De transitie naar een kenniseconomie vergt politieke keuzes

Onderwerp:
Dossier:
De transitie naar een kenniseconomie vergt politieke keuzes image
Afbeelding door 'Nestlé'

Nederland moet meer in Research & Development (R&D) investeren als het de productiviteitsgroei wil stimuleren. Dat is hard nodig, maar is tegelijkertijd gemakkelijker gezegd dan gedaan. Sectoren waarin weinig geïnvesteerd wordt in R&D zijn in Nederland namelijk relatief groot, en hightechsectoren zijn juist relatief klein. De kennisintensiteit van de economische structuur is echter niet in steen gebeiteld, maar kan op termijn veranderen. Beleidskeuzes spelen hierbij een belangrijke rol.

Inleiding

Sinds de financiële crisis is de Nederlandse arbeidsproductiviteitsgroei gehalveerd en het beeld wordt er door de coronacrisis niet bepaald rooskleuriger op (zie figuur 1). Door toegenomen onzekerheid en cashflowproblemen zullen veel bedrijven hun plannen om te investeren in kapitaalgoederen, Research & Development (R&D) en innovatie in de ijskast zetten. Ook het risico op een stijging van het aandeel zombiebedrijven dreigt de productiviteitsgroei verder te beknotten. Hierdoor is de kans groot dat de productiviteitsgroei nog een extra klap te verduren krijgt de komende periode.

Figuur 1: Productiviteitsgroei afgelopen tien jaar bijna gehalveerd

Bron: RaboResearch, Macrobond, CBS

R&D-investeringen als katalysator

Een manier om de productiviteitsgroei weer aan te zwengelen, is het stimuleren van investeringen in R&D. Hogere R&D-uitgaven door bedrijven en publieke kennisinstellingen hebben namelijk een positief effect op de arbeidsproductiviteitsontwikkeling van een land (zie voor een literatuuroverzicht zie Erken, Van Es en Groenewegen, 2019). Een belangrijke studie van Bloom, Shankerman en Van Reenen (2013) toont bijvoorbeeld aan dat de sociale baten van bedrijfs-R&D minimaal twee keer zo hoog zijn als de private baten. Daarnaast laat die studie ook zien dat er een duidelijk causaal verband loopt van R&D naar productiviteitsgroei in plaats van andersom. Gezien de lage rente kan er bovendien een gunstig economisch rendement op deze investeringen gehaald worden, iets waarmee het herstel uit de coronacrisis kan worden bespoedigd (zie Erken, Van Es en Van Harn, 2021a).

Kennisextensieve sectorstructuur

Het verhogen van de R&D-uitgaven is echter makkelijker gezegd dan gedaan. Waar de overheid direct grip heeft op de hoogte van de investeringen door universiteiten en publieke researchinstellingen, ligt dit voor R&D-uitgaven door bedrijven lastiger. Nederland heeft namelijk een relatief kennisextensieve sectorstructuur, wat een hogere R&D-intensiteit[1] van het bedrijfsleven compliceert. Sectoren waarin relatief weinig in R&D wordt geïnvesteerd, zoals handel en zakelijke dienstverlening, zijn namelijk relatief groot in Nederland[2] (sectoren links in figuur 2). Tegelijkertijd is de omvang van veel hightechsectoren, zoals computers, elektronica en automotive, waarin veel in R&D wordt geïnvesteerd, juist relatief klein (sectoren rechts in figuur 2). Ongeveer 70% van de Nederlandse R&D-achterstand ten opzichte van de wereldwijde koplopers[3] (gemakshalve noemen we deze de benchmark) kan verklaard worden door de kennisextensieve sectorstructuur van de Nederlandse economie (zie Erken, Van Es en Van Harn, 2021b).

In dit artikel laten we zien dat zelfs de kennisintensiteit van de sectorstructuur niet statisch is, maar afhangt van de keuzes van politici en beleidsmakers.

Een kennisintensieve sectorstructuur zou een R&D-impuls voor de Nederlandse economie aanzienlijk vergemakkelijken, waardoor de productiviteit uiteindelijk toeneemt. De sectorstructuur van een land is echter niet iets dat van de een op andere dag is aan te passen. Op de middellange termijn ligt dat gelukkig anders. In dit artikel laten we zien dat zelfs de kennisintensiteit van de sectorstructuur niet statisch is, maar afhangt van de keuzes van politici en beleidsmakers.

Figuur 2: Nederland heeft omvangrijke R&D-extensieve sectoren

Bron: RaboResearch op basis van OESO STAN en ANBERD data

De kennisintensiteit van de sectorstructuur

Wat bepaalt nou of een land relatief veel of weinig kennisintensieve sectoren heeft? De sectorstructuur is deels een afspiegeling van comparatieve sterktes die moeilijk tot niet veranderbaar zijn, zoals de geografische ligging, klimaat, instituties en cultuur. Zo heeft Nederland zijn omvangrijke handels- en logistieke sectoren deels te danken aan de geografische ligging in Europa.

Research & Development

Maar er zijn ook comparatieve sterktes die een land wél kan veranderen. De sectorstructuur is bijvoorbeeld ook het resultaat van een gewonnen concurrentieslag tussen bedrijven (zie bijvoorbeeld Reinganum, 1985; Porter, 1990). Investeringen in bedrijfs- en publieke R&D zorgen voor innovaties bij bedrijven, waarmee een plaats op de (internationale) markt kan worden veroverd of de bestaande marktpositie kan worden versterkt. Uiteindelijk leidt dit tot een hoger aandeel van kennisintensieve sectoren in een economie en zorgt daarmee voor een positieve impuls voor de kennisintensiteit van de sectorstructuur.

Openheid

We verwachten ook dat een grotere openheid van de economie een positief effect heeft op de kennisintensiteit van de sectorstructuur. Er zijn verschillende studies die laten zien dat handel een belangrijke kanaal is van internationale kennisspillovers (zie bijvoorbeeld Coe en Helpman (1995)Lee (2005) en Cameron et al. (2005)). Door toegang tot buitenlandse technologische kennis kunnen binnenlandse bedrijven hun productiviteit verhogen, waardoor ook het aandeel van de sectoren waarin deze bedrijven opereren toeneemt. Een open economie zorgt daarnaast voor meer marktconcurrentie, waardoor bedrijven worden geprikkeld om inefficiënties in hun productieproces te verlagen en meer te investeren in innovatie. Dit resulteert in een hoger marktaandeel van kennisintensieve bedrijven en hogere kennisintensiteit van de economische structuur van een land.

Arbeidskosten per eenheid product

Hoge arbeidskosten per eenheid product (p.e.p.) zorgen naar verwachting voor een lagere kennisintensiteit van de sectorstructuur, en vice versa. De arbeidskosten p.e.p. is een maatstaf voor de internationale concurrentiekracht en een stijging van deze kosten zorgt voor een daling van het internationale marktaandeel (Carlin, Glyn en Van Reenen, 2001), een lagere toegevoegde waarde en vervolgens een lager aandeel van kennisintensieve sectoren, die vaak op concurrerende internationale markten actief zijn.

Menselijk kapitaal

We verwachten dat menselijk kapitaal een positief effect heeft op de kennisintensiteit van de sectorstructuur. Ten eerste is menselijk kapitaal een voorwaarde om R&D uit te voeren (R&D is mensenwerk). Maar daarnaast zijn menselijk kapitaal en R&D ook strategische complementen (zie Redding, 1998). Menselijk kapitaal is ook een vereiste[4] om R&D om te zetten naar een hogere productiviteit.

Kunnen extra investeringen de kennisintensiteit van de sectorstructuur verbeteren?

Zoals we hierboven hebben beargumenteerd verwachten we dat door deze R&D-investeringen niet alleen de omvang van de economie, maar ook de structuur van economie zal veranderen. Daarom hebben wij drie scenario’s doorgerekend (box 1), waarin we de R&D-uitgaven van Nederland naar een hoger niveau tillen.[5] De technische toelichting op de methodologie, definities, data, modellen en schattingsresultaten staan in de bijlage (zie 'Downloads', red.).

Resultaten

In figuur 3 laten we zien wat de impact is van de drie R&D-investeringsscenario’s op de kennisintensiteit van de Nederlandse economische structuur. In het eerste scenario verbetert de kennisintensiteit van de sectorstructuur met maximaal 0,1 procentpunt van het bbp ten opzichte van de benchmark, terwijl in het tweede en derde scenario deze verbetering zo’n 0,15 en 0,25 procentpunt bedraagt. Dit is respectievelijk ongeveer 20, 30 en 50 procent van de huidige totale achterstand in bedrijfs-R&D.

Kortom, structurele hogere R&D-investeringen zijn nodig om kennisintensiteit van de economische structureel te verhogen.

Daarnaast zien we dat de kennisintensiteit in het eerste en tweede scenario slechts tijdelijk verbetert. Dit komt doordat dat in deze scenario’s sprake is van een tijdelijke investeringsimpuls. Zodra de extra R&D-investeringen stoppen, neemt de kennisintensiteit weer langzaam af, omdat de afschrijvingen op R&D-kapitaal relatief hoog zijn. In het derde scenario, waar we de extra investeringen niet afbouwen, blijft de kennisintensiteit op een permanent hoger niveau.[6] Kortom, structurele hogere R&D-investeringen zijn nodig om kennisintensiteit van de economische structureel te verhogen.

Box 1 : Drie R&D-investeringsscenario’s voor de Nederlandse economie

In ons basisscenario hebben we de onderliggende determinanten van de endogene sectorstructuur geëxtrapoleerd met behulp van ARIMA-schattingen. De scenario’s in deze studie zijn gebaseerd op Erken, Van Es en Van Harn (2021b).

Scenario 1: Tijdelijke extra investering in private R&D

In dit scenario wordt over vijf jaar de intrinsieke R&D-achterstand ten opzichte van de meest kennisintensieve landen gedicht (zie voetnoot 1). Dit betekent dat er in de periode van 2021-2025 een jaarlijkse extra private R&D-investering wordt gedaan van 0,3% van het bbp, ofwel gemiddeld 2,5 miljard euro extra per jaar.

Scenario 2: Tijdelijke extra investering in private en publieke R&D

Naast een verhoging van de R&D investeringen in de private sector, kiezen we er in dit scenario ook voor om de publieke R&D tijdelijk te verhogen (met 0,15% van het bbp). Publieke kennisinstellingen in Nederland investeren namelijk minder dan de benchmark. Uiteindelijk wordt over een periode van vijf jaar (2021-2025) jaarlijks 4,1 miljard extra geïnvesteerd in R&D (zowel publiek als privaat).

Scenario 3: Permanente extra investering in private en publieke R&D

In het derde en laatste scenario worden de R&D-investeringen door bedrijven en publieke kennisinstellingen permanent naar een hoger niveau getild. Hierbij gaat het gemiddeld om 4,5 miljard euro extra per jaar. In dit derde scenario lopen de extra investeringen voor onbepaalde tijd door.

Figuur 3: Extra R&D-investeringen zorgen voor kennisintensievere sectorstructuur

Bron: RaboResearch

Conclusie

Een op kennis en innovatie gerichte economie is de beste route naar toekomstige productiviteitsgroei. Dat is niet alleen nodig om toekomstige economische groei te realiseren, maar ook om maatschappelijke uitdagingen het hoofd te bieden, zoals de oplopende kosten van de vergrijzing en de transitie naar een klimaatneutrale samenleving. Nederland heeft in vergelijking met de meest kennisintensieve landen een groot aandeel dienstensectoren die minder R&D-intensief zijn dan bijvoorbeeld segmenten in de hightechindustrie. Hierdoor is het lastiger om de R&D-achterstand ten opzichte van andere landen in te lopen. Onze berekeningen laten zien dat het mogelijk is om hier iets aan te doen. Het nieuw kabinet en het bedrijfsleven zullen daarom de handen ineen moeten slaan en een brede investeringsagenda uit moeten rollen. De transitie moet nu worden ingezet.

Voetnoten


[1] R&D-intensiteit is gedefinieerd als de R&D-investeringen als percentage van het bruto binnenlands product (bbp).

[2] Het is niet per se een gegeven dat kennisextensieve sectoren met een lage R&D-intensiteit weinig innoverend of productief zijn. De correlatie tussen R&D-uitgaven op innovatie en productiviteitsgroei is echter wel hoog (zie Bauman en Kritikos, 2016, en Guloglu en Tekin, 2012).

[3] De meest kennisintensieve landen zijn landen waar de R&D-intensiteit hoger liggen dan het OESO-gemiddelde en waarvoor voldoende data beschikbaar zijn. Deze landen zijn: België, Finland, Denemarken, Duitsland, Japan, Oostenrijk, Zweden, Zuid-Korea en de Verenigde Staten.

[4] Naast menselijk kapitaal is ook organisatorisch kapitaal een belangrijke factor voor het verwezenlijken van een hogere productiviteit (zie Dieteren et al., 2018) en om te innoveren (Groenewegen en Hardeman, 2019). De factor is echter modelmatig lastig te vangen.

[5] In deze scenario’s focussen we niet op veranderingen in de andere drie genoemde factoren (openheid, arbeidskosten p.e.p. en menselijk kapitaal). Er is echter ook beleid mogelijk om op deze factoren te sturen, zoals investeringen in onderwijs en verlaging van werkgeverslasten.

[6] Het valt op dat de kennisintensiteit van de Nederlandse economie vanaf 2026 weer wat afneemt. Dit komt door een geleidelijk ingroeipad van extra R&D-uitgaven, die we in latere jaren compenseren door een hoger dan gemiddelde investeringen in R&D. De uiteindelijke vlakke lijn na 2030 is het pad op basis van de gemiddelde R&D-impuls over de gehele periode.

Literatuur

Arellano, M., & Bond, S. (1991). Some tests of specification for panel data: Monte Carlo evidence and an application to employment equations. The Review of Economic Studies, 58(2), 277–297.

Bassanini, A., Scarpetta, S., & Hemmings, P. (2001). Economic growth: the role of policies and institutions. Panel data evidence from OECD countries.

Baumann, J., Kritikos, A. (2016). The link between R&D, Innovation and Productivity, Are Micro Firms Different? Research Policy, 45(6), 1113-1322.

Bloom, N., Schankerman, M., & Van Reenen, J. (2013). Identifying technology spillovers and product market rivalry. Econometrica, 81(4), 1347-1393.

Cameron, A. C., & Trivedi, P. K. (2005). Microeconometrics: Methods and applications. Cambridge: Cambridge University Press.

Cameron, G., Proudman, J., & Redding, S. (2005). Technological convergence, R&D, trade and productivity growth. European Economic Review, 49(3), 775-807.

Carlin, W., Glyn, A., & Van Reenen, J. (2001). Export market performance of OECD countries: an empirical examination of the role of cost competitiveness. The Economic Journal, 111(468), 128-162.

Coe, D. T., & Helpman, E. (1995). International R&D spillovers. European economic review, 39(5), 859-887.

Dieteren, J., Groenewegen, J. Hardeman, S., Garretsen, H., de Haan, L., en Stoker, J. (2018). Managementkwaliteit in Nederland gemeten. ESB, 103 (4765): 414-417.

Donselaar, P. (2011). Innovatie en productiviteit: het Solow-residu ontrafeld. Rotterdam: Erasmus Universiteit Rotterdam.

Erken, H.P.G., F. van Es en H.J.D. van Harn (2021a). Overheid: investeer ons nu uit de crisis. Rabobank, Utrecht.

Erken, H.P.G., F. van Es en H.J.D. van Harn (2021b). De lage R&D-investeringen in Nederland kosten groei. ESB, 106(4795S), 40-44.

Erken, H.P.G., F. Van Es en J. Groenewegen (2019). Het groeipotentieel van de Nederlandse economie tot 2030. Rabobank, Utrecht.

Guloglu, B., & Tekin, B. (2012). A panel causality analysis of the relationship among research and development, innovation, and economic growth in high-income OECD countries. Eurasian Economic review (2), 32-47.

Granger, C.W.J., & Newbold, P. (1974). Spurious regressions in econometrics. Journal of Econometrics, 2(2), 111–120.

Greene, W. H. (2018). Econometric analysis. 8e editie, Pearson.

Groenewegen, J. en S. Hardeman (2019), Adoptie data-gedreven besluitvorming belemmerd door matig personeelsmanagement, MeJudice.

Kao, C. (1999). Spurious regression and residual-based tests for cointegration in panel data. Journal of econometrics, 90(1), 1-44.

Kao, C. and Chiang, M.-H. (2001), On the estimation and inference of a cointegrated regression in panel data, in: Baltagi, B.H., Fomby, T.B. and Carter Hill, R. (Ed.). Nonstationary Panels, Panel Cointegration, and Dynamic Panels (Advances in Econometrics, Vol. 15), Emerald Group Publishing Limited, Bingley, pp. 179-222.

Lee, G. (2005). International R&D spillovers revisited. Open Economies Review, 16(3), 249-262.

Nickell, S. (1981). Biases in dynamic models with fixed effects. Econometrica, 1417-1426.

OECD (2016). Irish GDP up by 26.3% in 2015?. Parijs: OECD.

Porter, M. E. (1990). The competitive advantage of nations. Harvard Business Review.

Redding, S. (1996). The low-skill, low-quality trap: Strategic complementarities between human capital and R & D. The Economic Journal, 106(435), 458-470.

Reinganum, J. F. (1985). Innovation and industry evolution. Quarterly Journal of Economics, 100(1), 81-99.

Stock, J. H., & Watson, M. W. (1993). A simple estimator of cointegrating vectors in higher order integrated systems. Econometrica, 783-820.

Te citeren als

Hugo Erken, Frank van Es, Erik-Jan van Harn, “De transitie naar een kenniseconomie vergt politieke keuzes”, Me Judice, 30 maart 2021.

Copyright

De titel en eerste zinnen van dit artikel mogen zonder toestemming worden overgenomen met de bronvermelding Me Judice en, indien online, een link naar het artikel. Volledige overname is slechts beperkt toegestaan. Voor meer informatie, zie onze copyright richtlijnen.

Afbeelding
Afbeelding door 'Nestlé'

Downloads

Ontvang updates via e-mail