Complementariteit tussen R&D en export
In dit hoofdstuk wordt de relatie tussen het R&D- en exportgedrag van bedrijven in Nederland in beeld gebracht. Twee groepen bedrijven worden onderscheiden: bedrijven in de industrie en bedrijven in de dienstverlening. Hoe beïnvloedt R&D in het ene jaar het exportgedrag van bedrijven in het jaar erna; en andersom? Welke bedrijfskenmerken hangen samen met de kans op het oppakken van R&D en export? En wat is de aard van de relatie tussen het R&D- en exportgedrag: is er sprake van complementariteit?
5.1Inleiding
Uit het vorige hoofdstuk blijkt dat groepen bedrijven die aan R&D en/of export doen verschillen in een aantal kenmerken. Dit betreft onder andere de grootte van het bedrijf, lonen en arbeidsproductiviteit. Uit de beschrijvende analyses blijkt dat deze bedrijfseconomische indicatoren positief relateren aan R&D, export of beide activiteiten ten opzichte van bedrijven die deze activiteiten niet ontplooien. Ook hebben we laten zien dat bedrijven met beide activiteiten gemiddeld hogere lonen en arbeidsproductiviteit hebben dan andere groepen bedrijven. In dit hoofdstuk gaan we een stap verder in onze empirische analyses om meer inzicht te geven in de relatie tussen bedrijfskenmerken en de kans op R&D en export en onderzoeken we daarnaast hoe deze twee activiteiten elkaar beïnvloeden.
De relatie tussen export- en R&D-activiteiten is onderzocht in veel internationale studies, maar er is geen consensus of er causaliteit bestaat tussen beiden. Sommige studies vinden positieve causale effecten tussen R&D en export (zie bijvoorbeeld Roper, Love & Hígon, 2006 of Girma, Gorg & Hanley, 2008 voor Ierse bedrijven) terwijl andere studies geen statistisch significante effecten identificeren (Girma, Gorg & Hanley, 2008 voor Britse bedrijven; Damijan, Kostevc & Polanec, 2010) of zelfs een negatieve relatie (Roper & Love, 2002). Zo concluderen Roper & Love (2002) op basis van Duitse data dat er een negatieve wisselwerking bestaat tussen uitgaven aan innovatie en export, vanwege het rivaliserende gebruik van beperkte organisatorische middelen (menselijk en financieel). De conclusies hangen sterk af van het land waarvan de data wordt gebruikt en ook van de methode die wordt geïmplementeerd. De uitdaging in het schatten van causale effecten tussen R&D en export ligt in het corrigeren voor andere factoren die R&D en export kunnen beïnvloeden en het corrigeren voor omgekeerde causaliteit tussen de twee activiteiten. Er zijn nog weinig studies die dat doen op basis van de meest recente econometrische technieken (zie bijvoorbeeld Aw, Roberts & Xu, 2011; Neves, Teixeira & Silva, 2016). Aw, Roberts & Xu (2011) concluderen op basis van data van de Taiwanese elektro-industrie dat er een klein positief effect is van R&D-investering op export, terwijl het effect van export op de kans van R&D-investering niet statistisch significant is. Neves, Teixeira & Silva (2016) vinden dat er wel complementariteit bestaat tussen R&D en exportactiviteiten.
Complementariteit tussen R&D en export kan voortkomen uit verschillende mechanismen. Eén van deze mechanismen is kennisaccumulatie. Die bestaat op de eerste plaats door de opbouw van kennis door R&D die de technologische mogelijkheden biedt om externe kennis op te doen op de exportmarkt. Deze mogelijkheden worden bijvoorbeeld gerealiseerd door toetreding tot de exportmarkt via productinnovaties. De ervaring die opgedaan wordt door exporteren kan leiden tot kennis die de innovatieve capaciteit en de R&D-activiteiten van bedrijven vergroot. Dit ‘learning-by-exporting’ principe wordt empirisch ondersteund door een aantal studies (zie onder andere Salomon & Shaver, 2005a; Aw, Roberts & Xu, 2011; Neves, Teixeira & Silva, 2016).
Verder kunnen de kosten van R&D en van het op de internationale markt brengen van producten elkaar beïnvloeden. Zo blijkt dat investeringen in innovatie de kosten van exporteren kunnen verminderen (Bernard & Jensen, 1999; Golovko & Valentini, 2011). Exporteren gaat samen met verschillende kosten. Denk bijvoorbeeld aan verpakkingskosten, kwaliteitsverbetering van producten of diensten, het oprichten van marktkanalen en het verzamelen van informatie over de vraag naar deze producten of diensten (Roberts & Tybout, 1999). Verder is er sprake van administratieve en verzendkosten, wat tot een nadelige positie leidt ten opzichte van binnenlandse bedrijven in de markt waarnaar ze exporteren (Golovko & Valentini, 2011). Om dit te compenseren moeten exporterende bedrijven productiever zijn. Die hogere productiviteit kan worden bereikt door innovatie (bijvoorbeeld het efficiënter maken van processen), waardoor er dus een positieve relatie ontstaat tussen de twee activiteiten.
Export kan andersom ook de investeringen in R&D faciliteren, namelijk via de kapitaalmarkt. Investeringen in innovatie, waaronder R&D, impliceren de inzet van financiële middelen op de korte termijn met het oog op positief rendement in de toekomst (Golovko & Valentini, 2011). Wanneer externe financiering niet beschikbaar of te duur is, worden bedrijven beperkt in het realiseren van geldstromen om hun investeringen te financieren. Bedrijven met een beperkte of variërende beschikbaarheid van kasstromen nemen daarom vaak niet het risico om te investeren in innovatie, omdat dit een onzeker rendement met zich meebrengt. Exporterende bedrijven hebben juist vaak een relatief stabiele toegang tot eigen middelen, omdat een slechte conjunctuur in het ene land gecompenseerd kan worden met een goede conjunctuur in het andere land (Salomon & Shaver, 2005b). Daarnaast hebben exporterende bedrijven vaak goedkoper toegang tot externe financiering, omdat externe geldschieters doorgaans meer vertrouwen hebben in hun liquiditeit (Shaver, 2011).
Bedrijven die R&D-investeringen doen en/of exportactiviteiten uitvoeren, blijken niet alleen financieel en economisch gezonder. Er is ook bewijs dat deze activiteiten een positief effect hebben op de toekomstige productiviteit van bedrijven (Aw, Roberts & Xu, 2011) en op de omzetgroei, die bovendien sterker wordt naarmate beide activiteiten tegelijkertijd worden uitgevoerd (Neves, Teixeira & Silva, 2016).
Tegen deze achtergrond staan in dit hoofdstuk deze vragen centraal: wat is de aard van de relatie tussen R&D en export in Nederland? Is er bewijs van complementariteit tussen deze activiteiten? We beantwoorden deze vragen aan de hand van de data geconstrueerd in het vorige hoofdstuk. Elk van de analyses wordt weer uitgevoerd voor zowel de industriesector als de dienstverlenende sector.
Leeswijzer
In dit hoofdstuk brengen we de relatie tussen R&D- en exportactiviteiten in beeld. Eerst analyseren we in paragraaf 5.2 deze relatie door de tijd heen, met behulp van zogeheten transitiematrices. Een transitiematrix geeft de empirische kans weer voor bedrijven om in een jaar export en/of R&D op te pakken, gegeven de stand van zaken in het jaar ervoor. In paragraaf 5.3 zoomen we in op de samenhang tussen bedrijfskenmerken en de kans op export- en R&D-activiteiten, aan de hand van een (econometrisch) model. Paragraaf 5.4 beschrijft de simultane effecten tussen de waarden van R&D en export in een model waar tevens rekening wordt gehouden met de invloed van andere factoren.
5.2Invloed van export- en R&D-activiteiten op elkaar doorheen de tijd
Eén manier om een verband vast te stellen tussen R&D en export bij bedrijven, is door te kijken naar het gedrag van bedrijven wanneer ze gevolgd worden in de tijd. Welke bedrijven hebben de meeste kans om in een bepaald jaar R&D of export op te pakken, gegeven hun activiteit in het jaar ervoor?
Net als in hoofdstuk 4, kijken we voor de industrie naar het verrichten van R&D en de export van goederen en voor de dienstverlenende sector naar export van diensten. De bedrijven worden voor ieder jaar in de data ook weer in vier activiteitencategorieën verdeeld:
- Bedrijven zonder R&D-activiteiten en zonder export;
- Bedrijven zonder R&D-activiteiten maar wel met export;
- Bedrijven met R&D-activiteiten maar zonder export;
- Bedrijven met zowel R&D-activiteiten als export.
Ieder bedrijf kan het ene jaar in een bepaalde groep zitten, maar het volgende jaar in een andere groep. De kans dat een bedrijf naar een andere groep gaat wordt ook wel een transitiekans genoemd. Om deze kansen empirisch vast te stellen, tellen we per jaar het aantal bedrijven dat van de ene naar de andere groep gaat (of in dezelfde groep blijft). De relatieve aantallen bedrijven per transitie is een schatting van de transitiekansen: als 10 op de 100 bedrijven van de ene naar de andere groep gaat is de vastgestelde transitiekans 10 procent.noot1
Het doel van deze exercitie is om te kijken of de kans om te gaan exporteren hoger is als het bedrijf in het vorige jaar aan R&D heeft gedaan en vice versa. Dit zou erop wijzen dat deze twee activiteiten met elkaar samenhangen.
Industrie
Voor elk van de vier activiteitencategorieën wordt een jaar-op-jaar vergelijking gemaakt. Er wordt gekeken naar de aantallen bedrijven die vanuit één van deze groepen in de andere drie groepen terecht komen of in dezelfde groep blijven. Dit is conditioneel op het twee jaar achtereenvolgens voorkomen van een bedrijf in de dataset. Vervolgens worden de aantallen relatief uitgedrukt in percentages. Om vast te stellen wat de kansen zijn voor bedrijven om bepaalde activiteiten in jaar T op te pakken ten opzichte van jaar T – 1, wordt het gemiddelde genomen van alle jaarovergangen in de dataset binnen de periode 2013 tot en met 2017.
Tabel 5.2.1 geeft de transitiematrix van de industrie weer. Elke rij in deze transitiematrix telt op tot 100 procent, aangezien elke rij het relatieve aantal bedrijven weergeeft ten opzichte van een groep in een bepaald jaar en die nog steeds in het volgende jaar voorkomen. Hieruit blijkt bijvoorbeeld dat de empirische kans om R&D op te pakken voor een bedrijf dat in een vorig jaar niet aan R&D en ook niet aan goederenexport doet, gelijk is aan 5 procent (3,2 + 1,8). Voor deze groep is de empirische kans om goederenexport in jaar T op te pakken 19,2 procent (17,4 + 1,8). Meer dan driekwart van deze groep pakt ook in een volgend jaar geen R&D en geen export op.
5.2.1Transitiematrix voor de industrie tussen de vier activiteitencategorieën in opeenvolgende jaren
| Geen R&D en geen export | Geen R&D en wel export | Wel R&D en geen export | Zowel R&D als export | Export, ongeacht R&D | R&D, ongeacht export | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Activiteitencategorie in jaar T - 1 | Activiteitencategorie in jaar T (% van groep in jaar T - 1) | |||||
| Geen R&D en geen export | 77,7 | 17,4 | 3,2 | 1,8 | 19,2 | 5,0 |
| Geen R&D en wel export | 4,5 | 85,2 | 0,2 | 10,1 | 95,3 | 10,3 |
| Wel R&D en geen export | 7,6 | 5,6 | 55,1 | 31,7 | 37,3 | 86,8 |
| Zowel R&D als export | 0,2 | 6,5 | 1,0 | 92,4 | 98,9 | 93,4 |
Producenten met enkel R&D meest beweeglijk
Opvallend is dat slechts 55,1 procent van producenten die in een gegeven jaar aan R&D doen en niet exporteren, hun gedrag niet veranderen, en dat 37,3 procent uit deze groep het volgende jaar begint met exporteren. In hoofdstuk 4 zagen we al dat dit een relatief kleine groep is in de dataset, en deze analyse suggereert dat producenten die enkel aan R&D doen, ‘beweeglijker’ zijn in het veranderen van hun activiteiten en dus dit aandeel relatief laag blijft over de tijd. Dit impliceert dat bedrijven die aan R&D doen, eerder geneigd zijn goederen te gaan exporteren dan bedrijven die dit niet doen.
Producenten met R&D en export blijven dit doen
Producenten die zowel aan export als aan R&D doen, hebben een kleine kans om hun gedrag het volgende jaar aan te passen: ruim 92 procent blijft beide activiteiten doen. En als er al iets wordt opgegeven, is het veelal R&D en niet export, aangezien ruim 6 procent uit deze groep in jaar T enkel exporteert en slechts 1 procent het volgende jaar enkel R&D doet. Of anders gezegd: uit deze groep producenten blijft 98,9 procent bezig met export.
De analyses op basis van de transitiematrix kunnen een stapje verder. Exporteurs in jaar T – 1 in dit panel hebben bijvoorbeeld bijna 69 procentpuntnoot2 meer kans om in jaar T goederen te exporteren dan niet-exporteurs in jaar T – 1. Specifiek is deze kans 76,1 procentpunt (= 95,3 – 19,2) meer voor exporteurs zonder R&D in jaar T – 1 en 61,6 procentpunt (= 98,9 – 37,3) meer voor exporteurs met R&D. Analoog hebben bedrijven met R&D in jaar T – 1, 83 procentpunt meer kans om R&D in jaar T te doen dan bedrijven die geen R&D-activiteiten hadden in jaar T – 1. Voor producenten met R&D en zonder export is dit 81,8 procentpunt meer en voor exporterende producenten met R&D is dit 83,1 procentpunt meer.
Van export naar R&D en R&D naar export bij producenten
De kans voor exporteurs in jaar T – 1 om R&D op te pakken in jaar T is 6 procentpunt meer dan voor niet-exporteurs, en de kans voor producenten met R&D in jaar T – 1 is bijna 11 procentpunt hoger om in jaar T export op te pakken ten opzichte van bedrijven die geen R&D doen in jaar T – 1. Deze resultaten suggereren dat R&D iets vaker export aanjaagt dan andersom. Tegelijkertijd suggereren de resultaten ook dat exporterende bedrijven zonder R&D eerder export blijven doen dan exporterende bedrijven met R&D. Bedrijven met R&D in jaar T – 1 hebben ongeveer 83 procentpunt meer kans om R&D te doen in jaar T dan bedrijven zonder R&D, ongeacht of er export in het spel is.
Dienstverlening
Voor elk van de vier activiteitencategorieën binnen de dienstverlening wordt een jaar-op-jaar vergelijking gemaakt. Er wordt gekeken naar de aantallen bedrijven die vanuit één van deze groepen in de andere drie groepen terecht komen of in dezelfde groep blijven. Dit is conditioneel op het twee jaar achtereenvolgens voorkomen van een bedrijf in de dataset. Vervolgens worden de aantallen relatief uitgedrukt in percentages. Om vast te stellen wat de kansen zijn voor bedrijven om bepaalde activiteiten in jaar T op te pakken ten opzichte van jaar T – 1, wordt het gemiddelde genomen van alle jaarovergangen in de dataset binnen de periode 2013 tot en met 2017.
Tabel 5.2.2 geeft de transitiematrix van de dienstverlenende sector weer. Hier valt op dat 6,4 procent van de bedrijven die geen van beide activiteiten doen dienstenexport oppakt en 3,4 procent R&D oppakt. Ruim 90 procent in deze groep pakt geen dienstenexport noch R&D op.
5.2.2Transitiematrix voor de dienstverleners tussen de vier activiteitencategorieën in opeenvolgende jaren
| Geen R&D en geen export | Geen R&D en wel export | Wel R&D en geen export | Zowel R&D als export | Export, ongeacht R&D | R&D, ongeacht export | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Activiteitencategorie in jaar T - 1 | Activiteitencategorie in jaar T (% van groep in jaar T - 1) | |||||
| Geen R&D en geen export | 90,5 | 6,1 | 3,1 | 0,3 | 6,4 | 3,4 |
| Geen R&D en wel export | 6,4 | 87,4 | 0,3 | 5,9 | 93,3 | 6,2 |
| Wel R&D en geen export | 15,0 | 1,5 | 74,0 | 9,4 | 10,9 | 83,4 |
| Zowel R&D als export | 0,5 | 10,2 | 3,1 | 86,2 | 96,4 | 89,3 |
Dienstverleners met R&D veranderen het meest
Ook bij de dienstverleners is de groep met enkel R&D in jaar T – 1 eerder geneigd te veranderen van activiteiten dan andere groepen. Bijna 11 procent pakt dienstenexport op. In hoofdstuk 4 hebben we gezien dat dit ook bij de dienstverleners relatief de kleinste groep is, en de grotere beweeglijkheid in activiteiten van deze groep zorgt dat dit aandeel ook relatief laag blijft in de tijd.
Bijna geen activiteitenverandering
Dienstverleners die zowel aan export als aan R&D doen, hebben een kleine kans om hun gedrag het volgende jaar aan te passen: ruim 86 procent blijft beide activiteiten doen. En als er al iets wordt opgegeven, is het veelal R&D en niet export, aangezien ruim 10 procent uit deze groep in jaar T enkel exporteert en slechts 3 procent het volgende jaar enkel R&D doet. Of anders gezegd: uit deze groep dienstverleners blijft 89,3 procent bezig met dienstenexport.
In het panel van de dienstverlening hebben dienstenexporteurs in jaar T – 1 ruim 86 procentpunt meer kans om in jaar T diensten te exporteren dan niet-exporteurs van diensten. Dit is 85,5 procentpunt meer kans voor dienstenexporteurs met R&D en 86,9 procentpunt meer kans voor dienstenexporteurs zonder R&D. Dienstverleners met R&D hebben bijna 82 procentpunt meer kans om het volgende jaar R&D te doen dan dienstverleners zonder R&D. Voor R&D-bedrijven zonder export is dit 80 procentpunt meer kans en voor R&D-bedrijven met export is dit 83,1 procentpunt meer kans.
Dienstverleners: van R&D naar export en vice versa
Bedrijven met R&D in jaar T – 1 hebben ongeveer 4 procentpunt meer kans om export op te pakken in jaar T ten opzichte van bedrijven zonder R&D. Dienstenexporteurs hebben ook ongeveer 4 procentpunt meer kans om R&D op te pakken dan niet-dienstenexporteurs. Deze resultaten suggereren dat dienstenexport bij dienstverleners ongeveer in dezelfde mate R&D aanjaagt als andersom. Ook zijn er weinig verschillen tussen de kansen op het blijven doen van R&D of export als er gekeken wordt naar het andere gedrag.
5.3Samenhang tussen bedrijfskenmerken en de kans op R&D- en exportactiviteiten
Vervolgens analyseren we welke bedrijfskenmerken zijn gerelateerd aan de kans op export en R&D-uitgaven aan de hand van een standaard discrete keuzemodel probit. De geschatte uitkomst is een dummy-variabele met de waarde 0 als het bedrijf in een bepaald jaar geen R&D-uitgaven en geen exportactiviteiten heeft en 1 als het bedrijf in hetzelfde jaar beide activiteiten heeft.noot3 Met deze regressieanalyse houden we echter geen rekening met de dynamiek in bedrijfskenmerken over de jaren heen en meten we alleen een verband tussen verschillende bedrijfskenmerken en de uitkomst.noot4 Er wordt uitgegaan van de datasets in de industrie en dienstverlening, elk getrimd tussen hun 1ste en 99ste percentiel op basis van arbeidsproductiviteit en lonen.
Industrie
Zoals al beschreven in het vorige hoofdstuk, zijn er veel bedrijven in de industrie die exportactiviteiten hebben (meer dan 90 procent van de steekproef) en zijn er weinig bedrijven die geen R&D en geen exportactiviteiten hebben (rond 8 procent). Ondanks deze kleine variatie in de uitkomstvariabele, laat tabel 5.3.1 zien dat de coëfficiënten van een aantal bedrijfskenmerken statistisch significant samenhangen met het uitvoeren van R&D én export van goederen.
Uit deze tabel blijkt dat producenten die onder buitenlandse zeggenschap vallen, ongeveer 6 procentpunt grotere kans hebben om aan R&D en export te doen.noot5 Deze kans is voor producenten met deelnemingen in het buitenland ruim 10 procentpunt groter dan voor producenten zonder buitenlandse deelnemingen. Middelgrote en grote bedrijven hebben een grotere kans op export en R&D (met ongeveer respectievelijk 9 en 5,9 procentpunt), ten opzichte van kleine bedrijven. Verder blijkt uit tabel 5.3.1 dat verhoging van de arbeidsproductiviteit met 1 procent samenhangt met 6,2 procentpunt grotere kans op R&D en export. Toename van investeringen in materiële vaste activa ten opzichte van lonen met 1 procent verhoogt de kans op het doen van tegelijkertijd export en R&D met 0,7 procentpunt.
5.3.1De kans op export van goederen en R&D-uitgaven in de industrie
| Coëfficiënt | 95% betrouwbaarheids- interval |
||
|---|---|---|---|
| Buitenlandse zeggenschap | 5,85*** | 4,53 | 7,18 |
| Deelnemingen in het buitenland | 10,41*** | 8,62 | 12,18 |
| Middelgrote bedrijven | 8,96*** | 7,14 | 10,77 |
| Grote bedrijven | 5,92*** | 1,47 | 4,00 |
| Arbeidsproductiviteit (log) | 6,21*** | 4,83 | 7,01 |
| Investeringen ten opzichte van lonen (log) | 0,70*** | 0,47 | 0,86 |
| Aantal observaties | 4 261 |
*** p<0,01
Dienstverlening
Tabel 5.3.2 laat zien dat ook bij de dienstverlening de coëfficiënten van een aantal bedrijfskenmerken statistisch significant samenhangen met het uitvoeren van R&D én het exporteren van diensten. We gebruiken weer dezelfde procedure als voor de industrie.
Uit tabel 5.3.2 blijkt dat de kans op export voor de gemiddelde dienstverlener zonder R&D-uitgaven én zonder exportactiviteiten stijgt met 12 procentpunt als het bedrijf deelnemingen in het buitenland heeft en met ruim 4 procentpunt als dit bedrijf onder buitenlandse zeggenschap valt.noot6 De kans op export en R&D stijgt als het bedrijf groter wordt. Zo is te zien dat deze kans verhoogt met 30,5 procentpunt als het kleine bedrijf een grootbedrijf wordt, en met 16,6 als het kleine bedrijf een middelgroot bedrijf wordt. Daarnaast blijkt uit tabel 5.3.2 dat 1 procent hogere arbeidsproductiviteit samenhangt met 11,3 procentpunt grotere kans op R&D en export. Verhoging investeringen in materiële vaste activa ten opzichte van de lonen met 1 procent vergroot de kans op R&D en export met 1,2 procentpunt.
Net zoals voor de industrie, blijkt uit deze analyse dat ook alle kenmerken die we hebben beschouwd positief en statistisch significant samenhangen met het doen van R&D en dienstenexport.
5.3.2De kans op dienstenexport en R&D-uitgaven bij dienstverlenende bedrijven
| Coëfficiënt | 95% betrouwbaarheids- interval |
||
|---|---|---|---|
| Buitenlandse zeggenschap | 4,44*** | 1,64 | 7,24 |
| Deelnemingen in het buitenland | 11,95*** | 9,48 | 14,42 |
| Middelgrote bedrijven | 16,57*** | 13,49 | 19,65 |
| Grote bedrijven | 30,49*** | 27,20 | 33,78 |
| Arbeidsproductiviteit (log) | 11,25*** | 9,95 | 12,55 |
| Investeringen ten opzichte van lonen (log) | 1,18*** | 0,83 | 1,53 |
| Aantal observaties | 6 141 |
*** p<0,01
5.4Complementariteit tussen export en R&D-uitgaven
Tot slot onderzoeken we de effecten tussen R&D en export aan de hand van een Generalized Method of Moments (GMM) methode als schatter van een econometrisch model. We passen de GMM-methode toe in een zogenoemd simultaan model waarin we zowel de export- als de R&D-vergelijking tegelijk schatten. Hierbij verschillen we van de klassieke methodes waarin bijvoorbeeld één fase van het innovatieproces, zoals R&D-uitgaven, geïsoleerd in relatie wordt gebracht met export. Het simultane model in combinatie met de GMM-methode corrigeert beter voor vormen van endogeniteit, zoals simultaniteit en niet-geobserveerde heterogeniteit, ten opzichte van andere standaardmethoden zoals een lineaire regressie of een discreet keuzemodel (probit).
Industrie
Onze analyses zijn gebaseerd op dezelfde dataset die in hoofdstuk 4 is gebruikt voor de constructie van tabel 4.2.2. We specificeren een GMM-model dat controleert voor enkele significante bedrijfskenmerken uit de vorige paragraaf. Dit is weergegeven in tabel 5.4.1.
5.4.1Resultaten schattingsmodel industrie
| Coëfficiënt | 95% betrouwbaarheidsinterval | ||
|---|---|---|---|
| Effect op R&D-uitgaven | |||
| Exportwaarde per werkzame persoon (log) | 1,12*** | 0,91 | 1,34 |
| Investeringen ten opzichte van lonen (log) | −0,12 | −0,29 | 0,04 |
| Arbeidsproductiviteit (log) | −1,17*** | −1,53 | −0,81 |
| Buitenlandse deelnemingen | 0,79*** | 0,42 | 1,16 |
| Werkzame personen | −0,07 | −0,15 | 0,02 |
| Buitenlandse zeggenschap | −1,06*** | −1,45 | −0,68 |
| Effect op exportwaarde | |||
| R&D-uitgave per werkzame persoon | 0,85*** | 0,74 | 0,97 |
| Investeringen ten opzichte van lonen (log) | 0,13 | 0,01 | 0,25 |
| Arbeidsproductiviteit (log) | 1,06*** | 0,94 | 1,19 |
| Buitenlandse deelnemingen | −0,74*** | −0,94 | −0,54 |
| Werkzame personen | 0,05 | −0,03 | 0,13 |
| Buitenlandse zeggenschap | 0,97*** | 0,78 | 1,16 |
| Aantal observaties | 6 707 | ||
*** p<0,01
Uit tabel 5.4.1 blijkt dat, binnen de industrie, exportwaarde een sterk positief effect heeft op R&D-uitgaven. De coëfficiënt is gelijk aan 1,12 en is statistisch significant. Andersom blijkt R&D-uitgaven ook een positieve invloed te hebben op goederenexport met een statistisch significante coëfficiënt van 0,85. Met andere woorden: wanneer de exportwaarde per werkzame persoon met 1 procent toeneemt, nemen de R&D-uitgaven per werkzame persoon toe met 1,12 procent. Andersom, wanneer de R&D-uitgaven per werkzame persoon met 1 procent toenemen, neemt de exportwaarde per werkzame persoon toe met 0,85 procent. De analyse corrigeert voor verschillen in arbeidsproductiviteit, buitenlandse deelnemingen, aantal werkzame personen, buitenlandse zeggenschap en het jaar van observatie.
In de transitiematrix zagen we dat R&D wellicht eerder export aanjaagt dan andersom. In tegenstelling tot de transitiematrix-analyse is hier gekeken naar de samenhang tussen de R&D-uitgaven en de exportwaarde per werkzame persoon als continue variabelen, en niet enkel naar een dummy-variabele. Aan de hand van de resultaten van het GMM-model kan worden vastgesteld dat er een bilaterale relatie bestaat tussen de twee: in de industrie leidt meer goederenexport tot meer R&D en leidt meer R&D tot meer goederenexport. De causaliteitsrichting van goederenexport naar R&D lijkt iets sterker naar voren te komen, maar de 95%-betrouwbaarheidsintervallen van de coëfficiënten – die het effect van goederenexport op R&D beschrijven en andersom – overlappen. We concluderen hier dus enkel dat beide variabelen een positief effect hebben op elkaar bij industriële producenten.
Dienstverlening
Er wordt uitgegaan van de dataset in de dienstverlening, getrimd tussen het 1ste en 99ste percentiel op basis van arbeidsproductiviteit en lonen. Dit is dezelfde dataset die in hoofdstuk 4 is gebruikt voor de constructie van tabel 4.3.2.
Tabel 5.4.2 geeft de resultaten weer van het GMM-model op de dataset in de dienstverlening. Uit tabel 5.4.2 blijkt dat, binnen de dienstverleners, dienstenexport een sterk positief effect heeft op het doen van R&D met een coëfficiënt van 1,15, die statistisch significant is. Andersom blijkt dat R&D ook een positieve invloed heeft op goederenexport met een statistisch significante coëfficiënt van 0,86. Met andere woorden: wanneer de exportwaarde per werkzame persoon met 1 procent toeneemt, nemen de R&D-uitgaven per werkzame persoon toe met 1,15 procent. Andersom, wanneer de R&D-uitgaven per werkzame persoon met 1 procent toenemen, neemt de exportwaarde per werkzame persoon toe met 0,86 procent.
5.4.2Resultaten schattingsmodel dienstverlening
| Coëfficiënt | 95% betrouwbaarheidsinterval | ||
|---|---|---|---|
| Effect op R&D-uitgaven | |||
| Exportwaarde per werkzame persoon (log) | 1,15*** | 0,91 | 1,39 |
| Investeringen ten opzichte van lonen (log) | −0,29*** | −0,43 | −0,14 |
| Arbeidsproductiviteit (log) | −0,43*** | −0,64 | −0,22 |
| Buitenlandse deelnemingen | 1,05*** | 0,73 | 1,37 |
| Werkzame personen | −0,28*** | −0,39 | −0,18 |
| Buitenlandse zeggenschap | −2,24*** | −2,74 | −1,73 |
| Effect op exportwaarde | |||
| R&D-uitgaven per werkzame persoon (log) | 0,86*** | 0,74 | 0,98 |
| Investeringen ten opzichte van lonen (log) | 0,25*** | 0,18 | 0,33 |
| Arbeidsproductiviteit (log) | 0,38*** | 0,28 | 0,47 |
| Buitenlandse deelnemingen | −0,92*** | −1,09 | −0,75 |
| Werkzame personen | 0,24*** | 0,14 | 0,33 |
| Buitenlandse zeggenschap | 1,94*** | 1,75 | 2,14 |
| Aantal observaties | 10 259 | ||
*** p<0,01
In de transitiematrix kwam naar voren dat R&D mogelijk meer dienstenexport aanjaagt dan andersom. Zoals aangegeven bij de analyse over de industrie, kijken we in deze schattingen echter naar continue variabelen over export en R&D. Ook voor de dienstensector kan worden vastgesteld dat er een bilaterale relatie bestaat tussen deze twee indicatoren: in de dienstverlening leidt meer dienstenexport tot meer R&D en leidt meer R&D tot meer dienstenexport. Ook hier lijkt dus de causaliteitsrichting van dienstenexport naar R&D iets sterker naar voren te komen, maar er zit overlap in de betrouwbaarheidsintervallen van de twee coëfficiënten. We concluderen dus enkel dat R&D en export positief op elkaar inwerken binnen de dienstverlening, en kunnen geen harde conclusies trekken of dit effect sterker de ene kant op werkt dan de andere kant.
5.5Samenvatting en conclusie
In dit hoofdstuk hebben we de relatie onderzocht tussen R&D en export. We hebben bedrijven door de tijd gevolgd en vastgesteld welke activiteit het vaakst wordt opgepakt in een volgend jaar, afhankelijk van de situatie in het huidige jaar. We hebben gezien dat, voor de industrie, R&D in jaar T – 1 eerder export in jaar T aanjaagt dan andersom. Bij de diensten hebben we gezien dat er een positief verband is tussen R&D en dienstenexport, maar dat de mate van dit verband even sterk de ene kant op werkt als de andere kant.
Ook hebben we voor de industrie gezien dat bedrijfsgrootte, het doen van buitenlandse investeringen, het vallen onder buitenlandse zeggenschap, arbeidsproductiviteit en het doen van investeringen in materiële vaste activa positief samenhangen met de kans op het doen van goederenexport én R&D ten opzichte van het niet doen van deze twee activiteiten. Dezelfde kenmerken hebben een sterker positief verband in de dienstverlening als het gaat om het doen van zowel dienstenexport als R&D, ten opzichte van bedrijven zonder dienstenexport en R&D.
Tot slot hebben we voor zowel de industrie als de dienstverlening vastgesteld dat de exportwaarde per werkzame persoon van vergelijkbare invloed is op de R&D-uitgaven per werkzame persoon als andersom. De invloed is naar beide kanten toe positief. Dit suggereert complementariteit: binnen de industrie leidt meer goederenexport tot meer R&D en tegelijkertijd leidt meer R&D ook tot meer goederenexport. Ook binnen de dienstverleners leidt meer dienstenexport tot meer R&D en leidt meer R&D tot meer dienstenexport. We hebben in dit hoofdstuk laten zien dat voor Nederlandse bedrijven de twee simultane activiteiten, het doen van R&D en export, gunstig zijn. Door productiviteit aan te jagen zorgt innovatie voor verminderde exportkosten, zoals blijkt uit internationale studies. Andersom hebben exporterende bedrijven meer stimulans om te investeren in R&D, omdat deze investering verdund wordt door een grotere output en omdat door een stabiele cashflow toegang tot financiering voor R&D makkelijker wordt.
5.6Data hoofdstuk 4 en 5
De primaire data voor hoofdstukken 4 en 5 zijn de microdata op basis van de R&D-enquête over de jaren 2013–2017. Voor de statistiek over R&D wordt jaarlijks een deel van de bedrijfseenheden in de doelpopulatie geënquêteerd. Grote bedrijven worden allemaal waargenomen. Bij andere bedrijven met 10 of meer werknemers gebeurt dit op steekproefbasis. Bedrijven met minder dan 10 werknemers worden via een secundaire bron bijgeschat. Uit de gehele dataset worden twee subsets samengesteld op basis van SBI. De industrie met SBI-code tussen en inclusief 10 en 33, en de dienstverlening met SBI-code tussen en inclusief 45 en 82.
In dit onderzoek nemen we in elk jaar enkel bedrijven mee die daadwerkelijk hebben gerespondeerd op de enquête, bijschattingen en imputatiewaarden worden niet meegenomen. Vervolgens wordt deze data aan de microdata internationale handel in goederen (IHG) en aan de microdata internationale handel in diensten (IHD) gekoppeld op basis van het bedrijfseenheid-identificatienummer (BEID). Voor hoofdstukken 4 en 5 hanteren we dat de exportwaarde in goederen of diensten groter moet zijn dan 0 om aan export te doen en dat de intramurale uitgaven aan R&D groter moeten zijn dan 0 om aan R&D te doen.
Ook worden gegevens over lonen, investeringen, toegevoegde waarde en gemiddeld aantal werkzame personen (WP) per jaar gekoppeld op basis daarvan. WP is verkregen uit het Bedrijfsdemografisch kader (BDK), lonen en toegevoegde waarde uit zowel de productiestatistiek (PS) als Baseline, en investeringen uit de statistiek Investeringen in Materiële Vaste Activa (INIVA). Voor verdere analyses worden enkel bedrijven meegenomen met tenminste gemiddeld 5 werkzame personen per jaar in dienst. Deze selectie maken we omdat we waardes per werkzame persoon gaan bepalen en een (te) klein aantal werkzame personen tot niet-representatieve uitschieters leidt. Het kan zijn dat een bedrijf in de steekproef zit (die wordt uitgezet aan bedrijven met 10 of meer werkzame personen) en toch gemiddeld per jaar minder werkzame personen heeft, omdat voor de steekproef wordt gekeken naar één peilmoment in het jaar en niet naar het jaargemiddelde.
Om volgbaarheid van bedrijven in de tijd te kunnen bewerkstelligen, worden de BEIDs teruggelegd naar de BEID die de bedrijfseenheid in het jaar 2010 had, de zogenaamde beginBEID. Zo worden eventuele omnummeringen in het ABR teniet gedaan. Het terugdraaien van omnummeringen van de identificatiesleutel is noodzakelijk voor een zuivere jaar-op-jaar analyse, zoals bij de constructie van de jaar-op-jaar transitiematrices. In geval dat een omnummering niet teruggedraaid wordt naar een referentiesleutel, wordt een bedrijf ten onrechte een jaar later aangemerkt als zijnde een ander bedrijf, terwijl dit in de praktijk niet het geval is.
5.7Literatuur
Literatuur
Aw, B. Y., Roberts, M. J. & Yi Xu, D. (2011). R&D investment, exporting and productivity dynamics. The American Economic Review, 101(4), 1312–1344.
Bernard, A. B. & Jensen, J. B. (1999). Exceptional exporter performance: cause, effect, or both? Journal of international economics, 47(1), 1–25.
Damijan, J. P., Kostevc, Č. & Polanec, S. (2010). From innovation to exporting or vice versa? World Economy, 33(3), 374–398.
Girma, S., Görg, H. & Hanley, A. (2008). R&D and exporting: A comparison of British and Irish firms. Review of World Economics, 144(4), 750–773.
Golovko, E. & Valentini, G. (2011). Exploring the complementarity between innovation and export for SMEs’ growth. Journal of international business Studies, 42(3), 362–380.
Hall, A. R. (2005). Generalized Method of Moments. Advanced Texts in Econometrics. Oxford: Oxford University Press.
Neves, A., Teixeira, A. A. & Silva, S. T. (2016). Exports-R&D investment complementarity and economic performance of firms located in Portugal. Investigación económica, 75(295), 125–156.
Roberts, M. J. & Tybout, J. R. (1999). An empirical model of sunk costs and the decision to export. The World Bank.
Roper, S. & Love, J. H. (2002). Innovation and export performance: evidence from the UK and German manufacturing plants. Research policy, 31(7), 1087–1102.
Roper, S., Love, J. H. & Hígon, D. A. (2006). The determinants of export performance: Evidence for manufacturing plants in Ireland and Northern Ireland. Scottish Journal of Political Economy, 53(5), 586–615.
Salomon, R. M. & Shaver, J. M. (2005a). Learning by exporting: new insights from examining firm innovation. Journal of Economics & Management Strategy, 14(2), 431–460.
Salomon, R. M. & Shaver, J. M. (2005b). Export and domestic sales: Their interrelationship and determinants. Strategic Management Journal, 26(9), 855–871.
Shaver, J. M. (2011). The benefits of geographic sales diversification: How exporting facilitates capital investment. Strategic Management Journal, 32(10), 1046–1060.
Zsohar, P. (2012). Short introduction to the generalized method of moments. Hungarian Statistical Review, 16, 150–170.
Noten
Opgemerkt dient te worden dat deze overgangen alleen vastgesteld kunnen worden voor bedrijven die in ieder geval twee jaar achtereenvolgens in de data zitten. Dit vertekent de uitkomsten richting de grotere bedrijven, waarvoor dit door steekproefopzet vaker het geval is.
(95,3 + 98,9)/2 – (19,2 + 37,3)/2
Bedrijven die of enkel exportactiviteiten of enkel R&D-uitgaven doen zijn geen deel van deze analyse.
Hiervoor schatten we gemiddelde marginale effecten.
De gemiddelde waarden van deze en andere bedrijfskenmerken in de controlegroep (geen R&D- en geen exportactiviteiten) zijn te vinden in tabel 4.2.2. van hoofdstuk 4.
De gemiddelde waarden van deze en andere bedrijfskenmerken in de controlegroep (geen R&D- en geen exportactiviteiten) zijn te vinden in tabel 4.3.2. van hoofdstuk 4.