Statistische en technische bijlage bij het Verslag over de werking van de product- en kapitaalmarkten in de EU

Statistische en technische bijlage bij het Verslag over de werking van de product- en kapitaalmarkten in de EU

1

Grafiek 1: Prijsniveaus voor particuliere consumptie: verschil met EU-gemiddelde, 1990-2000 (EU15 = 100; inclusief indirecte belastingen) 160

140 A B D

120

DK E EL F

100

FIN I IRL

80

L NL P S

60

UK

40 1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000*

Bron: Eurostat/OESO. NB: Het cijfer voor 2000 is een schatting. De datareeks is onderbroken in 1992 en in 1999.

2

Kader 1: Meting van de prijsconvergentie Tabel 1 geeft drie verschillende maatstaven voor de prijsconvergentie in een aantal productcategorieën weer. De berekeningen zijn gebaseerd op de gegevens in koopkrachtpariteiten (KKP) van Eurostat. Deze geven informatie over het prijsniveau in een land ten opzichte van het gemiddelde voor EU15. De eerste twee kolommen tonen de variatiecoëfficiënt voor 1990 en 1998. Het is duidelijk dat de prijsvariatie in deze periode voor op drie na alle categorieën is gedaald. De volgende twee kolommen tonen de convergentie volgens twee verschillende meetmethoden, die beide aangeven hoe ze tot stand is gekomen. De convergentie in de eerste kolom is de correlatie tussen het initiële prijsniveau in 1990 en de verandering van het prijsniveau tussen 1990 en 1998. De correlatie tussen beide variabelen is negatief als de prijzen convergeren. In landen met een hoog prijsniveau in 1990 zouden de prijzen in de beschouwde periode moeten dalen en in landen met een laag initieel prijsniveau zouden ze moeten stijgen. Deze prijsconvergentie wordt bètaconvergentie genoemd. Over het algemeen wijst een (in absolute waarde) grotere bètacoëfficiënt op meer convergentie. De maatstaf is onafhankelijk van de beginwaarde, zodat een productcategorie met een zeer grote initiële prijsspreiding (variatiecoëfficiënt) dezelfde bètacoëfficiënt kan hebben als een categorie met een geringe initiële spreiding. Voor vlees en alcoholhoudende dranken zijn er bijvoorbeeld tekenen van sterke bètaconvergentie, maar vanaf verschillende beginniveaus. In de laatste kolom is de convergentie berekend als de verandering van de standaardafwijking in de tijd. Voor categorieën waarvoor convergentie plaatsvindt, komen de prijsniveaus dichter bij elkaar te liggen en neemt de standaardafwijking dus af. Aan de grootte van de coëfficiënt voor deze maatstaf kan geen betekenis worden gegeven; het gaat erom of het teken positief (divergentie) of negatief (convergentie) is. Deze maatstaf voor prijsconvergentie heet sigmaconvergentie. De sterretjes naast de coëfficiënt geven aan of het significantieniveau voor de variabele 5% (**) of 10% (*) is, en dus voor welke productcategorieën werkelijk convergentie plaatsvindt. Over het algemeen is bètaconvergentie een noodzakelijke, maar geen voldoende voorwaarde voor convergentie. Landen kunnen bijvoorbeeld “van plaats ruilen”: goedkope landen kunnen duur worden en omgekeerd. Dat kan gebeuren zonder dat de prijsniveaus binnen de landengroep dichter bij elkaar komen. Voor de categorie melk, kaas en eieren is dat in zekere mate het geval: het prijsniveau in Spanje lag aanvankelijk boven, maar in 1998 onder het EU-gemiddelde, en in België gebeurde het omgekeerde. Voor convergentie is het dus ook nodig dat de standaardafwijking afneemt, wat met de sigmacoëfficiënt wordt gemeten. Voor de categorie melk, kaas en eieren is de sigmacoëfficiënt negatief maar niet significant. Dat betekent dat het niet duidelijk is of de standaardafwijking binnen de categorie inderdaad is afgenomen, hoewel de prijsniveaus in dure landen zijn gedaald en in goedkope landen zijn gestegen. Voor de categorie oliën en vetten zijn er wel duidelijke tekenen van zowel sigma- als bètaconvergentie, wat op werkelijke convergentie wijst. Al deze maatstaven zijn relatief ten opzichte van het EU-gemiddelde. Het is dus niet duidelijk of de convergentie het gevolg is van prijsstijgingen in goedkope of van prijsdalingen in dure landen.

3

Tabel 1: Indicatoren van prijsconvergentie voor een aantal productgroepen (1990-1998) Variatiecoëfficiënt Indicator 1 Indicator 2 1 1990 1998 bèta sigma 2 Sectoren die convergentie vertonen Kleding, inclusief reparaties 17% 9% -1,05 ** -0,54 Oliën en vetten 37% 14% -0,80 ** -4,13 ** Melk, kaas en eieren 14% 9% -0,75 ** -0,47 Vervoermaterieel 13% 8% -0,74 ** -1,09 ** Schoeisel, inclusief reparaties 19% 13% -0,70 ** -1,25 ** Alcoholhoudende dranken 59% 30% -0,66 ** -4,70 * Vlees 26% 17% -0,66 ** -1,35 ** Huishoudtextiel en reparaties 25% 17% -0,61 ** -1,45 ** Brood en granen 31% 17% -0,58 ** -2,21 ** Communicatie 35% 17% -0,57 ** -2,38 ** Niet-alcoholhoudende dranken 36% 27% -0,56 ** -1,20 Fruit, groenten, aardappelen 23% 16% -0,51 ** -1,04 ** Privé-voertuigen 26% 19% -0,41 ** -1,32 ** Sectoren die geen convergentie vertonen Gebruik van voertuigen 21% 17% -0,36 ** -0,34 Bouw 19% 23% -0,34 0,39 ** Tabak 33% 32% -0,22 -0,19 Aankopen van vervoersdiensten 26% 26% -0,15 -0,16 Brandstoffen en energie 13% 18% 0,13 0,57 ** Bron: KKP-gegevens Eurostat voor de betreffende jaren. NB: De producten zijn gerangschikt naar grootte van de bètacoëfficiënt en vervolgens naar het al dan niet significant zijn van de sigmacoëfficiënt. De prijzen van producten met een significante bèta van ten minste 0,4 en een negatieve, significante sigma worden als convergent beschouwd. Enkele producten hebben een grote bèta, maar niet-significante sigma. Hun prijzen worden ook als convergent beschouwd. Zie kader 1 voor de interpretatie van bèta en sigma. 1

De bètacoëfficiënten zijn geschat met een regressie van de verandering van het prijsniveau in land i voor goed j in de beschouwde periode (verklarende variabele) op het initiële prijsniveau in land i voor goed j (onafhankelijke variabele). De regressies zijn geschat met OLS. ** geeft een significantieniveau van 5% en * een significantieniveau van 10% aan. 2

De sigmacoëfficiënten zijn geschat met een regressie van de standaardafwijking tussen de landen voor goed j in jaar k (afhankelijke variabele) op de tijd (verklarende variabele). Het jaar 1991 werd niet in de regressie opgenomen omdat er voor Finland voor dat jaar geen gegevens zijn. ** geeft een significantieniveau van 5% en * een significantieniveau van 10% aan.

4

Kader 2: Supermarktprijsgegevens Het onderzoek naar supermarktprijzen in de EU omvat alle vijftien lidstaten behalve Luxemburg. De dataset is gebaseerd op elektronische transactiegegevens (barcodelezingen) die gedurende een jaar, van juli 1999 tot juni 2000, in detailhandelszaken in heel Europa zijn verzameld. Het onderzoek is door AC Nielsen (VK) uitgevoerd als onderdeel van een gezamenlijk project van het DG Gezondheid en consumentenbescherming, het Bureau voor de Statistiek en het DG Interne markt van de Europese Commissie. Het onderzoek betreft prijsinformatie voor 68 productcategorieën, waaronder aftershave, deodorant, droge en verse deegwaren, diepvriesgroente, mineraalwater, slasaus en tandpasta. Per product werden voor vier merken prijzen verzameld. Er werd een onderscheid gemaakt tussen “pan-Europese” merken, die in ten minste zeven lidstaten in de handel zijn, en “generieke” merken, dat zijn nationale of internationale merken die in minder dan zeven lidstaten verkrijgbaar zijn. Voor elk item, bijvoorbeeld een bepaald merk tandpasta, zijn per land de prijs van een populaire verpakkingsgrootte en die van een standaardverpakkingsgrootte voor alle landen verzameld. Voor sommige producten verschilt de populaire grootte beduidend van land tot land. Daarom zijn de berekeningen gebaseerd op de met de omzet gewogen gemiddelde prijzen voor populaire en standaardverpakkingen. De resultaten variëren licht naargelang zowel pan-Europese als generieke of alleen pan-Europese merken in de productcategorie worden opgenomen. De met de jaaromzet gewogen gemiddelde prijzen zijn op nationaal niveau en per regio en type verkooppunt doorgegeven. De per land beschikbare gegevens zijn in de onderstaande tabel samengevat. De typen verkooppunten zijn in elk land, en met name in Griekenland, Ierland, Nederland en het VK, anders gedefinieerd. Voor Griekenland en Nederland is er ook weinig regionale prijsinformatie. Door gebruik te maken van barcodelezingen op verkooppuntniveau kunnen voor zeer grote steekproeven gemiddelde prijzen worden berekend, wat de statistische nauwkeurigheid zeer ten goede komt. De consultant heeft de Commissie meegedeeld dat de standaardfout voor gelezen gegevens ten minste driemaal kleiner is dan voor manueel verzamelde informatie. Afgaande op berekeningen voor eerdere gegevens ligt de standaardfout voor de bij de Commissie ingediende gegevens op nationaal niveau tussen 0,3% en 1% voor kleine en tussen 0,2% en 0,5% voor grotere landen. Voor de regionale en verkooppuntgegevens is de standaardfout groter. Aan de hand van de BTW-tarieven in het najaar van 2000 zijn prijzen exclusief BTW berekend. Het onderzoek naar supermarktprijzen in de EU is een van drie onderzoeken naar consumentenprijzen. De resultaten van de twee andere, inzake consumentenelektronica en verse levensmiddelen, zijn te vinden in het scorebord van de interne markt (nr. 8 van mei 2001) 1 .

Informatie per regio en type verkooppunt Aantal regio’s Typen verkooppunten Oostenrijk 5 H,S,B België 5 H,S,B Denemarken 2 H,S,B Finland 6 H,S,B Frankrijk 9 H,S,B,O Duitsland 7 H,S,B,D,O Groot-Brittannië 9 S,B,O Griekenland 6 S,B,O Ierland 4 S,B,O Italië 4 H,S,B,D,O Nederland 5 S,B Portugal 6 H,S,B,O Spanje 8 H,S,B,O Zweden 6 H,S,B,O De typen verkooppunten zijn: hypermarkten (H) (>2500 m2 ), supermarkten (S) (400–2499 m2 ), buurtwinkels (B) (<400 m2 ), discountzaken (D) (zonder Aldi) en overige (O) (kiosken, drogisterijen, selfservicewinkels, bakkerijen enz.).

1

Het onderzoekverslag staat (in het Engels) op de site voor de interne markt van de Commissie: http://europa.eu.int/comm/internal_market/en/update/score/score8en.pdf.

5

Tabel 2: Overzicht van de prijsspreiding voor een aantal pan-Europese merken Variatiecoëfficiënt (vc) voor alle landen Luiers (Pampers baby) 9% Thee (zakjes) (Twinings) 12% Inlegkruisjes (Carefree) 14% Oploskoffie (Nescafé) 14% Tandpasta (Colgate) 14% Droge deegwaren (Barilla) 16% Shampoo (Pantene pro) 16% Verse deegwaren (Rana tortellini) 17% Haarlak (Pantene) 18% Ketchup (Heinz) 18% Wegwerpscheermesjes (Bic classic) 18% Frisdrank, cola (Coca-Cola) 19% Deodorant (Rexona) 20% Vochtinbrenger voor gezichtsverzorging (Nivea) 22% Toiletzeep (Dove) 23% Chocoladereep (individueel verpakt) (Mars) 24% Frisdrank, cola (Pepsi) 24% Zoutjes (Tuc) 24% Droge deegwaren (Buitoni) 26% Scheergel (Gillette) 26% Oppervlaktereiniger (Mr. Proper) 31% Oppervlaktereiniger (Ajax) 36% Mineraalwater (Evian) 44% Toiletzeep (Lux) 44% Bron: DG MARKT, naar gegevens van AC Nielsen. (Inclusief BTW)

Maximaal prijsverschil

Duurste land

32% 50% 52% 73% 65% 90% 66% 62% 70% 108% 88% 90% 114% 112% 91% 95% 132% 89% 130% 132% 161% 281% 328% 194%

B DK B I UK B IRL S UK I S DK EL UK S DK DK S B FIN FIN IRL FIN S

Goedkoopste Gemiddelde vc land tussen de regio’s A B IRL EL P I E A E D D D D D I B D D I D E E F D

1% 4% 2% 2% 3% 3% 2% 2% 5% 2% 6% 3% 2% 3% 3% 2% 5% 3% 4% 3% 2% 4% 3% 4%

Maximale interregionale vc binnen een land 3% 12% 2% 4% 11% 10% 5% 7% 19% 5% 20% 17% 4% 7% 5% 3% 26% 6% 9% 8% 4% 17% 8% 6%

Op een na grootste interregionale vc binnen een land 2% 7% 2% 3% 7% 3% 3% 3% 5% 4% 9% 4% 3% 4% 4% 3% 8% 4% 6% 6% 3% 9% 5% 4%

6

Tabel 3: Prijsindexen voor een aantal productcategorieën (EU = 100) (inclusief BTW) A Pan-Europese merken Frisdrank, cola 90 Frisdrank, geen cola 95 Chocoladereep (individueel verpakt) 98 Wegwerpscheermesjes Conditioner 112 Oploskoffie 103 Mineraalwater 116 Eetklare ontbijtgranen 123 Shampoo 98 Scheergel 91 Oppervlaktereiniger 85 Tandpasta 101 Generieke merken Boter 102 Chocolademelk 78 Bloem 117 Diepvriespizza 103 Gemalen koffie en koffiebonen Kristalsuiker 106 Marmelade 119 Melk (UHT), volle 113 Melk (UHT), halfvolle Mineraalwater 60 Afwasmiddel 142 Bron: DG MARKT, naar gegevens van AC Nielsen.

B

DK

FIN

F

D

UK

EL

IRL

I

NL

P

E

S

99 90 73 76

139 145 143 129 118 113

112 120 95

78 85

73 81 85 93 82 88 85 100 82 90 107 102

113

91 95

92 115 111 113 100 98

116 77 80 123

82 81 106 103 94 117

93 88

84 109 77 76 152

88 82 98 89 97 133 58 115 83 84 64 101

85 91 89 154 76

82 76 84 44 76

135 146 142 121 95 107 176 93

87 56 116 71 80

102 104 126 110 145 77 75 133

84

83 129

124 147 144 89 75

98 97 75 152 98 100 142 84 80

129 88

73 73

121 76 87 96 54 89 79 78 82 39 86

93 63 91 88 85 83 94 98

100 82 89 80 65 90 79 125

88 107 116 97

127 118 114 103 87 113 154

139

103 108 189 112 112 115 129 95 79 91 72 107 87 96 119 137 139 153 93

78 90 93 44 94 100 81 61 88 99 76 118 99 107 120 121 103 57 124

100 75 97 109 116

78 100 100 94 99 71 111 142 120 126

126 71 108

169 109 77

178 114 81

145 40

88 126 123 49 97

86 95 93 125 91 101

63 78 69 87 65 64 88 68 70

109

93 86 87

131 115 124

157 66 108 108 110 97 106 99 199 136

7

Tabel 4: Prijsverschil tussen pan-Europese en generieke merken* Aantal keer dat pan-Europese Prijsverschil merken... ...duurder zijn ...goedkoper zijn gemiddeld max. dan generieke dan generieke Aftershave 17 3 33% 171% Frisdrank, cola 17 5 33% 153% Frisdrank, geen cola 16 8 10% 44% Hondenvoer 12 3 15% 114% Conditioner 19 3 21% 65% Haarlak 14 3 28% 95% Ketchup 13 3 16% 65% Marmelade 9 1 18% 86% Mineraalwater 10 1 38% 155% Shampoo 16 2 39% 173% Scheergel 15 8 15% 64% Toiletzeep 10 3 39% 137% Bron: DG MARKT, naar gegevens van AC Nielsen. * Zie definities in kader 2. NB: De tabel is opgesteld door voor elk land waarvoor gegevens beschikbaar zijn de prijs van de panEuropese merken (meestal twee per productcategorie) te vergelijken met de gemiddelde prijs van generieke merken in dat land.

Tabel 5: Prijsspreiding tussen homogene en gedifferentieerde producten HOMOGENE PRODUCTEN

Variatie coëfficiënt

Boter Chocolademelk Condooms Bloem Verse pasta Diepvriesgroente Kristalsuiker Honing Melk (UHT), volle Melk (UHT), halfvolle Melk (UHT), afgeroomde Luiers Gemiddelde voor homogene producten Max. voor homogene producten Min. voor homogene producten OVERIGE PRODUCTEN (GEDIFFERENTIEERD ) Gemiddelde voor alle overige producten Mediaan voor alle overige producten Max. voor alle overige producten Min. voor alle overige producten

17% 27% 15% 30% 23% 35% 11% 24% 22% 20% 30% 16% 23% 35% 11% 31% 30% 68% 15%

Bron: DG MARKT, naar gegevens van AC Nielsen.

8

min. -30% -13% -38% -41% -15% -14% -10% -7% -11% -29% -19% -35%

Grafiek 2: Prijsniveau voor supermarktgoederen in de EU (EU14 = 100) (exclusief BTW)

160% 150% 140% 130% 120% 110% 100% 90% 80% 70% 60% A

B

DK

FIN

F

D

UK

EL

IRL

I

NL

P

E

S

NB: De grafiek toont het gemiddelde prijsniveau voor (generieke en pan-Europese) supermarktgoederen in verschillende landen ten opzichte van het EU-gemiddelde. Merken waarvoor in minder dan zeven landen informatie beschikbaar was, zijn niet in de berekening opgenomen. De grafiek toont ook het 25e en het 75e prijsniveaupercentiel. Het onderste punt van de verticale lijn geeft het 25e percentiel aan (25% van de waarnemingen ligt onder dat prijsniveau) en het bovenste het 75e percentiel (25% van de waarnemingen ligt boven dat prijsniveau). Het door de verticale lijn aangegeven interval omvat dus 50% van de waarnemingen. Bron: DG MARKT, naar gegevens van AC Nielsen.

9

Kader 3: De wet van één prijs In een geïntegreerde markt voor handelsgoederen moeten de prijzen als gevolg van concurrentie voor de hele markt ongeveer gelijk zijn. Deze stelling staat bekend als de wet van één prijs. Er zijn twee versies van deze wet. De sterke versie eist dat de prijzen in de hele markt precies gelijk zijn. De zwakke versie staat regionale/landspecifieke prijsverschillen wegens vervoersen informatievergaringskosten toe. Door die kosten zijn prijsverschillen tussen regio’s/landen mogelijk, omdat het voor consumenten en detailhandelaren duur is om op de verschillen in te spelen. Alle regio’s/landen kunnen dus naar gelang van plaatselijke marktkenmerken als inkomensniveau (loonniveau), opslagkosten, belastingen en consumentenvoorkeuren eigen prijsniveaus hebben. Aan de hand van de prijsgegevens voor supermarktgoederen van de Commissie kan de wet van één prijs zowel op nationaal als, binnen elk land, op regionaal niveau worden getest. Aangezien de marktintegratie binnen landen waarschijnlijk groter is dan tussen landen, kunnen de regionale resultaten als benchmark voor de wet dienen. De prijsspreiding tussen landen, uitgedrukt als de variatiecoëfficiënt, bedraagt vaak meer dan 20 (tabel 2). De sterke versie van de wet van één prijs geldt dus duidelijk niet voor supermarktgoederen in Europa. Ook binnen landen lijkt ze niet te gelden. Hoewel de prijsvariatie tussen de regio’s binnen een land beduidend kleiner is, is ze niet nul. De sterke versie moet daarom zowel op intranationaal als op intracommunautair niveau worden verworpen. Nu de sterke versie van de wet van één prijs is verworpen, moet de geldigheid van de zwakke versie worden nagegaan. Dat kan door via regressie 2 te meten of er landspecifieke prijsniveaus voor alle producten samen zijn, wat voor elk land neerkomt op de volgende vraag: ligt het prijsniveau voor alle producten in land x altijd onder/boven het EU-gemiddelde? Als de zwakke versie geldt, verschilt het gemiddelde prijsniveau in de diverse landen significant van het EU-gemiddelde en wordt de prijsvariatie tussen de landen vooral door de variabele “land” verklaard. De wet moet worden verworpen als er tussen de nationale prijsniveaus een significant verschil is en landspecifieke factoren geen groot deel van de prijsvariatie tussen de landen verklaren. De onderstaande tabel toont het resultaat van een regressie die de prijsvariatie ten opzichte van het EUgemiddelde verklaart door 14 landendummy’s 3 . De resultaten bevestigen het bestaan van significante prijsniveauverschillen tussen de landen. De prijsniveaus van vijf landen – Ierland, Nederland, Oostenrijk, Portugal en het VK – verschillen niet significant van het EU-gemiddelde. De dummy voor Griekenland is significant tot op 5%, maar niet tot op 1%. Voor de overige landen wijkt het prijsniveau significant van het EU-gemiddelde af. Dat betekent dat de wet van één prijs niet geldt voor de EU. De geschatte coëfficiënten vertonen echter grote prijsvariaties tussen de landen en de verklaringskracht van de landendummy’s is relatief gering. Landspecifieke factoren verklaren slechts circa eenvijfde van de totale prijsspreiding. Hoewel landspecifieke kostenfactoren blijkbaar wel een rol spelen, lijken de resultaten dus ook de zwakke versie van de wet niet te bevestigen. Om na te gaan of de wet binnen landen geldt, werd een soortgelijke analyse uitgevoerd voor regionale prijsniveauverschillen binnen de landen4 . De resultaten lopen verrassend gelijk met die voor de internationale prijsvariatie (zie onderstaande tabel). Hoewel de prijsvariatie binnen de landen significant kleiner is dan tussen de landen, lijken sommige regio’s significant duurder of goedkoper dan het nationale gemiddelde. Daarnaast lijken de regionale dummy's een vergelijkbaar deel van de totale prijsvariatie te kunnen verklaren, behalve in het VK. Over het algemeen lijkt ook binnen de landen de zwakke versie van de wet van één prijs niet te gelden. De Franse resultaten lijken echter te zijn beïnvloed door enkele producten met een zeer grote prijsvariatie. Als die uit de analyse worden geweerd, waardoor het aantal producten voor Frankrijk van 2

De rangschikking op basis van de regressie wijkt af van die in grafiek 2 omdat een andere dataset is gebruikt: generieke merken zijn niet in de regressie opgenomen omdat ze moeilijker te vergelijken zijn dan pan-Europese (Coca-Cola is in de hele EU Coca-Cola). 3 De volgende vergelijking werd geschat:

p  ln  ic  = β 1 * D A + β 2 * D B + ..... + β 14 * D S + ε  pi •  p ic is de prijs van product i in land c. pi° is de gemiddelde prijs van product i voor alle landen. Alleen producten van pan-Europese merken met gegevens voor meer dan zes landen zijn gebruikt. De dummyvariabele DA is gelijk aan 1 als het land (c) Oostenrijk (A) is en aan 0 als dat niet zo is, enz. 4 Om te zorgen dat de resultaten vergelijkbaar zijn met die van de regressie van de internationale spreiding zijn alleen prijzen voor pan-Europese merken in de steekproef opgenomen en zijn producten met ontbrekende regionale gegevens niet opgenomen.

10

42 afneemt tot 36, neemt de verklaringskracht van de regionale dummy's in Frankrijk beduidend toe. De ongecorrigeerde R2 neemt toe van 0,22 tot 0,48. Aangezien de prijsvariatie in Frankrijk lager ligt dan in andere landen, lijkt het erop dat de zwakke versie voor Frankrijk wel geldt 5 . Er zijn interessante verschillen tussen de landen. Over het algemeen heeft het VK de grootste binnenlandse prijsvariatie, gevolgd door Spanje, Duitsland en Frankrijk. Voor de laatste drie landen lijkt er een duidelijk regionaal patroon in de prijsverschillen te zijn. De verklaringskracht van de regionale dummy’s benadert die van de landendummy’s, behalve voor het VK. Bij een nadere beschouwing vertonen de gegevens voor het VK uitzonderlijk grote prijsverschillen tussen de regio’s voor toiletproducten (aftershave, producten voor lichaams- en gezichtsverzorging, scheermesjes voor meermalig gebruik en toiletzeep). Zonder die producten is de verklaringskracht van de landspecifieke factoren iets groter (R2 = 0,11), maar het resultaat blijft hetzelfde. Deze analyse lijkt erop te wijzen dat prijsverschillen binnen en tussen landen een opmerkelijk vergelijkbaar patroon vertonen. In beide gevallen moet over het algemeen zowel de zwakke als de sterke versie van de wet van één prijs worden verworpen. Bovendien lijkt een vergelijkbaar deel van de variatie door regionale/nationale factoren te worden verklaard, behalve in het VK. Om de prijsverschillen binnen en tussen landen te verklaren zijn andere variabelen nodig, zoals de marktpositie van producenten en handelaren of de structuur van de detailhandel. Hoewel er tussen landen/regio’s gelijkenissen zijn, is de prijsspreiding veel groter tussen de landen. Dat wijst erop dat de internationale handelsbelemmeringen groter zijn dan de binnenlandse.

Land- en regiospecifieke effecten Tussen landen

Binnen landen

Coëfficiënten A B DK FIN F D UK EL IRL I NL P E S Ongecorr. R2

-0,052 -0,116** 0,127** 0,113** -0,095** -0,124** 0,031 0,078** 0,027 -0,101** -0,027 0,007 -0,191** 0,126** 0,216

regio 1 regio 2 regio 3 regio 4 regio 5 regio 6 regio 7 regio 8 regio 9 regio 10

Duitsland

Spanje

Frankrijk

-0,0080* -0,0027 0,0256 ** 0,0111** -0,0054 -0,0175** 0,0047 -0,0252**

0,00764 -0,0125* 0,0276** -0,0323** -0,0015 0,0281** 0,0306** -0,0115*

-0,0042 -0,0077** -0,0004 -0,0028 -0,0152** 0,0088** 0,0003 0,0180** -0,0118**

0,21

0,19

0,22

Verenigd Koninkrijk -0,0074 -0,0052 0,0075 -0,0127* 0,0090 -0,0152** 0,0074 -0,0045 -0,0030 -0,0182**

0,04

NB: * geeft een significantieniveau van 10% en ** een significantieniveau van 5% aan.

5

De andere landen hebben ook een aantal producten met een grote variatie, maar de resultaten verschillen niet veel als ze uit de regressie worden weggelaten.

11

Grafiek 3: Marktconcentratie voor supermarktproducten in verschillende lidstaten: gemiddelde marktaandeel van de drie grootste bedrijven, per land 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 A

B

DK

FIN

F

D

UK

EL

IRL

I

NL

P

E

S

Bron: DG MARKT, naar gegevens van AC Nielsen. NB: De grafiek toont voor elk land de mediaan van het marktaandeel van de drie grootste producenten in alle productcategorieën. Het marktaandeel van de top-drie is de som van de marktaandelen van de drie grootste producenten in elke productcategorie. De verticale lijn geeft het verschil in marktaandeel tussen de productcategorieën aan. Het onderste punt van de lijn geeft het 25e percentiel voor het marktaandeel aan (25% van de productcategorieën heeft een lagere concentratie dan dat marktaandeel) en het bovenste het 75e percentiel (25% van de productcategorieën heeft een hogere concentratie dan dat marktaandeel). Het door de verticale lijn aangegeven interval omvat dus 50% van de marktaandelen.

12

Grafiek 4 : Prijsniveau voor pan-Europese merken (exclusief BTW) en marktaandeel van supermarkten Marktaandeel van supermarkten 90%

R

2

= 0.4888

A

S

80%

DK 70%

FIN I P

60%

E

D F

50%

40%

B 30%

60

70

80

90

100

110

120

Prijsniveau voor pan-Europese merken (exclusief BTW) Bron: DG MARKT, naar gegevens van AC Nielsen. NB: De grafiek toont het prijsniveau voor pan-Europese merken exclusief BTW (EU14 = 100) en het marktaandeel van supermarkten, berekend als de totale omzet van supermarkten ten opzichte van de totale omzet van supermarkten, hypermarkten en discountwinkels voor de producten in de steekproef. Zie kader 2 voor de definities van de typen verkooppunten. Er zijn geen gegevens voor België, Griekenland, Ierland, Nederland en het VK weergegeven omdat voor die landen geen onderscheid kan worden gemaakt tussen hyper- en supermarkten. Gegevens over discountzaken zijn alleen voor Duitsland en Italië beschikbaar. Het marktaandeel van de supermarkten in de andere landen kan dus zijn overschat.

13

Grafiek 5: Gemiddeld prijsverschil tussen hyper- en supermarkten in landen met een hoog prijsniveau 9%

8%

7%

6%

5%

4%

3%

2%

1%

0% A

I

P

FIN

S

DK

Bron: DG MARKT, naar gegevens van AC Nielsen. NB: De grafiek toont het gemiddelde prijsverschil tussen hypermarkten en discountwinkels enerzijds en supermarkten anderzijds in landen met een hoog prijsniveau. In Oostenrijk zijn hypermarkten gemiddeld 4,2% goedkoper dan supermarkten. Hoeveel gemiddeld kan worden bespaard door in hypermarkten en discountwinkels te kopen, hangt af van het land en de gekochte goederen. Vooral in Denemarken is de variatie in de prijsverschillen tussen de producten hoog. Denemarken, Finland en Zweden hebben de hoogste prijsniveaus en de grootste prijsverschillen tussen hyper- en supermarkten. In Italië, Oostenrijk en Portugal zijn de prijsniveaus lager, maar ook voor hen zou een gediversifieerdere distributiestructuur beduidende voordelen hebben.

14

Tabel 6A: Marktindicatoren van integratie tussen het internemarktbeleid en het beleid inzake duurzame ontwikkeling

A B DK FIN F D EL IRL I L NL P E S UK EU15

Aantal verleende ISO 14000certificaten Gemiddelde 2000 1997-1999 123 203 61 130 655 1 260 338 580 12 42 276 600 270 710 276 508 98 163 156 521 6 9 336 784 17 47 450 1 370 1 019 2 534 4 092 9 461

Aantal verleende milieukeuren Gemiddelde 1997-1999 n.b. 0 0 2 2 2,5 3 1 1 1 n.b. 1 0 1,7 3 n.b.

2000 n.b. 2 0 5 0 5 4 0 0 4 n.b. 0 0 1 0 n.b.

EMAS: aantal geregistreerde locaties 31.12. 1996 35 2 15 14 7 1 116 0 2 0 0 9 0 1 15 15 1 231

31.12. 1998 141 9 83 17 28 1 578 0 6 13 1 19 0 18 124 59 2 096

31.12. 2000 252 9 151 31 35 2 124 1 7 34 1 26 1 88 183 77 3 020

02.10. 2001 359 11 174 36 35 2 523 4 8 68 1 27 2 151 211 78 3 688

Bronnen: Negende overzicht van de staatssteun van de Europese Commissie, directoraat-generaal Belastingen en douane-unie, en directoraat-generaal Interne markt; EMAS.

15

Tabel 6B: Beleidsindicatoren van integratie tussen het internemarktbeleid en het beleid inzake duurzame ontwikkeling Staatssteun voor milieu en energiebesparing (in miljoenen euro) Gemiddelde 1996-1998 55,2

B D DK

Inbreuken op internemarktInbreuken op richtlijnen met een milieurichtlijnen milieucomponent Gemiddelde 2000 Gemiddelde 200 1997-1999 1997-1999 0 1 0 18,3 29

2000

57,03

Gemiddelde 1997-1999 4

5,8 295,4 360,5

5,07 262,21 410,11

4,67 3 4

1 0 3

3 4 0,7

3 3 1

23 66,3 16

EL E F

0,1 37,4 54,3

2,13 46,22 78,32

0,67 0,67 3,33

0 1 1

1,7 0,3 2,3

3 3 0

FIN IRL I

31,3 2,0 57

63,64 5,15 35,3

1 0,67 1,33

1 0 2

n.b. 0,3 3

L NL P

2 266,4 9,1

2,02 225,44 7,87

0,33 22 1,33

0 13 0

0 0,3 0,7

A

1999

Aangemelde milieunormen

5

Omzettingstekort op het gebied van milieurichtlijnen (%) Gemiddelde 1997-1999 4,5

2000

19 137 13

23 99 65

n.b. 0 2 0 1 0

Milieuheffingen/ totale belastingen (%) 1999

4,3

Gemiddelde 1995-1998 6,4

11,7 6,9 1,8

8,6 9,7 3,2

9,3 5,5 9,5

6,2 5,4 10,1

49 132 51

n.b. 3,7 6,8

n.b. 6,4 6,4

6,5 5,8 9,4

0,7 : :

17,3 43,3 39

15 110 59

2,7 4,8 5,6

0 6,4 3,2

8,0 7,7 9,2

7,4 8,0 9,5

6 13,7 27,7

7 28 33

3,3 1,8 4,5

5,4 4,3 7,5

5,2 10,4 6,9

7,3 9,4 :

5,2

S 74,0 186,98 1 1 2 2 14,3 18 5 0 6,2 5,7 UK 20,1 30,9 2 5 n.b. n.b. n.b. n.b. 6,8 6,4 8,2 8,4 EU15 1270,0 1418,39 n.b. n.b. 20 18 502,7 751 5,4 5,4 6,5 5,2 Bronnen: Negende overzicht van de staatssteun van de Europese Commissie, directoraat-generaal Belastingen en douane-unie, en directoraat-generaal Interne markt.

16

Tabel 7: Bankkosten voor diverse vormen van grensoverschrijdende betalingen BANKKAARTEN Betaling met kaart in het buitenland Kosten, per land van kaartuitgifte (€) Waarde van de transactie A B D E FIN F IRL I L NL P Gem. EUR11

0,38 0,25 0,23 0 0 0,53 0 0 0 0,04 0,32 0,16

WISSELTRANSACTIES AAN HET LOKET

Kosten, per land van kaartuitgifte (€) circa 50 €

circa 100 €

6,73 7,09 10,02 4,82 6,45 7,08 3,27 8,88 8,6 5,48 6,74 6,83

3,89 3,87 5,3 3,75 4,47 3,79 1,64 4,8 4,96 3,92 5,38 4,16

Kosten, per oorsprongsland voor de transactie (€) circa 50 € circa 100 € -16% -10% 37% 7% 10% 56% -6% 0% 24% 30% 14% +11%

-14% -8% 26% 0% 3% 56% -6% 0% 18% 86% -9% +8%

Wisselkosten voor papiergeld in een wisselkantoor Gemiddelde wisselkosten Gemiddelde wisselkosten voor papiergeld in een voor papiergeld in een bank wisselkantoor circa 50 € circa 50 € Wisselkosten voor papiergeld in een bank

Geldafhaling aan geldautomaat Kosten, per land waarin de afhaling gebeurt circa 50 €

circa 100 €

8,88 10,02 6,77 6,74

4,8 5,3 3,87 5,38

5,65

3,43

6,73

3,89

7,08 4,82 7,09

3,79 3,75 4,28

7,14 2,07 3,01 7,09 4,79 15,09 3,91 5,06 9,21 8,06 2,43 6,11

9,77 9,17 6,02 4,45 15,76 7,04 4,29 8,13 7,19 5,18 7,7

Bron: Onderzoek door IEIC voor DG SANCO, mei 2001. De resultaten van het onderzoek geven de mening van de consultant weer, niet het officiële standpunt van de Commissie.

17

Grafiek 6: Grensoverschrijdende betalingen (kleinhandel): totale kosten voor een standaardovermaking van 100 euro, per oorsprongsland (in euro) 50

47,24

45 40

35,99

35

28,47 27,87 27,38

30

27,2 25,33 24,59

23,92

25

22,27 21,26 21,23

20 14,73 12,84

15

11,9 9,79

10 5 0 EL

IRL

UK

P

I

S

F

E

Gem. EU

A

FIN

DK

D

B

NL

L

Bron: RBR, Study on the Verification of a Common and Coherent Application of Directive 97/5/EC on Cross-Border Credit Transfers in the 15 Member States. Report for the Commission of the European Communities (DG Markt).

Grafiek 7: Grensoverschrijdende betalingen (kleinhandel): verandering in de totale kosten voor overmakingen per oorsprongsland, 2001 ten opzichte van 1994 (in euro) 50%

44,10%

40%

31,20% 32,70%

30% 20% 11,60% 10% 0,70%

4,20%

0% -10% -5,80% -13,70%

-20%

-23,20%

-30% -40%

-37,70% -36,70%

-43,70% -50% -44,30% B

D

L

NL

F

UK

Gem. EU

DK

P

E

I

IRL

EL

Bron: RBR, Study on the Verification of a Common and Coherent Application of Directive 97/5/EC on Cross-Border Credit Transfers in the 15 Member States. Report for the Commission of the European Communities (DG Markt).

18

Grafiek 8: Evolutie van het BBP van de EU ten opzichte van de handel in industrieproducten binnen EU15 (1995 = 100)

150 145 140 135 130 125 120 115 110 105 100 1995

1996

1997

1998

1999

Handel binnen EU15

2000

BBP EU

Bron: DG MARKT met COMEXT-gegevens.

Grafiek 9: Belang van de invoer voor de economieën van de lidstaten, 1995-2000

60% 50% 40% 30% 20% 10%

Intra-EU-invoer/BBP

UK

S

FIN

P

A

NL

I

IRL

F

E

EL

D

DK

BLEU

EU15

0%

Extra-EU-invoer/BBP

Bron: DG MARKT met COMEXT-gegevens.

19

Grafiek 10: Verandering in het relatief belang van de invoer, per lidstaat, 1995-2000 14% 13% 12% 11% 10% 9% 8% 7% 6% 5% 4% 3% 2% 1% 0% -1% -2%

EU15

BLEU

DK

D

EL

E

F

IRL

Intra-EU-invoer

I

NL

A

P

FIN

S

UK

Extra-EU-invoer

Bron: DG MARKT met COMEXT-gegevens.

Grafiek 11: Ontwikkeling van de Griekse industriële uitvoer, 1995-2000 220 200 180 160 140 120 100 80 1995

1996

1997

Intra-EU-uitvoer

1998

1999

2000

Uitvoer naar kandidaat-lidstaten

Bron: DG MARKT met COMEXT-gegevens.

20

Grafiek 12: Ontwikkeling van de directe buitenlandse investeringen (FDI), de handel in industriegoederen en het BBP in de EU, 1992-1999 1000 900 800 700 600 500 400 300 200 100 0 1992

1993

1994

Intra-EU-FDI

1995

1996

1997

Handel industriegoederen

1998

BBP

1999

FDI naar EU

Bron: DG MARKT met COMEXT-gegevens.

Grafiek 13: Belang van inkomende directe buitenlandse investeringen (FDI) voor de binnenlandse economie, 1995-1999 9%

8%

7%

6%

5%

4%

3%

2%

1%

0%

EU15 BLEU

DK

D

EL

E

F

Inkomende FDI, extra-EU

IRL

I

NL

A

P

FIN

S

UK

Inkomende FDI, intra-EU

Bron: DG MARKT met Eurostat-gegevens.

21

Kader 4: Hoe goed heeft de interne markt de markten van de lidstaten geïntegreerd? De integratie van de interne markt kan niet eeuwig doorgaan. Er moet een punt komen waarop ze volledig is en de indicatoren geen verdere integratie aangeven. Wat is echter de grens van de integratie van de interne markt en hoe ver zijn we ervan verwijderd? Dat lijken redelijke vragen bij het onderzoek naar de marktintegratie in de EU. Een eenvoudige manier om die vragen te beantwoorden bestaat erin na te gaan hoe de handel er in een perfect geïntegreerde interne markt uit zou zien en die ideale interne markt dan als benchmark voor de werkelijke interne markt te gebruiken. Die aanpak wordt, voor andere doelen, gevolgd door Frankel6 . De redenering verloopt als volgt. In een perfect geïntegreerde interne markt kost vervoer niets, is er geen enkele handelsbelemmering en verkiest niemand de goederen of diensten van zijn eigen lidstaat boven die van een andere. Verder veronderstellen we dat die perfect geïntegreerde interne markt op zichzelf staat en er buiten de EU niets is. Kolom (1) = aandeel van het BBP van de EU Kolom (2) = intra-EU-uitvoer van goederen en diensten/BBP Kolom (3) = hypothetische intra-EU-uitvoer van goederen en diensten/BBP Kolom (4) = hypothetische uitvoer/werkelijke uitvoer 1998 BLEU Denemarken Duitsland Griekenland Spanje Frankrijk Ierland Italië Nederland Oostenrijk Portugal Finland Zweden Verenigd Koninkrijk EU15 Bron:

(1) 3% 2% 27% 1% 7% 17% 1% 14% 5% 3% 1% 1% 3% 15% 100%

(2) 53% 20% 14% 18% 17% 15% 50% 16% 39% 24% 22% 21% 25% 15% 17%

(3) 97% 98% 74% 99% 93% 83% 99% 86% 96% 98% 99% 99% 97% 85%

(3)/(2) 1,8 5,0 5,4 5,6 5,4 5,7 2,0 5,5 2,5 4,1 4,4 4,6 3,8 5,8 4,7

DG MARKT met Eurostat-gegevens.

Dit ideale model van de interne markt impliceert dat het door de eigen inwoners verbruikte aandeel van de productie van elke lidstaat (gemiddeld) gelijk is aan het aandeel van de lidstaat in het totale BBP van de EU. Frankrijk produceerde in 1998 bijvoorbeeld 17% van het BBP van de EU. In een volledig geïntegreerde EU zou 17% van de Franse consumptiebestedingen naar Franse producten gaan en de rest naar invoer uit de andere lidstaten. Voor de andere lidstaten is eenzelfde afleiding mogelijk. Als 17% van de Franse productie in het land zelf wordt verbruikt, moet de rest naar de andere EU-lidstaten worden uitgevoerd. Zo kan worden berekend dat in een perfect geïntegreerde interne markt de waarde van de intra-EU-handel bijna vijfmaal groter zou zijn dan nu (zie de laatste kolom, laatste rij, van de tabel). Dit is natuurlijk niet erg realistisch. Zelfs als alle handelsbelemmeringen worden weggewerkt, zal de interne markt nooit tot zo’n situatie leiden. Vervoerskosten zijn bijvoorbeeld niet te verwaarlozen. Toch is de analyse nuttig om het maximale effect van marktintegratie te berekenen. Ook al kan de situatie zelf niet worden bereikt, een beweging naar die onmogelijke perfecte integratie is een indicator van marktintegratie. We kunnen ook berekenen hoever de sectoren van hun hypothetische benchmark verwijderd zijn, zodat ze naar mate van marktintegratie kunnen worden gerangschikt. Dat kan nuttig zijn voor het beleid omdat zo te zien is voor welke sectoren de marktfragmentatie het grootste is en er dus het dringendste maatregelen nodig zijn.

6

Een hypothetische situatie waarin het aandeel van de binnenlandse productie van elke lidstaat dat in die lidstaat wordt verbruikt, gelijk is aan het aandeel van de lidstaat in het totale BBP van de EU. De rest van het verbruik wordt ingevoerd uit de andere EU-lidstaten. Deze redenering is gebaseerd op een door J. Frankel in Globalization of the economy voor het NBER voorgestelde methode (augustus 2000).

22

Kader 5: Voordelen van een betere toepassing van het beginsel van wederzijdse erkenning Het model van een perfect geïntegreerde interne markt beschreven in kader 4 kan dienen om de maximale kosten van niet-toepassing van het beginsel van wederzijdse erkenning (BWE) te schatten, mits het iets wordt uitgebreid door te veronderstellen dat het aandeel van een sector in de industriële productie gelijk is aan het aandeel ervan in de intra-EU-handel. Het BWE moet gelden voor producten die binnen de EU worden verhandeld en waarvoor geen normen zijn overeengekomen of waarvoor de lidstaten het er globaal over eens zijn dat de nationale regels terzake een vergelijkbaar effect hebben. Naar schatting 21% van de industriële productie, of 7% van het BBP van de EU7 , en circa 28% van de intra-EU-handel in industriegoederen8 (met een waarde van ongeveer 5% van het BBP van de EU) vallen onder de wederzijdse erkenning. In een perfect geïntegreerde interne markt9 zou de waarde van de handel in BWE-producten gelijk zijn aan hun bijdrage tot het BBP (7% van het BBP van de EU). Dat zou betekenen dat de huidige handel in BWE-producten 45% lager ligt dan in een perfect geïntegreerde interne markt; het verschil stemt overeen met 1,8% van het BBP van de EU. Als echter 36% van de intra-EU-handel in industriegoederen (iets meer dan 6% van het BBP van de EU) onder het BWE valt 10 , is de huidige BWE-handel minder ver verwijderd van de situatie in een hypothetische perfect geïntegreerde interne markt. Toch is ook dan het verschil van 13% (0,7% van het huidige BBP van de EU) nog beduidend. Het verschil tussen de handel in een perfect geïntegreerde interne markt en de werkelijke interne markt van vandaag ligt natuurlijk niet alleen aan niet-toepassing van het BWE. Er zijn nog vele andere factoren die de grensoverschrijdende handel belemmeren (zoals taal en geografie). We kunnen nu echter tenminste weten wat het maximale voordeel is dat van de toepassing van het BWE mag worden verwacht. Perfecte toepassing van het BWE binnen de EU zou het BBP van de EU eenmalig met maximaal 1,8% doen toenemen.

7

The Single Market Review, subseries III, volume 1: Technical barriers to trade. Op. cit. 9 Een hypothetische situatie waarin het aandeel van de binnenlandse productie van elke lidstaat dat in die lidstaat wordt verbruikt, gelijk is aan het aandeel van de lidstaat in het totale BBP van de EU. De rest van het verbruik wordt ingevoerd uit de andere EU-lidstaten. Deze redenering is gebaseerd op een door J. Frankel in Globalization of the economy voor het NBER voorgestelde methode (augustus 2000). 10 Europese Commissie, Cardiff-verslag, januari 2000. 8

23

Kader 6: Geschat voordeel van de integratie van de dienstenmarkten in de EU Een directe manier om de invloed op het BBP van de eliminatie van de belemmeringen voor de interne dienstenmarkt te schatten, is de dienstenleveranciers te ondervragen. In een voor de Commissie uitgevoerde enquête over zakelijke diensten verwachtte 40% van de dienstverleners omzetstijgingen tot 20% als de belemmeringen voor grensoverschrijdende handel in zakelijke diensten zouden worden weggewerkt. De gevolgen van de eliminatie van marktfragmentatie voor de omzet in de sector liggen waarschijnlijk tussen dit cijfer en een conservatievere schatting van 5%. Als de verhouding tussen de omzet van zakelijke diensten en toegevoegde waarde constant is, betekent een omzetstijging van 20% ook een stijging met 20% van de toegevoegde waarde van zakelijke diensten. Tabel 8 geeft aan dat de bijdrage van zakelijke diensten tot het BBP van de EU ongeveer 21% bedraagt. Een omzetstijging van de zakelijke diensten van 20% zou het BBP van de EU dus met iets meer dan 4% doen toenemen (20% van 21%). Als de omzet echter met slechts 5% kan worden verhoogd, bedraagt de toename van het BBP van de EU ongeveer 1%. Extrapolatie van de cijfers voor zakelijke diensten naar de hele dienstensector geeft aan dat een omzetstijging van 20% een stijging van bijna 14% van het BBP van de EU zou genereren terwijl een omzetstijging van 5% het BBP met 3,4% zou doen toenemen.

24

Tabel 8: Vergelijking van de dienste nsector in de EU en de VS VS

Totaal Arbeidskrachten Industrie Diensten waarvan zakelijke diensten Overige Werkloosheid Bron: Eurostat.

Werkgelegenheid aantal percentage (miljoen) 276 136,3 21,9 16% 101,3 74% 29,8 22% 6,4 5% 6,7 5%

miljard KKS 7159 1475 4968 1976 716

EU BBP per capita percentage 25,9 67 49 66 112

21% 69% 28% 10%

Werkgelegenheid aantal percentage (miljoen) 374 170 39,1 23% 85,0 50% 25,5 15% 27,2 16% 17,0 10%

miljard KKS 6759 1325 4563 1419 872

BBP per capita percentage 18,1 34 54 56 32

20% 68% 21% 13%

25

Grafiek 14: Ontwikkeling van de handel in bouwproducten en in industriegoederen binnen EU12 240 220 200 180 160 140 120 100 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 Bouwproducten

Industriegoederen

Isolatiematerialen

Cement

Bron: DG MARKT met COMEXT-gegevens.

Grafiek 15: Voorkeur voor binnenlandse beleggingen bij beleggingsfondsen: in binnenlandse aandelenfondsen belegd vermogen ten opzichte van totaal vermogen (december 1997-maart 2001) 60,00% 58,97% 52,23%

50,00% 47,94%

44,58% 42,08%

40,00% 37,82%

3/1/01

12/1/00

9/1/00

6/1/00

3/1/00

12/1/99

9/1/99

6/1/99

3/1/99

12/1/98

9/1/98

6/1/98

3/1/98

12/1/97

30,00%

Bron: DG MARKT met FEFSI-gegevens.

26

Grafiek 16: Voorkeur voor binnenlandse beleggingen bij pensioenfondsen: in binnenlandse aandelenfondsen belegd vermogen ten opzichte van totaal vermogen (1995-1999)

85,00

%

60,00

35,00

10,00 1995 B

1996 IRL

1997 P

1998 E

S

1999 EU

Bron: EFRP 2001.

27

Grafiek 17: Deposito’s van niet-ingezetenen als percentage van de totale deposito’s bij kredietinstellingen en leningen aan niet-ingezetenen als percentage van de totale door kredietinstellingen toegekende leningen (1997 en 1999)

60

%

50 40 30 20 10 0 A

B

D

E

FIN

F

I

Deposito's 1997

Deposito's 1999

Leningen 1997

Leningen 1999

NL

P

Bron: Eurostat en ECB.

2,0%

800

1,8%

700

1,6%

600

1,4% 1,2%

500

1,0%

400

0,8%

300

0,6%

200

0,4% 0,2%

100

0,0%

-

Aantal grensoverschrijdende opdrachten

Grensoverschrijdende opdrachten/ totaal aantal opdrachten, %

Grafiek 18: Grensoverschrijdende opdrachten

1995 1996 1997 1998 1999 2000 Grensoverschrijdende opdrachten/totaal aantal opdrachten, % (linkerschaal) Aantal grensoverschrijdende opdrachten (rechterschaal) Bron: Europese Commissie – DG MARKT – MAPP.

28

Tabel 9: Waarde van openbare aanbestedingen/waarde van alle overheidsopdrachten 1995

1996

1997

1998

1999

2000

A

5%

8%

7%

8%

7%

13%

B

7%

8%

11%

14%

16%

16%

D

5%

6%

6%

7%

5%

6%

16%

13%

13%

13%

14%

21%

E

9%

11%

11%

12%

17%

25%

FIN

8%

9%

8%

9%

10%

13%

F

5%

7%

8%

11%

12%

15%

UK

15%

15%

17%

16%

15%

22%

EL

34%

37%

43%

45%

38%

n.b.

IRL

11%

16%

19%

16%

17%

21%

I

10%

10%

11%

11%

13%

18%

L

5%

7%

9%

14%

13%

12%

NL

5%

5%

6%

5%

6%

11%

P

15%

18%

15%

16%

15%

15%

S

12%

12%

13%

13%

14%

20%

8%

9%

11%

11%

11%

15%

DK

EU

Bron: Europese Commissie, directoraat-generaal Interne markt.

29

Grafiek 19: Totale staatssteun als percentage van het BBP en regionale en horizontale steun (exclusief reddings- en herstructureringssteun) als percentage van de totale steun (exclusief landbouw en visserij), 1995-1997 en 1997-1999 y-as: totale steun/BBP (%)

2.3

2.1

1.9

Fin

1.7

B 1.5

P D

F

It 1.3

Lux

E

Irl

EL

EU A

1.1

Dk S

0.9

NL

0.7

UK 0.5 20.0

40.0

1995/1997

60.0

80.0

1997/1999

x-as: horizontale en regionale steun/totale steun (%) Bron: Negende overzicht van de staatssteun, Europese Commissie.

Kader 7: Niveau en structuur van de staatssteun Deze grafiek toont de ontwikkeling van de mate waarin de lidstaten het dubbele doel van reductie van de uitgaven voor staatssteun en heroriëntering ervan naar minder concurrentieverstorende (horizontale en regionale in plaats van sectorspecifieke) typen bereiken. Ze vergelijkt voor elke lidstaat de situatie in 1995-1997 met die in 1997-1999. Een verschuiving naar onderen op de grafiek geeft een reductie van de uitgaven voor staatssteun aan. Op Ierland, Luxemburg en Nederland na hebben alle landen hun uitgaven gereduceerd. Daardoor is het EU-gemiddelde gedaald. Een verschuiving naar rechts op de grafiek betekent een verbetering van de structuur van de staatssteun door een toename van het aandeel van de horizontale en regionale steun in de totale steun. Dit is het geval voor België, Denemarken, Frankrijk, Ierland, Oostenrijk, Portugal en Spanje. Alleen in Denemarken en, in mindere mate, in Oostenrijk zijn de uitgaven voor staatssteun minder groot en heeft de steun een minder concurrentieverstorende structuur dan in de EU in haar geheel. Aangezien staatssteun moeilijk naar type of categorie in te delen is, moeten deze resultaten voorzichtig worden geïnterpreteerd.

30

Tabel 10: Vergelijking van de concurrentieverstoring door sectorspecifieke staatssteun Reductie 1997-1999(9) tussen 1995 Percentage Percentage Totale steun/ Totale steun/ Totale Totale en 1999 (% Steun per van de totale van de totale waarde van toegevoegde steun/bruto- sectorsteun/ van het werknemer steun, 1997 steun, 1999 de productie waarde in de exploitatieschijnbaar niveau in (× 1000 euro) (%) sector (%) overschot (%) verbruik (%) 1995)

- Staal(1) - Scheepsbouw (2) - Kolen(3) - Vervoer(4) - vervoer per spoor waarvan Verordening nr. 1191/69 - luchtvaart(5) - Toerisme (6) - Financiële diensten(7) - Media en cultuur - Motorvoertuigen(8)

98,0 53,1 25,4 17,9 12,6 -0,6

0,3 1,4 8,1 33,6 31,9 11,4

0,0 1,1 8,2 40,0 39,2 14,0

0,3 6,9 45,4 13,8

0,1 5,5 66,4 18,9

0,4 17,5 98,8 34,4(4) 25,1(4) 8,8(4)

100,0 -43,9 4,9 -10,5 71,2

1,3 0,4 3,6 1,0 0,3

0,0 0,5 1,4 0,9 0,1

2,0 0,2 1,1

0,6 0,2

0,3(4) 0,5

0,1

0,1

0,2

Totale steun/intraEU-handel, 1999 (%)

1,4 199,5 1 410,9

0,1 7,0 44,0

0,3 16,1 591,5

0,9

0,1

0,1

(1)

(NACE rev. 1, 27.1, 27.2, 27.3) Geen gegevens voor IRL en NL voor alle categorieën en voor A, DK en L voor overige ijzer- en staalproducten. Gegevens van 1996 voor EL en F (voor ijzer en staal in primaire vorm), voor EL, I en L (voor buizen) en voor EL en I (voor overige). (2) (NACE rev. 1, 35.1) Geen gegevens voor NL. (3) (NACE rev. 1, 10.1, 10.2, 10.3) Geen gegevens voor turf voor A, B, DK, E, IRL, NL en UK en voor bruinkool voor A, E, EL en UK. Voor steenkool is de productiewaarde in F geschat op basis van de fysieke productie en zijn er geen gegevens voor de toegevoegde waarde en het exploitatieoverschot. (4) (NACE rev. 1, 60, 61, 62) Productie exclusief BLEU, D, EL en UK en toegevoegde waarde exclusief D en EL. Werkgelegenheid exclusief EL en UK. Gegevens van 1998 voor E en van 1996 voor I. Gegevens voor DK betreffen alleen NACE rev. 1, 62, en voor FIN alleen NACE rev. 1, 61 en 62. (5) (NACE rev. 1, 62) Geen gegevens voor D, EL, L en NL. Gegevens van 1996 voor FIN, I en S. Werkgelegenheid exclusief EL, L, NL, S en UK en gegevens van 1996 voor FIN en I. (6) (NACE rev. 1, 55.1-5 en 63.3) Onvolledige gegevens voor 55 (D, DK, E, EL, IRL, S en UK) en 63 (D, DK, EL, L, S en UK). Gegevens van 1996 voor I. (7) Lage schatting; onvolledig voor verzekeringswezen en financiële instellingen. (8) (NACE rev. 1, 35.1) Geen gegevens voor A, L en NL (alleen werkgelegenheid). Gegevens van 1996 voor EL en I. Steun exclusief gevallen onder de aanmeldingsgrens. (9) Gegevens van 1997 voor productie, toegevoegde waarde, handel en werkgelegenheid. Gemiddelde van 1997-1999 voor de staatssteun.

Bron: SBS-databank van Eurostat, Panorama of European Industry en Negende overzicht van de staatssteun, Europese Commissie.

31

Kader 8: Vergelijking van de concurrentieverstoring door sectorspecifieke staatssteun Vorig jaar heeft de Raad Interne Markt in zijn conclusies benadrukt dat een grondiger inzicht in de werkelijke concurrentieverstoring door de verschillende vormen van staatssteun vereist is. De concurrentieverstoring door staatssteun kan alleen geval per geval worden gemeten en is marktspecifiek. Algemene conclusies op basis van geaggregeerde gegevens kunnen misleidend zijn. Met sectorspecifieke gegevens voor EU15 kunnen echter enkele indicatoren worden berekend die een zeer ruw, maar toch benaderend idee geven van de relatieve impact van sectorspecifieke steun in sectoren waar de steun beduidend is. De cijfers voor staatssteun uitgedrukt als percentage van de toegevoegde waarde, de intra-EUhandel en de werkgelegenheid kunnen als indirecte indicatoren voor de concurrentieverstoring door staatssteun in deze sectoren dienen. Ze geven aan dat steun aan de kolensector de normale concurrentievoorwaarden in deze markt bijzonder sterk verstoort. Deze conclusie wordt bevestigd door twee vaststellingen: slechts vier landen verlenen steun aan de kolensector en een groot deel van de totale steun dient om exploitatiekosten te dekken. Er zijn speciale redenen voor die steun, namelijk de behoefte aan garanties voor de energievoorziening en de sociale gevolgen van steun aan de sector in bepaalde regio’s. Hoewel de sociale en regionale functies van deze steunprogramma’s worden erkend, is er echter steeds meer twijfel gerezen over hun kostenefficiëntie. De lidstaten hebben maatregelen genomen om de steun aan de kolensector door prijsondersteuning te beperken en te vervangen door regionale hulp met minder concurrentieverstorende middelen. Ook heeft de Commissie een ontwerp-verordening voor steun aan de kolensector ingediend die de sociale en voorzieningsdoelen combineert met een gestage en beduidende reductie van de steun om een einde te stellen aan deze situatie. Deze verordening moet bij de afloop van het EGKS-Verdrag in juli 2002 de bestaande regelgeving vervangen. De tweede sector met een hoog risico op beduidende marktverstoring is de vervoersector. De meeste steun gaat hier naar het spoorwegvervoer, maar een groot deel daarvan dient ter compensatie van verplichtingen inzake openbare dienstverlening en de regelgeving voor de staatssteun aan de sector is streng. De steun aan het luchtvervoer is de voorbije vijf jaar drastisch gereduceerd. De Commissie heeft aangegeven dat ze bereid is een aantal beperkte, tijdelijke maatregelen ter verlichting van schade die rechtstreeks door de uitzonderlijke gebeurtenissen van 11 september is veroorzaakt, goed te keuren. Ze is echter niet van mening dat staatssteun het gepaste antwoord biedt op een terugloop van de vraag. De steun aan de scheepsbouw- en de staalsector is afgenomen maar blijft hoog, vooral voor de scheepsbouw. De staatssteun voor sectoren als media, cultuur en toerisme neemt toe. Hoewel de omvang nog beperkt is, moeten de toekomstige ontwikkelingen worden gevolgd.

32

Grafiek 20: Totale staatssteun, naar type, 1995-1999 (exclusief landbouw en visserij) (in miljoenen euro van 1998)

90000 80000

Regionaal

70000 60000 50000

Sectorspecifiek

40000 30000 20000

Horizontaal

10000 0 1995

1996

Horizontaal

1997

Sectorspecifiek

1998

1999

Regionaal

Bron: Negende overzicht van de staatssteun, Europese Commissie.

33

Kader 9: Staatssteun en de doelen van Lissabon De Europese Raad van Lissabon heeft algemene doelen vastgesteld om van Europa de meest concurrerende economie ter wereld te maken. De Europese Raad van Göteborg voegde aan de vier ruime categorieën – innovatie, werkgelegenheid, economische hervorming en sociale samenhang – een vijfde toe: duurzame ontwikkeling. Staatssteun is noch het enige, noch het belangrijkste instrument om die vijf doelen te bereiken, maar kan meer of minder op de doelen van Lissabon zijn afgestemd. De onderstaande grafiek A toont dat staatssteun die niet als bijdrage tot de doelen van Lissabon kan worden aangemerkt (zelfs als alle steun aan het MKB en de in Göteborg uitgebreide doelen van Lissabon in de berekening worden opgenomen) tussen 1995 en 1999 een duidelijke opwaartse trend vertoont. Grafiek B geeft weer dat in 1999 alleen in Portugal, dankzij het cohesiebeleid, en in Denemarken, met zijn evenwichtigere samenstelling van de staatssteun, meer dan 40% van de steun op de doelen van Lissabon was gericht. Eens te meer dient erop te worden gewezen dat deze conclusies voorzichtig moeten worden geïnterpreteerd omdat overeenstemming tussen staatssteun en de doelen van Lissabon moeilijk exact te meten is. Grafiek A: Aandeel van de steun die niet tot de doele n van Lissabon bijdraagt in de totale steun (exclusief landbouw en visserij), EU15, 1995-1999 %

84,00 82,00 80,00 78,00 76,00 74,00 72,00 70,00 68,00 66,00 64,00 1995

1996

1997

1998

1999

Totale steun minus steun voor doelen Lissabon Totale steun minus steun voor doelen Lissabon en milieu Totale steun minus steun voor doelen Lissabon, milieu en MKB

Br on: Negende overzicht van de staatssteun, Europese Commissie.

34

Grafiek B: Aandeel van de steun voor de doelen van Lissabon in de totale steun (exclusief landbouw en visserij), 1999 100%

80%

60%

40%

20%

0% A

B

DK

D

EL

E

FIN

IRL

Andere doelen dan Lissabon Werkgelegenheid/opleiding Milieu/energie

I

L

NL

P

S

UK

Cohesie Innovatie MKB

Br on: Negende overzicht van de staatssteun, Europese Commissie.

35

Tabel 11: Effectief gemiddeld belastingtarief per lidstaat, naar type activum/naar financieringsbron/totaal, 1999 en 2001 (alleen vennootschapsbelasting)

Voorraden

Ingehouden winst

Kapitaalsverhoging

Vreemd vermogen

A 34,00 27,9 34,00 29,8 28,6 29,2 28,4 B 40,17 34,5 40,17 34,5 30,7 36,1 31,0 D 39,35 34,9 52,35 39,1 33,9 39,0 34,9 DK 30,00 27,3 32,00 28,8 21,3 34,7 25,3 E 35,00 31,0 35,00 31,0 31,1 31,8 27,4 EL 37,50 28,0 40,00 29,6 35,5 30,4 33,4 F 36,43 34,7 40,00 37,5 30,6 40,6 40,1 FIN 29,00 26,6 28,00 25,5 24,8 24,8 23,1 I 40,25 27,6 41,25 29,8 24,9 29,8 27,4 IRL 10,00 10,5 10,00 10,5 8,9 15,8 8,2 L 37,45 32,2 37,45 32,2 28,6 33,7 29,2 NL 35,00 31,0 35,00 31,0 26,7 32,4 29,2 P 35,20 37,0 37,40 32,6 33,2 31,8 28,6 S 28,00 22,9 28,00 22,9 19,6 23,4 19,7 UK 30,00 28,3 30,00 28,2 24,2 33,7 24,7 Bron: Company Taxation in the Internal Market (SEC(2001) 1681).

1999

Financiële activa

Machines

Bedrijfsgebouwen

Immateriële activa

Tarief vennootschapsbelasting(1), 2001 Algemeen gemiddelde, 2001 Tarief vennootschapsbelasting(1), 1999 Algemeen gemiddelde, 1999

Land

EFFECTIEF GEMIDDELD BELASTINGTARIEF 1999

33,2 39,2 46,8 31,2 34,2 11,6 39,0 27,3 36,1 9,8 36,6 34,2 36,5 25,7 29,3

29,9 35,3 40,8 31,2 30,7 37,1 37,1 27,3 31,1 9,8 32,9 32,5 32,8 25,7 29,3

33,9 39,1 46,1 32,3 35,2 34,4 42,1 28,8 31,8 11,7 36,6 35,1 37,0 26,0 31,8

33,9 39,1 40,1 32,3 35,2 34,4 42,1 28,8 31,8 11,7 36,6 35,1 37,0 26,0 31,8

22,3 25,8 27,7 22,1 23,3 20,8 28,8 19,3 26,1 8,2 24,0 23,3 24,5 17,1 21,6

NB: De kolommen voor de activa geven gewogen gemiddelden weer voor de drie typen financieringsbronnen; de gewichten zijn 55% voor ingehouden winst, 10% voor kapitaalsverhoging 35% voor vreemd vermogen. De kolommen voor de financieringsbronnen geven ongewogen gemiddelden weer voor de vijf typen activa. Het algemeen gemiddelde is een gemiddelde voor alle vijftien typen investeringen, met dezelfde gewichten. (1)

Inclusief aanvullende heffingen en plaatselijke belastingen.

36

Kader 10: Administratieve en financiële lasten bij de oprichting van een bedrijf Een lage marktdrempel is essentieel voor ondernemerschap en concurrentie. De toegankelijkheid van de markt hangt sterk af van de kosten en de administratieve procedures die met de oprichting van een nieuw bedrijf samenhangen. Niet alleen geld is van belang voor nieuwe ondernemers. De tijd die aan de administratie van de oprichting van een bedrijf wordt besteed, verlengt de moeilijke periode waarin het bedrijf nog geen winst maakt, met name voor eenmansbedrijven. De marktdrempel is niet eenvoudig te meten. De vereiste tijd, de kosten en de complexiteit van de administratieve procedure hangen onder meer af van de rechtsvorm, de economische sector en de ligging van het bedrijf. Bovendien verschillen de rechtsvormen van land tot land, wat vergelijking moeilijk maakt. Ten slotte kunnen of de gemiddelde, of de minimaal vereiste tijd, kosten en administratieve procedures worden gemeten. Het onlangs opgestelde scorebord van het ondernemerschap bevat gegevens over de minimaal vereiste tijd en de minimale kosten voor de oprichting van eenmansbedrijven en besloten vennootschappen in de EU (tabel A), met andere woorden de kortste tijd waarin (of de goedkoopste manier waarop) onder de huidige regelgeving een bedrijf kan worden opgericht. Deze gegevens zijn eerder een indicator van de complexiteit van de regelgeving dan van de administratieve efficiëntie. Begin volgend jaar zal de Commissie ook schattingen publiceren van de “normaal” voor de oprichting van een bedrijf vereiste tijd. Die zullen ook een beeld verschaffen van de administratieve efficiëntie. In een recent Oostenrijks onderzoek is berekend welke kosten, tijd en administratieve procedures normaal zijn bij de oprichting van een bedrijf in een aantal EU-lidstaten en andere landen (tabel B). Uit de vergelijking van de cijfers in beide tabellen blijkt meteen dat de resultaten sterk afhangen van de toegepaste methode om de oprichtingskosten te benchmarken, maar afgezien van de methodologische verschillen wijzen de resultaten van beide onderzoeken op enorme verschillen tussen de kosten en de duur van de oprichting van een bedrijf in de diverse landen. De meeste lidstaten hebben de administratieve procedures en kosten in de voorbije jaren echter beperkt. De werkwijze in bijvoorbeeld Denemarken kan als beste werkwijze worden beschouwd door andere lidstaten waar de procedures nog steeds tijdrovend en duur zijn. Tabel A: Minimaal vereiste tijd en minimale kosten om een eenmansbedrijf of een besloten vennootschap op te richten Minimale kosten (€) eenmansbedrijf besloten vennootschap 0 1120 62 980 0 0 50 213 58 252 15 634 750 1700 25 1270 32 445 150 850 45 535 10 450 0 1518 88 186 0 40 85,7 679,5

A B DK F FIN D EL I IRL L NL P E S UK EU* * Ongewogen gemiddelde. Bron: DG Ondernemingen, 2001.

Minimaal vereiste tijd (dagen) eenmansbedrijf besloten vennootschap 1 10 2 16 6 7 3 4 7 7 1 3 2 3 2 4 6 7 15 25 1 5 6 13 2 11 6 8 1 3 4,1 8,4

37

Tabel B: Procedure voor oprichting van een bedrijf A

D

S

NL

FIN

DK*

IRL*

NO*

NZ*

CA*

US*

Aantal stappen Eenmansbedrijf 6 5 2 6 3 Commanditaire vennootschap 8 7 2 7 3 Besloten vennootschap 9 8 3 7 6 3 3 4 3 2 3 Duur Eenmansbedrijf 3 4 11 6 33 Commanditaire vennootschap 23 15 20 7 33 Besloten vennootschap 25 16 22 34 35 2 11 2 1 2 2 Kosten, in euro Eenmansbedrijf 0 0 0 66 59 Commanditaire vennootschap 785 798 88 111 118 Besloten vennootschap 1 730 2 203 188 1 949 252 3 612 2 499 1 750 82 315 171 * Gegevens voor besloten vennootschappen: landendossiers Wereldbank. Bron: Lettmayr, C. F., I. Mandl en E. Gruber (2001): Gründungskosten neuer Unternehmen in Österreich und Policy-Benchmarking im Bereich der Unternehmensgründung. Wenen: Österreichisches Institut für Gewerbeund Handelsforschung.

Grafiek 21: Ontwikkeling van risicokapitaal in de EU (in miljoenen euro) 50000

48023

45000

40000

34610 35000

30000

25401 25116

25000

20002

20343

20000

14461 15000

9655 10000

5000

4188 5813 4579 4271 4126 4632

4701

3425

4214 4115

7960 6788 6693 5546 4398 5440

0 89

90

91

92

93

Jaarlijkse investeringen Driejarig voortschr. gem., invest.

94

95

96

97

98

99

00

Aangetrokken kapitaal Driejarig voortschr. gem., aangetr. kap.

Bron: EVCA, jaarlijks onderzoek naar particulier aandelen- en risicokapitaal in Europa.

38

Tabel 12: Trends voor Europese risicokapitaalinvesteringen, 1996-2000 (× 1000 euro) 1996 Bedrag

%

1998 Bedrag

%

2000 Bedrag

%

Stadium Zaaikapitaal Oprichting Uitbreiding Vervangingskapitaal Buy-out Totale investeringen

68 992 375 430 2 712 015 481 014 3 150 195 6 787 646

1,0 5,5 40,0 7,1 46,4 100

169 271 1 468 511 4 334 539 1 078 675 7 409 785 14 460 781

1,2 10,2 30,0 7,5 51,2 100

819 680 5 843 723 12 986 306 930 092 14 405 952 34 985 752

2,3 16,7 37,1 2,7 41,2 100

Sectoren Biotechnologie Hightech

182 355 1 347 926

2,7 19,9

346 354 4 026 917

2,4 27,8

1 017 185 10 976 494

2,9 31,4

Bron: EVCA, 2001.

39

Grafiek 22: Bronnen van innovatie voor bedrijven in de EU

Overige

4%

Samenwerking met universiteiten en gespecialiseerde O&O-instellingen

10,60%

Aankoop van technologielicenties

11,70%

Onderzoek en ontwikkeling, intern

30,30%

Samenwerking met leveranciers en klanten

50,90%

Aankoop van kapitaalgoederen met de nieuwste technologie

61%

0%

10% 20%

30% 40%

50% 60% 70%

Bron: Innobarometer (EB 100). NB: Opgetekende frequentie voor elk mogelijk antwoord (meer dan een antwoord per respondent mogelijk).

Grafiek 23: Belang van de technologiemarkt (contract-O&O en licenties) als bron van innovatie 11,30% P

14,20% 15,20%

E

16,10% 16,50%

FIN

17% 17,40%

IRL

19,60% 20,60%

B

22,10% 22,30%

D

25% 25,60%

S

26,50% 29%

NL 0,00%

35,50% 25,00%

50,00%

B ron: Innobarometer (EB 100).

40

Tabel 13: Voorkeursstrategie voor de bescherming van industriële- en intellectueleeigendomsrechten in de landen van de EU Innovatie Handelsmerken, geheimhouden industriële Geen antwoord of Land en Octrooien modellen of overige tijdsvoordeel ontwerpen benutten EL 32,60% 43,80% 15,70% 7,90% P 38,40% 27,90% 17,40% 16,30% DK 53,20% 20,70% 8,50% 17,60% E 56,60% 17,40% 15,30% 10,70% A 59,20% 14,50% 15,60% 10,60% B 59,40% 17,60% 12,70% 10,30% UK 59,40% 15,30% 10,10% 15,30% NL 60,80% 19,90% 12,20% 7,20% F 61,10% 13,80% 14,80% 10,40% EU15 63,30% 14,30% 13,90% 8,50% S 63,40% 14% 11,60% 11% FIN 65,30% 22,10% 6,30% 6,30% D 66,70% 12,10% 17% 4,30% L 67,10% 11,80% 16,50% 4,70% IRL 73,30% 14,40% 11,10% 1,10% I 73,50% 8,40% 10,40% 7,80% Bron: Innobarometer (EB 100).

41