aanwezige menselijke kapitaal en de kennisoverdracht (Acs & Armington, 2003). De gelokaliseerde aard van kennisoverdracht, wat verbonden is aan de ‘bron’ van kennis en ondernemerschapskapitaal, suggereert dus dat de impact van kenniskapitaal ook gelokaliseerd is, waarbij de geografische nabijheid van belang is (Audretsch, 2007). Het opstartingsratio van nieuwe bedrijven zal verschillen tussen steden, onder invloed van onder andere de aanwezige condities van kennis en asymmetrische informatie alsook door verschillen in ondernemerschapskapitaal en op groei gerichte ondernemingen (Acs & Armington, 2003). Steeds meer is het stedelijk beleid er zich bewust van geworden dat het aantrekken van investeringen en innovatieve ondernemers een belangrijke factor is voor de lokale ontwikkeling en economische groei van een stad binnen de veranderende economische, sociale en politieke context (Hubbard, 1996). Zodoende hebben vele steden het doel om een ‘smart city’ te worden en veel ondernemers en ondernemerschapskapitaal aan te trekken (Allwinkle & Cruickshank, 2011). Dit brengt ons tot het nut waarom het interessant is na te gaan in welke regio’s vele nieuwe ondernemingen opgestart worden en aldus welke regio’s gekenmerkt worden door een groot aandeel van ondernemerschapskapitaal. Het ondernemerschapskapitaal is een belangrijke factor voor de economische ontwikkeling en groei. In de huidige tijden van herstel na een zware economische crisis, met sterke nationale schuldopbouw, is het belangrijk de economische
activiteiten te
Ondernemerschapskapitaal
stimuleren op een duurzame
draagt
bij
tot
het
creëren
en doordachte van
wijze.
werkgelegenheid,
werkloosheidsvermindering, innovatie en economische groei. Ondernemerschapskapitaal dient dusdanig als belangrijke inputvariabele gezien te worden door de beleidsmakers. Verder hebben onderzoeken naar ondernemerschapskapitaal aangetoond dat dit kapitaal een grotere invloed heeft op een regionale productiviteit dan bijvoorbeeld kenniskapitaal. Het gebrek aan ondernemende houdingen, wat sterk kan verschillen van plaats tot plaats, is een verklaring voor het falen van pogingen tot het creëren van innovatieve regio’s (Beugelsdijk & Noorderhaven, 2004). Dit heeft implicaties voor het opstellen van een beleid waarbij meer moet geïnvesteerd worden in mogelijkheden en capaciteiten voor ondernemende agenten dan bijvoorbeeld enkel investeringen in R&D (Research and Development; Onderzoek en Ontwikkeling) (Audretsch & Keilbach, 2004). Dusdanig dienen beleidsmakers af te stappen van de meer traditionele factoren bij het opstellen van een beleid en moeten ze initiatieven op 7
starten gericht op het ontwikkelen van de ondernemingszin, de cultuur en de traditie die gunstig zijn voor zelfstandigen (Audretsch & Keilbach, 2004b en Beugelsdijk & Noorderhaven, 2004).
De traditionele focus op ofwel fysiek kapitaal of kenniskapitaal heeft gefaald in het genereren van voldoende economische groei, werkgelegenheid en competitiviteit in de globaliserende economische markten. De inzet op ondernemerschapskapitaal wordt aanschouwd als de ontbrekende link tussen investeringen in onderzoek en de werkelijke economische groei en verbetering van het fysieke kapitaal (Audretsch, 2007). Op regionaal niveau moet er onder andere ingezet worden op de verbetering van de financiering, de (promotionele) infrastructuur en evenals de overdracht van onderzoeksresultaten. Bovendien moet er binnen het onderwijs het ondernemerschap beter gepromoot worden (Wagner & Sternfeld, 2004). In dit opzicht heeft Romano Prodi er in 2002 als toenmalig voorzitter van de Europese Commissie dan ook op gehamerd dat het promoten van ondernemerschap en ondernermschapskapitaal een belangrijk aandeel dient te hebben in het beleid gericht op de Europese economische groei. In de Lissabon-doelstellingen van 2000 is daarom ook opgenomen dat de EU tegen 2020 niet enkel leider in kennis maar evenzeer in ondernemerschap dient te worden teneinde een hogere welvaart en levensstandaard te verzekeren (Audretsch, 2007). Europa is echter een zeer heterogene omgeving waar micro-economische processen tot sterke verschillen kunnen leiden tussen regio’s. Hierdoor zijn plaatsgebaseerde beleidsmaatregelen belangrijk voor de uiteenlopende economische agglomeraties met elk hun eigen karakteristieken, specialiteiten en aanwezige cultuur van ondernemers (Van Oort & Bosma, 2012). Verder zijn projecten rond het creëren van een ondernemerscultuur van lange duur en kennen pas na ruime tijd duidelijke resultaten. Het is aldus uitermate belangrijk om goed te bepalen waar en hoe door een overheid geïnvesteerd moet worden in ondernemerschapskapitaal om zo de economische groei te bevorderen. Hierbij kan een cartografische visualisering van de ruimtelijke dimensie van het ondernemerschapskapitaal een basis vormen voor verdere besluitvormingen.
8
3. Data en methode
De
datagegevens,
ter
analyse
van
de
ruimtelijke
dimensie
van
het
ondernemerschapskapitaal in Europa, zijn afkomstig van de Amadeus-databank, aangekocht door de Universiteit Gent. De Amadeus-databank is opgesteld door het ‘bureau van Dijk’ dat een aanbieder is van allerhande bedrijfsinformatie. De databank bevat informatie over ondernemingen
uit
zowel
Oost-
als
West-Europa
(http://www.bvdinfo.com/nl-
be/products/company-information/international/amadeus, 11/02/2014). De gegevens die voor dit onderzoek van belang zijn, is de informatie die de databank aanbiedt over het aantal nieuwe bedrijven. Deze bedrijven zijn zowel van nationale als van buitenlandse oorsprong in een bepaalde economische sector in een regio. De ruimtelijke verspreiding van nieuwe bedrijven wordt geanalyseerd op absolute cijfers per NUTS 3-niveau (nomenclatuur van territoriale
eenheden
voor
de
statistiek,
http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/nuts_nomenclature/introduction, 12/03/2014) of geaggregeerd op NUTS 2-niveau ter analyse. NUTS 3-niveau is het niveau van bijvoorbeeld de arrondissementen in België, de districten in Duitsland of departementen in Frankrijk, terwijl het NUTS 2-niveau het niveau van de Belgische provincies, de Duitse deelstaten of Franse regio’s is. Daarnaast bevat de databank ook informatie over de sectoren waarin de bedrijven opgestart worden. Deze zijn ingedeeld volgens NACE revisie 1.1 (nomenclatuur
van
economische
statistische
eenheden
(http://www.instat.gov.al/media/166724/nace_rev.1.1.pdf,
in
de
20/04/2014).
Europese De
data
Unie bevat
gegevens van alle Europese landen, met uitzondering van Luxemburg, over de periode 1995 2012. Voor de laatste jaren zijn echter voor verschillende regio’s nog geen gegevens beschikbaar.
Voor het onderzoek naar de ruimtelijke dimensie van het ondernemerschapskapitaal wordt aldus gebruik gemaakt van deze informatie rond het aantal nieuwe bedrijven in de Europese regio’s. Het aantal opstartende bedrijven is de beste manier om het ondernemerschapskapitaal te representeren. In wat volgt zal, als verwezen wordt naar het niveau van ondernemerschapskapitaal, dit een afleiding zijn van het regionale niveau van aantallen ondernemers die een nieuw bedrijf opstarten.
9
In eerste instantie en als belangrijkste bijdrage van dit onderzoek worden de gegevens geanalyseerd door deze in kaart te brengen. Dit kan, na enkele bewerkingen en aanpassing van de datareeks, gebeuren in ArcMap. Dit is een geografisch informatiesysteem (GIS) dat deel uitmaakt van ArcGis van de producent Esri®. Op basis van deze visualisering vindt dan een interpretatie plaats waarbij de ruimtelijke patronen besproken worden.
Vervolgens worden de kaarten vergeleken met ander kaartmateriaal of gegevensreeksen zoals het inwonersaantal, BBP per capita, de tewerkstellingen per sectorniveau,… die beschikbaar gesteld worden door het statistische bureau van de Europese Commissie op de site
. Hierdoor zal de interpretatie van de kaarten met gegevens uit de Amadeus-databank gecorrigeerd en/of gerelativeerd worden. Een statistische analyse uitgevoerd in Stata® onderzoekt de relatie van de verschillende regionale gegevens waarbij het onderzoek zich richt op de onderlinge correlaties en samenhang van de gegevens. De focus ligt dus niet op de zoektocht naar verklarende variabelen. Het onderzoek naar statistische significante verbanden wordt additioneel uitgevoerd om de kaartanalyses te versterken maar niet om de causaliteit of oorzaak en gevolg tussen de verschillende regionale informatie te verklaren. Om de sterkte van het verband tussen twee variabelen te meten wordt als eerst de Pearson productmoment-correlatiecoëfficiënt berekend. Het is een maat die de sterkte van een lineair verband uitdrukt. Deze correlatiecoëfficiënt neemt een waarde aan tussen -1 en +1 wat respectievelijk overeenkomt met een perfect negatieve correlatie en een perfect positieve correlatie. Als deze coëfficiënt een waarde dicht tegen nul heeft dan zal er geen samenhang bestaan tussen beide gegevensreeksen (De Pelsmacker & Van Kenhove, 2002). Een regressieanalyse wordt eveneens uitgevoerd om de significantie van andere
economische ruimtelijk gedefinieerde variabelen te onderzoeken. Hierbij is geopteerd voor de ‘fixed effects’-methode die de logaritmes van de variabelen als input kent. Bij deze “fixed” analyse wordt niet steeds de afhankelijke gebruikt doorheen de gehele dataset maar wordt gewerkt met gemiddelde waarden voor elke regio en worden zo de regressiecoëfficiënten binnen elke regio berekend. Dit is mogelijk doordat de variabelen constant zijn binnen een regio en herhaald worden doorheen de tijd (Allison, 2005).
10
4. Resultaten
Om te beginnen wordt de geografische verspreiding van het ondernemerschapskapitaal in kaart gebracht. Hierbij wordt op zoek gegaan naar clusters of opmerkelijke verspreidingen van het totaal aantal nieuwe bedrijven in een regio. Vervolgens worden de kaarten vergeleken en de correlatie berekend van deze verspreiding met andere regionaal gedefinieerde gegevens zoals het inwonersaantal, BBP per capita, werkgelegenheidsniveau of patentaanvragen per regio. Een volgend deel bestaat uit een analyse van de sectorale dimensie van het ondernemerschapskapitaal op basis van de verspreiding van nieuwe bedrijven per sector. Hierbij wordt op zoek gegaan naar mogelijke agglomeraties of specialisaties in bepaalde sectoren. Eveneens worden deze kaarten opnieuw vergeleken om gelijkenissen of verschillen te constateren. Dit met gegevens afkomstig van de ‘structured business statistics’ (SBS) verzameld door Eurostat met informatie over de bouw-, industrie en dienstensector (
, 18/04/2013). Een laatste aanvullend onderdeel gaat omgekeerd te werk en onderzoekt voor enkele specifieke regio’s en aldus niet geheel Europa de verdeling van het aanwezige ondernemerschapskapitaal binnen de sectoren en gaat zodoende op zoek naar de mate waarin een regio een specialisatiegraad kent. Dit onderdeel zal zich voornamelijk focussen op stadseconomieën.
Vooraleer er gewerkt kan worden met de Amadeus-databank dient deze gegevensreeks gecontroleerd te worden naar haar representativiteit. Hiervoor worden de aantallen nieuwe bedrijven geregistreerd door het Van Dijk-bureau vergeleken met deze geregistreerd door Eurostat. Een belangrijke opmerking hierbij is dat de aantallen in Eurostat slechts op nationaal niveau gedefinieerd zijn en aldus een groot deel van de ruimtelijke regionale informatie verloren gaat. Wanneer beide datareeksen met absolute aantallen nieuwe bedrijven voor de jaren 2004 tot 2009 naast elkaar worden gezet (zie tabel 1 en bijlage I.1) valt te zien dat de Eurostat-gegevens voor de meeste landen een groter aantal kennen dan de Amadeus-databank. Deze verschillen kunnen ontstaan door gebrekkige registratie in de Amadeus-databank maar ook door verschillen in definitie van ‘een nieuwe onderneming’ en mogelijke dubbeltellingen doordat bedrijven veranderen van statuut en terug als nieuw worden geteld. Spanje, Italië, Frankrijk en Duitsland (en Polen en het Verenigd Koninkrijk in het begin van de registraties) zijn de landen die de grootste verschillen kennen tussen beide datareeksen, met gemiddeld (bijna) 200.000 bedrijven minder geregistreerd in de Amadeus- databank. Voorts zijn er ook 11
landen als Estland, Litouwen, Zweden en Roemenië die grotere aantallen kennen in de Amadeus-databank dan in de Eurostat-gegevens. Deze verschillen in aantallen van nieuwe bedrijven zorgt ervoor dat de dekkingsgraad van de Amadeus-databank voor verschillende landen sterk kan verschillen. Wanneer de aantallen nieuwe bedrijven in de Amadeus-databank in een procentueel kader ten opzichte van de Eurostat-cijfers gezien worden (zie tabel 1), zijn het voornamelijk Bulgarije en Spanje die een zeer lage dekkingsgraad kennen. Hiertegenover kennen landen als Estland, Litouwen, Roemenië of Zweden een dekkingsgraad met een waarde hoger dan 100%. Landen als België, Ierland en Noorwegen kennen eveneens een goede dekkingsgraad van rond de 90%.Voor deze landen is de Amadeus-databank aldus zo goed als volledig en geloofwaardig representatief.
Tabel 1: Gemiddeld verschil in registratie en gemiddelde dekkingsgraad Amadeus-databank t.o.v. Eurostat-gegevens (2004 tot 2009)
BE BG CZ DK DE EE IE ES FR IT LV LT HU NL AT PL PT RO SI SK FI SE UK NO
gem. verschil gem. dekkingsgraad absolute aantallen -1.046,4 96,51% -43.789,4 5,20% -53.605,9 43,00% -5.379 75,63% -186.712 31,32% 1.209,571 121,35% -1.168,4 90,80% -224.279 19,09% -184.931 39,03% -215.672 27,18% 1.399,571 126,12% -19.897 27,08% -32.131,9 40,76% -23.029,9 74,04% -5.895,71 74,89% -137.735 37,17% -67.259,1 26,81% 4.545,714 105,69% -7.750,29 30,94% -31.198,4 33,90% -15.715,7 38,36% 10.615,57 123,43% -53.867,6 81,49% -1.648,29 93,11%
(Bron: eigen verwerking gegevens Amadeus-databank en Eurostat “Business Demography” URL: (27/06/2013)) 12
Eerder onderzoek heeft aangetoond dat Luxemburg een zeer beperkte dekkingsgraad (slechts 2%) in de Amadeus-gegevens kent ten opzichte van de gegevens van Eurostat (Aelvoet & Merlevede, 2013). Dit heeft ertoe geleid dit kleine land, dat voornamelijk gespecialiseerd is in de financiële sector, te laten vallen voor verder onderzoek. Berekeningen door B. Merlevede, (2014) (zie bijlage I.3) hebben eveneens aangetoond dat rekening houdend met de gehele Amadeus-databank over de gehele tijdlijn van 1995 tot 2012 en voor al de gegevens zoals aantal (nieuwe) bedrijven maar ook aantal werknemers, omzet en arbeidskosten, Estland de meest complete registratie kent (dekkingsgraad van 97,6%). Hiertegenover kennen Nederland, Polen, Hongarije en het Verenigd Koninkrijk een beduidend laagste dekkingsgraad.
Om de Europese analyse in zijn geheel mogelijk te houden, blijven al de andere landen behouden, desondanks hun soms significant tekort van registraties van nieuwe bedrijven in de Amadeus-databank. Het zijn voornamelijk de ruimtelijke patronen in een internationale context die belangrijk zijn voor de analyse van het ondernemerschapskapitaal en deze kunnen evengoed onderzocht worden ook al zijn er verhoudingsgewijs te weinig nieuwe bedrijven geregistreerd in sommige landen. De tekorten in de Amadeus-databank zijn relatief constant voor elke regio van deze landen en zijn niet ontstaan door afwezigheid van registratie in een bepaalde belangrijke regio. Hierdoor ontstaat geen vertekend beeld van de regionale dimensie binnen een land. De vergelijking van de landen onderling kan eveneens uitgevoerd worden. Dit verklaart eveneens de positieve Pearson correlatiewaarde (zie bijlage I.4) die aanleunt naar 1 (gemiddeld 0,754) bij de analyse van het aantal nieuwe ondernemingen in Eurostat en Amadeus. Dit wil zeggen dat een land met een hogere niveau ondernemerschapskapitaal in de Amadeus-databank, ook grotendeels een hoger niveau zal kennen in de Eurostat-databank. Dit toont aldus aan dat beide reeksen hetzelfde fenomeen omvatten, maar dat de Amadeusdatabank voor verschillende landen niet volledig is zonder een vertekend beeld te creëren. Aldus
kennen
de
landen die
een lage
dekkingsgraad
hebben van
het
totaal
ondernemerschapskapitaal in werkelijkheid een hoger niveau dan weergegeven op de kaarten.
Voor de jaren 2011 en 2012 kent de correlatiecoëfficiënt reeds een beduidend kleinere waarde. Dit wijst op een lagere samenhang tussen beide datasets, verklaard door de discontinuïteit in de Amadeus-databank, wat veroorzaakt wordt door de onvolledigheid in de registratie. In de begin jaren van de Amadeus-registratie kent deze databank eveneens nog enkele tekortkomingen en ontbrekende data. De registraties van 2002 tot 2009 zijn het meest nauwkeurig en leunen het dichts bij de werkelijkheid aan (naar B. Merlevede). 13
Een laatste opmerking hierbij is dat door op Europees niveau te werken veel lokale informatie verloren gaat. Hoe meer landen of regio’s worden opgenomen, hoe minder het mogelijk is in detail te gaan. Zo zijn er in vele Europese landen specifieke regio’s die kenmerkende eigenschappen hebben zoals in een bepaalde sector gespecialiseerd zijn, die sterk aan het groeien zijn of waar veel wordt in geïnvesteerd. Deze worden echter niet specifiek geanalyseerd
waardoor regionale
unieke
informatie
verloren
gaat
die
mogelijke
uitzonderingen kunnen verklaren.
4.1 Regionale analyse ondernemerschapskapitaal 4.1.1 Ruimtelijke dimensie ondernemerschapskapitaal
Op nationaal niveau wordt geconstateerd dat het Verenigd Koninkrijk elk jaar het hoogst absolute aantal nieuwe ondernemingen kent, gevolgd door Frankrijk, Spanje en Duitsland. Hiertegenover kennen Griekenland, Bulgarije en Letland telkens de laagste aantallen. Vanaf het startjaar van de registratie, in 1995, neemt elk jaar het totale aantal nieuwe bedrijven toe tot en met het jaar 2007. Deze toename kent voor elk land een relatief eenzelfde verhouding toegewijd aan de betere registratie, waarbij enkel voor het jaar 1996 een opmerkzame stijging voor Zweden kan gevonden worden. Een algemene grootste toename kan gevonden worden voor het jaar 2003. Vanaf 2008 kennen de aantallen opstartende bedrijven in Europa dan weer een terugval. Dit zal naast het gegeven dat de registratie de laatste jaren beduidend minder representatief is, evenzeer deels gestuurd zijn door de financieel economische crisis die in die jaren Europa en de wereld teisterde. In die periode waren er aldus geen optimale omstandigheden om als ondernemer een nieuw economische activiteit te starten. Het ondernemerschapskapitaal volgt namelijk de economische conjunctuur. Roemenië en Spanje zijn de landen die de grootste terugval kennen in aantallen nieuwe bedrijven vanaf 2008 terwijl Polen en in mindere mate Hongarije als uitzonderingen een boost kenden vanaf 2008.
Het gemiddeld niveau van ondernemerschapskapitaal op basis van het aantal nieuwe bedrijven tussen 1995 en 2012 is vervolgens in kaart gebracht, dit zowel op NUTS 2-niveau (zie kaart 1), zijnde het niveau van provincies en regio’s (uitgezonderd Estland, Letland, 14
Litouwen), als op een tweede kaart met meer detail, namelijk op NUTS 3-niveau (zie kaart 2), zijnde het niveau van arrondissementen, districten of departementen.
Een gelijkaardig patroon is gevonden bij de visualisering van het ondernemerschapskapitaal op basis van de aantallen nieuwe bedrijven in de jaren 2002 tot 2009 (zie bijlage II.1), dewelke de meest correcte weergave van de werkelijkheid zou zijn. Zodoende zorgen de gebreken bij de registratie van het ondernemerschapskapitaal in de begin- en eindjaren niet voor een vervorming van de ruimtelijke dimensie.
15
Kaart 1: Ruimtelijke dimensie ondernemerschapskapitaal NUTS2-niveau
NUTS 2
(Bron: eigen verwerking gegevens Amadeus-databank)
16
Kaart 2 : Ruimtelijke dimensie ondernemerschapskapitaal NUTS 3-niveau
NUTS 3
(Bron: eigen verwerking gegevens Amadeus databank)
17
Op zowel NUTS 2-niveau als NUTS 3-niveau kan als eerst opgemerkt worden dat er binnen een land zeer verschillende waarden terug te vinden zijn voor het regionale ondernemerschapskapitaal. Grote landen als Frankrijk, Spanje of Duitsland kennen naar alle verwachtingen regio’s met sterke economische opstartende activiteiten, terwijl andere regio’s sterk inactief zijn. Voor Duitsland valt echter op dat het, voornamelijk op NUTS 3-niveau, niet veel regio’s kent met een hoog niveau van nieuwe ondernemingen. Dit wordt deels verklaard door het gegeven dat de districten in Duitsland een veel kleiner gebied omvatten dan bijvoorbeeld de departementen in Frankrijk, Spanje of de Scandinavische landen waardoor
logischerwijs
Gecumuleerd
over
de
minder regio’s
nieuwe kent
ondernemingen
kunnen
Duitsland
een
wel
opgeteld worden.
hoger
niveau
van
ondernemerschapskapitaal. Het zijn Griekenland, Bulgarije en Kroatië die het laagste niveau van ondernemerschapskapitaal kennen. Verder is voor de meeste landen een duidelijke relatie te vinden tussen de sterkste concentratie van nieuwe ondernemingen binnen het land en de ligging van de hoofdstad.
Een hoofdstad wordt gekenmerkt door een hoge concentratie van bevolking, instellingen en economische activiteiten en aldus meer ondernemerschapskapitaal dan perifere regio’s. Sectorale en institutionele verscheidenheid in steden zorgt voor de flexibiliteit die nodig is bij het opstarten van nieuwe economische ontwikkelingen en/of nieuwe economische combinaties (Hospers, 2002). Verder zal een stad het maximale aantal potentiële ondernemers evenals mogelijke personeelsleden herbergen, die vaak hoogopgeleid en meer carrièregericht zijn. Evenzeer zal er veel ‘kennisspillover’ plaatsvinden van de naburige universiteiten en onderzoekscentra waardoor de nieuwe bedrijven vaak nieuwe kennis- en technologieintensieve producten en diensten kunnen aanbieden (Tödtling & Wanzenböck, 2003). Evengoed kennen grote steden over het algemeen een grotere diversiteit aan inwoners, wat een meer gevarieerde vraag naar goederen en diensten met zich meebrengt en waardoor meer bedrijven ter antwoord kunnen ontstaan (Bosma et al., 2007). In dit kader zullen aldus zeer vele agglomeratievoordelen verschijnen bij het concentreren van de economische activiteit in een stedelijke regio. Verder zullen factoren zoals de aanwezige infrastructuur en de (duurdere) huurprijs evenals bereikbaarheid en congestieproblemen in een stad een belangrijke rol spelen in de ‘populariteit’ van een bepaalde metropool/stad. Evengoed hebben zowel de lokale belastingen als de noodzakelijke institutionele paperassen een bepalend karakter en compenseren zij een deel van de voordelen verbonden aan agglomeraties. In sommige omgevingen zal het moeilijk zijn een zelfstandige activiteit op te starten terwijl in andere 18
streken ondersteunende organisaties kunnen bestaan die helpen bij het bemachtigen van de noodzakelijke documenten waardoor het ondernemerschapskapitaal sterk gepromoot wordt. Evengoed kan de kleur van de lokale politieke heersende partij een belangrijk gegeven zijn. Sociaal democratische regeringen worden aanschouwd als minder georiënteerd op bedrijfsactiviteiten (Wagner & Sternfeld, 2004). Visies van een lokaal beleid op een beperkte regio of op het geheel van netwerken en connecties tussen verschillende agglomeraties, op nationaal niveau of binnen een Europees overlappend kader kunnen tot sterke verschillen in beleid leiden en zo tot sterke verschillen in de ruimtelijke dimensie van het ondernemerschapskapitaal. Deze factoren zullen elk van belang zijn bij een lokalisatie beslissing van een nieuwe onderneming en zo mee de ruimtelijke dimensie bepalen van het ondernemerschapskapitaal. Echter worden deze elementen niet in rekening gebracht bij de analyse
van
het
regionale
patroon
en
de
internationale
vergelijking
van
het
ondernemerschapskapitaal. Naast een bewuste locatiekeuze voor de ruimtelijke dimensie van het ondernemerschapskapitaal is er uiteraard ook steeds een toevalsfactor aanwezig. Ondernemende mensen kunnen toevallig in een bepaalde regio wonen waarbij de ruimte geen invloed uitoefent. De karakteristieken van de individuele ondernemende agent zijn van belang. Verder zal elk individu de macro- en micro-eigenschappen van de omgeving anders interpreteren en bepaalde omgevingssignalen filteren. Het is de totaliteit van al deze verschillende
agenten
die
de
ondernemersactiviteit
en
verspreiding
van
het
ondernemerschapskapitaal bepalen (Wagner & Sternberg, 2004).
Europese (hoofd)steden zullen in vele gevallen echter tot een groter geheel van een metropoolregio behoren. De mate van concentratie van een regio wordt verklaard door de belangrijkheid en openheid van een hoofdstad waarbij een goede bereikbaarheid en integratie in Europese economieën de bruto productie van een stad verhoogt en het onderscheid met de periferie vergroot (Combes & Overman, 2003). Een classificatie tot een metropool kan gebeuren op basis van belangrijke aanwezigheid van een stad in het wereldsysteem op vlak van economie, politiek, wetenschap, transport en/of cultuur (BBSR, 2011). Op economisch gebied zal de aanwezigheid van kantoren van wereldwijde economische agenten, die alle economische macht behouden, een aanwijzing zijn van zowel de belangrijkheid van een stad als de economisch spatiale ‘hub’ binnen de wereldeconomie. Desondanks het verspreide karakter van de economie in de Europese Unie dankzij het vrij verkeer, ligt de grootste concentratie van Europese metropolen, met voornamelijk een economisch belangrijke functie, in de Europese kern. Deze metropolen zijn ook belangrijk ten inzicht van de andere 19
metropoolfuncties (BBSR, 2011). De belangrijkste metropoolregio’s, megapolissen, in Europa zijn de steden gelegen in ‘Blue Banana’ . Dit strekt zich van de West-Midlands in het Verenigd Koninkrijk naar de Vlaamse Ruit, de Randstad, het Ruhrgebied tot in Milaan. In het zuiden van Europa is er de ‘Sunbelt’ of ‘Golden Banana’ die de mediterrane steden van Valencia tot Milaan omvat en verder is de ‘Yellow Banana’ in opmars die zich van Parijs via Berlijn tot in Oost-Europa strekt naar onder andere Warschau (Hospers, 2002). In voornamelijk de Oost-Europese landen zijn de metropolen gelijk te stellen aan de nationale hoofdsteden (BBSR, 2011).
Op kaart 2 van het ondernemerschapskapitaal op NUTS 3-niveau kan nog duidelijker gezien worden dat in de grote landen het ondernemerschapskapitaal sterk geconcentreerd is, terwijl andere gebieden een zeer laag niveau kennen. Regio’s binnen een land kunnen sterk verschillen qua inwoners, productiviteit, specialisatie en inkomen. De rijkste regio van een land is gemiddeld dubbel zo rijk als de armste regio binnen hetzelfde land (Planbureau voor de Leefomgeving, 2011). De ongelijkheid tussen de Europese landen wordt wel verwacht af te nemen maar tegelijkertijd zou de ongelijkheid binnen verschillende nationale regio’s alleen maar toenemen, gestuurd door een verschillend beleid van concentratie en specialisatie (Rodriguez-Pose, 2002). Kijkend naar de ligging van een hoofdstad, wordt gezien dat in landen als Frankrijk, het Verenigd Koninkrijk en Nederland de aangrenzende districten rond het hoofdstedelijk district ook een hoger niveau van ondernemerschapskapitaal kennen. Dit wijst enerzijds op ‘uitwaaierende’ economische activiteiten vanuit de hoofdstad, maar evengoed op het belang van regio’s in de nabijheid van maar niet in een hoofdstedelijk gebied. Deze regio’s zijn functioneel afhankelijk van de hoofdstad en maken deel uit van grotere polycentrische agglomeraties, de metropolen, dewelke gekenmerkt zijn door goedkopere vestigingsmogelijkheden en meer ruimtelijke mogelijkheden tegelijk met het belang
van
de
centrale
ligging
(BBSR,
2011).
Sterke
concentratie
van
ondernemerschapskapitaal wordt evengoed waargenomen in het begin van de ‘Blue Banana’, over het zuidwesten van het Verenigd Koninkrijk, Nederland, België en Noord Frankrijk. De sterke concentratie van economische activiteit en bevolking tot in de overige gebieden van de ‘Blue Banana’, dus tot in Noord-Italië over Duitsland, is echter niet terug te vinden in de verspreiding van het ondernemerschapskapitaal. In de Zuid-Europese landen vinden de meeste opstartende activiteiten plaats in de metropolen van de ‘Golden Banana’, zoals in Frankrijk rond Marseille en in Spanje rond Barcelona en Malaga-Cordoba-Sevilla. Evengoed is er een verhoogde activiteit te vinden langs de Atlantische Oceaan (in Frankrijk rond 20
Bordeaux en in Portugal rond Lissabon en Porto). In andere landen zoals Italië, Griekenland, Finland, Roemenië of Estland is duidelijk het meeste ondernemerschap geconcentreerd in het hoofdstedelijk departement zonder opmerkelijke verhoogde activiteiten in de omliggende departementen. Dusdanig zijn het voornamelijk de hoofdstedelijke regio’s, vaak deel uitmakend van een groter geheel van metropool, die de belangrijkste omgevingen zijn voor het opstarten van nieuwe ondernemingen. De verschillende voordelen verbonden aan de concentratie van personen en activiteiten zullen een doorslaggevende factor spelen voor de verspreiding van het ondernemerschap en zorgen ervoor dat deze regio’s het hoogste niveau van absolute ondernemerschapskapitaal kennen.
Vervolgens bevat kaart 3 de ruimtelijke verspreiding van de regio’s met het procentueel aandeel van ondernemerschapskapitaal ten opzichte van de bestaande bedrijven, eveneens geregistreerd in de Amadeus-databank. Voor alle landen kennen de nieuwe bedrijven slechts een beperkte bijdrage tot de reeds bestaande economische activiteiten. Verder geeft deze kaart de sterkst groeiende economische regio’s per land weer waar verhoudingsgewijs meer nieuwe ondernemingen aanwezig zijn. Opvallend hierbij is dat niet de eerder besproken patronen teruggevonden worden. Het zijn voornamelijk de Zuid-Europese regio’s die samen met de Oost-Europese regio’s een sterk aandeel van relatief ondernemerschapskapitaal kennen. De ‘Golden Banana’ en in het verlengde Oost-Italië, is de meest opvallende metropoolregio die relatief veel ondernemerschapskapitaal huisvest, zeker in vergelijking met de ‘Blue Banana’. Verder is Schotland een opvallende gebied met een hoog niveau ondernemerschapskapitaal. Dit zijn aldus gebieden die een sterke economische groei kennen of zullen kennen. Hier tegenover zijn het de hoofdstedelijke gebieden als Madrid, Brussel, Stockholm, Helsinki en Boekarest die een beduidend laag niveau van ondernemerschapskapitaal kennen ten opzichte van de reeds bestaande bedrijven. Aldus zijn voor deze regio’s de hoge absolute aantallen van nieuwe ondernemingen in verhouding met en mogelijks slechts een beperkte aanvulling bij de bestaande economische activiteiten. Verder kennen alle regio’s in Duitsland de laagste procentuele cijfers van het ondernemerschapskapitaal.
21
Kaart 3: Ruimtelijke dimensie ondernemerschapskapitaal verhouding nieuwe tegenover bestaande bedrijven:
(Bron: eigen verwerking gegevens Amadeus-databank) 22
4.1.2 Vergelijkende cijfers ruimtelijke dimensie ondernemerschapskapitaal
De eerder besproken data wordt vervolgens vergeleken met andere economische gegevens om de onderlinge relatie met de Amadeus-databank te onderzoeken en verbanden te constateren.
Een belangrijke aanpassing ter vergelijking van de data kan ingevoerd worden. Het aantal inwoners per regio is namelijk een bepalende factor voor het niveau van ondernemerschapskapitaal. Dichtbevolkte gebieden hebben meer kans om een hoog percentage ondernemende inwoners te huisvesten dan dunbevolkte gebieden daar ze meer economische actieve personen huisvesten. Regio’s met een hoog inwonersaantal hebben dan ook een positieve invloed op het opstartingsratio, economisch verklaard door de sterkere lokale vraag vanuit het groter consumentenaantal (Bosma et al., 2007). Evengoed kan aangenomen worden dat in dichtbevolkte regio’s mogelijks meer mensen aan het balanceren zijn tussen een actieve en inactieve status waardoor ze geprikkeld worden zelfstandig te worden en zal er in deze gebieden meer interactie bestaan tussen de inwoners en verschillende aanwezige bedrijfsactiviteiten. Aldus zijn clusteringen van opstartende bedrijven te verwachten in dichtbevolkte stedelijke gebieden (Wagner & Sternberg, 2004). De correlatieanalyse tussen de inwonersaantallen van de Europese regio’s en de aantallen nieuwe bedrijven in de Amadeus-databank toont dan ook aan dat er een sterke relatie is tussen beide datasets (zie tabel 2). Een gemiddelde van 0,729 voor de Pearson productmomentcorrelatiewaarde toont aan dat er een sterk positief verband bestaat tussen beide gegevens. Hieruit wordt verwacht dat regio’s met een hoger inwonersaantal ook een hoger niveau van ondernemerschapskapitaal hebben.
Tabel 2: Pearson correlatiecoëfficiënten samenhang demografie - ondernemerschapskapitaal 1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
0,864 2004 0,922
0,567 2005 0,880
0,651 2006 0,711
0,701 2007 0,543
0,736 2008 0,772
0,843 2009 0,751
0,600 2010 0,551
0,899 2011 0,611
0,700 GEMIDDELD 0,729
(Bron: eigen verwerking gegevens Amadeus-databank en Eurostat “Population on January 1 by
age
and
sex,
NUTS2
regions”
URL:
(17/02/2014)) 23
Vervolgens wordt op kaart 4 de regionale dimensie van het ondernemerschapskapitaal weergegeven na correctie voor het inwonersaantal per NUTS 2- regio. Hierop is af te leiden dat de provincies in het Verenigd Koninkrijk, Nederland en België overblijven als regio’s met een hoog aantal nieuwe bedrijven per 1000 inwoners net als de Scandinavische landen. Evengoed behoren de nieuwe Europese lidstaten met voornamelijk de Baltische staten en Polen nog steeds tot de landen met het hoogste niveau van ondernemerschapskapitaal. Verder is het opmerkzaam dat Spanje (naast Griekenland en Duitsland) een laag niveau van ondernemerschapskapitaal per 1000 inwoners kent waarbij de eerder geconstateerde hoge graad van activiteiten langs de Middellandse Zee aldus in verhouding is met het inwonersaantal in deze gebieden. Voor hoofdstedelijke regio’s rond Parijs, Londen, Lissabon, Stockholm, Berlijn of Boekarest wordt het hogere ondernemerschapsaantal evenmin genivelleerd door het hogere inwonersaantal, wat aangeeft dat deze regio’s een zeer hoog niveau
van
ondernemerschapskapitaal
kennen
in
verhouding
met
hun
hoge
bevolkingsdichtheid.
Echter zou er voor een correcte analyse ook rekening gehouden moeten worden met de kenmerken van de demografie zoals de gemiddelde leeftijd, geslacht, etnische origine en gezondheid van de bevolking. Al deze kenmerken van een persoon spelen ieder op zich een bepalende rol bij de beslissing tot het opstarten van een nieuw bedrijf (Bosma et al., 2007). Zo heeft de ‘global entrepreneurship monitor’ aangetoond dat mannen gemiddeld dubbel zo veel geëngageerd zijn bij het opstarten van een nieuwe bedrijf dan vrouwen. Verder zijn het voornamelijk personen van 25 tot 44 jaar die de stap als ondernemer zetten (Reynolds et al., 2002). Aldus zouden regio’s die meer jonge mannen huisvesten gemiddeld gezien een hoger niveau van ondernemerschapskapitaal kennen dan bijvoorbeeld regio’s die voornamelijk gekenmerkt worden door een oudere bevolking. Andere socio-demografische kenmerken van de ondernemers, zoals de opleidingsgraad, zijn evenmin af te leiden uit de Amadeusdatabank. De invloed van de nabijheid van bijvoorbeeld universiteiten die jonge, hoogopgeleide agenten met zich meebrengen en zo een positieve invloed op het ondernemerschapskapitaal hebben, kan dus ook niet in relatie gebracht worden. Maar een verdere analyse van deze toegepaste demografische kenmerken is echter niet noodzakelijk in deze
doelstelling
voor
het
visualiseren
van
de
regionale
dimensie
van
het
ondernemerschapskapitaal.
24
Kaart 4: Ruimtelijke dimensie ondernemerschapskapitaal per demografie
Legende Gemiddeld aantal bedrijven 1995-2011
(Bron: eigen verwerking gegevens Amadeus databank en Eurostat “Population on January 1 by
age
and
sex,
NUTS2
regions”
URL:
(17/02/2014)) 25
Als tweede wordt de ruimtelijke dimensie van het ondernemerschapskapitaal in vergelijking gebracht met de verspreiding van andere economische gegevens die ook op regionaal niveau beschikbaar zijn. Zo wordt er op kaarten naar gelijkenissen of verschillen gezocht evenals er op basis van een statistische analyse conclusies over de ruimtelijke samenhang getrokken worden.
Een
eerste
onderzoek
gebeurt
naar
de
samenhang
tussen
het
ondernemerschapskapitaal en het nationale product, Bruto Binnenlands Product (BBP) per capita, per regio. De economische output van een regio kan een sterke driver zijn voor het opstarten van nieuwe bedrijven aangezien deze een aanwijzing is voor de gewenste economische condities en opstartklimaat (Audretsch & Keilbach, zoals vermeld in Bosma et al., 2007). Een sterke samenhang tussen het BBP en het ondernemerschapskapitaal kan meteen vastgesteld worden zowel op basis van de correlatieanalyse als op basis van de vergelijking van de kaarten. Een gemiddelde correlatiewaarde van 0,729 (zie bijlage II.2) toont aan dat er een positief verband bestaat tussen beide gegevensreeksen. Regio’s met een hoog niveau van nationale productie worden verwacht ook gekenmerkt te worden door een hoog niveau van ondernemerschapskapitaal. Dit is dan ook voornamelijk van tel voor de hoofdstedelijke gebieden of gebieden met sterke economische activiteiten. Deze worden, zoals te zien op de kaart 5, gekenmerkt door zowel een hoog BBP als een hoog niveau van ondernemerschapskapitaal. Echter zwakt de correlatiewaarde tussen beide gegevensreeksen sterk af in de laatste jaren van de registratie en in 2010 kan slechts een samenhang gevonden worden met een correlatiewaarde van 0,445. Dit kan er op wijzen dat de evoluties in het BBP, gestuurd door de economische crisis, niet geheel gevolgd worden door het ondernemerschap. Maar voornamelijk zal dit verklaard worden door de gebreken in de Amadeus-dataregistratie.
Opmerkzaam bij de vergelijking van beide kaarten is dat de nieuwe lidstaten van de Europese Unie in verhouding met hun relatief lage BBP als percentage van het Europese totaal een hoog niveau van ondernemerschapskapitaal kennen. In tegenstelling hiermee kent Griekenland en in mindere mate Spanje en Zuid-Ierland een tegenvallend aantal nieuwe ondernemingen in vergelijking met het BBP. Beide tendensen wijzen op het belang van de economische situatie voor ondernemerschapskapitaal aangezien de nieuwe lidstaten een sterke groei kennen sinds hun toetreding tot de EU, terwijl die andere landen gekenmerkt worden door een sterke economische crisis. Het nationaal niveau van ondernemerschapskapitaal is 26
aldus een weerspiegeling van de macro-economische condities waarbij de nationale economische groei in BBP gerelateerd kan worden aan een hoger niveau van ondernemerschap (Reynolds et al., 2002).
27
Kaart5: Vergelijkende kaarten regionale dimensie BBP en ondernemerschapskapitaal
(Bron : eigen verwerking gegevens Eurostat “Gross domestic product (GDP) at current market prices by NUTS 2 regions”(3/03/2014) URL:
en Amadeus –databank) 28
In vergelijking met het werkgelegenheidsniveau zou op het eerste zicht een omgekeerde relatie verwacht kunnen worden. Regio’s met een laag werkgelegenheidsniveau kunnen werkloze inwoners er toe aanzetten zelf het heft in handen te nemen om een nieuwe onderneming op te starten. Dit zal echter voornamelijk het geval zijn in de ontwikkelende landen van Azië en Latijns-Amerika waar de helft van de mensen ondernemer worden uit noodzaak, terwijl in de ontwikkelde Aziatische landen en Europa voornamelijk kans georiënteerde ondernemers aanwezig zijn (Reynolds et al., 2002). Langs de andere kant wijzen regio’s met een hoog werkloosheidpercentage op een zwakke regionale economische situatie. Het klimaat voor het opstarten van nieuwe bedrijven is niet bevorderend en deze regio’s worden ‘geplaagd’ door de afwezigheid van de noodzakelijke kapitaalstocks, zijnde voornamelijk sociale relaties met economische agenten en ervaringen in het bedrijfsleven voor het slagen in het opstarten van een nieuwe onderneming. Dit zal er voor zorgen dat regio’s met een hoog werkgelegenheidsniveau nodig zijn voor en/of gerelateerd kunnen worden aan een hoger niveau van ondernemerschapskapitaal.
De vergelijking van de kaarten en de correlatieanalyse toont aan dat voornamelijk het tweede argument zal gelden en dat het aanwezige kapitaal belangrijk is. De correlatieanalyse van beide gegevensreeksen toont aan dat er een sterke positieve relatie bestaat tussen beiden. Er kan een gemiddelde correlatiewaarde gevonden worden van 0,833 (zie bijlage II.4) wat weergeeft dat het zeer waarschijnlijk is dat regio’s met een hoge tewerkstellingsgraad ook een hoog niveau van ondernemerschapskapitaal hebben. Dit in tegenstelling tot de relatie tussen de ruimtelijke dimensie van het ondernemerschap en werkloosheid. Deze geeft een zwakke negatieve correlatie waarde aan. Kijkend naar de geografische verdeling van beide datareeksen (zie kaart 6) is het duidelijk dat in de stedelijke regio’s de argumentatie van aanwezig ondernemerschapskapitaal opgaat. In alle West-Europese landen zijn sterke gelijkenissen
te
vinden
tussen
een
hoog
niveau
van
werkgelegenheid
en
ondernemerschapskapitaal. Voor de Oost-Europese landen evenals voor Griekenland en in mindere mate Italië is er echter geen duidelijk verband af te leiden, noch met een hoog noch met een laag niveau van werkgelegenheid en ondernemerschapskapitaal. Aldus zullen in deze regio’s niet zo zeer de aanwezige professionele relaties en ervaring belangrijke factoren zijn voor het ondernemerschap maar eerder de economische opportuniteiten.
29
Kaart 6: Vergelijkende kaarten regionale dimensie tewerkstelling en ondernemerschapskapitaal
(Bron: eigen verwerking gegevens Eurostat “Employment rates by sex, age and NUTS 2 regions (%)” (24/04/2014) URL: en Amadeus-databank) 30
Een laatste vergelijking van de Amadeus-gegevens kan uitgevoerd worden met het aantal patentaanvragen bij het European Patent Office (EPO). Dit kan deels een verband weergeven tussen het ondernemerschapskapitaal en investeringen in ‘Research & Development’. Het komt uiteraard voor dat er binnen een bestaand bedrijf nieuwe activiteiten zijn opgestart waarvoor een octrooi aangevraagd wordt, maar toch kan er tegelijkertijd een relatie verwacht worden tussen regio’s met meer nieuwe bedrijven en meer nieuwe patenten. Hierbij zal het niveau van patentaanvragen wel geen causaal verband kennen met het ondernemerschapskapitaal maar louter een ruimtelijke samenhang.
De correlatieanalyse (gemiddelde coëfficiënt van 0,411, zie bijlage II.5) tussen beide gegevensreeksen toont aan dat er slechts een beperkte, maar wel positieve, relatie bestaat. Echter zullen gelijkenissen tussen beide gegevensreeksen voor het merendeel gebaseerd zijn op toeval. Kijkend naar de geografische patronen (zie kaart7) van beide datasets kunnen dan ook slechts beperkte gelijkenissen terug gevonden worden. De overeenkomsten bevinden zich voornamelijk in de (hoofd)stedelijke regio’s van de West-Europese landen. Opmerkzaam wordt er zowel op kaart als in de totale aantallen een sterk verschil gevonden voor Duitsland dat gekenmerkt wordt door het hoogst gemiddeld aantal patentaanvragen, maar niet met een hoog niveau van ondernemerschapskapitaal. Deze afwijking kan deels gekoppeld worden aan de onderschatting van het Duitse ondernemerschapskapitaal in de Amadeus-databank maar duidt alsnog de beperkte relatie tussen beide datareeksen aan. Oost-Europese landen kennen een beduidend laag cijfer patentaanvragen maar hebben reeds een groot aandeel in het Europese ondernemerschapskapitaal. Dit zal aantonen dat in de nieuwe lidstaten niet zo zeer bedrijven opgestart worden die een nieuw product op de markt brengen maar wel dat er vele nieuwe bedrijven ontstaan in reeds bestaande takken van de economie. Dit past binnen het wereldwijd proces dat geconstateerd werd in de ‘general entrepreneurship monitor’ waarbij van de opstartende bedrijven 93 procent van de ondernemers stelden dat hun bedrijf een replica is van een bestaande bedrijfsactiviteit en slechts 7 procent stelde dat hun bedrijf een nieuw marktniche creëert (Reynolds et al, 2002). Zodoende zullen in de Oost-Europese landen activiteiten voornamelijk gekopieerd worden om zo beter aan te sluiten met WestEuropese landen en economieën.
31
Kaart 7: Vergelijkende kaarten regionale dimensie patenten en ondernemerschapskapitaal
(Bron: eigen verwerking gegevens Eurostat “Patent applications to the EPO by priority year and NUTS 3 regions” (30/01/2014) URL: en Amadeus-databank) 32
Samenvattend kan er gekeken worden naar de statistische samenhang van de voorbije variabelen waarbij de vergelijking van de kaarten ondersteund wordt. Hierbij is het niet de bedoeling de meest verklarende variabelen aan te duiden maar wordt gezocht naar verschillen in de samenhang van beide economische gegevens. Deze analyse wordt uitgevoerd aan de hand van een regressieanalyse.
Tabel 3: Statistische analyse samenhang met het ondernemerschapskapitaal Regressiecoëfficiënten (individueel)
Regressiecoëfficiënten (gezamelijk) Ondernemerschapskapitaal NUTS 2 NUTS 3 NUTS 2
BBP
0,670234**
standaardfout
(0,022)
Werkgelegenheidsniveau
0,695498**
1,023094**
standaardfout
(0,066)
(0,038)
0,949394**
0,3148
(0,041) -1,299376**
0,2274
(0,125)
-0,0608**
Werkloosheidsgraad
Correlatiecoëfficiënten
-0,0116**
standaardfout
(0,002)
Patenten
0,213186**
0,119245**
standaardfout
(0,011)
(0,005)
0,0633
(0,003) -0,00254
0,2146
(0,012)
** Correlatie is significant.
aantal observaties aantal regio's R²
BBP
Werkniveau
werkloosheid
NUTS 2 4060
NUTS 2 NUTS 3 NUTS 2 2430 11382 3972
277
241
1195
263
0,5428
0,4485
0,5818
0,2818
Patenten Te samen
NUTS 3
NUTS 2 NUTS 2 2938 1406 16360 261 225 1158
0,1025
0,771
0,0019
(Bron: verwerking gegevens Amadeus-databank en Eurostat “Structural Business Statistics” , 10/05/2014)
Uit tabel 3 wordt afgeleid dat voornamelijk het niveau van BBP en werkgelegenheidsniveau de belangrijkste regressiecoëfficiënten zijn. Op NUTS 3-niveau is tewerkstellingsgraad de belangrijkste variabele waarbij een toename van het werkgelegenheidsniveau met één eenheid gekenmerkt wordt door een evenwaardige toename in het ondernemerschapskapitaal. Regio’s die gekenmerkt worden door een hoge graad van BBP en tewerkstelling, kennen doorgaans een hoog niveau van ondernemerschapskapitaal. Dit wordt dan ook bij de vergelijking van de 33
kaarten bevestigd. De correlatiecoëfficiënten van de logaritmische waarden kennen lagere waarden dan deze van de absolute aantallen maar behouden de positieve samenhang. Voor de variabele van werkloosheidsgraad wordt zoals verwacht een negatieve regressiecoëfficiënt berekend. Dit toont aan dat als de werkloosheidsgraad afneemt, het ondernemerschapskapitaal zal toenemen. De relatie met de variabele ‘aantal aangevraagde patenten’ kent een lage coëfficiënt. Hieruit wordt afgeleid dat deze variabele slechts een beperkte invloed heeft op het ondernemerschapskapitaal. Ook de lage waarden voor de determinatiecoëfficiënt R² op zowel NUTS 2- als NUTS 3-niveau tonen aan dat de variabiliteit in ondernemerschapskapitaal niet zozeer verklaard wordt door de regionale verspreiding van de patenten. Dit bevestigd de beperkte samenhang tussen beide kaartweergaves (zie kaart 7). Wanneer al de variabelen samen in een regressie gestoken worden is het duidelijk dat het niveau van BBP de grootste invloed heeft op het niveau van ondernemerschapskapitaal. Door de onderlinge correlatie van werkgelegenheidsgraad en werkloosheidsgraad, deze zijn elkaars tegengestelde, ontstaat er een vertekening van deze regressiecoëfficiënten. Hierdoor dient de negatieve waarde voor de coëfficiënt van de tewerkstellingsgraad niet als tegenwerkende kracht voor het ondernemerschapskapitaal gezien te worden. Maar zou de variabele van werkloosheidsgraad bij verdere regressieanalyse geschrapt moeten worden. De relatie met het patentenniveau valt evenzeer weg in de gezamenlijk analyse daar deze regressiecoëfficiënt niet significant is.
4.1.3 Sectorale dimensie ondernemerschapskapitaal
Naast de louter ruimtelijke dimensie van het ondernemerschapskapitaal kan ook gekeken worden naar de regionale dimensie van de sectorverdeling binnen de nieuw opgerichte bedrijven.
Bij de aanvang van deze analyse dient een belangrijke opmerking gemaakt te worden. Sectoren als landbouw of mijnbouw worden terzijde gelaten daar deze sterk afhankelijk zijn van het fysisch milieu en aldus enkel als bepalende locatiefactor de aanwezige natuur hebben. De locatiekeuze voor bedrijven in deze sectoren wordt niet in de eerste plaats bepaald door het aanwezige ondernemerschapskapitaal of de agglomeratievoordelen. De ruimtelijke verspreiding van deze sectoren wordt louter bepaald door de aanwezige grondstoffen, de bodemgesteldheid of het klimaat. Voor de toeristische sector geldt eenzelfde aanname 34
aangezien deze evenzeer afhankelijk is van de ligging en lokaal klimaat of toeristische topografische of natuurlijke trekpleisters. In mindere mate is de transportsector afhankelijk van zijn omgeving, zoals de nabijheid van kanalen, rivieren of havens, de aanwezigheid van een
luchthaven
en
een
uitgewerkt
wegennetwerk
en
bereikbaarheid
(Eurostat
, 20/02/2014). Deze beperkingen zijn echter ook deels afhankelijk van het beleid. Naast transport ook opslag en communicatie tot de sectorgroep I in de Nace revisie 1.1 indeling, zodat deze sector niet achterwege gelaten kan worden in de verdere sectorale analyse van de geografie van het ondernemerschapskapitaal. Verder is er de sector van energievoorziening die evengoed afhankelijk is van het fysisch milieu en vaak een nationale monopolie van de overheid is. Deze heeft dus geen belangrijke bedrage tot de regionale dimensie van het ondernemerschapskapitaal. Voor de onderwijssector zullen dezelfde redenen opgaan waarom voor deze sector de ruimtelijke regionale patronen niet onderzocht worden.
Alle andere sectoren kennen een locatiestrategie die onafhankelijk is van het aanwezige kapitaal of natuurlijke kenmerken en zullen daarom verder onderzocht worden. Deze sectoren zijn, volgens de Nace revisie 1.1 indeling, de industriesector D, de bouwsector F, de handelsector G, de transport- en communicatiesector I, de vastgoedsector K, de openbare sector L en de sociale dienstverleningssector O. Al deze sectoren samen omvatten 83,16 % van alle nieuwe ondernemingen geregistreerd in de Amadeus-databank. Voor elke sector zullen de verklarende factoren voor de vestiging in een bepaalde regio onder andere de aanwezige vraag en transactiekosten zijn, evenals de aanwezigheid van menselijk kapitaal en technologie. Factoren als verschillen in arbeidsproductiviteit en loonkosten spelen een invloed bij het bepalen van een locatie voor een nieuwe economische activiteit (Combes & Overman, 2003). Al deze factoren kunnen sterk verschillen tussen regio’s en zullen dan ook de ruimtelijke variaties in het ondernemerschapskapitaal mee bepalen. Zoals reeds aangehaald in het literatuuroverzicht is het belang van clusters of agglomeraties in een bepaalde regio eveneens groot. Regio’s die een sterke specialisatiegraad in een sector of verwante sectoren kennen, zullen meer voordelen halen uit schaaleffecten en kennen een versterkt rendement. Maar langs de andere kant zijn deze regio’s beduidend gevoeliger voor marktschommelingen (Hospers, 2002). Bijgevolg is het voor een regio aangeraden een evenwicht te vinden tussen diversificatie en specialisatie. Echter worden al deze factoren die een invloed uitoefenen op de verschillen tussen regio’s in het verdere onderzoek niet meer aangehaald. De ruimtelijke variatie is belangrijk waarbij de verklaringen voor een locatie terzijde worden gelaten. 35
Eerst wordt een algemene beeld geschetst van de regionale dimensie van het ondernemerschapskapitaal van alle sectoren. De hoofdstedelijke gebieden kennen, zoals verwacht naar het patroon van het toaal aantal nieuwe bedrijven, voor elke sector de grootste concentratie. Deze kerngebieden kennen doorgaans een sterke diversiteit in economische activiteit terwijl perifere gebieden gewoonlijk meer gespecialiseerd zijn om zo tot voldoende productiemassa te komen om op de markt te kunnen concurreren (Planbureau voor het Leefmilieu, 2011). De kerngebieden van de Europese economie kennen een grotere concurrentiestrijd in plaats van monopoliemachten waardoor meer nieuwe bedrijven kunnen ontstaan (Bosma et al., 2007). Verder kan er voor zo goed als elke sectorgroep een vergrootte activiteit gevonden worden in de zuidelijke mediterane metropolen van de “Golden Banana” en in mindere mate in de “Blue Banana”, wat onderbroken wordt door de algemene lage aantallen geregistreerd in Duitsland.
Een grote concentratie van ondernemerschapskapitaal wordt verder voor elke sector in de nieuwe Europese lidstaten gevonden, voornamelijk Polen enTsjechië spelen een grote rol. Het lage aantal nieuwe bedrijven in Griekenland is daarentegen opmerkelijk. Dit wordt deels veroorzaakt door de ontbrekende registraties in de Amadeus-databank. Maar aangezien er een laag aantal in de totalen voor elke sector in elk jaar is, wordt er afgeleid dat Griekenland gekenmerkt wordt door een lage ondernemersgraad.
Kijkend naar de geografische verspreiding van de opstartende bedrijven in de industriesector, worden er plaatsen van concentratie gevonden in verschillende voornamelijk Oost-Europese gebieden (zie kaart 8). In alle Centraal- en Oost-Europese landen is de industriesector belangrijker dan de dienstensector. Al deze regio’s kennen een hogere oriëntatie naar de industriële sector dan het Europese gemiddelde van 37,5 % (Planbureau voor het Leefmilieu, 2011). Het aandeel van de industriesector in de Amadeus-databank met nieuwe bedrijven bedraagt ‘slechts’ acht procent. Het ondernemerschap in de industriesector is aldus niet in overeenstemming met het grote aandeel van deze sector binnen de Europese economie. Dit kan aantonen dat het moeilijk is een nieuw bedrijf in deze sector op te starten of dat het belang van deze sector kan afnemen. Voor Spanje, Portugal, Zweden, Ierland en het Verenigd Koninkrijk is de grootste concentratie van opstartende industriële bedrijven te vinden in hun hoofdstedelijk gebied. Verder zijn het de grote metropoolregio’s in Centraal- en Zuid-Europa die een hogere concentratie kennen. Dit is een deels onverwacht gegeven, 36
aangezien er kan verwacht worden dat in stadscentra en metropoolregio’s, die gekenmerkt worden door een hoge dichtheid, geen plaats meer is voor industriele activiteiten. Dit gegeven kan weergeven dat de industriële activiteiten veranderen en deze een minder groot oppervlak nodig hebben dan in het verleden. Het is evengoed zo dat de hoofdstedelijke gebieden, die een grotere afbakening kennen dan louter het stadscentrum, hun aantrekkingskracht behouden door hun nabijheid van een afzetmarkt en arbeidskrachten.
Maar de voornamelijke drijfkracht voor het kiezen van een locatie in een metropoolregio is te vinden in de verschillende voordelen die een agglomeratie van economische activiteiten kan bieden. Hierbij ontstaat een tweevoudig patroon. Een eerste fenomeen van concentratie zal leiden tot regionale specialisatie in een bepaalde sector wat verschillende voordelen met zich meebrengt zoals: kennis- en economische spillovers, schaalvoordelen, gespecialiseerde toeleveranciers en reductie van zoekkosten naar geschikte arbeidskrachten. De mate van concentratie zal toenemen samen met de mate van moeilijkheid van de industriële activiteit waarbij de verschillende agglomeratiekenmerken en spillovers steeds belangrijker worden. In voornamelijk hoogtechnologische sectoren zal de concentratie een belangrijk kenmerk zijn voor de concurrentiepositie aangezien voor deze industrieën kennisspillovers uitermate belangrijk zijn. Regio’s rond Milaan, Parijs, Boedapest of Helsinki die gekenmerkt worden door een sterke specialisatie in technologische en hoogtechnologische of kennisintensieve industrieën, worden ook wel omschreven als “brainports” en kennen een belangrijke plaats in de economische strategie (Planbureau voor het Leefmilieu, 2011). Niettegenstaande kan een te sterke specialisatie in voornamelijk kapitaalintensieve industrieën dan weer een tegengesteld effect hebben op het opstartersniveau door te hoge toetredingsbarrières en/of door dominantie van enkele bedrijven wat leidt tot een gebrek aan ondernemerservaring en relevante bedrijfsactiviteiten (Tödtling & Wanzenböck, 2003). Een tweede fenomeen, dat rechtstreeks gekoppeld is aan concentratie en tegengesteld is aan specialisatie, is het onstaan van clusters van verschillende bedrijfsactiviteiten. Ook dit brengt verschillende voordelen met zich mee zoals: de nabijheid van toeleveranciers, intermediaire goederen en diensten en het ontstaan van interregionale netwerken (Planbureau voor het Leefmilieu, 2011). Binnen een Europese en globaliserende context worden deze interregionale netwerken steeds belangrijker maar ook vaker overbrugd en ontstaan er regio-externe netwerken. Door de groei van internationale netwerken zal de afhankelijkheid van de industriesector op de lokale grondstoffen en op verschillende halffabricaten van toeleveranciers uit eigen regio afnemen
37
waardoor het gegeven van ondernemerschapskapitaal belangrijker zal worden in een regio om industriële activiteiten te behouden.
De rol van nabijheid van andere bedrijven kan gecontroleerd worden door de verhouding van de nieuwe bedrijven ten opzichte van de reeds bestaande bedrijven. Op deze kaart 9 komen minder contrasterende regio’s tevoorschijn wat aantoont dat er een regelmatige verhouding bestaat tussen het ondernemerschapskapitaal in een regio en de reeds aanwezige bedrijven. De hoge waarde voor de correlatiecoëfficiënt (0,96) toont evenzeer aan dat er een sterke samenhang is tussen het niveau van ondernemerschapskapitaal en bestaande eocnomische activiteiten in een regio. Regio’s met een groot aantal bedrijven worden verwacht ook een hoog niveau van ondernemerschapskapitaal te hebben. Door de aanpassingen op kaart kennen verschillende grootstedelijke regio’s een minder opvallend aandeel in de industriesector en wordt het aanwezige ondernemerschapskapitaal geëffend door de bestaande activiteiten. De Oost-Europese regio’s daarentegen kennen allen de grootste percentages van nieuwe bedrijven tegenover de bestaande bedrijven in de industriesector. Aldus is in deze regio’s het hogere niveau van ondernemerschapskapitaal het minst in verhouding met de bestaande industriële activiteiten. Dit is een weergave van de economische groei in de Oost-Europese landen die voornamelijk plaatsvindt in de industrie (en bouwsector) (De Wereldbank, 2012).
38
Kaart 8: Ruimtelijke dimensie ondernemerschapskapitaal in sector D
(Bron: eigen verwerking gegevens Amadeus-databank)
Kaart 9: Ruimtelijke dimensie verhouding ondernemerschapskapitaal sector D
(Bron: eigen verwerking gegevens Amadeus-databank) 39
Kaart 10: Ruimtelijke dimensie ondernemerschapskapitaal in sector F
(Bron: eigen verwerking gegevens Amadeus-databank)
Kaart 11: Ruimtelijke dimensie verhouding ondernemerschapskapitaal sector F
(Bron: eigen verwerking gegevens Amadeus-databank) 40
De bouwsector omvat ruim tien procent van de nieuwe bedrijven geregistreerd in de Amadeus-databank. De concentratie op basis van absolute aantallen in de bouwsector vindt ook grotendeels plaats in de hoofdstedelijke gebieden (zie kaart 10). Hierbij kan opgemerkt worden dat de beroepsmatige activiteiten in de bouwsector een steeds variërende locatie kennen terwijl een nieuw bouwbedrijf geregistreerd zal zijn op een locatie van inschrijving van een hoofdbureau of vast kantoor, wat dan dikwijls gelegen is in een stad maar waar aldus de daadwerkelijke activiteiten niet plaatsvinden. Verder zal de bouwwoede in vele steden, gekenmerkt door steeds meer kantoorruimtes in hogere wolkenkrabbers evenals de hoge inwonersaantallen, er voor zorgen dat er steeds een grote vraag blijft naar bouwfirma’s zodanig dat het interessant is om in een stad een nieuw bouwbedrijf op te starten. Overigens zijn het de vele mediterrane regio’s in Spanje, maar ook in Zuid-Frankrijk en Italië die een hogere graad van nieuwe bouwbedrijven kennen. De Spaanse economie heeft dan ook sinds lange tijd een groei gekend die voornamelijk gebaseerd was op de groei in de bouwsector, die een nauwe relatie met de toeristenindustrie kent (Aalbers M., 2011). Het hoog niveau van ondernemerschapskapitaal kan dan een antwoord zijn op de vraag naar de bouw van bijvoorbeeld vakantiehuizen en toeristische resorts in deze omgevingen. Deze relatie van grote ondernemende activiteiten in deze regio’s komt ook overeen met de reeds grote concentratie van bouwbedrijven in deze regio’s. In vergelijking met de bestaande bedrijven wordt de ruimtelijke dimensie van het ondernemerschapskapitaal in de bouwsector namelijk afgevlakt. Op kaart 11 springen weinig contrasterende regio’s naar voren. Maar de correlatiecoëfficiënt tussen de nieuwe en bestaande bedrijven in een regio kent een waarde van 0,64 wat aantoont dat er reeds een minder sterke samenhang is tussen beiden dan in de industriesector. Deze lagere samenhang wordt voornamelijk verklaard door de regio’s in de Baltische landen, Polen en Roemenië. Deze kennen opnieuw de hoogste percentages van nieuwe bedrijven ten opzichte van bestaande bedrijven. De toename van economische activiteiten in de bouwsector toont evengoed de economische groei aan in deze regio’s. De groei in de bouwsector samen met de dienstensector heeft de afgelopen jaren gezorgd voor een verdubbeling van de tewerkstelling in de EU-11-landen (De Wereldbank, 2012).
De ruimtelijke dimensie van ondernemerschapskapitaal in de sectoren van handel of transport en communicatie vertonen een zeer gelijkaardig patroon en geen opmerkelijkheden (zie kaart 12 en kaart 14). Wel kent de sector van groot- en detailhandel een veel groter aandeel in het ondernemerschapskapitaal volgens de Amadeus-databank. Deze sector heeft 41
een percentage van bijna twintig procent van het totale ondernemerschapskapitaal terwijl in de transport en communicatie nog geen vijf procent van de nieuwe bedrijven worden opgericht. Beide sectoren kennen voornamelijk een concentratie in de regio’s met een hoger inwonersaantal. Zowel handel als transport zijn afhankelijk van een lokale vraag en zullen zich klantgericht dicht bij de afzetmarkt vestigen. Ze hebben geen bepaalde locatievoorkeuren en kunnen zo de persoonlijke contacten onderhouden. Zowel dalende transportkosten als verbeterde communicatiemogelijkheden en weinig onderscheidende concurrentiekenmerken zorgen ervoor dat bedrijven in deze sectoren zich steeds meer verspreiden in alle Europese steden en zich dichter bij de klanten zullen vestigen (Planbureau voor de Leefomgeving, 2011). De belangrijke nabijheid van de afzetmarkt komt evengoed tot uiting op de kaarten (zie kaart 13 en 15) met het verhoudingsgewijze ondernemerschapskapitaal. In regio’s die een hoog niveau van ondernemerschap kennen is reeds een hoog niveau van bedrijven in deze sectoren aanwezig waardoor de relatie tussen bestaande en nieuwe bedrijven geen grote uitzonderingen aanduidt. De statistische analyse van de relatie toont evenzeer aan dat er een beperkte samenhang is daar er een correlatiewaarde van respectievelijk 0,58 en 0,60 gevonden werd. Verder kennen evengoed de nieuwe lidstaten zoals Polen, Tsjechië of Roemenië opnieuw een beduidend hoog opstartingsratio, zowel op absoluut niveau als op relatief niveau.
42
Kaart 12: Ruimtelijke dimensie ondernemerschapskapitaal in sector G
(Bron: eigen verwerking gegevens Amadeus-databank)
Kaart 13: Ruimtelijke dimensie verhouding ondernemerschapskapitaal sector G
(Bron: eigen verwerking gegevens Amadeus-databank) 43
Kaart 14: Ruimtelijke dimensie ondernemerschapskapitaal in sector I
(Bron: eigen verwerking gegevens Amadeus-databank)
Kaart 15: Ruimtelijke dimensie verhouding ondernemerschapskapitaal sector I
(Bron: eigen verwerking gegevens Amadeus-databank) 44
De sector van de financiële intermediatie (sector J) zou vervolgens geanalyseerd kunnen worden. Echter ontbreken in de registratie van Amadeus in deze sector de bankactiviteiten. Hierdoor kennen de geregistreerde bedrijven in de financiële activiteiten een sterk tekort en heeft het ondernemerschapskapitaal volgens de Amadeus-databank slechts een aandeel van vier procent in de totalen. Een volledige analyse van deze beperkte data zou aldus een verkeerd beeld schetsen. Hierdoor is slechts een kort overzicht met kaart terug te vinden in bijlage III.1.
De vastgoedsector samen met de zakelijke dienstverlening (sector K in de Nace revisie 1.1 indeling) zijn de sectoren waarin de meeste nieuwe bedrijven opgericht worden. Namelijk 30,50% of bijna één op de drie ondernemingen vinden hun oorsprong in de vastgoed of andere zakelijke activiteiten. Dit groot aandeel kan verklaard worden doordat de sector K in de Nace revisie 1.1 zeer veel activiteiten omvat. Zowel de activiteiten rond vastgoed en verhuur van allerhande voertuigen en machinerie maar ook verschillende bedrijfsactiviteiten rond onder andere ICT, reclame, boekhouding en juridisch advies, onderzoek en ontwikkeling evenals
architectenbureaus
(http://www.instat.gov.al/media/166724/nace_rev.1.1.pdf,
en 20/04/2014).
uitzendkantoren Dit
zijn
alle
activiteiten binnen de professionele dienstverlening die een sterke opmars hebben gekend omdat er door grote bedrijven steeds meer uitbesteed wordt. Evengoed vereisen deze activiteiten min of meer een klein opstartkapitaal waardoor dus vele kleine ondernemingen opgestart kunnen worden. De lokalisatie van professionele diensten vindt voornamelijk in de hoofdsteden of andere commerciële centra plaats waar frequent contact met de klanten mogelijk is (Kwakman, 2007). Verder zullen deze professionele dienstverleningen zo gespecialiseerd mogelijk willen antwoorden op de vragen van allerhande klanten waardoor er vele beperkt onderscheidbare dienstverleningen kunnen bestaan. Dit fenomeen van vele nieuwe ondernemingen in voornamelijk stedelijke regio’s is dan ook op de kaart terug te vinden (zie kaart 16). Voor deze sector K kennen de Oost-Europese landen een minder opvallende concentratie van ondernemerschap. Voor deze sectoren zijn het zoals kan verwacht worden de metropoolregio’s, gebieden met de grootste bevolkingsdichtheid en hoogste economische activiteiten, die een hogere concentratie kennen terwijl de binnenlandse dunbevolkte gebieden een lage concentratie van nieuwe activiteiten vragen. Opvallend hebben Ierland, Noorwegen en Zweden een net iets hogere concentatrie. Op nationaal vlak kent de zakelijke dienstverlening een hoog niveau in deze ontwikkelde landen. In vergelijking met de 45
bestaande bedrijven (zie kaart 17) zijn het ook deze landen, samen met het Verenigd Koninkrijk en Portugal waar het ondernemerschapskapitaal een hoger aandeel heeft, van ongeveer een tiende ten opzichte van de reeds aanwezige bedrijven. Tussen beide totalen van bedrijven voor elke regio bestaat een sterke samenhang, aangetoond door een correlatiewaarde van 0,96. Evengoed zijn het opnieuw de nieuwe Europese lidstaten en dan voornamelijk Roemenië die het meeste ondernemerschap kennen ten opzichte van de aanwezige activiteiten.
Verder zijn er nog de openbare sociale sectoren die niet behoren tot de kernactiviteiten van de economie. Als eerst is er de sector van openbaar bestuur en defensie en sociale verzekeringen die een groot gebrek aan data in registratie kent. De sector omvat in de Amadeus-databank slechts 1,75% van al de nieuwe ondernemingen. De gegevens lijken enkel representatief te zijn voor het Verenigd Koninkrijk en Oostenrijk (kaart zie bijlage III.2 en III.3). Deze landen kennen evengoed het hoogst niveau van ondernemerschapskapitaal in verhouding tot de bestaande bedrijven. Verder zal er geen samenhang tussen de bestaande en nieuwe bedrijven zijn. Dit toont de correlatiecoëfficiënt met van -0,04 aan. Een mogelijke verklaring voor het gebrek aan of het lage aantal nieuwe bedrijven is dat deze sector voornamelijk in overheidshanden is en aldus hierin geen nieuwe private bedrijven opgestart zullen worden waardoor het ondernemerschapskapitaal zeer beperkt is in deze sector.
46
Kaart 16: Ruimtelijke dimensie ondernemerschapskapitaal in sector K
(Bron: eigen verwerking gegevens Amadeus-databank)
Kaart 17: Ruimtelijke dimensie verhouding ondernemerschapskapitaal sector K
(Bron: eigen verwerking gegevens Amadeus-databank) 47
Als laatst wordt het ondernemerschapskapitaal in de sector van maatschappelijke sociale dienstverlening en menselijke gezondheidszorg in kaart gebracht (zie kaart 15). Deze sector heeft een aandeel van 5% vanaf 1995 tot 6,6% in de laatste jaren. De verzorgende sectoren kennen een gelijkaardige verspreiding in de Europese regio’s met een sterkere concentratie in dichter bevolkte gebieden aangezien in stadscentra meer vraag is naar dergelijke diensten. Verder valt Zweden sterk op met een zeer hoog niveau van ondernemerschapskapitaal in deze sector, wat past binnen het profiel van Zweden. Het is een land dat gekenmerkt wordt door een sterke en goede werking van sociale en publieke sectoren. Want wanneer het aantal nieuwe bedrijven in relatie wordt gebracht met het aantal bestaande bedrijven in de sociale sector (zie kaart 16) wordt Zweden niet gekenmerkt door een zeer hoge graad van ondernemerschapskapitaal, wat aangeeft dat ook het niveau van de bestaande bedrijven reeds hoog is. De correlatiecoëfficiënt tussen beide bedrijfsaantallen kent een waarde van 0,72 wat aanduidt dat er een positieve samenhang is tussen beide. Aldus zal het hoogst aantal nieuwe bedrijven in de sociale sector voornamelijk terug gevonden worden in die regio’s die reeds een hoog aantal van bedrijven met gelijkaardige activiteiten kennen. Op de kaart met de verhouding is het naast opnieuw de Oost-Europese landen verder opmerkelijk Portugal dat een hoog niveau van ondernemerschapskapitaal in deze sociale sector kent. En niet Slowakije, Tsjechië, het Verenigd Koninkijk of België en Nederland zoals de kaart met absolute totalen doet vermoeden.
48
Kaart 18: Ruimtelijke dimensie ondernemerschapskapitaal in sector O
(Bron: eigen verwerking gegevens Amadeus-databank)
Kaart 19: Ruimtelijke dimensie verhouding ondernemerschapskapitaal sector O
(Bron: eigen verwerking gegevens Amadeus-databank) 49
Samenvattend wordt nog gekeken naar de onderlinge samenhang van de kernactiviteiten in een economie, zijnde de industrie (Nacecode D), (de bouwsector (Nacecode F)) en de private dienstensectoren, zijnde de handel (Nacecode G), het transport (Nacecode I) en de vastgoed/zakelijke dienstensector (Nacecode K). De financiële sector is door eerder vermelde redenen niet opgenomen.
Tabel 4: Correlatiecoëfficiënten kernactiviteiten economie sector D sector D
Pearson correlatiecoëfficiënt Aantal observaties
sector F
Pearson correlatiecoëfficiënt Aantal observaties
sector G
Pearson correlatiecoëfficiënt Aantal observaties
sector I
Pearson correlatiecoëfficiënt Aantal observaties
sector K
Pearson correlatiecoëfficiënt Aantal observaties
sector F
sector G
Sector I
sector K
1 1343
0,888** 1128
0,893** 1245
0,855** 1252
0,776** 1289
1 1141
0,864**
1
1087
1258
0,846** 0,890** 1092
1184
0,755** 0,789** 1115
1221
1 1268
0,828**
1
1231
1308
** Correlatie is significant op het 0.01 level (2-tailed). (Bron: verwerking gegevens Amadeus-databank)
Er wordt afgeleid dat alle sectoren met elkaar sterk gecorreleerd zijn. De ruimtelijke verspreiding van het ondernemerschapskapitaal in de sectoren kent aldus een sterk gelijkend patroon. Regio’s die gekenmerkt worden door een hoog niveau van ondernemerschapskapitaal in een particuliere sector hebben grote kans ook om een hoog niveau van ondernemerschapskapitaal in de andere sectoren te hebben. Er vindt dus een sterke collocatie van de economische activiteiten plaats. Uit de kaarten kan afgeleid worden dat het voornamelijk de stedelijke gebieden met een hoge concentratie. Omgekeerd kan er ook geconstateerd worden dat als een regio gekenmerkt wordt door een laag niveau van ondernemerschapskapitaal in een bepaalde sector normaliter in deze regio evenmin andere sectoren sterk vertegenwoordigd zullen zijn. Deze regio’s zijn dan voornamelijk de plattelandsgebieden die een zeer laag totaal niveau van ondernemerschapskapitaal kennen.
50
4.1.4 Vergelijkende cijfers sectorale dimensie ondernemerschapskapitaal
De gevonden patronen van de belangrijkste sectoren worden vergeleken met andere gegevens afkomstig van de Structural Business Statistics van Eurostat. Zo worden op de kaarten 20 de concentratie van het ondernemerschapskapitaal in de industriesector vergeleken met de bestaande verspreiding van industriele activiteiten op basis van enerzijds de aantallen geregistreerd in de Eurostat-databank en anderzijds met de tewerkstelling in deze sector. Er kan als eerst opgemerkt worden dat de hoge graad van ondernemerschapskapitaal in de nieuwe Oost-Europese landen parallel loopt met de hoge graad van bestaande industriële activiteiten. Volgens de Eurostat-gegevens is de hoogste graad van tewerkstelling in de industrie
te
vinden
in
Tsjechië,
Polen
en
Roemenië
(http://epp.eurostat.ec.europa.eu/statistics_explained/index.php/Structural_business_statistics_ at_regional_level, 26/04/2013). Bij vergelijking van de kaarten kunnen aldus gelijkenissen voor de nieuwe EU-lidstaten geconstateerd worden maar voor de oude lidstaten duiken er toch enkele verschillen op. Op basis van het aantal bedrijven heeft de industriesector een belangrijk aandeel in de activiteiten van de “Sunbelt” of “Golden Banana” en dan voornamelijk in de regio’s rond Milaan maar dit wordt niet weerspiegeld in het ondernemerschapsniveau. Verder kennen de andere West-Europese landen ongeveer een gelijkaardig patroon tussen het ondernemerschapskapitaal en het aantal bedrijven. Echter wanneer naar de tewerkstellingsgraad gekeken wordt zijn het de zuidelijke Europese regio’s die
de
grootste
verschillen
kennen.
De
concentratie
van
het
industriële
ondernemerschapskapitaal en bedrijven is volgens de kaarten voornamelijk te vinden in de hoofdsteden en de zuidelijke regio’s. Maar het zijn volgens de Eurostat-gegevens net deze regio’s die het laagste niveau van tewerkstelling in de industrie kennen. Een verklaring voor de lage activiteitsgraad in de industrie in voornamelijk Zuid-Spanje en Griekenland, wordt gevonden in het grote belang van het toerisme en de tewerkstelling hierin binnen de nationale economieën
(http://epp.eurostat.ec.europa.eu/statistics_explained/index.php/Structural_
business_statistics_at_regional_level, 26/04/2014). Een laatste opmerkzame gelijkenis is het overeenkomstige lage niveau van zowel het ondernemerschapskapitaal als het aantal bedrijven in deze sector in Duitsland, wat dan weer in contrast staat met de tewerkstellingsgraad in de industriesector in Duitsland.
51
Kaart 20) Vergelijking ondernemerschapskapitaal, bestaande bedrijven en tewerkstelling in de industrie sector
(Bron:
Eurostat
“Employment
in
the
industrial
economy,
by
NUTS
2
regions,
2010
(1)”
(28/05/2013)
URL:
0_(1)_(%25_share_of_the_nonfinancial_business_economy).png&filetimestamp=20130528082425) ,“SBS data by NUTS 2 regions” (15/05/2014) URL:
en
eigen
verwerking
Amadeus-databank)
52
De correlatieanalyse tussen de gegevensreeks van het ondernemerschapskapitaal in de industriesector in de Amaudeus-databank en de totale aantal bestaande bedrijven volgens Eurostat in de industriesector toont eveneens aan dat voor verschillende jaren een sterke positieve relatie (gemiddelde van 0,794) bestaat (zie bijlage IV.1). Dit wijst er opnieuw op dat nieuwe bedrijven in de industriesector zich in de nabije omgeving van reeds bestaande industriële bedrijven vestigen en dus niet in regio’s gekenmerkt door lage industriële activiteiten en weinig concurrentie. Dit toont aan dat ook het ondernemerschapskapitaal in de industriesector alsnog voordelen kan halen uit de concentratie van activiteiten en de agglomeratiekenmerken. De nabijheid van collega’s voor kennisuitwisseling, en toeleveringsen afzetmogelijkheden zijn ook belangrijk voor het ondernemerschapskapitaal in de industriesector. Deze positieve samenhang tussen beide ruimtelijke patronen toont aan dat zelfs stedelijke regio’s een belangrijke aanwezigheid van de industriesector kennen. Dit doordat in steden alle economische activiteiten en aldus ook industrie aanwezig is met al de mogelijke voordelen van concentratie van arbeiders, toeleveranciers en de afzetmarkt. Verder zullen de ‘plattelandsregio’s’ eerder gekenmerkt worden door industriële activiteiten dan bijvoorbeeld door zakelijke dienstverleningen, naast de belangrijke aanwezigheid van de landbouwsector, wat de contrasterende hogere graad van tewerkstelling zal verklaren.
Bij de vergelijking van de kaarten in de bouwsector (zie kaart 21) valt op te merken dat de Oost-Europese landen ongeveer gelijke verhouding van bestaande bouwbedrijven en ondernemerschapskapitaal kennen maar dat de tewerkstelling in de bouwsector toch lager is. Dit toont aan dat de relatief hoge graad van nieuwe bedrijven in de bouwsector een weergave is van de reeds aanwezige bedrijven volgens Eurostat, maar toch kent deze sector een beperkt aandeel in de tewerkstellingsgraad. Voor de andere Europese landen zijn er evenmin opmerkelijke verschillen te vinden tussen ondernemerschapskapitaal en aantal bedrijven. Een analyse van de samenhang binnen de regio’s tussen de aantallen bedrijven volgens Eurostat en het ondernemerschapskapitaal in de bouwsector toont aan dat er een relatief grote positieve correlatie bestaat. Een gemiddelde correlatiewaarde van 0,657 kon berekend worden (zie bijlage IV.2). Deze positieve samenhang toont aan dat ook op basis van de SBS-gegevens kan besloten
worden
dat
plaatsen
waar
meer
bouwbedrijven
zijn,
ook
meer
ondernemerschapskapitaal in de bouwsector gelokaliseerd zal zijn. In dichtbevolkte regio’s zal het aantal bouwbedrijven reeds hoog zijn, maar zal de vraag er hoog blijven zodat nieuwe bouwfirma’s nog steeds succesvol kunnen toetreden tot de markt. Verder is er het fenomeen 53
dat er in de bouwsector nauwelijks tot niet internationaal verhandeld of onderhandeld wordt en aldus de lokale aanwezigheid en vraag bepalend is (Planbureau voor het Leefmilieu, 2011).
In vergelijking met de tewerkstellingsgraad zijn er wel verschillen te vinden. Voornamelijk binnen de stedelijke regio’s kennen beide kaarten een weerspiegelend patroon. De grote verscheidenheid aan economische activiteiten zal er voor zorgen dat procentueel gezien de bouwsector niet de belangrijkste sector van tewerkstelling is in de grootsteden. In andere regio’s met een hoge tewerkstelling in de bouwsector, zoals het binnenland van Spanje of Frankrijk, zal dan weer voornamelijk deze hoge graad verklaard worden door de afwezigheid van andere economische activiteiten. Dusdanig zal het patroon van de tewerkstelling en ondernermschapskapitaal elkaar niet volgen. Evengoed kan het slechts beperkte positief economisch
klimaat
in
deze
plattelandsregio’s
een
invloed
hebben
op
het
ondernemerschapskapitaal zodanig slechts een beperkt aantal nieuwe bedrijfsactiviteiten opgestart worden. Verder zijn bewijzen van de constructieboom in Ierland en Spanje in aanloop naar de crisis duidelijk terug te vinden in de data. Beide landen kenden tot het jaar 2006 een sterke toename van het aantal bouwbedrijven maar tegen het jaar 2009 was er een sterke terugval tot slechts een totaal van minder dan een derde van nieuwe bedrijven. Spanje kent volgens de Eurostat-gegevens wel nog steeds een hoge tewerkstelling zelfs boven het Europese
gemiddelde,
in
de
bouwsector
(Eurostat
, 26/04/2014).
54
Kaart 21) Vergelijking ondernemerschapskapitaal, bestaande bedrijven en tewerkstelling in de bouwsector
(Bron:
Eurostat
“Employment
in
construction
by
NUTS2
regions,
2010”
(28/05/2013)
URL:
,
“SBS
data
by
NUTS
2
regions”
(15/05/2014)
URL:
,
en eigen verwerking Amadeus-databank)
55
Een vergelijking van de kaarten met gegevens van de niet-financiële diensten (zie kaart 22) zoals handel, transport en communicatie en vastgoed en zakelijke dienstverlening toont grote gelijkenissen. Voor beide gegevensreeksen zijn het de metropool regio’s van de “Golden Banana” en iets minder de “Bleu Banana”, samen met de nationale hoofdstedelijke regio’s, die het hoogste niveau van ondernemerschapskapitaal, de meeste aantallen bedrijven en de grootste tewerkstelling kennen binnen Europa. Als enigste sectoren kennen deze eveneens een gelijkenis tussen het ruimtelijke patroon van het ondernemerschapskapitaal en de tewerkstellingsgraad.
De correlatieanalyse (zie bijlage IV.3) tussen de Eurostat-gegevens reeks van bestaande bedrijven en de Amadeus-databank van het ondernemerschapskapitaal toont aan dat er voor zowel de transport, de handel als de vastgoedsector een positieve samenhang te vinden is. Een gemiddelde Pearson productmoment correlatiewaarde van 0.637 voor de drie sectoren te samen toont aan dat beide gegevensreeksen een gelijkaardig ruimtelijk patroon volgen. Een afzonderlijke analyse van het ondernemerschapskapitaal ten opzichte van de bestaande bedrijven in de handel als in de vastgoedsector en zakelijke dienstensector resulteert in respectievelijk een correlatiewaarde van gemiddeld 0,68 en 0,64 (tussen de jaren 1999 tot 2009). Dit toont aldus aan dat er een redelijk positief verband bestaat tussen beide. De nabijheid van andere gelijkaardige bedrijven maar voornamelijk de nabijheid van vraag en consumenten zal hier een belangrijke rol spelen bij de keuze tot lokalisatie. Voor de sector van transport wordt een correlatiewaarde van 0,41 gevonden wat al eerder wijst op een zwakkere relatie tussen de plaats van opstarten van een nieuw bedrijf in de transportsector en de reeds aanwezige bedrijven. Dit toont aldus aan dat bedrijven in dergelijke sector, in tegenstelling tot bijvoorbeeld de industrie, veel minder afhankelijk zijn van een locatie met concentratie en de agglomeratievoordelen en minder ‘contacten’ nodig hebben met reeds bestaande bedrijven. Hierdoor zoeken ondernemers in de transportsector net regio’s op met weinig reeds bestaande bedrijven en aldus weinig concurrentie. Bedrijven in deze sectoren zullen minder voordelen ondervinden van onder andere schaaleffecten en kennisoverdracht terwijl de onderlinge concurrentie net bepalend is als succesfactor. Aldus heeft voor deze sector het ondernemerschapskapitaal een iets groter verspreidend karakter dan slechts een sterke concentratie in de grootstedelijke regio’s.
Dusdanig volgt de sectorale dimensie van het ondernemerschapskapitaal in belangrijke mate de bestaande sectorale patronen van de economie. 56
Kaart 22) Vergelijking ondernemerschapskapitaal, bestaande bedrijven en tewerkstelling in de niet-financiële sectoren
(Bron:
“Employment
in
the
non-financial
services
economy,
by
NUTS2
regions,
2010”
(25/05/2013)
URL:
, “SBS data by NUTS 2 regions” (15/05/2014) URL: en eigen verwerking Amadeus-databank)
57
4.2 Stedelijke specialisatie
Een interessante aanvulling bij de regionale analyse van de verspreiding van het ondernemerschapskapitaal in de verschillende sectoren is het kijken naar de specialisaties in kenmerkende regio’s zoals de hoofdstedelijke gebieden. Agglomeratiekenmerken en de daaraan gekoppelde voordelen voor het ondernemerschapskapitaal kennen in een stedelijke economieën een andere invulling. Uit de data kan evengoed omgekeerd geanalyseerd worden hoe de verdeling is van het ondernemerschapskapitaal binnen de sectoren in een bepaalde regio. Aldus of er een opmerkzame specialisatie plaatsvindt of er een algemene clustervorming met uit elke sector een gelijkaardig aandeel van nieuwe bedrijven plaatsvindt. Voor de analyse van geheel Europa lijkt het niet nuttig voor elke regio afzonderlijk onderzoek uit te voeren. Daarom is geopteerd om de specialisatie-analyse uit te voeren voor de hoofdstedelijke gebieden, evenals enkele metropoolsteden die in voorgaande beschrijvingen reeds sterk naar voren kwamen.
In de literatuur kunnen als eerst de algemene trends van specialisaties op nationaal niveau terug gevonden worden. Hieruit is af te leiden dat de Europese regio’s voornamelijk gekenmerkt worden door concentratie in de landbouwsector, de technologische industrieën en de zakelijke financiële sectoren (Combes & Overman, 2003). De trends opgemerkt door Combes & Overman (2003) tonen aan dat, hoewel de graad van specialisatie in de Europese lidstaten sterk verschilt, al de landen toch steeds meer gespecialiseerd raken. De drie grootste landen van Europa i.e. Frankrijk, Verenigd Koninkrijk en Duitsland kennen de minste specialisatiegraad maar scoren toch boven het Europese gemiddelde op vlak van concentratie van hoogtechonologisch, hoogopgeleide industrieën. De perifere landen als Griekenland en Portugal daarentegen zijn gespecialiseerd in laagtechnologische laaggeschoolde arbeid (Combes & Overman, 2003). Spanje, dat voornamelijk gespecialiseerd is in landbouw, bouwsector en industrie, kent wel sterke regionale verschillen met grote economische groeipolen tegen de Franse grens en sterke concentratie aan de Portugese grens. Kleine centrale economieën zoals Nederland, België of Oostenrijk worden gekenmerkt door een relatief milde vorm van geografische concentratie en hebben voornamelijk arbeiders met mediumvaardigheden en een concentratie van mediumtechnologische activiteiten. Nederland is sterk in gaswinning, handel en financiële diensten terwijl België sterk is in technologische industrie, handel en transport. Oost-Europese landen worden voornamelijk gekenmerkt door 58
activiteiten in de landbouwsector en laagtechnologische industrieën. In Scandinavië zijn Zweden en Finland voornamelijk gespecialiseerd in hoogtechnologie en dienstverlening terwijl Denemarken en Noorwegen hoofdzakelijk gericht zijn op landbouw, visserij en oliewinning (Planbureau voor de leefomgeving, 2011).
KOPENHAGEN
OSLO
HELSINKI
STOCKHOLM
AMSTERDAM
LISSABON
MADRID
ILE DE FRANCE
BERLIJN
BRUSSEL
sector
INNER LONDON
Tabel 5: Procentueel aandeel sector per stedelijke regio.
4,4706
10,9422
3,7622
3,6291
3,0012
7,6976
14,2931
5,3928
4,9911
G
20,7843
14,4924
20,1079
20,5273
6,0927
23,7094
11,8559
11,1717
17,0881
15,6150
13,5780
I
4,2934
2,7495
3,2123
3,9295
2,2692
9,4483
2,6214
3,1845
5,8170
4,2114
3,2199
4,2266
3,1510
2,9434
1,6002
37,7836
2,1153
2,8772
9,0694
17,4399
44,5196
36,5717
36,6092
46,1783
29,6089
28,2768
40,0608
29,8830
42,3733
39,8643
O
6,7180
9,4373
6,1740
4,8835
9,6142
5,3091
4,9186
12,2113
3,9846
6,2913
2,7483
82,7189
86,4563
86,2814
86,4009
72,5822
86,0219
91,1705
80,9117
84,8853
86,7154
85,4707
WENEN
Totaal
D
4,9358
14,1606
10,2240
5,1456
4,5549
11,2632
41,8079
27,0822
16,0006
13,5415
2,1070
1,8990
0,3600
26,9632
38,0877
3,4498
4,1463
93,3975
88,8365
3,0604
6,3730
7,4216
14,0038
F
5,1760
10,4966
15,6786
13,2687
7,1492
7,5048
G
15,2308
11,2919
7,8649
29,4255
42,0697
24,8462
I
3,2853
3,7862
4,4879
6,6941
5,0960
3,5483
J
2,7624
5,8435
1,4277
2,2312
0,7636
K
37,7495
39,0774
22,8684
22,0409
O
3,2143
6,4582
5,1453
3,7555
70,4787
83,3268
64,8945
91,4196
Totaal
7,9060
8,8041
19,9691
ZUID-FRANKRIJK
3,3679
35,4580
CATALONIE
5,3328
K
MILAAN
J
ZUID-HOLLAND
2,7131
11,0723
PRAAG
5,2738
2,4220
SOFIA
3,0624
11,1029
BOEDAPEST
6,1976
10,3548
BOEKAREST
5,6341
7,2197
WARSCHAU
4,6698
6,6917
ROME
3,4407
F
DUBLIN
D
2,9577
6,7028
13,5862
4,3930
13,9837
22,2530
13,4072
24,5962
3,9006
3,8268
3,6662
3,0217
0,2727
1,5058
1,5196
31,9215
2,5178
4,1941
39,2293
36,5138
33,9417
29,4092
26,9044
1,6894
4,3433
2,9469
3,6399
3,7699
4,7633
86,7077
82,5251
86,2917
88,9913
89,5247
82,4898
(Bron: eigen verwerking gegevens Amadeus-databank)
Vervolgens werd voor het zoeken naar stedelijke specialisaties de procentuele aandelen van de onderzochte sectoren per centrumregio berekend (zie tabel 5). In de meeste hoofdstedelijk gebieden kennen de handelssector en de dienstensector een groot aandeel in de totalen van het ondernemerschapskapitaal doorheen de jaren. In voormalijk Brussel, Parijs, Wenen en Lissabon is het in deze twee sectoren dat de de meeste bedrijven opgericht werden 59
terwijl de andere sectoren een veel beperkter aandeel hadden. Voor Berlijn, Londen en Dublin evenals de Scandinavische hoofdsteden Kopenhagen, Stockholm en Oslo daarentegen wordt er geconstateerd dat de zakelijke dienstverlening en vastgoedsector alleen de belangrijkste sector is en op zichzelf voor bijna de helft van al het ondernemerschapskapitaal huisvest. In deze steden kan er aldus niet zozeer gesproken worden van clustering van allerhande nieuwe bedrijven maar vindt er voornamelijk specialisatie in een bepaalde sector plaats. Evenwel heeft de sector van dienstverlening en vastgoed in zo goed als elke stad, uitzonderingen zijn Warschau, Boedapest en Barcelona, een belangrijk aandeel, wat verklaard kan worden door de reeds eerder aanhaalde hoge vraag in steden naar allerhande hoogwaardige dienstverleningen door bedrijven. Evenzeer zorgt de hoge vraag naar vastgoed zowel door private personen op zoek naar een woonplaats als door zakenlui op zoek naar kantoorruimtes voor een belangrijk aandeel van deze sector in het ondernemerschapskapitaal. Verder kennen steden als Helsinki, Parijs en Dublin, de regio in Zuid-Frankrijk evenals de Zuid-Europese steden
als
Madrid,
Lissabon
en
Rome
elk
een
relatief
groot
aandeel
van
ondernemerschapskapitaal binnen de constructiesector. Voor deze laatste zuidelijke steden als ook voor Dublin kan dit verklaard worden door de kenmerken van de nationale economie en de constructieboom die deze landen gekend hebben in de aanloop naar de crisis. De financiële sector kent naast in Kopenhagen (aandeel van 17%) voornamelijk in de Nederlandse hoofdregio en omliggende regio van Zuid-Holland (met o.a. Den Haag) een belangrijk aandeel van ruim 30 % in het ondernemerschapskapitaal. Dit in sterk contrast met alle andere steden waar deze sector slechts een aandeel heeft van rond de 2% met voor Praag en Boekerast een aandeel van minder dan 1 %. Dit past binnen het in de literatuur gevonden gegeven dat Nederland zich sterk gespecialiseerd heeft in de financiële sector waarbij dan voornamelijk de Randstad de financiële sector zal huisvesten. Naar alle verwachtingen vervult Stockholm de rol als meest gespecialiseerde stad in de verzorgende sector. Echter zijn het verder niet de andere Scandinavische landen die een belangrijk aandeel kennen van de verzorgende sector maar wel de steden als Londen en Berlijn.
Tegenover de specialisaties kennen andere steden als Londen, Brussel of Parijs een gelijkaardigere verdeling van het ondernemerschapskapitaal binnen de sectoren wat aantoont dat in deze steden eerder clustervormig plaatsvindt dan specialisatie. Dit in contrast met de verwachtingen waarin bijvoorbeeld Londen gespecialiseerd zou zijn in de financiële sector. Verder zijn het voornamelijk Helsinki, Rome en Warschau en de metropoolregio’s van Barcelona en Milaan die een sterk gevariëerd patroon kennen van sectoraandelen binnen het 60
ondernemerschapskapitaal en aldus een clustering van verschillende economische bedrijfsactiviteiten kennen. In contrast met de steden zouden de plattelandsregio’s onderzocht kunnen worden. Echter uit de kaarten en literatuur kan reeds afgeleid worden dat deze regio’s slechts een beperkt aandeel kennen in het ondernemerschapskapitaal en aldus in verhouding met de stedelijke gebieden minder relevant zijn. Verwacht kan worden dat in deze gebieden voornamelijk specialisatie in de landbouwsector en de bouwsector zal plaatsvinden. Verder zal de verspreiding van economische activiteiten de mogelijkheden bepaald door de (natuurlijke) kenmerken van de regio volgen en zo voldoen aan de lokale beperkte vraag. Enkele regio’s zullen door historische redenen, vanuit overheid sturen of door aanwezigheid van enkele lokale grootmachten wel sterk gespecialiseerd zijn in uitzonderlijke sectoren.
5. Besluit
Ondernemerschapskapitaal is het totaal van gunstige factoren voor het ondernemen van een nieuwe economische activiteit. Dit bestaat uit zowel een geheel van allerhande sociale culturele
connecties,
ervaring
en
kennisoverdracht
als
institutionele
voordelen.
Ondernemerschapskapitaal is een belangrijk element dat in een regio kan zorgen voor economische groei. Door dit kapitaal zullen economische agenten aangespoord worden tot en de mogelijkheden aangeboden worden voor het ondernemen van een eigen activiteit. Echter kent de term ondernemerschap geen algemene definitie. Vanuit economisch inzicht is ondernemerschap gericht op nieuwe economieën en de invoering van nieuwe ideeën op de markt. Aangezien ondernemers voor verandering zorgen door het introduceren en verspreiden van al dan niet risicovolle innovatieve economische inzichten, kan derhalve ondernemerschap aanzien worden als een proces van verandering en groei (Audretsch & Keilbach, 2004 b). Maar dit proces van ondernemende agenten dient niet steeds tot uiting te komen in nieuwe opstartende bedrijven. Nieuwe ondernemingen kunnen evengoed binnen een reeds bestaand bedrijf ontstaan. Deze ‘intra-preneurial’-activiteiten zorgen voor innovaties binnen een bedrijf, wat op geaggregeerd niveau evengoed tot economische groei leidt (Beugelsdijk & Noorderhaven, 2004). Maar de beste representatie van het ondernemerschapskapitaal blijft de opstarting van een nieuw bedrijf. Data afkomstig van de Amadeus-databank met het aantal 61
nieuwe bedrijven per regio werd dan ook gehanteerd in dit onderzoek. Belangrijk bij het opstarten van een nieuw bedrijf is de nabijheid van contacten en andere, al dan niet aanverwante, activiteiten. Aspecten als kennisspillovers, toeleveranciers, schaalvoordelen en dergelijke meer zijn alle agglomeratievoordelen die een concentratie van economische activiteiten met zich meebrengt.
Bij de cartografische voorstelling was het snel en duidelijk op te merken dat het ondernemerschapskapitaal een zeer verspreid karakter heeft waarbij zowel binnen een land als tussen de landen grote verschillen bestaan. Ondanks een beperkte dekkingsgraad van de Amadeus-databank voor sommige landen ten opzichte van de Eurostat-gegevens bleven alle landen behalve Luxemburg behouden in de analyse. Dit omdat in dit onderzoek de ruimtelijke patronen het belangrijkste zijn. Binnen Europa zijn het de regio’s rond Londen, Amsterdam, Brussel en Parijs, deel uitmakend van de metropoolregio ‘Bleu Banana’, die de hoogste graad van ondernemerschapskapitaal kennen voor elke sector. Verder zijn het de regio’s aan de Middellandse Zee rond Barcelona en Marseille, ook wel de ‘Golden Banana’ of ‘Sunbelt’ genaamd
die
gekenmerkt
worden
door
een
sterke
aanwezigheid
van
ondernemerschapskapitaal. Dergelijke metropoolgebieden huisvesten het nodige hoge aantal inwoners en werkkrachten evenals economische ondernemende agenten. Hierdoor hebben metropoolregio’s een voldoende hoge gevarieerde vraag naar allerhande activiteiten en producten. Verder worden metropolen gekenmerkt door een voldoende hoge concentratie van economische activiteiten en institutionele middelen die het beste klimaat bieden voor het opstarten van een nieuwe onderneming en zo leiden tot het hoge niveau van ondernemerschapskapitaal. Dit alles wijst op het grote belang van de agglomeratie-effecten die de verspreiding en clustering in steden van het ondernemerschapskapitaal verklaren. In vergelijking met regionale gegevens als het inwonersaantal, het bruto binnenlands product of het werkgelegenheidsniveau, zijn het deze stedelijke regio’s die de sterkste samenhang kennen tussen zowel een hoog ondernemerschapskapitaal als een hoge graad van deze economische variabelen. Wanneer de kaarten vergeleken worden, zijn het naast de stedelijke metropoolregio’s de Oost-Europese landen die gekenmerkt worden door een relatief hoge graad van ondernemerschapskapitaal. Hieruit volgt dat deze landen gekenmerkt (zullen) worden door een sterke economische groei.
De ruimtelijke verspreiding van het ondernemerschapskapitaal is eveneens geanalyseerd per sector. Enkel de sectoren van de landbouw en mijnbouw , energievoorziening en toerisme zijn 62
niet onderzocht daar die zeer afhankelijk zijn van het aanwezige regionale natuurlijke kapitaal en
dus
geen
directe
invloed
hebben
op
de
ruimtelijke
dimensie
van
het
ondernemerschapskapitaal. Ook de financiële sector is terzijde gelaten door datagebrek. De sector van zakelijke dienstverlening en vastgoed is de belangrijkste binnen het ondernemerschapskapitaal. Deze sector kent zowel door een sterke stijging van de vraag als door een daling van de opstartingskosten en toetredingsbarrières, een sterke opmars in de demografie van economische activiteiten. Voor de industriesector werd een opvallend beperkt aandeel gevonden in de nieuwe bedrijven tegenover het belangrijke aandeel van deze sector in de totale Europese economie. Binnen elke onderzochte sector kent het ruimtelijke verspreidingsproces van het ondernemerschapskapitaal eenzelfde patroon. Algemeen kon er geconstateerd worden dat de meeste ondernemingen in de stedelijke regio’s met al de agglomeratie- en specialisatievoordelen in de nabijheid van de klanten opgericht worden. Tussen de verspreiding van het ondernemerschapskapitaal en de bestaande bedrijven bestaat er een sterk verband waarbij de stedelijke centra op kaart wel een minder opvallend patroon vertonen dan wanneer er enkel gekeken wordt naar de absolute totalen. Dit toont aan dat het ondernemerschapskapitaal sterk de bestaande economische activiteiten volgt. Voornamelijk de industriesector en de sector van zakelijke dienstverlening kennen een sterke samenhang tussen de bestaande bedrijven en het ondernemerschapskapitaal. Eveneens in vergelijking met de bestaande bedrijven geregistreerd door Eurostat in de SBS-gegevens zijn er gelijkaardige patronen. Hierbij is het de industriesector die de grootste gelijkenissen kent terwijl de transportsector de kleinste samenhang in regionale dimensie van ondernemerschapskapitaal en
bestaande
bedrijven
ondernemerschapskapitaal
kent. in
Naast de
de
bestaande
verschillende
activiteiten
sectoren
volgt
evenzeer
het het
ondernemerschapskapitaal in de andere sectoren. Aldus vindt er een sterke collocatie plaats van alle sectoren in hoofdzakelijk de stedelijke regio’s. De samenhang met andere activiteiten gaat echter minder op voor de Oost-Europese landen die gekenmerkt worden door een sterke economische groei en in elke sector een verhoudingsgewijs een groot aandeel van ondernemerschapskapitaal hebben.
Het laatste onderdeel van het onderzoek toont dat door de sterke concentratie van het ondernemerschapskapitaal in de metropolen deze gebieden een grote variatie in de sectorale dimensie van het ondernemerschapskapitaal kennen. Deze regio’s worden dan ook eerder gekenmerkt door een sterke clustering dan een specialisatie
63
6. Referentielijst
Geraadpleegde publicaties: Aalbers M. (2011) “Spaanse griep in de bouwsector” Geografie Universiteit van Amsterdam URL:
_aalbers_bouwsector.pdf> Acs Z.J., Armingont C., Zhang T. (2007) “The determinants of new-firm survival across regional economies: The role of human capital stock and knowledge spillover” Papers in Regional Science, Vol. 86 (3) Acs Z.J. & Armington C. (2003) “The Geographic Concentration of New Firm Formation and Human Capital: Evidence from the Cities” Center for Economic Studies, U.S. Census Bureau, Working Paper nr. 03-05 Aelvoet A. & Merlevede B. (2013) “Ondernemerschapskapitaal in Vlaanderen, België en Europa. Verkennende data-analyse op basis van ondernemingsgegevens” Beleidsrapport STORE-B-13-002 Allison P. (2005) “Fixed Effects Regression Methods In SAS® ” SUGI 31, paper 184-31, University of Pennsylvania – Sociology Allwinkle S. & Cruickshank P. (2011) “Creating Smart-er Cities: An Overview”, Journal of Urban Technology, Vol.18 (2), pp. 1-16 Armington C. & Acs Z.J.(2002) “The Determinants of Regional Variation in New Firm Formation” Regional Studies, Vol. 36 (1), pp. 33-45 Audretsch D.B. & Keilbach M. (2004) “Does Entrepreneurship Capital Matter?” Entrepreneurship Theory and Practice Vol. 28 (5), pp.419–429
vii
Audretsch D.B. & Keilbach M. (2004) “Entrepreneurship and regional growth: an evolutionary interpretation” Journal of Evolutionary Economics Vol. 14 (5), pp 605-616 Audretsch D.B. & Keilbach M. (2004) “Entrepreneurship Capital and Economic Performance” Regional Studies, Vol. 38 (8), pp. 949-959 Audretsch D.B. (2007) “Entrepreneurship capital and economic growth “ Oxford Review of Economic Policy, Vol 23 (1) pp.63–78 BBSR (2011) “Metropolitan areas in Europe” BBSR-Online-Publikation Eds.: Federal Institute for Research on Building, Urban Affairs and Spatial Development (BBSR) within the Federal Office for Building and Regional Planning (BBR), Bonn Beugelsdijk S. (2007) “Entrepreneurial culture, regional innovativeness and economic growth” Journal of Evolutionary Economics Vol. 17, pp. 187–210 Beugelsdijk S. & Noorderhaven N. (2004) “Entrepreneurial attitude and economic growth: A cross-section of 54 regions” The Annals of Regional Science Vol.38 (2), pp 199-218 Beugelsdijk S. & Van Schaik T. (2005) “Differences in social capital between 54 Western European Regions” Regional Studies, Vol. 39 (8), pp. 1053-1064 Bosma N. & Schutjens V. (2010) “Understanding regional variation in entrepreneurial activity and entrepreneurial attitude in Europe” Annals of Regional Science (2011) Vol. 47, pp. 711– 742 Bosma N., van Stel A. & Suddle K. (2007) “The geography of new firm formation: Evidence from independent start-ups and new subsidiaries in the Netherlands” International Entrepreneurship and Management Journal Vol. 4 pp. 129–146 Braunerhjelm P. & Borgman B. (2004) “Geographical Concentration, Entrepreneurship and Regional Growth: Evidence from Regional Data in Sweden” Regional Studies, Vol.38 (8), pp. 929-947 Comes P-H. & Overman H. (2003) “The spatial distribution of economic activities in the viii
European Union” Journal of Economic Literature classification: F14, F15, R12 De Pelsmacker, P., Van Kenhove, P. (2002) Marktonderzoek methoden en toepassingen. Antwerpen: Garant. De Wereldbank (2012) “EU11 Regular Economic Report: Coping with External Headwinds. Special topic - drivers of convergence in EU11” Europe and Central Asia Region, Poverty Reduction and Economic Management Department (ECA PREM), Washington DC ; World Bank Group. URL: < http://documents.worldbank.org/curated/en/2012/06/16439134/eu11regular-economic-report-coping-external-headwinds-special-topic-drivers-convergence-eu1> (08/05/2014) Duranton G. & Puga D. (2003) “Microfoundations of urban agglomeration economies” Handbook of Regional and Urban Economics Vol.4, Chapter 48 pp.2063–2117 Eurostat
(2010)
“European
economic
statistics”
URL:
(22/04/2014) Eurostat –OECD (2007) “Manual on Business Demography Statistics” URL: (22/04/2014) Fritsch M. & Mueller P. (2006) “The Evolution of Regional Entrepreneurship and Growth Regimes” Entrepreneurship in the Region, International Studies in Entrepreneurship Vol. 14, pp 225-244 Grilo I. & Irigoyen J-M. (2006) “Entrepreneurship in the EU: To wish and not to be” Small Business Economics Vol. 26, pp. 305–318 Hospers G-J. (2002) “Beyond the Blue Banana? Structural Change in Europe's GeoEconomy” Journal of Economic Literature classification: O18, O33, R11, R12 Johnson P. (2004) “Differences in Regional Firm Formation Rates: A Decomposition Analysis” Entrepreneurship Theory and Practice Vol. 28 (5), pp. 431–445 ix
Kwakman F. (2007) “The Professional Service Firm of the Future” Nyenrode Business Universiteit
URL:
Lee S.Y., Florida R. & Acs Z. (2004) “Creativity and Entrepreneurship: A Regional Analysis of New Firm Formation” Regional Studies, Vol.38 (8), pp. 879-891 Porter M. (2003) “The Economic Performance of Regions”, Regional studies, Vol. 23 (1), pp.63-78. Planbureau voor de leefomgeving (2011) “De concurrentiepositie van Nederlandse regio’s: Regionaal-economische
samenhang in Europa”, Den Haag: Planbureau voor de
Leefomgeving. Reynolds
et
al.
(2002)
“Global
Entrepreneurship
Monitor”
URL:
(22/04/2014) Rodriguez-Pose (2002), “The European Union; Economy, Society and Polity”, Oxford University Press Rosenthal S.S. & Strange W.C. (2003) “Evidence on the Nature and Sources of Agglomeration Economies” Prepared for the Handbook of Urban And Regional Economics, Vol. 4 Scott A.J. (2006) “Entrepreneurship, Innovation and Industrial Development: Geography and the Creative Field Revisited” Small Business Economics Vol. 26 pp. 1–24 Sternberg R. & Wennekers S. (2005) “Determinants and Effects of New Business Creation Using Global Entrepreneurship Monitor Data” Small Business Economics Vol. 24, pp. 193– 203
x
Thornton P.H. & Flynn K.H. (2005) “Entrepreneurship, Networks, and Geographies” International Handbook Series on Entrepreneurship Vol 1, pp 401-433 Tödtling F. & Wanzenböck H. (2003) “ Regional differences in structural characteristics of start-ups” Entrepreneurship & Regional Development, vol. 15, pp. 351–370 Van Oort F.G. & Bosma N.S. (2013) “Agglomeration economies, inventors and entrepreneurs as engines of European regional economic development” The Annals of Regional Science Vol. 51 pp. 213–244 Van Praag C. & Versloot P. (2007) “What is the value of entrepreneurship? A review of recent research” Small Business Economics Vol. 29, pp. 351–382 Van Tillburg R. (2013) “Het financiële overgewicht van Nederland”, Stichting Onderzoek Multinationale
Ondernemingen
(SOMO)
URL:
(26/04/2013) Wagner J. & Sternberg R. (2004) “ Start-up activities, individual characteristics, and the regional milieu: Lessons for entrepreneurship support policies from German micro data” The Annals of Regional Science, Vol. 38,(2), pp 219-240 Woolcock M. (1998) “Social capital and economic development: Toward a theoretical synthesis and policy framework” Theory and Society, Vol. 27, pp. 151-208.
Geraadpleegde internet bronnen: Bureau van Dijk (2014) “Amadeus; Financiële en economische informatie over Europese ondernemingen”
URL:
information/international/amadeus>, (11/02/2014).
xi
Eurostat (11/09/2012) “NUTS - Nomenclature of territorial units for statistics” URL: , (12/03/2014)
Eurostat
(20/02/2014)
“Structural
business
statistics
at
regional
level”
URL:
( 26/04/2014) Eurostat
(18/04/2013)
“Structural
business
statistics
introduction”
URL:
(8/05/2014) Eurostat
(12/05/2014)
“Business
demography
by
legal
form”
URL:
(27/06/2013) Instituti I statistikave (2012) “Classification of economic activities NACE Rev.1.1” URL: (20/04/2014) Copenhagen Finance IT region (2013) “The Finance and IT cluster in Denmark” URL: (29/04/2014)
xii
7. Bijlagen
Bijlage I: Vergelijking ondernemerschapskapitaal Amadeus-databank en Eurostat-gegevens
I.1) Verschil aantal geregistreerde nieuwe bedrijven Amadeus- en Eurostat-databank 2004 BE BG CZ DK DE EE IE ES FR IT LV LT HU NL AT PL PT RO SI SK FI SE UK NO
/
2005
2006 -2181 -38769 -56162
/ -40398 -67211
/
-41627 -55374 /
-229949 1953 /
/ -205032 2975
/
-237842 -115843 -229804 3163 /
-39959 -6750 -7229 -138521 -72141 9724 -4556 -14814 -14077 3784 -135725 -9772
/ -183725 3342 -287 -249629 -123931 -200809 6048
/ -200089 -121127 -227237 2995
2007 -2056 -52978 -49856
/ -34113 -8580 -7462 -153101 -61422 3867 -5410 -28992 -13726 8547 -113025 -1692
-33908 -6429 -7285 -174170 -73188 12398 -6220 -29122 -14875 6277 -73912 12944
2008 -315 -47593 5522 /
-170251 2224 1384 -252693 -139661 -247806 5413 -27725 -29536 -27004 -4693 -174376 -63482 12743 -6231 -28039 -15322 11505 -70495 -3499
-190853 -4912 -881 -206201 -150141 -202118 -508 -21330 -21961 -45574 -3705 -155691 -56575 821 -7708 -35744 -18043 13401 -66938 -2200
2009 963 -48795 -66761 -4456 -152519 1873 -4051 -202344 -352464 -213206 -4791 -11559 -14498 -40849 -5259 -125884 -62628 -8772 -12006 -45443 -15574 9547 25393 -3448
2010 -1643 -36366 -85399 -6302 -174652 1012 -2007 -221158 -291350 -188721 -2523 -18974 -50948 -26023 -5637 -42404 -81378 1039 -12121 -36235 -18393 21248 57629 -3871
(Bron: eigen verwerking gegevens Amadeus en Eurostat “Number of entreprises” URL: (17/10/2013)).
I.2) Procentueel aandeel geregistreerde nieuwe bedrijven Amadeus- en Eurostat-databank BE BG CZ DK DE
2004 / 3,67% 24,74% / 24,19%
2005 / 3,45% 28,71% / 27,58%
2006 92,25% 4,39% 32,15% / 32,49%
2007 93,28% 4,52% 40,62% / 34,55%
2008 98,88% 3,44% 117,23% / 30,55%
2009 104,00% 15,49% 34,56% 78,34% 37,54%
2010 94,13% 1,42% 22,98% 72,91% 32,33%
Bijlage I
EE IE ES FR IT LV LT HU NL AT PL PT RO SI SK FI SE UK NO
132,86% / 29,12% 45,70% 24,26% 146,83% / 32,41% 87,22% 70,17% 20,82% 21,70% 113,46% 40,85% 48,53% 32,06% 110,36% 49,96% 60,64%
146,20% / 25,04% 48,47% 25,46% 143,46% / 35,20% 86,17% 70,67% 21,88% 26,76% 105,07% 36,94% 33,01% 35,42% 120,74% 57,44% 93,18%
141,18% 98,28% 23,66% 47,30% 29,41% 186,88% / 31,93% 90,63% 70,31% 23,49% 26,75% 119,14% 37,60% 34,72% 38,39% 115,33% 71,20% 152,46%
126,53% 110,28% 19,29% 46,16% 26,78% 165,24% 23,26% 42,02% 71,15% 79,86% 25,55% 30,85% 116,98% 42,81% 37,75% 44,94% 124,97% 76,44% 87,21%
63,82% 92,63% 15,98% 42,06% 29,36% 95,29% 24,27% 62,40% 58,41% 83,64% 35,48% 32,91% 101,09% 41,94% 33,37% 40,75% 129,66% 76,13% 91,56%
125,91% 70,67% 11,85% 20,86% 26,18% 63,41% 35,31% 71,74% 58,26% 75,15% 48,69% 27,00% 81,43% 11,44% 23,35% 40,61% 120,65% 111,93% 85,36%
112,98% 82,14% 8,70% 22,64% 28,80% 81,72% 25,48% 9,62% 66,43% 74,41% 84,31% 21,71% 102,65% 4,99% 26,58% 36,33% 142,31% 127,32% 81,35%
(Bron: eigen verwerking gegevens Amadeus en Eurostat “Number of entreprises” URL: (17/10/2013)).
I.3) Dekkingsgraad Amadeus databank berekening B. Merlevede (2014) Land
AT BE BG CZ DE DK EE ES FI FR GB GR HU
gemiddeld dekkingsgraad geregistreerde aantal Amadeus/Eurostat jaren bedrijven 28447,17 13,77% 1995-2012 36947,20 46,50% 1995-2012 28129,50 151469,33 200151,50 18671,17 5110,17 220378,67 25470,50 256319,00 154973,67 91045,00 63051,17
18,48% 12,44% 16,93% 23,41% 97,58% 44,00% 32,12% 43,07% 9,77% 15,39% 9,66%
1995-2012 1995-2012 1995-2012 1995-2012 1995-2012 1995-2012 1995-2012 1995-2012 1995-2012 1995-2012 1995-2012
Bijlage I
IE IT LT LV NL NO PL PT RO SE SI SK
4312,67 525447,00 12398,83 7704,17 46290,83 15563,83 193865,17 88404,67 54222,67 59004,33 17791,33 6824,17
14,81% 17,50% 19,45% 20,86% 5,57% 45,42% 6,43% 47,42% 72,47% 34,55% 26,82% 27,26%
1995-2012 1995-2012 1995-2012 1995-2012 1995-2012 1995-2012 1995-2012 1995-2012 1995-2011 1995-2012 1995-2012 1996-2011
(Bron: gegevens verkregen via B. Merlevede)
I.4) Pearson correlatie waarden vergelijking nieuwe bedrijven Amadeus databank- Eurostat databank 2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
0,81
0,787
0,823
0,819
0,825
0,67
0,748
0,552
Gemiddeld 0,75425
(Bron: eigen verwerking gegevens Amadeus en Eurostat “Number of entreprises” URL: (17/10/2013))
Bijlage I
Bijlage II: Vergelijking ondernemerschapskapitaal Amadeus-databank en SBS Eurostat gegevens
II.1) Ruimtelijke dimensie ondernemerschapskapitaal (2002-2009)
(Bron: eigen verwerking gegeven Amadeus-databank)
Bijlage II
II.2) Pearson correlatie waarden vergelijking BBP en ondernemerschap 1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
0,690 0,652 0,748 0,767 0,782 0,790 0,814 0,799 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 gemiddeld 0,770 0,772 0,801 0,805 0,767 0,679 0,582 0,445 0,729
(Bron: eigen verwerking gegevens Amadeus-databank en Eurostat “Gross domestic product (GDP)
at
current
market
prices
by
NUTS
2
regions”
(3/03/2014)
URL:
)
II.3) Pearson correlatie waarde werkgelegenheidsniveau - ondernemerschap 1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
0,819 2003 0,843
0,761 2004 0,811
0,824 2005 0,848
0,840 2006 0,838
0,849 2007 0,753
0,831 2008 0,794
0,858 2009 0,960
0,863 gemiddeld 0,833
(Bron: eigen verwerking gegevens Amadeus databank en Eurostat “Employment rates by sex, age
and
NUTS
2
regions
(%)”
(24/04/2014)
URL:
)
II.4) Pearson correlatie waarde vergelijking werkloosheidsniveau - ondernemerschap 1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
-0,115 2006 -0,181
-0,135 2007 -0,189
-0,134 2008 -0,175
-0,152 2009 -0,140
-0,175 2010 -0,117
-0,158 2011 -0,224
-0,173 2012 -0,276
gemiddeld -0,167
(Bron: eigen verwerking gegevens Amadeus databank en Eurostat “Unemployment rates by sex,
age
and
NUTS
2
regions
(%)”
(24/04/2014)
URL:
)
II.5) Pearson correlatie waarde vergelijking patentaanvragen - ondernemerschap 1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
0,471 2003 0,380
0,438 2004 0,420
0,429 2005 0,441
0,411 2006 0,454
0,406 2007 0,468
0,417 2008 0,438
0,371 2009 0,383
0,369 2010 gemiddeld 0,275 0,411
(Bron: eigen verwerking gegevens Amadeus databank en Eurostat “Patent applications to the EPO
by
priority
year
and
NUTS
3
regions”
(30/01/2014)
URL:
)
Bijlage II
Bijlage III: Sectorale dimensie ondermerschapskapitaal III.1) Analyse ondernemerschapskapitaal financiële sector
De geregistreerde activiteiten binnen de sector van financiële intermediatie kent een zeer duidelijke concentratie van nieuwe bedrijven in al de Europese hoofdsteden met beduidend lagere activiteit buiten deze kernen. De markt van financiële diensten wordt vooral gedomineerd door internationale ondernemingen die hun hoofdkantoor voornamelijk in de topregio’s als Parijs en Londen hebben als ook in Luxemburg, Kopenhagen, Stockholm, Randstad Holland en Brussel. Dusdanig zullen niet zozeer nieuwe kleine bedrijven opgericht worden maar eerder kantoren of dochterbedrijven van reeds grote multinationals. Op kaart III.1van het ondernemerschap zijn het voornamelijk Nederland, en Denemarken en Noorwegen die naast hun hoofdstedelijke gebieden een grote financiële activiteit kennen. Nederland wordt gekenmerkt door een groot overwicht van de financiële sector in de nationale economie (van Tillbrug, 2012) De laatst vermelde regio’s kennen een sterke groei in de financiële sector dat gekenmerkt wordt door de aanwezigheid van de meest innovatieve ondernemingen
(http://www.cfir.dk/en-GB/AboutCFIR/Pages/FinanceITinDenmark.aspx,
26/04/2013). De concentratie van financiële activiteiten rond Londen en Parijs, de twee financiele hoofdsteden van de EU kent een beperkter aandeel in de registratie. Dit toont mogelijks aan dat deze financiële centra reeds verzadigd zijn van financiële kantoren en er in deze regio’s niet veel nieuwe bedrijven meer kunnen toetreden tot de markt. Verder opmerkzaam is het zeer lage niveau van nieuwe ondernemingen in de nieuwe Europese lidstaten. Door de sterke groei van verschillende industrieën en door de economische ontwikkelingen in deze gebieden zou verwacht worden dat ook de financiële sector in toenemende mate aanwezig zou zijn, als belangrijke dienstverlening in nauwe relatie met economische groei.
Effecten van de economische, financiele conjunctuur zijn moeilijk af te leiden. De toename van ondernemerschap in de financiële sector in aanloop naar de crisis evenals de afname vanaf 2009 gestuurd door de crisis loopt gelijk met de dekkingsgraad van de Amadeusdatabank. In de beginjaren van de registratie kende het aantal nieuwe financiële bedrijven in Europa een stabiel aantal. Vanaf het jaar 2005 zijn deze aantallen echter sterk gestegen tot het jaar 2008 dat een verdubbeling van aantal kende in vergelijking met 2004. Vanaf het jaar 2009 kende het aantal een sterke daling, gestuurd door de finaciële kredietcrisis maar voornamelijk in de data veroorzaakt door de gebrekkige registatie van nieuwe bedrijven in de Bijlage III
laatste jaren van de meting. Aldus zijn de gevolgen van de kredietcrisis voor de Europese financiële sector niet exact af te leiden uit de data.
Kaart III.1: Ruimtelijke dimensie ondernemerschapskapitaal in sector J
(Bron: eigen verwerking gegevens Amadeus-databank)
Bijlage III
III.2) Ruimtelijke dimensie ondernemerschapskapitaal in sector L
(Bron: eigen verwerking gegevens Amadeus-databank)
III.3) Ruimtelijke dimensie verhouding ondernemerschapskapitaal sector L
(Bron: eigen verwerking gegevens Amadeus-databank)
Bijlage III
Bijlage IV: Vergelijking sectorale dimensie ondernemerschapskapitaal Amadeus-databank en SBS-Eurostat gegevens
IV.1) Pearson correlatiewaarde vergelijking aantal bedrijven en ondernemerschapskapitaal in industriesector 2003
2004
2005
2006
2007
0,793 0,777 0,803 0,810 2008 2009 2010 2011 0,700 0,521 0,447 0,425
0,789 gemiddeld 0,794
(bron: eigen verwerking gegevens Amadeus databank en Eurostat “SBS data by NUTS 2 regions
and
NACE
Rev.
2
(from
2008
onwards)”
URL:
<
http://appsso.eurostat.ec.europa.eu/nui/show.do?dataset=sbs_r_nuts06_r2&lang=en> (15/05/2013) en
Eurostat “SBS data by NUTS 2 regions (NUTS 2006) and NACE Rev. 1.1 (1998-2007) “ URL:
(21/05/2012))
IV.2) Pearson correlatiewaarde vergelijking aantal bedrijven en ondernemerschapskapitaal in bouwsector 1999
2000
2001
2002
2003
2004
0,624 0,669 0,712 0,683 0,683 2005 2006 2007 2008 2009 0,739 0,735 0,672 0,582 0,388
0,745 gemiddeld 0,657
(bron: eigen verwerking gegevens Amadeus databank en Eurostat “SBS data by NUTS 2 regions
and
NACE
Rev.
2
(from
2008
onwards)”
URL:
<
http://appsso.eurostat.ec.europa.eu/nui/show.do?dataset=sbs_r_nuts06_r2&lang=en> (17/02/2014) en
Eurostat “SBS data by NUTS 2 regions (NUTS 2006) and NACE Rev. 1.1 (1998-2007) “ URL: (17/02/2014)
Bijlage IV
IV.3) Pearson correlatiewaarde vergelijking aantal bedrijven en ondernemerschapskapitaal in niet- financiële sectoren a)handelssector 1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
0,964438 0,544575 0,561293 0,564224 0,697886 0,675048 0,801076 0,775022 0,691917 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 gemiddeld 0,666065 0,6954 0,742082 0,711778 0,614054 0,55275 0,39236 0,337324 0,682275
b)transportsector 1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
0,767125 0,621159 0,684171 0,542934 0,596207 0,408676 0,359605 0,373426 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 0,306345 0,323519 0,408082 0,308114 0,568601 0,459957 0,430747 0,141811
0,313078 gemiddeld 0,414045
c)vastgoed en zakelijke dienstverleningsector 1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
0,95827 0,521388 0,52686 0,439988 0,577047 0,632834 0,795595 0,688181 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 0,659567 0,680136 0,675751 0,61968 0,605989 0,482592 0,332893 0,322168
0,66773 gemiddeld 0,6441
(bron: eigen verwerking gegevens Amadeus-databank en Eurostat “SBS data by NUTS 2 regions
and
NACE
Rev.
2
(from
2008
onwards)”
URL:
<
http://appsso.eurostat.ec.europa.eu/nui/show.do?dataset=sbs_r_nuts06_r2&lang=en> (17/02/2014) en
Eurostat “SBS data by NUTS 2 regions (NUTS 2006) and NACE Rev. 1.1 (1998-2007) “ URL: (17/02/2014)
Bijlage IV
