Ga direct naar de content

Sociale innovatie en de concurrentiekracht van sectoren

Geplaatst als type:
Geschreven door:
Gepubliceerd om: januari 27 2015

Sociale innovatie is belangrijk voor de economie als geheel en niet alleen voor individuele bedrijven. Vooral autonomie van werknemers bevordert de concurrentiekracht van sectoren.

ESB Groei & Conjunctuur

Groei

& conjunctuur

Sociale innovatie
en de concurrentiekracht
van sectoren
Sociale innovatie op microniveau beïnvloedt de economische
prestaties van een land op macroniveau. Meer precies blijkt dat
de interactie tussen sociale innovatie – in het bijzonder de mate
van autonomie van werknemers – en nationale instituties een belangrijke bijdrage levert aan de concurrentiekracht van landen in
bepaalde sectoren.

André
van Hoorn
Universitair docent
aan de Rijksuniversiteit Groningen

D

e laatste jaren staat sociale innovatie hoog
op de beleidsagenda (AWT, 2014; SER,
2006). Door slimmer te werken en diverse
activiteiten binnen bedrijven efficiënter
te organiseren, kunnen belangrijke productiviteitswinsten geboekt worden, waarmee sociale innovatie een belangrijke pijler is onder economische groei. Een
duidelijke link tussen sociale innovatie op microniveau en de
economische prestaties van landen op macroniveau ontbreekt
echter. Ontegenzeggelijk is sociale innovatie belangrijk en
draagt productiviteitsgroei binnen bedrijven in hoge mate bij
aan groeiende productiviteit van de economie als geheel (Van
Biesebroeck, 2008). Maar wat is het mogelijke verband tussen
sociale innovatie – in het bijzonder de mate van autonomie
van werknemers – en de macro-economische prestaties van
een land – in het bijzonder de sectoren waarin een land een
comparatief voordeel heeft (Van Hoorn, 2014c)?
Literatuur en hypothese

Uit de micro-economische literatuur blijkt dat bedrijven er
niet alleen sterk verschillende managementpraktijken op na
houden, maar dat deze verschillen zich ook vertalen in verschillen in winstgevendheid, omzetgroei en productiviteit
42

(Bloom et al., 2014). De macro-economische literatuur tracht
die verschillen in economische prestaties en structuren tussen
landen te verklaren aan de hand van verschillen in instituties,
zowel formele instituties (wetten en regels) als informele (culturele waarden en sociale normen) (De Jong, 2009; North,
1990; Williamson, 2000). Een interessant recent inzicht uit
deze literatuur is dat landenkenmerken, zoals sociaal vertrouwen en andere informele instituties, belangrijke determinanten zijn van de managementpraktijken die bedrijven toepassen en van de manier waarop werk in een land georganiseerd
wordt (Bloom et al., 2012; Van Hoorn, 2012; 2014a; 2014b).
Met deze empirische resultaten is er echter nog geen duidelijk
verband tussen sociale innovatie en macro-economische prestaties en structuren vastgesteld.
Om wel zo’n directe link te kunnen maken, wordt de volgende hypothese getoetst: landen waarin sociaal vertrouwen
hoog is, hebben een comparatief voordeel in sectoren met een
hoge mate van arbeidsautonomie in hun productieproces. Arbeidsautonomie (bijvoorbeeld zelfsturende teams of flexibele
werktijden en -plekken) is daarbij interessant omdat het een
van de meest prominente vormen van sociale innovatie is, en
sociaal vertrouwen is interessant omdat het een fundament
vormt voor het doen van economische transacties. Bovendien
bestaat er een sterke relatie tussen het idee van arbeidsautonomie en sociaal vertrouwen (Van Hoorn, 2014a). De gedachte
achter bovenstaande hypothese is dat sectoren met een hoge
mate van arbeidsautonomie in hun productieproces beter gedijen in een omgeving waarin vertrouwen hoog is. De logica
achter deze gedachte grijpt daarbij terug op het klassieke principaal-agent-probleem en de uitruil die er bestaat tussen de
voordelen van arbeidsautonomie enerzijds en de nadelen van
het ontbreken van intensieve controle van de agent door de
principaal anderzijds (Van Hoorn, 2014a). Autonomie voor
werknemers heeft bepaalde voordelen, niet in de laatste plaats
productiviteitswinsten door specialisatie. Echter, of arbeidsautonomie ook daadwerkelijk netto-voordelen heeft, hangt
af van de mate waarin de principaal erop kan vertrouwen dat

De auteur heeft verklaard dit artikel alleen te publiceren in ESB en niet elders
te publiceren in wat voor medium dan ook. Het is wel toegestaan om het artikel voor eigen gebruik
en voor publicatie op een intranet van de werkgever van de auteur aan te wenden.

Jaargang 100 (4702) 29 januari 2015

Groei & Conjunctuur ESB

de agent de geboden vrijheid niet gebruikt om bijvoorbeeld
minder of minder hard te gaan werken. In landen met veel
sociaal vertrouwen lijkt dergelijk misbruik van verleende arbeidsautonomie minder voor te komen dan in landen met
weinig sociaal vertrouwen. Aldus is de verwachting dat sociaal
vertrouwen een positief effect heeft op de internationale concurrentiekracht van sectoren die gekenmerkt worden door
een hoge mate van arbeidsautonomie in hun productieproces.
Cross-sectionele analyse

Om deze hypothese te toetsen is gebruikgemaakt van crosssectionele analyse van landen en sectoren (Ciccone en Papaioannou, 2010). Deze methode wordt veel gebruikt om
te onderzoeken hoe bepaalde instituties in een land invloed
uitoefenen op bepaalde sectoren.
In de analyse staat de interactie tussen sectorale arbeidsautonomie en sociaal vertrouwen centraal. Met behulp van regressieanalyse is de volgende standaardvergelijking (Rajan en
Zingales, 1998; Romalis, 2004; Van Hoorn, 2014c) geschat:

heb/had geen invloedâ€) tot 10 (“ik bepaal(de) dat helemaal
zelf â€). De ESS registreert daarnaast de sector waarin respondenten werkzaam zijn. Dit gebeurt aan de hand van tweecijferige NACE-codes, vergelijkbaar met de SBI (Standaard
Bedrijfsindeling), die het Centraal Bureau voor de Statistiek
gebruikt. De maatstaf van sectorale arbeidsautonomie wordt
geconstrueerd door de gemiddelde arbeidsautonomie van
werknemers in een sector te berekenen. Een sector wordt geclassificeerd als hoog-autonoom (score 1) of laag-autonoom
(score 0), afhankelijk van of een sector een bovengemiddelde
of benedengemiddelde mate van arbeidsautonomie kent.

Sectorale arbeidsautonomie

tabel 1

Hoog-

lnClst = β0 + β1asVl + β2asMlt + β3Mlt + Dl + ds + Tt + εlst

autonome
sector 1

Sector (tweecijferige NACE-code)

Hierbij staat lnClst voor het comparatief voordeel van land
l in sector s in jaar t; omdat de scores op deze maatstaf niet
normaal verdeeld zijn is gebruikgemaakt van het natuurlijk
logaritme. as staat voor de mate van arbeidsautonomie in sector s, Vl voor het niveau van sociaal vertrouwen in land l en Mlt
voor de hoeveelheid menselijk kapitaal in land l in jaar t. De
regressievergelijking bevat dummyvariabelen voor land (Dl),
sector (ds) en jaar (Tt). Omdat deze dummyvariabelen meegenomen worden, kan de coëfficiënt voor de interactie tussen
sectorale arbeidsautonomie en sociaal vertrouwen (asVl) eenvoudig geïnterpreteerd worden, ook al worden de individuele
variabelen (as en Vl) niet meegenomen in het model (Rajan en
Zingales, 1998). Als de coëfficiënt voor de interactie tussen
sectorale arbeidsautonomie en sociaal vertrouwen (asVl) statistisch significant positief is, dan is de hypothese bevestigd.
In dat geval neemt het comparatief voordeel (Clst) namelijk
toe naarmate het vertrouwen hoger is en de sector meer arbeidsautonomie kent. Voor de empirische analyse is de afhankelijke variabele gestandaardiseerd zodat deze een gemiddelde van exact 0 en een standaarddeviatie van exact 1 heeft.

Landbouw, jacht en dienstverlening voor de landbouw en jacht [01]

1

Bosbouw en dienstverlening voor de bosbouw [02]

1

Visserij, kweken van vis en schaaldieren [05]

1

Vervaardiging van voedingsmiddelen en dranken [15]

0

Verwerking van tabak [16]

0

Vervaardiging van textiel [17]

0

Vervaardiging van kleding; bereiden en verven van bont [18]

0

Vervaardiging van leer en lederwaren [19]

0

Houtindustrie en vervaardiging van artikelen van hout, kurk, riet en
vlechtwerk [20]

0

Vervaardiging van papier, karton en papier- en kartonwaren [21]

0

Uitgeverijen, drukkerijen en reproductie van opgenomen media [22]

1

Aardolie- en steenkoolverwerkende industrie; bewerking van splijten kweekstoffen [23]

1

Vervaardiging van chemische producten [24]

1

Vervaardiging van producten van rubber en kunststof [25]

0

Vervaardiging van glas, aardewerk, cement-, kalk- en gipsproducten [26]

0

variabelen

Vervaardiging van metalen in primaire vorm [27]

0

Vervaardiging van machines en apparaten [29]

0

Vervaardiging van kantoormachines en computers [30]

1

Vervaardiging van overige elektrische machines, apparaten en
benodigdheden [31]

0

Vervaardiging van audio-, video- en telecommunicatie-apparaten [32]

1

Vervaardiging van medische apparaten en instrumenten,
orthopedische artikelen, precisie- en optische instrumenten en
uurwerken [33]

1

Vervaardiging van auto’s, aanhangwagens en opleggers [34]

0

Vervaardiging van transportmiddelen (geen auto’s, aanhangwagens
en opleggers) [35]

1

Overige zakelijke dienstverlening [74]

1

Sectorale arbeidsautonomie

Het belangrijkste onderdeel van cross-sectionele analyse van
landen en sectoren is het classificeren van sectoren (Ciccone
en Papaioannou, 2010). In dit geval gaat het om een maatstaf
voor arbeidsautonomie die laat zien hoe productieprocessen in een sector georganiseerd en gemanaged worden. Deze
maatstaf wordt geconstrueerd aan de hand van enquêtedata
over arbeidsautonomie, verzameld in de eerste vier rondes
van de European Social Survey (ESS) in 2002, 2004, 2006 en
2008. In de ESS wordt arbeidsautonomie gemeten met een
standaard-item dat aan respondenten vraagt om aan te geven “in hoeverre de directie op uw werk u toestaat/toestond
om te beslissen hoe uw eigen dagelijks werk is/was georganiseerd†(Van Hoorn, 2014a). Voor de beantwoording wordt
gebruikgemaakt van een Likert-schaal die loopt van 0 (“ik
Jaargang 100 (4702) 29 januari 2015

1

1 = hoog-autonoom, 0 = laag-autonoom

De auteur heeft verklaard dit artikel alleen te publiceren in ESB en niet elders
te publiceren in wat voor medium dan ook. Het is wel toegestaan om het artikel voor eigen gebruik
en voor publicatie op een intranet van de werkgever van de auteur aan te wenden.

Bron: Van Hoorn, 2014c

43

ESB Groei & Conjunctuur

Tabel 1 laat de op deze wijze verkregen classificatie
zien voor de 24 sectoren die gebruikt worden in de empirische analyse. De classificatie lijkt intuïtief betrouwbaar, met
bijvoorbeeld de vervaardiging van textiel geclassificeerd als
laag-autonoom en de vervaardiging van medische apparaten
en instrumenten, orthopedische artikelen en dergelijke als
hoog-autonoom.

Sectoraal comparatief voordeel

De afhankelijke variabele in de analyse is de welbekende
Balassa-index van klaarblijkelijk comparatief voordeel (Balassa, 1965). Data voor deze variabele komen van de Database for Structural Analysis (STAN-database) van de OESO
(2010). Ruwe data zijn beschikbaar voor 29 landen en voor
de periode 1999–2008. Scores op de Balassa-index zijn in
principe beschikbaar voor bijna alle sectoren in de tweecijferige NACE-classificatie. Maar in veel gevallen combineert de
STAN-database scores voor meerdere tweecijferige sectoren
in één getal, waardoor ze niet gekoppeld kunnen worden aan
de hierboven beschreven maatstaf van sectorale arbeidsautonomie die alleen per individuele sector beschikbaar is. Uit-

tabel 2
De relatie tussen sociaal vertrouwen, sectorale
arbeidsautonomie en sectorale comparatieve voordelen

(1)

(2)

(3)

0,612***

–

0,553***

–

0,384***

0,126

Veel menselijk kapitaal [0/1]

–

–0,234***

–0,116

Landeneffecten

Ja

Ja

Ja

Sectoreffecten

Ja

Ja

Ja

Jaareffecten

Ja

Ja

Ja

Hoog-autonome sector & veel menselijk
kapitaal [0/1]

Totaal aantal land-sector-combinaties
R2
*** Significant op eenprocentsniveau

44

696
23,2%

Sociaal vertrouwen

De maatstaf van sociaal vertrouwen (Vl) is berekend op de in
de literatuur gebruikelijke manier (Bjørnskov, 2007; Bloom
et al., 2012; Uslaner, 2002). De World Values Survey bevat
de volgende standaardvraag over sociaal vertrouwen: “Denkt
u, over het algemeen, dat de meeste mensen te vertrouwen
zijn [score 1], of dat je niet voorzichtig genoeg kunt zijn in
de omgang met mensen [score 0]?†De World Values Survey
beslaat meerdere rondes. De landenscore is berekend op basis
van alle beschikbare data. Deze wijze van aggregeren is consistent met het idee dat sociaal vertrouwen een stabiele culturele eigenschap is van landen (Nunn en Wantchekon, 2011;
Van Hoorn, 2013). De uiteindelijke maatstaf is wederom een
dummyvariabele, waarbij landen die bovengemiddeld hoog
scoren op sociaal vertrouwen een score van 1 krijgen (hoog
vertrouwen) en alle andere landen een score van 0 (laag vertrouwen).

Landen met een hoog sociaal
vertrouwen hebben een groter comparatief
voordeel in hoog-autonome sectoren dan
landen met een laag sociaal vertrouwen

Hoog-autonome sector & hoog sociaal
vertrouwen [0/1]

eindelijk blijven er 24 sectoren over waarvoor een koppeling
tussen de STAN-database en de maatstaf van sectorale arbeidsautonomie wel gemaakt kan worden (zie tabel 1). Het
totaal aantal unieke landen-sector-combinaties in de analyse
komt daarmee op 696 (24 × 29).

696

696

22,4%

23,9%

Controlevariabelen

De hoeveelheid menselijk kapitaal in een land (Mlt) is gebruikt om uit te sluiten dat een mogelijk positieve interactie
tussen sectorale arbeidsautonomie en sociaal vertrouwen niet
daadwerkelijk gedreven wordt door verschillen in sociaal vertrouwen, maar misschien het gevolg is van menselijk kapitaal
dat sterk correleert met sociaal vertrouwen. Om menselijk
kapitaal te meten wordt gebruikgemaakt van data over het
gemiddeld aantal jaren scholing dat mensen in een land genoten hebben (UNDP, 2014). Net als voor sociaal vertrouwen
wordt een dummyvariabele gecreëerd. De waarde daarvan is
afhankelijk van of een land in een bepaald jaar een bovengemiddelde hoeveelheid menselijk kapitaal had (score 1) of een
benedengemiddelde hoeveelheid menselijk kapitaal (score
0). Van de periode 1999–2008 zijn de scholingsdata alleen
beschikbaar voor de jaren 2000 en 2005–2008. Het sample
is daarom beperkt tot deze jaren, waarbij er in totaal 3364
waarnemingen zijn.
Resultaten

Tabel 2 presenteert de resultaten van de empirische analyse.
Het belangrijkste resultaat betreft de coëfficiënt voor de interactie tussen sectorale arbeidsautonomie en sociaal vertrouwen
(asVl). In overeenstemming met de hypothese is de coëfficiënt
voor deze interactie inderdaad sterk positief en statistisch zeer
significant (model 1 in tabel 2). Omdat de interactieterm
louter dummyvariabelen bevat, is de interpretatie van deze
coëfficiënt relatief eenvoudig. Enerzijds laat deze positieve
coëfficiënt namelijk zien dat landen met een hoog sociaal vertrouwen gemiddeld genomen een groter comparatief voordeel in hoog-autonome sectoren hebben dan landen met een
laag sociaal vertrouwen. Anderzijds laat deze coëfficiënt ook
zien dat binnen landen met een hoog sociaal vertrouwen de
hoog-autonome sectoren gemiddeld genomen hoger scoren
op de Balassa-index van klaarblijkelijk comparatief voordeel
dan de laag-autonome sectoren. In beide gevallen betreft het

De auteur heeft verklaard dit artikel alleen te publiceren in ESB en niet elders
te publiceren in wat voor medium dan ook. Het is wel toegestaan om het artikel voor eigen gebruik
en voor publicatie op een intranet van de werkgever van de auteur aan te wenden.

Jaargang 100 (4702) 29 januari 2015

Groei & Conjunctuur ESB

verschil ongeveer 0,61 standaarddeviaties in het natuurlijk
logaritme van de Balassa-index, hetgeen een groot verschil is
(Cohen, 1988).
Deze bevinding laat zien dat er een duidelijke link bestaat tussen sociale innovatie op microniveau en economische
prestaties op macroniveau, specifiek de internationale concurrentiekracht van sectoren. De kern van deze link is dat sociaal
vertrouwen en arbeidsautonomie als het ware samenwerken
– Hall en Soskice (2001) spreken over complementariteiten –
om een comparatief voordeel in bepaalde sectoren te creëren.
De resultaten van model 2 laten zien dat de gevonden
relatie robuust is voor een mogelijk effect van menselijk kapitaal. De interactie tussen menselijk kapitaal en sectorale arbeidsautonomie is positief en statistisch significant, zodat er
inderdaad sprake lijkt van complementariteit tussen menselijk
kapitaal en arbeidsautonomie. De interactie tussen sectorale
arbeidsautonomie en sociaal vertrouwen blijft echter sterk positief en statistisch significant (model 3). Wel is het effect van
deze interactie nu minder sterk dan voorheen (model 1 versus
model 3). Ten slotte is een verschil van 0,38 standaarddeviaties
(model 2) niet gering (Cohen, 1988), maar het effect van de
interactie tussen sociaal vertrouwen en sectorale arbeidsautonomie is niettemin bijna twee keer zo sterk (model 1).

Literatuur
AWT (2014) De kracht van sociale Innovatie. AWT qdvies, 84.
Balassa, B. (1965) Trade liberalization and ‘revealed’ comparative advantage. The Manchester School of Economic and Social Studies, 33(May), 99–123.
Bjørnskov, C. (2007) Determinants of generalized trust. A cross-country comparison. Public
Choice, 130(1-2), 1–21.
Bloom, N., R. Sadun en J. van Reenen (2012) The organization of firms across countries.
Quarterly Journal of Economics, 127(4), 1663–1705.
Bloom, N., N. Lemos, R. Sadun et al. (2014) The new empirical economics of management.
Journal of the European Economic Association, 12(4), 835–876.
Ciccone, A. en E. Papaioannou (2010) Estimating cross-industry cross-country models using
benchmark industry characteristics. Ongepubliceerd document aan de Universitat Pompeu
Fabra, Barcelona.

conclusie en discussie

Cohen, J. (1988) Statistical power analysis for the behavioral sciences. Hillsdale: Erlbaum As-

Met behulp van cross-sectionele analyse van landen en sectoren kan een verband tussen sociale innovatie en de macroeconomische prestaties van een land vastgesteld worden. In
een model met klaarblijkelijk comparatief voordeel als afhankelijke variabele is er sprake van een positieve interactie tussen
sociale innovatie in de vorm van arbeidsautonomie enerzijds
en het niveau van sociaal vertrouwen in landen anderzijds.
Omdat sociaal vertrouwen en arbeidsautonomie als het ware
complementair zijn aan elkaar, zijn landen met veel vertrouwen internationaal gezien vooral succesvol in sectoren die gekenmerkt worden door relatief veel arbeidsautonomie in het
productieproces (en vice versa).
Deze bevindingen impliceren dat sociale innovatie inderdaad belangrijk is voor de economie als geheel en niet
alleen voor individuele bedrijven die door werk slimmer te
organiseren succesvoller kunnen opereren. Als zodanig is de
interesse in sociale innovatie van beleidsmakers (AWT, 2014;
SER, 2006) zeker niet misplaatst. Een cruciale open vraag
blijft echter of er in geval van sociale innovatie ook sprake is
van ernstig marktfalen dat opgelost kan worden door overheidsingrijpen. Het beantwoorden van deze vraag is een belangrijke uitdaging voor toekomstig onderzoek op het gebied
van sociale innovatie.

sociates.
Hall, P.A. en D. Soskice (red.) (2001) Varieties of capitalism. The institutional foundations of comparative advantage. Oxford: Oxford University Press.
Hoorn, A. van (2012) Individualistische cultuur en de managementpraktijken in een land.
ESB, 97(4649/4650), 732–735.
Hoorn, A. van (2013) Biogeography and the origins of social (dis)trust. Paper gepresenteerd op
de 17e jaarlijkse conferentie van de International Society for New Institutional Economics.
Florence, 20-22 juni.
Hoorn, A. van (2014a) Sociaal vertrouwen en internationale verschillen in arbeidsautonomie. ESB, 99(4676), 20–22.
Hoorn, A. van (2014b) Individualism and the cultural roots of management practices. Journal
of Economic Behavior & Organization, 99(C), 53–68.
Hoorn, A. van (2014c) Trust, workplace organization, and industry specialization. SOM Research Report, 14024-GEM.
Jong, E. de (2009) Culture and economics: on values, economics and international business. Londen: Routledge.
North, D.C. (1990) Institutions, institutional change, and economic performance. New York:
Cambridge University Press.
Nunn, N. en L. Wantchekon (2011) The slave trade and the origins of mistrust in Africa. American Economic Review, 101(7), 3221–3252.
OESO (2010) Database for Structural Analysis (STAN). Gegevens op www.oecd.org.
Rajan, R.G. en L. Zingales (1998) Financial dependence and growth. American Economic Review, 88(3), 559–586.
Romalis, J. (2004) Factor proportions and the structure of commodity trade. American Economic Review, 94(1), 67–97.
SER (2006) Welvaartsgroei door en voor iedereen: thema sociale innovatie. Den Haag: SociaalEconomische Raad.
Uslaner, E.M. (2002) The moral foundations of trust. Cambridge: Cambridge University Press.
Van Biesebroeck, J. (2008) The sensitivity of productivity estimates: Revisiting three important debates. Journal of Business and Economic Statistics, 26(3), 311–328.
UNDP (2014) Human Development Reports. Gegevens op www.undp.org.
Williamson, O. (2000) The new institutional economics: taking stock, looking ahead. Journal
of Economic Literature, 38(3), 595–613.

Jaargang 100 (4702) 29 januari 2015

De auteur heeft verklaard dit artikel alleen te publiceren in ESB en niet elders
te publiceren in wat voor medium dan ook. Het is wel toegestaan om het artikel voor eigen gebruik
en voor publicatie op een intranet van de werkgever van de auteur aan te wenden.

45

Auteur