1. Het verband tussen
productiviteits- en
tewerkstellingsgroei:
onderzoek op basis van
Belgische ondernemings-
data
Carlos LOMBIDE CARRETON
Masterproef aangeboden tot het behalen van de graad van
Master in de handelswetenschappen
afstudeerrichting Accountancy
Promotor: Stijn Vanormelingen
Academiejaar: 2014–2015
Verdedigd: Januari 2015
FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSWETENSCHAPPEN CAMPUS BRUSSEL
WARMOESBERG 26 1000 BRUSSEL BELGIË
Intern aangestuurde masterproef
FACULTEIT ECONOMIE EN
BEDRIJFSWETENSCHAPPEN
CAMPUS BRUSSEL
2.
3. Abstract Masterproef
Het verband tussen productiviteits- en tewerkstellingsgroei:
onderzoek op basis van Belgische ondernemingsdata
Carlos LOMBIDE CARRETON
Opleiding: Master of Science in de handelswetenschappen
Afstudeerrichting: Accountancy
Type masterproef: Intern aangestuurde masterproef
Vertrouwelijk: neen
Abstract
Het verband tussen productiviteits- en tewerkstellingsgroei wordt nog niet volledig begrepen.
Zowel op theoretisch als empirisch vlak is er onduidelijkheid over hoe deze parameters elkaar
beïnvloeden. Vooral in deze economisch moeilijke tijden dringt het belang van gefundeerde
informatie zich op. Dit onderzoek tracht meer licht te werpen op dit verband in een Belgische
context door middel van ondernemingsdata van 2006 tot en met 2013. Op basis van de methodiek
ontworpen door Baily, Bartelsman en Haltiwanger (1996) wordt de empirische literatuur met dit
onderzoek uitgebreid. Uit onze analyses wordt duidelijk dat de interne productiviteitsgroei een
sterkere impact op de totale arbeidsproductiviteit heeft dan de externe productiviteitsgroei.
Bovendien creëren meer dan de helft van de over de volledige periode actieve ondernemingen
tewerkstelling, en vindt tewerkstellingsdestructie vooral plaats bij productiever wordende
ondernemingen. Daarnaast tonen de analyses dat de tewerkstellingscreatie voornamelijk afkomstig
is van middelgrote ondernemingen. Per sector wordt een overwegend congruent verloop van
productiviteits- en tewerkstellingsgroei waargenomen.
Abstract in English
The relation between productivity and employment growth is not yet fully understood. There is
both at theoretical and empirical level a lack of understanding on the bilateral impact of these
parameters. Especially in these economic troubling times well underpinned information is vital. This
research attempts to shed light on this relation in a Belgian context by analysing firm-level data
from 2006 to 2013. Based on the methodology designed by Baily, Bartelsman and Haltiwanger
(1996), the empirical literature is expanded. Our analyses show that the impact of internal
productivity growth is larger than that of external productivity growth. Additionally, over half the
incumbents create employment, and the destruction of employment is highly concentrated in firms
having positive productivity growth. Furthermore, the analyses provide evidence for a
concentration of employment creation in medium sized firms. On sector level there is a mainly
congruent progress of productivity- and employment growth.
FACULTEIT ECONOMIE EN
BEDRIJFSWETENSCHAPPEN
CAMPUS BRUSSEL
4.
5. 1
Masterproef
Het verband tussen productiviteits- en tewerkstellingsgroei:
onderzoek op basis van Belgische ondernemingsdata
Carlos LOMBIDE CARRETON
Abstract
Het verband tussen productiviteits- en tewerkstellingsgroei wordt nog niet volledig begrepen.
Zowel op theoretisch als empirisch vlak is er onduidelijkheid over hoe deze parameters elkaar
beïnvloeden. Vooral in deze economisch moeilijke tijden dringt het belang van gefundeerde
informatie zich op. Dit onderzoek tracht meer licht te werpen op dit verband in een Belgische
context door middel van ondernemingsdata van 2006 tot en met 2013. Op basis van de methodiek
ontworpen door Baily, Bartelsman en Haltiwanger (1996) wordt de empirische literatuur met dit
onderzoek uitgebreid. Uit onze analyses wordt duidelijk dat de interne productiviteitsgroei een
sterkere impact op de totale arbeidsproductiviteit heeft dan de externe productiviteitsgroei.
Bovendien creëren meer dan de helft van de over de volledige periode actieve ondernemingen
tewerkstelling, en vindt tewerkstellingsdestructie vooral plaats bij productiever wordende
ondernemingen. Daarnaast tonen de analyses dat de tewerkstellingscreatie voornamelijk afkomstig
is van middelgrote ondernemingen. Per sector wordt een overwegend congruent verloop van
productiviteits- en tewerkstellingsgroei waargenomen.
1. Introductie
Omwille van de recente financiële crisis en economische laagconjunctuur vestigen beleidsmakers
eens te meer hun aandacht op de competitiviteit van de economie. Een hoge competitiviteit
bepaalt immers de economische overlevingskans zowel op vlak van ondernemingen als op (supra-)
nationaal niveau. Voor een onderneming wordt de competitiviteit vertegenwoordigd door het
niveau van productiviteit. Het is dus van belang dat, langs aanbodzijde, producenten zo efficiënt
mogelijk hun output kunnen creëren. In deze periode van economische malaise is de focus van de
beleidsmakers echter vooral gericht op de tewerkstelling, die langs de vraagzijde het inkomen van
afnemers stuurt.
Macro-economische waarnemingen van ontwikkelde landen tonen dat de laatste decennia de
productiviteit steeg terwijl de tewerkstellingsgraad daalde (Baily, Bartelsman & Haltiwanger
(1996), of de productiviteit sneller steeg dan de tewerkstelling (Ponikvar & Kejžar (2014)). De
heersende opvatting is dat beide ratio’s met elkaar verbonden zijn. Beleidsmakers nemen in deze
tijden beslissingen om de competitiviteit te verhogen terwijl de relatie tussen productiviteit en
tewerkstellingsgroei nog niet voldoende begrepen wordt.
FACULTEIT ECONOMIE EN
BEDRIJFSWETENSCHAPPEN
CAMPUS BRUSSEL
6. 2
1.1 Theorie
Deze relatie is een veelbesproken onderwerp in de theoretische literatuur op zowel macro- als
micro-economisch niveau, maar echter zonder consensus. Sommigen beweren dat
productiviteitsgroei de tewerkstelling verlaagt terwijl anderen productiviteitsgroei als een
voorwaarde zien om tewerkstelling te creëren.
Volgens Gordon (1995) en Cavelaars (2005) zouden er twee directe effecten zijn waardoor een
verhoging van de tewerkstelling een negatieve invloed zou hebben op de productiviteit. Ten eerste
is er een direct effect waarbij een verhoging van het menselijk kapitaal ceteris paribus de
kapitaalintensiteit (kapitaal per werknemer) verlaagt. Hierdoor verhoogt de marginale (en
gemiddelde) productiekost, omdat werknemers bij een lagere kapitaalintensiteit minder
kapitaalgoederen tot hun beschikking hebben om even efficiënt te werken (met andere woorden,
om aan een hogere vraag te voldoen, kunnen extra werknemers aangeworven worden, maar dit zal
gepaard moeten gaan met een verhoogde kapitaalintensiteit om de productiviteit ex ante te
evenaren). Ten tweede, niet alle werknemers zijn homogeen: door het selectieproces worden de
meest kwaliteitsvolle werknemers eerst aangenomen. Het aannemen van extra werkkrachten zal
de gemiddelde kwaliteit van het menselijk kapitaal verlagen, omdat deze extra werkkrachten de
‘achterblijvers’ met minder sterke vaardigheden zijn (zie Ponikvar & Kejžar (2014)). Bijgevolg daalt
de productiviteit. Coad & Broekel (2012) vermelden het ‘Penrose’-effect (Penrose (1959)) als
mogelijke oorzaak. Het streven naar ondernemingsgroei en het realiseren van groeiprojecten zou
managers afleiden van hun taak om de operationele kosten laag te houden.
Andere theoretische bronnen menen dat de relatie tussen ondernemingsgroei en
productiviteitsgroei op langere termijn positief kan zijn. Het directe effect van de
ondernemingsgroei op de productiviteitsgroei mag dan negatief zijn, omgekeerd heeft de
productiviteitsgroei ook een invloed op de ondernemingsgroei. Als de productiviteit van een
onderneming stijgt, zal de productiekost van de output voor deze onderneming dalen. Hierdoor kan
de output goedkoper aangeboden worden en, met de assumptie van een elastische vraag, stijgt de
vraag disproportioneel sterk. Om aan de hogere vraag te voldoen, zal de onderneming extra
werknemers aanwerven (Cavelaars (2005), Alchian (1950), Metcalfe (1994)). Dit indirecte effect,
dat beter gekend staat als ‘de wet van Verdoorn’ of ‘de wet van Kaldor-Verdoorn’, veronderstelt dat
de stijgende meeropbrengsten het directe effect op termijn overstijgen en netto voor een positief
effect zorgen. De prijselasticiteit bepaalt dus de impact van productiviteit op tewerkstelling en is
bijgevolg het sleutelbegrip van de wet van Verdoorn.
1.2 Empirie
Omwille van de onduidelijkheid over de causaliteit rond de relatie tussen productiviteits- en
tewerkstellingsgroei in de theorie ligt de hoop bij empirisch onderzoek. Productiviteitsgroei kan
empirisch onderzocht worden uitgaande van twee sleutelbegrippen: interne en externe
productiviteitsgroei. Interne productiviteitsgroei behelst de groei die ontstaat door verhoging van
efficiëntie binnen een onderneming. Zo kan een onderneming efficiënter worden door de
introductie van nieuwe technologie of een nieuwe managementtechniek. Bloom, Eifert, Mahajan,
McKenzie en Roberts (2013) bijvoorbeeld tonen in hun paper hoe sterk het effect van de
introductie van nieuwe managementtechnieken kan zijn. Via een experiment waarbij managers van
Indiase textielbedrijven consulting en managementadvies kregen gedurende vijf maanden, konden
de onderzoekers in het eerste jaar een gemiddelde productiviteitsgroei van 17% documenteren.
Binnen drie jaar openden meerdere van deze ondernemingen nieuwe fabrieken. Ondernemingen
kunnen ook via innovatie hun productiviteit verhogen. Hall (2011) bestudeert de relatie tussen
productiviteit en innovatie via O&O-uitgaven en de aanvraag van patenten. Productinnovatie heeft
volgens zijn onderzoek een significante invloed op output, maar procesinnovatie toont een ambigue
relatie. Bloom en Van Reenen (2002) vinden dat patenten een goede indicator zijn voor
technologische innovatie, en net als Hall (2011) wordt ook in hun paper een significante relatie
gevonden tussen innovatie en ondernemingsproductiviteit.
Externe productiviteitsgroei is het efficiënter worden van een economie door marktselectie: de
productiefste ondernemingen trekken het grootste marktaandeel naar zich toe waardoor de
geaggregeerde, gewogen gemiddelde productiviteit stijgt. Op termijn worden minder productieve
ondernemingen uit de markt geweerd en nieuwe, productievere ondernemingen – die wél kunnen
overleven in de concurrentiële omgeving – nemen hun plaats in. Disney, Haskel, en Heden (2003),
7. 3
Baily, Hulten en Campbell (1992) en Bartelsman en Dhrymes (1998) vinden significante invloeden
op productiviteit via dit darwinistisch proces.
Bijgevolg, als ondernemingen willen overleven in een competitieve markt dienen ze over hun
concurrentiekracht te waken. In deze periode van economische malaise worden in de media
regelmatig nieuwsberichten verspreid van ontslagen. Vaak argumenteert het management dat ze
hiertoe genoodzaakt zijn om het voortbestaan van de onderneming te kunnen garanderen. Als
macro-economische cijfers dan ook nog uitwijzen dat de tewerkstelling erop achteruit gaat maar de
productiviteit een stijgende trend aanhoudt, ontstaat de perceptie dat ondernemingen
productiviteit creëren louter ten koste van tewerkstelling (zie Gordon (1995) voor de VS, OECD en
Japan en Dew-Becker & Gordon (2008) voor de EU15 voor een negatief (supra-)nationaal verband,
en Cavelaars (2005) voor minder solide bewijs van een positief effect). In Korea merkten Yu en
Park (2003) op dat meer dan de helft van de geobserveerde Koreaanse ondernemingen tijdens de
financiële crisis in Korea in 1997 zich wendden tot downsizing in de hoop concurrentieel te blijven
(zie ook Palmer, Kabanoff en Dunford (1997) voor een studie in Australische context).
De meest waarschijnlijke verklaring waarom ondernemingen overgaan tot downsizing is met het
doel de inputfactoren opnieuw af te stemmen met de output die deze ondernemingen kunnen
genereren (Baily et al. (1992) en Baily et al. (1996)). Desondanks zijn de resultaten verdeeld over
de effectiviteit van deze ondernemingsbeslissingen. In hun later onderzoek namen Yu en Park
(2006) waar dat het effect van downsizing voor Koreaanse ondernemingen een negatief effect had
op de productiviteit. De resultaten van Cascio, Young en Morris (1997) voor de Verenigde Staten
tonen eveneens een negatief verband, terwijl Suarez-Gonzalez (2001) voor Spaanse
ondernemingen een positieve impact waarnemen.
De decompositie van productiviteitsgroei in interne en externe productiviteitsgroei is een
belangrijke nuancering van conclusies uit macro-economische data. Bij het zoeken naar een
verband tussen productiviteits- en tewerkstellingsgroei dienen in de empirie deze twee
fundamenteel verschillende bronnen van productiviteitsgroei goed onderscheiden te worden. Baily
et al. (1996) en Bartelsman en Dhrymes (1998) vinden met een dataset van ondernemingen uit de
industriesector duidelijke aanwijzingen voor geaggregeerde productiviteitsstijging gegenereerd
door externe productiviteitsgroei, die netto nauwelijks gepaard gaat met een verlaging van de
tewerkstelling. Bovendien geeft hun onderzoek een sterk argument tegen de perceptie dat
ondernemingen interne productiviteit genereren ten koste van tewerkstelling, door het aandeel van
deze ondernemingen in de economie te kwantificeren. Griliches en Regev (1992) vinden een
grotere invloed van interne productiviteitsgroei, en Collins & Harris (1999) vinden geen eenduidige
resultaten.
Ponikvar & Kejžar (2014) doen onderzoek op hetzelfde thema, met het belangrijke verschil met het
onderzoek van Baily et al. (1996) en Collins & Harris (1999) is dat ze regressies gebruiken.
Bovendien is hun onderzoek een specifieke zoektocht naar de stijgende meeropbrengsten van de
wet van Verdoorn ten gevolge van een bilaterale causaliteit tussen productiviteits- en
tewerkstellingsgroei. In hun econometrische modellen houden ze rekening met de tijdsdynamiek
van het direct en indirect effect (het indirect effect zou zich logischerwijze na een langere termijn
dan het directe effect pas vertonen). Hoewel ze bevestigend bewijs vinden voor de wet van
Verdoorn, vinden Coad & Broekel (2012) in soortgelijk onderzoek tegenstrijdige resultaten. De
resultaten die de laatstgemelde onderzoekers presenteren, tonen een negatief verband aan en dus
geen bewijs voor de wet Verdoorn.
1.3 Dit onderzoek
Hoewel er aandacht wordt besteed aan het vinden van een verband tussen productiviteits- en
tewerkstellingsgroei (zie ook Foster, Haltiwanger & Krizan (1998) en Bottazzi, Cefis & Dosi (2002)
die echter geen bewijs vinden), en op een varia aan manieren (zie Hall, Lotti & Mairesse (2008) en
Harrisson, Jaumandreu, Mairesse & Peters (2008) voor onderzoek van product- en procesinnovatie
op tewerkstelling, eveneens zonder resultaat), blijft dit vraagstuk onvoldoende beantwoord. Een
causaal verband aantonen via regressies lijkt vooral weinig resultaten op te leveren. Mogelijk komt
dit door enerzijds onvoldoende kennis van de parameters met een invloed op productiviteits- en
tewerkstellingsgroei, anderzijds door datasets die deze parameters niet volledig of onjuist
capteren. Baily et al. (1996) refereren naar deze problematiek bij hun regressies met volgende
omschrijving: “This excercise should not be interpreted as yielding causal inferences but rather a
8. 4
sense of connection between observable plant characteristics and the distribution of employment
and productivity growth” (p. 271).
Dit onderzoek past bijgevolg dezelfde trend van analyses ontworpen door Baily et al. (1996) voor
de Verenigde Staten toe op de Belgische context, zoals ook Collins en Harris (1999) dit (deels)
voor het Verenigd Koninkrijk hebben uitgevoerd. Het is met andere woorden de bedoeling om na te
gaan wat het aandeel is van de tewerkstellingsgroei door ondernemingen die productiviteitsgroei
realiseren, zonder een causaal verband te willen aantonen. Aanvullend op voorgaand onderzoek
worden naast de productiesectoren ook de dienstensectoren opgenomen. Bovendien worden de
analyses opgedeeld (zoals Collins en Harris (1999) en Griliches en Regev (1995)) in verscheidene
periodes om rekening te houden met de invloed van de financiële en economische crisis.
In dit onderzoek wordt verder gebouwd op de bestaande literatuur handelend over de relatie
tussen productiviteits- en tewerkstellingsgroei. Binnen de Belgische context worden er
aanwijzingen gevonden voor een sterkere invloed van interne dan externe productiviteitsgroei.
Bovendien blijken de meeste ondernemingen die in 2006 en 2013 operationeel waren over het
algemeen tewerkstelling te creëren. De bron van tewerkstellingsgroei komt vooral middelgrote
ondernemingen, terwijl de grootste ondernemingen de voornaamste bron van
tewerkstellingsdestructie zijn. Sectoraal blijkt de algemene tendens een samenloop van milde
tewerkstellings- en productiviteitsgroei.
Deze paper gaat verder met de beschrijving van de dataset, de toelichting bij de variabelen en de
uiteenzetting van de methodologie (punt 2 en 3), waarna een algemene voorstelling van
geaggregeerde data volgt (punt 4). Nadien komen specifiekere analyses aan bod, met bespreking
van de resultaten betreffende de distributie van de ondernemingen op basis van productiviteits- en
tewerkstellingsgroei (4.1). Nadien wordt op voorgaande distributie een verdeling per
ondernemingsgrootte (4.2) toegevoegd, en wordt er op sectoraal niveau gekeken naar
productiviteits- en tewerkstellingsgroei (4.3). Afsluitend volgt de discussie (punt 5), de conclusies
van het onderzoek (punt 6) en appendices (7).
2. Data
De dataset werd verkregen via de Bel-first financiële en economische databases en bestaat uit niet-
geconsolideerde jaarrekeningen uitgedrukt in de Belgische boekhoudstandaard BE GAAP. De
observaties zijn Belgische ondernemingen actief in minstens één van de jaren 2006, 2008, 2010 of
2013. In tegenstelling tot het meeste onderzoek, dat zich concentreert op de productiesector,
werden observaties uit alle sectoren opgenomen in dit onderzoek. De dataset stelt ons in staat een
opdeling te maken in vier periodes, namelijk:
1. de volledige periode van 2006 en 2013 (volledige periode),
2. de periode vóór de financiële crisis van 2006 en 2008 (precrisis),
3. de periode van financiële crisis van 2008 en 2010 (crisis), en tenslotte
4. de periode na de financiële crisis van 2010 en 2013 (postcrisis).
Afhankelijk van de periode bestaat de dataset uit een ander aantal observaties. De volledige
dataset omvat voor 8 jaar, na het opkuisen van de data, 941.414 observaties (inclusief de jaren
2007, 2009, 2011 en 2012 die niet in de analyses werden meegenomen). Deze observaties
werden opgedeeld in vier groepen:
1. de volledige dataset,
2. de ondernemingen die zowel in 2006 als in 2013 actief waren genaamd continuers,
3. de ondernemingen die niet in 2006 actief waren, maar wel in 2013 genaamd entrants, en
4. de ondernemingen die actief waren in 2006, maar niet in 2013 genaamd exiters.
Hetzelfde principe wordt toegepast voor alle periodes. Dit zal ons in staat te stellen niet alleen de
over de hele periode fluctuaties in tewerkstelling en productiviteit op te delen naar interne groei
(binnen gevestigde ondernemingen) en externe groei (door wisselwerking van entrants en exiters),
maar ook de invloed van de financiële en economische crisis op deze fluctuaties.
9. 5
Zowel bij de arbeidsproductiviteit als totale factorproductiviteit (TFP) werden de toegevoegde
waarde gedeflatteerd volgens de producentenprijsindices (PPI) op niveau van de tweecijferige
NACE REV. 2-codes1
. Ook de personeelskosten en het materieel vast actief werden met dezelfde
deflatoren gecorrigeerd. Vanaf 2012 waren deze indices nog niet volledig beschikbaar, waardoor
voor de data van 2013 de geharmoniseerde consumentenprijsindices (HICP) werden gebruikt daar
waar de PPI nog geen indices in voorzag (zie appendix tabel A). Het valt niet uit te sluiten dat dit
een vertekening van de resultaten van 2013 kan inhouden, ondanks dat de HICP werd geselecteerd
met zoveel mogelijk gelijkenis qua rubricering met de PPI. Ook de continuïteit van de indexeringen
werd geverifieerd: de overgang van PPI en HCIP werd gecontroleerd op grote afwijkingen, en
indien nodig werd een andere HCIP als deflator geselecteerd.
De data werd gekuist door onvolledige observaties betreffende toegevoegde waarde, gepresteerde
uren, voltijdse equivalenten (VTE) of sector te verwijderen. Vervolgens werden enkel de
observaties met positieve toegevoegde waarde weerhouden. Om uitschieters te weren uit de
dataset werd op basis van de arbeidsproductiviteit de laagste 1% en de hoogste 5% verwijderd
(zie grafiek A in appendix). De data werd per periode apart gekuist, waardoor er tussen de
periodes verschillen kunnen optreden: zo zullen de waarden van de variabelen van het jaar 2008 in
de precrisis niet volledig overeenstemmen met datzelfde jaar in de crisisperiode.
De manuele categorisatie van entrants, exiters en continuers gaf complicaties bij het opkuisen van
de data, gezien ondernemingen eerst gecategoriseerd moesten worden naar entrant, exiter of
continuer, en daarna pas de data opgekuist kon worden voor uitschieters. Dit kon er bijvoorbeeld
voor zorgen dat een continuer uit de dataset van 2006-2008 verwijderd wordt in 2008 omdat deze
binnen de grenzen van uitschieters valt, maar niet verwijderd wordt in 2006. De onderneming
wordt nog steeds als continuer aangeduid waardoor de categorisatie wel correct is, maar de
resultaten van productiviteit en tewerkstelling kunnen vertekend zijn. In tabel C in de appendix
staan het aantal observaties na het opkuisen van data. De verschillen binnen de continuers lijken
echter beperkt (bv. precrisis 93.626 versus 93.266 observaties voor de arbeidsproductiviteit).
3. Productiviteit
In dit deel wordt beschreven de berekening van productiviteit toegelicht. Om de productiviteit van
een onderneming te bepalen werd de arbeidsproductiviteit als maat genomen. Deze enkelvoudige
input-outputratio werd opgebouwd uit de toegevoegde waarde en het aantal gewerkte uren van de
ondernemingen. De toegevoegde waarde is een meer geschikte maat dan de omzet gezien er
rekening wordt gehouden met het gebruik van intermediaire goederen (outsourcing) (zie ook
Griliches en Regev (1995)). De arbeidsproductiviteit wordt gewogen op basis van het aantal
werkuren (zoals Disney, Haskel en Heden (2003)). Een nadeel van arbeidsproductiviteit is dat het
de kapitaalstock van ondernemingen niet in de vergelijking opneemt. Een onderneming die met
andere woorden in arbeidsvervangende kapitaalgoederen investeert, zal op basis van de
arbeidsproductiviteit productiever lijken. Daarom wordt er naast de arbeidsproductiviteit ook de
totale factorproductiviteit (TFP) berekend. In feite is dit in vergelijking met de arbeidsproductiviteit
een ‘completere’ vorm van berekening van productiviteit, gezien de kapitaalstock van een
onderneming hier wordt in meegenomen. De keerzijde is de moeilijkere interpreteerbaarheid van
de cijfers. Om TFP te berekenen wordt een productiefunctie gespecifieerd, dewelke beschrijft hoe
inputs in output worden omgezet. We veronderstellen dat het productieproces kan beschreven
worden door een Cobb-Douglas productiefunctie samengesteld uit de toegevoegde waarde, de
boekwaarde van het materieel vast actief en het aantal gewerkte uren:
TFP, =
Y ,
K , L ,
waarbij Y , de toegevoegde waarde voorstelt (omzet – intermediaire goederen of grondstoffen)
voor een individuele onderneming i op tijdstip t, K , de kapitaalstock en L , de arbeid. De
1
PPI op sectorniveau verkregen via de EU KLEMS Growth and Productivity Accounts - http://www.euklems.net/
10. 6
kapitaalstock is de boekwaarde van het materieel vast actief2
. Hierin zijn de afschrijvingen van de
activa dus opgenomen. De afschrijvingen zouden, hoewel in onze dataset eerder fiscaal gestuurd,
de technologische of economische veroudering (slijtage) van activa moeten reflecteren.
De parameters α en α stellen de outputelasticiteiten van respectievelijk arbeid en kapitaal voor.
Deze zijn in principe niet geobserveerd, maar kunnen onder bepaalde assumpties berekend worden
met behulp van de beschikbare data3
. Als we de assumpties aannemen van (1) markten van
perfecte concurrentie, (2) constante meeropbrengsten en (3) het ontbreken van aanpassingskosten
(factor adjustment costs), kunnen de elasticiteiten berekend worden als de aandelen van de inputs
in de output (zoals besproken door Syverson (2011)). Als de elasticiteit van arbeid tot de output op
sectorniveau berekend wordt als het aandeel van de personeelskosten in de toegevoegde waarde,
en de elasticiteit van kapitaal tot de output is het complement hiervan, dan:
TFP, = ln Y , −(1 −α ) ln K , −α ln L ,
met α = per sector.
4. Resultaten
In dit deel worden de algemene resultaten besproken en de interne en externe productiviteitsgroei.
Tabel 1 geeft een overzicht van:
1. De gewogen gemiddelde cijfers voor
a. Arbeidsproductiviteit
b. TFP
2. De geaggregeerde cijfers voor:
a. Tewerkstelling
b. Gedeflatteerde toegevoegde waarde
c. Gedeflatteerde materieel vaste activa
voor de hele populatie, de continuers, entrants en exiters, én opgedeeld per periode. De
arbeidsproductiviteit werd gewogen op basis van de werkuren per onderneming in de populatie. De
TFP werd, zoals hierboven vermeld, gewogen op sectoraal niveau. De geaggregeerde tewerkstelling
wordt uitgedrukt in miljoen gepresteerde uren en de geaggregeerde toegevoegde waarde en
materieel vaste activa in miljoen euro. Naast de productiviteitsniveaus wordt de jaarlijkse
gemiddelde groei van deze parameters vermeld.
Voor de volledige periode is de gewogen gemiddelde arbeidsproductiviteit van de entrants hoger
dan de exiters. Dit toont al zeker aan dat er een vorm is van positieve externe productiviteitsgroei.
Bovendien zijn de exiters duidelijk minder productief dan de rest van de populatie, wat verklaart
waarom ze uittreden. Volgens het proces van marktselectie zouden entrants pas operationeel
worden indien ze een kans maken op de markt, met andere woorden als hun productiviteit op een
vergelijkbaar niveau ligt met dat van de concurrentie. Net zoals Baily et al. (1996) en Bartelsman
en Dhrymes (1998) valt het op dat de entrants niet aan het gemiddelde niveau van de
arbeidsproductiviteit van continuers komen. De geaggregeerde gemiddelde arbeidsproductiviteit
steeg met 7,97% over 7 jaar voor de volledige populatie. De continuers groeiden over diezelfde
termijn met 9,07%.
De TFP toont voor het proces van marktselectie echter wel een grotere impact van externe
productiviteit: de gewogen gemiddelde arbeidsproductiviteit groeit voor de volledige populatie
over 7 jaar met 5,66%, en de continuers met slechts 4,40%. De oorzaken zijn hier mogelijk
sectoraal. Bijvoorbeeld, entrants kunnen vooral ontstaan in sectoren met lage arbeidsintensiteit
wegens de hoge loonkost in België. Een mogelijke – maar weinig overtuigende – indicatie is de 5%
hogere gemiddelde kapitaalstock bij entrants dan bij exiters.
2
Uit de meting van de kapitaalstock werd het immaterieel vast actief niet opgenomen gezien deze rubriek
vervuild kan zijn met geactiveerde kosten met weinig economische relevantie (bv. goodwill, vooruitbetalingen).
3
De outputelasticiteiten kunnen ook bekomen worden door het schatten van productiefuncties
11. 7
Een opvallend verschil is het belang van de exiters en entrants in de gedeflatteerde toegevoegde
waarde, de tewerkstelling en de kapitaalstock. Terwijl de exiters en entrants bij Baily et al. (1996)
betreffende tewerkstelling en toegevoegde waarde tussen 25% en 30% aandeel van het totaal
vertegenwoordigen, ligt het aandeel hier tussen slechts 11% en 17%. De marktselectie kent in de
Verenigde Staten ofwel een verhoogde intensiteit van exiters of entrants, of deze ondernemingen
zijn van nature groter als ze in- of uittreden. Bovendien zijn de verschillen tussen de gemiddelde
productiviteitsniveaus van entrants en exiters niet zo sterk als waargenomen in de V.S. Deze twee
factoren verzwakken de impact van de externe productiviteitsgroei.
De tewerkstelling van de volledige populatie is gestegen met 8,67% over 7 jaar, terwijl de
continuers een kleinere stijging kenden van 3,05%. Het aantal werkuren steeg met 226,61 miljoen,
wat overeenkomt met een winst van ca. 126.900 jobs als we ervan uitgaan dat de gemiddelde Belg
1.786 uren per jaar werkt4
. De exiters tekenen een verlies van ca. 189.700 jobs op, terwijl de
entrants ca. 277.700 nieuwe jobs opbrengen. Het grootste verlies aan jobs situeert zich dus bij de
exiters. Netto werden er dus via marktselectie over 7 jaar ca. 88.000 jobs gecreëerd. Figuur 2
geeft deze bewegingen grafisch weer. Baily et al. (1996) omschrijft de perceptie van continuers als
volgt: “As a group, the continuers are consistent with the conventional wisdom – rapid output
growth, mild employment contraction, and rapid productivity growth” (p. 263). De continuers uit
onze analyse lijken met deze criteria niet volledig overeen te stemmen: hun arbeidsproductiviteit
stijgt gemiddeld ten gevolge van een inkrimping in de tewerkstelling en minder sterke daling van
de toegevoegde waarde. Deze waarneming is consistent voor alle periodes.
In de pre-, post- en crisisperiode zijn er in vergelijking met de volledige periode enkele afwijkende
fluctuaties. De arbeidsproductiviteit kent een logische evolutie: precrisis een lichte groei, tijdens de
crisis een lichte daling en postcrisis een stijging. Opvallend is dat tijdens de precrisis en de crisis de
entrants een lagere arbeidsproductiviteit tonen dan de exiters. Dit is in strijd met de logica van
marktselectie. Postcrisis vertoont wel het verwachte beeld. De TFP ligt in lijn met de volledige
periode. Tijdens de crisisperiode ondervind de TFP geen daling. Mogelijk is dit het gevolg van de
rem op investeringen: de groei van materieel vaste activa valt vanaf de crisis bijna stil.
De uitstroom van ondernemingen is het hoogste tijdens de postcrisis, met meer dan dubbel zoveel
observaties als in vorige periodes. Tijdens de crisisperiode bedroeg de gemiddelde uitstroom van
onderneming per jaar namelijk 6.388 ondernemingen, maar dit stijgt naar gemiddeld 12.919
ondernemingen per jaar postcrisis. We zouden verwachten dat in deze periode de vraag terug
aanwakkert (gezien de stijging in toegevoegde waarde) en het aantal exiters het laagst zijn. Een
mogelijke verklaring is dat de dataset voor het jaar 2013 niet volledig zou kunnen zijn (na opkuis
data telt het jaar 2010 118.847 observaties, en 2013 115.818 observaties) omdat alle jaarrekening
nog niet opgenomen zouden kunnen zijn in de database van Belfirst. Het historisch groot aantal
gerapporteerde faillissementen in 2012-20135
spreekt echter wel in het voordeel van de cijfers. Het
aantal instromende ondernemingen daalt licht in de crisisperiode, maar vooral postcrisis is deze
trend duidelijk: van gemiddeld 9.622 entrants per jaar tijdens crisis naar 7.906 entrants per jaar
postcrisis.
Op figuur 1 is duidelijk zichtbaar dat het verlies aan jobs zich vooral situeert bij de exiters, dat
echter meer dan volledig wordt gecompenseerd door de creatie van jobs door entrants. Van 2006
tot en met 2008 steeg de tewerkstelling bij de continuers zelfs met meer dan 5%. De dalende
toegevoegde waarde tijdens de crisis resulteerde echter in een inkrimping van de tewerkstelling.
Dit beeld zet zich bij de continuers postcrisis voort ondanks het sterke herstel van de output.
Verder valt op dat de tewerkstelling van de continuers niet altijd de output volgt. Precrisis is de
groei van de toegevoegde waarde positief, en de tewerkstelling en materieel vaste activa groeien
mee. Dit zorgt netto voor een milde groei in arbeidsproductiviteit en een quasi break even TFP.
4
Bron: http://statbel.fgov.be/nl/statistieken/cijfers/arbeid_leven/lonen/klasse/. De becijfering (daterend van
2008) van gemiddeld 1.786 werkuren is indicatief voor de hoeveelheid full time jobs en dient dus niet als
volledig accuraat aanzien te worden.
5
Zie http://www.graydon.be/stats/Default.aspx?i=60&n=grafiek_faillissementen_en_oprichtingen en
https://graydon.be/uploads/files/Persbericht%20november%202013(1).pdf
12. 8
Tijdens de crisis daalt de toegevoegde waarde en volgt in diezelfde periode reeds de eerste
inkrimping van de tewerkstelling en investeringen in materieel vast activa. De negatieve groei van
arbeidsproductiviteit wordt zo beperkt, en de TFP blijft wederom ongeveer break even. Zulke
directe reactie op een verandering van de output (of arbeidsproductiviteit) op de tewerkstelling en
investeringen vindt ook postcrisis plaats, maar niet voor de tewerkstelling. Dit doet de vraag rijzen
of ondernemingen voorzichtiger zijn in het aannemen van extra werkkrachten dan in het investeren
in activa zodra de vraag toeneemt, én of dit omwille van een rigide arbeidsmarkt is.
Figuur 1: Creatie tewerkstelling en groei toegevoegde waarde op basis van geaggregeerde cijfers
-20000
-10000
0
10000
20000
30000
40000
50000
PRECRISIS CRISIS POSTCRISIS TOTAAL
Groei toegevoegde waarde
Exiters
Entrants
Continuers
-400.0000
-200.0000
0.0000
200.0000
400.0000
600.0000
800.0000
PRECRISIS CRISIS POSTCRISIS TOTAAL
Creatie tewerkstelling
Exiters
Entrants
Continuers
14. 10
4.1 Productiviteits- en tewerkstellingsgroei
In dit onderdeel wordt de basis gelegd voor verdere analyses op productiviteits- en
tewerkstellingsgroei. Vanaf nu wordt er enkel gewerkt met de continuers, die worden
gecategoriseerd in vier kwadranten zoals Baily et al. (1996) bedacht hebben en ook gebruikt wordt
door Collins en Harris (1999). Deze kwadranten bestaan uit ondernemingen die in de onderzochte
periode:
1. zowel de tewerkstelling konden uitbreiden en de arbeidsproductiviteit konden verhogen,
2. de arbeidsproductiviteit konden verhogen maar ten koste van tewerkstelling,
3. een verlaging kenden van de arbeidsproductiviteit ondanks de inkrimping van de
tewerkstelling, en
4. de tewerkstelling konden verhogen, maar ten koste van de arbeidsproductiviteit.
Voor de duidelijkheid wordt de terminologie gelijk gehouden met twee voornoemde papers, met
name kwadrant 1 zijn de “succesvolle upsizers”, kwadrant 2 de “succesvolle downsizers”, kwadrant
3 de “onsuccesvolle downsizers” en kwadrant 4 de “onsuccesvolle upsizers”. Deze opdeling maakt
het mogelijk te bepalen wat de tewerkstellingscreatie en –destructie is in combinatie met de groei
van arbeidsproductiviteit.
Kwadrant 2:
Succesvolle downsizers
Kwadrant 1:
Succesvolle upsizers
∆π > 0 ∆L < 0 ∆π > 0 ∆L > 0
Kwadrant 3:
Onsuccesvolle downsizers
Kwadrant 4:
Onsuccesvolle upsizers
∆π < 0 ∆L < 0 ∆π < 0 ∆L > 0
∆π = productiviteitsgroei
∆L = tewerkstellingsgroei
In tabel 2 wordt per periode de verdeling gegeven van de ondernemingen over de kwadranten, en
het aandeel van de gepresteerde uren, gedeflatteerde toegevoegde waarde en boekwaarde
materieel vaste activa. Tabel 3 geeft de groei en niveaus van arbeidsproductiviteit, tewerkstelling
en toegevoegde waarde per kwadrant weer. Figuur 2 toont per kwadrant de tewerkstellingscreatie
en –destructie.
Over de volledige periode bedraagt de netto tewerkstellingsgroei 69 miljoen werkuren. De meeste
ondernemingen in de populatie creëren tewerkstelling: de succesvolle en onsuccesvolle upsizers
maken 55% uit van de continuers en zorgen in totaal voor 441 miljoen extra werkuren. De creatie
van tewerkstelling is bij de succesvolle upsizers en onsuccesvolle upsizers niet gelijk: van deze 441
miljoen uren wordt bijna 60% door de succesvolle upsizers gecreëerd. Deze groep ondernemingen
maakt echter 58% uit van de upsizers, waardoor proportioneel er circa evenveel tewerkstelling uit
de succesvolle als de onsuccesvolle upsizers vloeit.
De destructie van tewerkstelling vertoont een ander patroon: er werden in totaal 371 miljoen
werkuren minder gepresteerd door succesvolle en onsuccesvolle downsizers, maar de verdeling is
in tegenstelling tot bij de creatie van tewerkstelling niet evenredig. De succesvolle downsizers
omvatten bijna 75% van de populatie downsizers, terwijl ze verantwoordelijk zijn voor circa 85%
van het verlies aan werkuren (314 miljoen). Dat betekent dat 3/4de
van de downsizers (en ca. 34%
van de hele populatie continuers) productiviteit genereert ten koste van tewerkstelling. Een
mogelijke oorzaak is dat deze ondernemingen innoveren en geconfronteerd worden met een
dalende of inelastische vraag (zie Baily et al. (1996), p. 264). Met andere woorden, de
onderneming kan haar output efficiënter produceren, maar kan ze niet afzetten tegenover een
stijgende vraag.
15. 11
Tabel 2: Gemiddelde verdeling ondernemingen en proporties tewerkstelling,
toegevoegde waarde en materieel vast actief per kwadrant
2006-2013 TOTAAL
Totaal Q1 Q2 Q3 Q4
∆π > 0 ∆π > 0 ∆π < 0 ∆π < 0
∆L > 0 ∆L < 0 ∆L < 0 ∆L > 0
Observaties 73046 23227 24635 8419 16766
pct. 100,00% 31,80% 33,73% 11,53% 22,95%
Tewerkstelling pct 2006 100,00% 34,16% 44,67% 10,95% 10,23%
Tewerkstelling pct 2013 100,00% 44,39% 29,93% 8,18% 17,50%
Groei tewerkstelling 0,44% 4,84% -4,42% -3,28% 10,90%
Toegevoegde waarde pct 2006 100,00% 32,58% 40,88% 13,95% 12,58%
Toegevoegde waarde pct 2013 100,00% 43,33% 30,51% 8,74% 17,42%
Groei toegevoegde waarde 1,77% 7,07% -2,30% -4,23% 7,95%
Materieel vaste activa 2006 100,00% 37,91% 38,10% 9,63% 14,36%
Materieel vaste activa 2013 100,00% 45,48% 28,03% 7,26% 19,24%
Groei materieel vaste activa 2,42% 5,76% -1,99% -1,70% 8,09%
2006-2008 PRECRISIS
Totaal Q1 Q2 Q3 Q4
∆π > 0 ∆π > 0 ∆π < 0 ∆π < 0
∆L > 0 ∆L < 0 ∆L < 0 ∆L > 0
Observaties 93446 25887 27379 11322 28860
pct. 100,00% 27,70% 29,30% 12,12% 30,88%
Tewerkstelling pct 2006 100,00% 37,47% 33,21% 10,74% 18,59%
Tewerkstelling pct 2008 100,00% 40,90% 26,28% 9,03% 23,79%
Groei tewerkstelling 2,69% 7,52% -8,31% -5,68% 17,42%
Toegevoegde waarde pct 2006 100,00% 34,01% 30,95% 14,41% 20,63%
Toegevoegde waarde pct 2008 100,00% 39,68% 26,99% 10,78% 22,55%
Groei toegevoegde waarde 4,46% 13,55% -2,51% -9,28% 9,53%
Materieel vaste activa 2006 100,00% 35,73% 31,43% 11,42% 21,42%
Materieel vaste activa 2008 100,00% 37,65% 26,26% 10,65% 25,44%
Groei materieel vaste activa 1,49% 2,33% -1,10% 0,42% 4,46%
Precrisis wordt netto de grootste tewerkstellingsgroei gerealiseerd met 135 miljoen werkuren. De
upsizers behelzen 59% van de hele populatie. De succesvolle upsizers creëerden 142 miljoen en de
onsuccesvolle upsizers 163 miljoen werkuren, samen 304 miljoen extra werkuren. Het aandeel aan
succesvolle upsizers in de kwadranten 1 en 4 is hier 47,3%. Proportioneel komt er, net zoals in de
volledige periode, ongeveer evenveel tewerkstelling uit deze ondernemingen (46,5%) als uit de
onsuccesvolle upsizers (53,5% jobcreatie en 52,7% populatie).
Betreffende de vernietiging van tewerkstelling vinden we hetzelfde patroon als in te volledige
periode: de succesvolle downsizers maken het grootste deel van deze ondernemingen uit met
70,7%, en reduceren de tewerkstelling met een grotere proportie van 81,9%. Net zoals in het
totaalbeeld gaan er buitenproportioneel meer werkuren verloren in succesvolle downsizers.
16. 12
(Vervolg tabel 2)
2008-2010 CRISIS
Totaal Q1 Q2 Q3 Q4
∆π > 0 ∆π > 0 ∆π < 0 ∆π < 0
∆L > 0 ∆L < 0 ∆L < 0 ∆L > 0
Observaties 101309 22356 35699 16747 26508
pct. 100,00% 22,07% 35,24% 16,53% 26,17%
Tewerkstelling pct 2008 100,00% 25,66% 39,57% 19,35% 15,42%
Tewerkstelling pct 2010 100,00% 29,56% 32,90% 17,31% 20,22%
Groei tewerkstelling -1,45% 5,94% -9,63% -6,55% 13,66%
Toegevoegde waarde pct 2008 100,00% 23,20% 37,49% 21,95% 17,35%
Toegevoegde waarde pct 2010 100,00% 27,82% 34,89% 17,59% 19,70%
Groei toegevoegde waarde -0,95% 8,83% -4,35% -10,71% 5,68%
Materieel vaste activa 2008 100,00% 29,96% 35,45% 15,15% 19,43%
Materieel vaste activa 2010 100,00% 29,94% 32,45% 14,92% 22,68%
Groei materieel vaste activa 0,24% 0,21% -4,01% -0,52% 8,64%
2010-2013 POSTCRISIS
Totaal Q1 Q2 Q3 Q4
∆π > 0 ∆π > 0 ∆π < 0 ∆π < 0
∆L > 0 ∆L < 0 ∆L < 0 ∆L > 0
Observaties 94679 23426 30877 13872 26505
pct. 100,00% 24,74% 32,61% 14,65% 27,99%
Tewerkstelling pct 2010 100,00% 35,17% 37,45% 11,17% 16,21%
Tewerkstelling pct 2013 100,00% 40,04% 29,74% 9,06% 21,16%
Groei tewerkstelling 1,33% 6,13% -5,80% -5,21% 11,90%
Toegevoegde waarde pct 2010 100,00% 31,66% 35,53% 12,60% 20,21%
Toegevoegde waarde pct 2013 100,00% 39,01% 30,17% 8,77% 22,06%
Groei toegevoegde waarde 2,62% 10,97% -2,80% -8,32% 5,91%
Materieel vaste activa 2010 100,00% 34,83% 37,29% 8,98% 18,90%
Materieel vaste activa 2013 100,00% 38,67% 30,15% 8,17% 23,01%
Groei materieel vaste activa 2,37% 6,30% -4,46% -0,85% 10,12%
Tijdens de crisis verlaagt de netto tewerkstelling met 80 miljoen werkuren. Deze verlaging is
zichtbaar in alle kwadranten: tegenover de precrisis is het aantal gecreëerde werkuren lager voor
de upsizers (202 miljoen), en het aantal vernietigde werkuren hoger voor de downsizers (282
miljoen).
Het aandeel aan upsizers in de populatie daalt tot 48,2%. In vergelijking met de precrisis zijn er
dus minder ondernemingen die tewerkstelling creëren. Bovendien treedt er een verschuiving op: de
succesvolle upsizers zijn tijdens de crisis slechts verantwoordelijk voor 42,0% van de
tewerkstellingscreatie. De balans van tewerkstelling helt dus over naar de onsuccesvolle upsizers.
Bij de downsizers zien we hetzelfde patroon: het aandeel van onsuccesvolle downsizers binnen de
downsizers wordt iets groter (+2,7% versus precrisis) en is verantwoordelijk voor een grotere
vernietiging van werkuren (+ 6,9% versus precrisis).
In de postcrisis herstelt de tewerkstellingsgroei met een creatie van 104 miljoen werkuren. Vooral
binnen de succesvolle upsizers vindt deze heropleving plaats. Hoewel het aantal succesvolle
upsizers binnen de upsizers slechts een iets groter aandeel als tijdens de crisis hebben (46,9%
17. 13
versus 45,8%), stijgt het aandeel in tewerkstellingscreatie van 42,0% naar 52,8%. Dit betekent
dat er tijdens de postcrisis niet veel meer ondernemingen zijn die tewerkstelling creëren in
combinatie met productiviteitsgroei, maar de tewerkstellingsgroei binnen deze succesvolle upsizers
wel veel sterker is.
Bij de downsizers zien we een soortgelijke, maar minder sterke beweging: de proportionele
verdeling van ondernemingen tussen succesvolle en onsuccesvolle downsizers blijft ongeveer
gelijk, terwijl er een verschuiving komt van verlies van werkuren bij de onsuccesvolle downsizers
naar de succesvolle downsizers.
Grafische weergaven van productiviteitsgroei, tewerkstelling en gedeflatteerde toegevoegde
waarde per periode staan in figuur 3.
Samengevat blijkt het dus dat binnen de upsizers de verdeling van succesvolle en onsuccesvolle
upsizers ongeveer gelijk is, maar binnen de downsizers ligt de hoogste concentratie bij de
succesvolle downsizers. Doorheen de drie periodes ondervinden deze verdelingen zowel bij de
upsizers als bij de downsizers geen bijzonder sterke invloed. Het aandeel van de upsizers en
downsizers binnen de hele populatie fluctueert wel relatief sterk: precrisis bestaat de populatie uit
59% upsizers, tijdens de crisis daalt dit tot 48%. Dit verklaart natuurlijk ook de daling in netto
tewerkstellingsgroei.
De verdeling van de tewerkstellingsgroei binnen de up- en downsizers blijkt ook impact te
ondervinden van de economische situatie. Precrisis is de proportionele verdeling van de
tewerkstelling ongeveer evenredig bij de succesvolle en onsuccesvolle upsizers, maar er ontstaat
tijdens de crisis een verschuiving van proportionele tewerkstelling bij vooral succesvolle naar
onsuccesvolle upsizers. Postcrisis draait deze beweging zich om naar een proportioneel grotere
tewerkstelling bij de succesvolle upsizers.
Figuur 2: Creatie en destructie tewerkstelling volledige periode
-400
-200
0
200
400
Totaal Q1 Q2 Q3 Q4
Destructie L
Creatie L
Netto creatie L
20. 16
4.2 Productiviteits- en tewerkstellingsgroei per ondernemingsgrootte
Deze sectie bespreekt de productiviteits- en tewerkstellingsgroei per ondernemingsgrootte. Tabel 4
deelt de ondernemingen op basis van het gemiddelde van de gerapporteerde VTE op in 5 klassen,
met de gemiddelde groei van arbeidsproductiviteit en het aandeel in de tewerkstelling per klasse.
In de volledige periode boeken de kleine ondernemingen met minder dan 50 VTE het meeste groei
in arbeidsproductiviteit, en de grootste ondernemingen zijn de enige klasse met een negatieve
arbeidsgroei. Doorheen de pre-, post- en crisisperiode blijven de kleine ondernemingen die met de
grootste productiviteitsgroei, terwijl de grootste ondernemingen meestal de laagste hebben (met
uitzondering van postcrisis).
Verder toont tabel 4 de verdeling van de tewerkstelling over de vier kwadranten, waartegen het
aantal ondernemingen per klasse en per kwadranten werd afgezet. Zo zijn bijvoorbeeld in de
volledige periode de ondernemingen met VTE kleiner dan 20 sterk ondervertegenwoordigd bij de
succesvolle upsizers en sterk vertegenwoordigd bij de onsuccesvolle upsizers. Op deze manier
wordt duidelijk welke grootte van ondernemingen in welke kwadranten hoog of laag
geconcentreerd zijn. Daarnaast staan de proporties in tewerkstelling die de klassen innemen in de
totale tewerkstelling, samen met hun aandeel in de tewerkstellingscreatie en –destructie.
De middelgrote ondernemingen met VTE tussen 20 en 1.000 zijn duidelijk sterk vertegenwoordigd
bij de succesvolle upsizers, en iets sterker dan gemiddeld bij de onsuccesvolle upsizers. Dit patroon
zien we terug pre-, post- en tijdens de crisis, hoewel de concentratie hoger ligt bij de onsuccesvolle
upsizers. Deze ondernemingen bevinden zich ook minder dan gemiddeld bij de succesvolle
downsizers. De tewerkstellingscreatie en –destructie geeft meer inzicht: deze ondernemingen zijn
de motor van tewerkstelling binnen de populatie. Doorheen alle periodes realiseren ze op
consistente wijze het grootste aandeel aan tewerkstellingscreatie en leggen ze de kleinste
tewerkstellingsreductie voor (enkel ondernemingen met VTE tussen 250 en 1.000 vertonen een
meer ambigue beeld doorheen de periodes).
De kleine ondernemingen met VTE kleiner dan 20 vertonen, desondanks hun positieve
arbeidsproductiviteit, een hoger dan gemiddelde concentratie bij de onsuccesvolle down- en
upsizers. Het valt op dat deze ondernemingen, behalve juist tijdens de crisis, een hoger aandeel in
de tewerkstellingsdestructie innemen dan in de creatie. Bovendien bevinden deze ondernemingen
meer dan gemiddeld bij de onsuccesvolle up- en downsizers. Gecombineerd met de matrix van de
kwadranten, lijkt het alsof kleine ondernemingen meer dan de andere klassen moeite hebben met
het bepalen van een “optimaal niveau” van tewerkstelling. Ten eerste vinden Baily et al. (1992) dat
vooral kleine ondernemingen overkop gaan (p.215), wat zou verklaren waarom deze
ondernemingen een relatief groot aandeel van de onsuccesvolle up- en downsizers uitmaken. Ten
tweede zou dit kunnen gerelateerd zijn aan de planmatigheid waarmee ondernemingen tewerk
gaan bij het uitvoeren van projecten: volgens Coad en Broekel (2007) zouden kleinere
ondernemingen hun groei niet over een langere tijdshorizon plannen. Dit zou de benadering van de
“optimale” tewerkstellingsgraad kunnen bemoeilijken.
Dit zou dan ook meer duiding geven bij de resultaten van de grote ondernemingen met meer dan
1.000 VTE. Deze lijken namelijk beter in te schatten wat hun optimale tewerkstelling is: ze hebben
over de volledige periode een bovengemiddelde concentratie bij de succesvolle downsizers en
minder dan gemiddeld bij de onsuccesvolle upsizers (in tegenstelling tot de resultaten van Baily et
al. (1996)). In de pre-, post- en crisisperiode zien we een sterker gepolariseerd beeld tussen vooral
de succesvolle en onsuccesvolle upsizers. De sterke polarisatie is niet zichtbaar in de volledige
periode.
23. 19
4.3 Productiviteits- en tewerkstellingsgroei per sectie
In dit deel worden ondernemingen per sectie opgedeeld. Tabel 5 toont deze opdeling. Een sectie is
een overkoepelende rubriek van sectoren. Deze secties volgen de rubricering zoals in de NACE
REV. 2-codes. De sectoren die onder elke sectie vallen werden bij elke sectie vermeld. Sommige
secties werden samengenomen om de statistische relevantie te bewaren, die verloren zou gaan
vanwege te kleine populaties. Desondanks zijn secties T+U nog steeds te klein. Deze werden wel
opgenomen in de analyse ter volledigheid.
Per sectie en jaar worden de niveaus van gemiddelde arbeidsproductiviteit weergegeven. Voor de
volledige periode zijn in 2006 de secties “D+E - de productie en distributie van elektriciteit, gas,
stoom en gekoelde lucht + distributie van water-, afval- en afval-waterbeheer en sanering” en “J -
informatie en communicatie” met voorsprong het productiefste. Het hoge niveau van gemiddelde
arbeidsproductiviteit van sectie D+E is niet verwonderlijk gezien de sterke focus op de inputfactor
kapitaal (ongeveer 1/6de van de kapitaalstock van de volledige populatie zit verzameld in deze
sectie). Secties “I - verschaffen van accommodatie en maaltijden” en “O+P+Q - onderwijs +
menselijke gezondheidszorg en maatschappelijke dienstverlening” hebben de laagste niveaus van
arbeidsproductiviteit. Deze sectoren zijn natuurlijk sterk afhankelijk van arbeid en minder van
kapitaal.
In dezelfde tabel staan naast de niveaus van gemiddelde arbeidsproductiviteit de
productiviteitsgroei per sectie. Sectie “I - Verschaffen van accommodatie en maaltijden”, “H -
Vervoer en opslag” en “R+S - Kunst, amusement en recreatie + overige diensten” vertonen de
sterkste groei van productiviteit doorheen alle periodes.
De resterende kolommen tonen de gemiddelde tewerkstellingsgroei, de proportie van de
gemiddelde tewerkstelling in de hele populatie en de proportie in de gemiddelde
tewerkstellingscreatie en –destructie per sectie. De sectie “C – Industrie” vertegenwoordigt de
grootste tewerkstelling: 23% van de tewerkstelling van de continuers bevindt zich in deze
sectoren. Het verlies van tewerkstelling bedraagt meer dan 30% en de tewerkstellingscreatie
slechts een kleine 14% van binnen deze ondernemingen. Deze ondernemingen hebben over 7 jaar
gemiddeld hun tewerkstelling met bijna 10% verlaagd en zo de productiviteitsgroei kunnen
behouden. De sectie “O+P+Q - Onderwijs + menselijke gezondheidszorg en maatschappelijke
dienstverlening” vertoont een proportioneel sterke groei in gemiddelde tewerkstelling, zowel
omwille van veel creatie als weinig destructie. Desondanks is de gemiddelde productiviteitsgroei
van deze sectie positief. De voornaamste sector die binnen deze sectie de tewerkstelling uitbreidt is
niet verwonderlijk sector 88 (activiteiten van gezins- en bejaardenzorg aan huis, dag- en
dienstencentra, …) met ruim 50% tewerkstellingsgroei over 7 jaar. Op de tweede plaats komt,
eveneens zonder verassing, sector 87 (rust- en verzorgtehuizen, (verpleeg-) instellingen met
huisvesting, …) met een groei van bijna 26% over 7 jaar.
De creatie en destructie van tewerkstelling kan licht vertekend zijn door het opkuisen van de data.
Bijvoorbeeld, sectie O+P+Q vertoont postcrisis een negatief aandeel in de volledige destructie.
Hetzelfde geldt voor sectie “J - Informatie en communicatie” in de crisisperiode, waar het aandeel
in de creatie negatief is. Desondanks lijkt de impact klein gezien de verdeling van creativiteit en
destructie voor de andere sectoren in alle aparte periodes evenwichtig zijn. Secties C en O+P+Q
vertonen wel grote schommelingen. Sectie C bestaat echter uit een grote verzameling aan
ondernemingen (N bedraagt ca. 10.000) waardoor de kans op vertekening verkleint. De
schommelingen in sectie O+P+Q kunnen gezien het lage niveau van gemiddelde productiviteit
veroorzaakt zijn door het opkuisen van de “onderkant” van de data.
Opvallend is dat voor de volledige periode, de gemiddelde arbeidsproductiviteit en de gemiddelde
tewerkstellingsgroei altijd in dezelfde richting lopen (met uitzondering van sectie “C – Industrie”).
De kans op een systematische overschatting omwille van het gebruik van de HCIP als deflatoren
voor een aantal sectoren is niet uitgesloten. Desondanks vertoont de arbeidsproductiviteit bij de
secties gedeflatteerd met de PPI ook een congruentie met de tewerkstellingsgroei. Ook in de
kortere periodes zet deze trend zich voort, met uitzondering van een meer ambigue beeld tijdens
de crisis waar de productiviteitsgroei vaker negatief is.
24. 20
Tabel 5: Gemiddelde arbeidsproductiviteit en productiviteitsgroei en verdeling tewerkstellingsgroei over kwadranten per sectie
2006-2013 TOTAAL
Productiviteit Tewerkstelling
Sector π 2006 π 2013 ∆π* ∆L* L Creatie Destr.
Alle ondernemingen 52,65 57,42 1,2955% 0,44% 100,00% 100,00% 100,00%
Sectie Sector
C - Industrie 10 - 33 70,22 75,90 1,1573% -1,36% 23,09% 13,60% 30,54%
D+E - Productie en distributie van elektriciteit, gas, stoom en gekoelde lucht +
distributie van water-, afval- en afval-waterbeheer en sanering
35 - 39 92,28 86,30 -0,9260% -2,64% 1,34% 0,32% 2,08%
F - Bouwnijverheid 41 - 43 42,69 51,53 2,9610% 0,73% 8,68% 9,53% 8,64%
G - Groot- en detailhandel; reparatie van auto's en motorfietsen 45 - 48 54,13 59,86 1,5131% 1,00% 20,52% 22,79% 18,46%
H - Vervoer en opslag 49 - 53 46,41 56,67 3,1576% 0,24% 8,75% 8,87% 9,62%
I - Verschaffen van accommodatie en maaltijden 55 - 56 30,94 38,98 3,7138% 1,61% 2,88% 3,62% 2,38%
J - Informatie en communicatie 57 - 64 85,98 77,72 -1,3722% -1,59% 3,70% 0,53% 3,35%
K - Financiële activiteiten en verzekeringen 64 - 66 71,14 75,24 0,8235% 0,93% 1,40% 2,16% 2,01%
L - Exploitatie van en handel in onroerend goed 68 69,76 81,72 2,4473% 1,57% 0,57% 0,76% 0,53%
M+N - Vrije beroepen en wetenschappelijke en technische activiteiten 69 - 82 36,80 44,43 2,9624% 0,93% 17,66% 21,82% 19,00%
O+P+Q - Onderwijs + menselijke gezondheidszorg en maatschappelijke
dienstverlening
84 - 89 30,98 36,29 2,4481% 4,03% 9,48% 13,81% 1,83%
R+S - Kunst, amusement en recreatie + overige diensten 90 - 96 36,22 44,36 3,2104% 1,25% 1,92% 2,18% 1,58%
T+U - Huishoudens als werkgever; niet-gedifferentieerde productie van goederen en
diensten door huishoudens voor eigen gebruik + extraterritoriale organisaties en
lichamen
97 - 99 22,25 21,62 -0,4045% 15,58% 0,01% 0,02% 0,00%
*Gemiddelde groei over periode
25. 21
(Vervolg tabel 5)
2006-2008 PRECRISIS
Productiviteit Tewerkstelling
Sector π 2006 π 2008 ∆π* ∆L* L Creatie Destr.
Alle ondernemingen 50,31 52,01 1,6823% 2,69% 100,00% 100,00% 100,00%
Sectie Sector
C - Industrie 10 - 33 66,21 68,27 1,5498% 0,10% 23,77% 16,48% 28,87%
D+E - Productie en distributie van elektriciteit, gas, stoom en gekoelde lucht +
distributie van water-, afval- en afval-waterbeheer en sanering
35 - 39 76,67 75,26 -0,9219% 0,03% 1,20% 1,33% 2,38%
F - Bouwnijverheid 41 - 43 41,43 44,54 3,7538% 3,78% 9,06% 10,80% 9,34%
G - Groot- en detailhandel; reparatie van auto's en motorfietsen 45 - 48 51,82 53,55 1,6699% 2,35% 20,03% 18,77% 19,75%
H - Vervoer en opslag 49 - 53 45,26 48,90 4,0270% 1,64% 8,71% 7,99% 10,08%
I - Verschaffen van accommodatie en maaltijden 55 - 56 30,18 32,90 4,5038% 2,46% 2,95% 3,32% 3,81%
J - Informatie en communicatie 57 - 64 82,21 80,78 -0,8706% 3,40% 4,00% 4,59% 4,24%
K - Financiële activiteiten en verzekeringen 64 - 66 67,48 63,24 -3,1417% -1,59% 1,43% 0,85% 2,24%
L - Exploitatie van en handel in onroerend goed 68 62,66 65,97 2,6366% 2,75% 0,65% 0,73% 0,77%
M+N - Vrije beroepen en wetenschappelijke en technische activiteiten 69 - 82 36,96 39,84 3,9006% 5,41% 17,47% 22,86% 13,78%
O+P+Q - Onderwijs + menselijke gezondheidszorg en maatschappelijke
dienstverlening
84 - 89 30,28 32,32 3,3619% 6,28% 8,71% 10,25% 2,72%
R+S - Kunst, amusement en recreatie + overige diensten 90 - 96 34,71 37,50 4,0179% 2,71% 1,99% 1,99% 1,98%
T+U - Huishoudens als werkgever; niet-gedifferentieerde productie van goederen en
diensten door huishoudens voor eigen gebruik + extraterritoriale organisaties en
lichamen
97 - 99 57,45 42,67 -12,858% 6,83% 0,01% 0,03% 0,04%
*Gemiddelde groei over periode
26. 22
(Vervolg tabel 5)
2008-2010 CRISIS
Productiviteit Tewerkstelling
Sector π 2008 π 2010 ∆π* ∆L* L Creatie Destr.
Alle ondernemingen 52,62 53,16 0,5105% -1,45% 100,00% 100,00% 100,00%
Sectie Sector
C - Industrie 10 - 33 69,60 69,92 0,2273% -4,30% 21,93% 14,01% 29,15%
D+E - Productie en distributie van elektriciteit, gas, stoom en gekoelde lucht +
distributie van water-, afval- en afval-waterbeheer en sanering
35 - 39 92,26 93,65 0,7543% 2,36% 1,51% 1,77% 0,59%
F - Bouwnijverheid 41 - 43 45,01 46,83 2,0222% -1,52% 8,95% 10,35% 10,09%
G - Groot- en detailhandel; reparatie van auto's en motorfietsen 45 - 48 54,86 56,50 1,4881% -0,03% 19,94% 23,63% 17,02%
H - Vervoer en opslag 49 - 53 49,83 52,04 2,2133% -1,14% 8,39% 9,26% 8,50%
I - Verschaffen van accommodatie en maaltijden 55 - 56 32,92 35,60 4,0701% 0,39% 3,18% 4,46% 2,95%
J - Informatie en communicatie 57 - 64 80,18 70,59 -5,9802% -8,52% 3,59% -4,23% 3,47%
K - Financiële activiteiten en verzekeringen 64 - 66 63,28 65,86 2,0356% 2,39% 1,41% 3,03% 1,53%
L - Exploitatie van en handel in onroerend goed 68 67,65 70,52 2,1274% 0,12% 0,62% 0,95% 0,67%
M+N - Vrije beroepen en wetenschappelijke en technische activiteiten 69 - 82 40,32 42,41 2,5967% -2,28% 17,37% 19,83% 22,05%
O+P+Q - Onderwijs + menselijke gezondheidszorg en maatschappelijke
dienstverlening
84 - 89 31,90 32,69 1,2435% 3,72% 10,84% 13,85% 2,36%
R+S - Kunst, amusement en recreatie + overige diensten 90 - 96 37,49 39,26 2,3573% 0,92% 2,25% 2,82% 1,62%
T+U - Huishoudens als werkgever; niet-gedifferentieerde productie van goederen en
diensten door huishoudens voor eigen gebruik + extraterritoriale organisaties en
lichamen
97 - 99 45,43 24,41 -23,129% 44,84% 0,03% 0,25% 0,01%
*Gemiddelde groei over periode
27. 23
(Vervolg tabel 5)
2010-2013 POSTCRISIS
Productiviteit Tewerkstelling
Sector π 2010 π 2013 ∆π* ∆L* L Creatie Destr.
Alle ondernemingen 54,56 56,60 1,2435% 1,33% 100,00% 100,00% 100,00%
Sectie Sector
C - Industrie 10 - 33 72,50 76,49 1,8355% -0,14% 20,49% 15,09% 23,43%
D+E - Productie en distributie van elektriciteit, gas, stoom en gekoelde lucht +
distributie van water-, afval- en afval-waterbeheer en sanering
35 - 39 95,98 102,88 2,3948% -0,18% 1,47% 1,08% 1,70%
F - Bouwnijverheid 41 - 43 49,65 51,73 1,3952% 0,65% 8,65% 9,54% 12,08%
G - Groot- en detailhandel; reparatie van auto's en motorfietsen 45 - 48 58,26 59,60 0,7709% 0,66% 19,84% 19,20% 23,69%
H - Vervoer en opslag 49 - 53 53,46 56,52 1,9096% 0,43% 8,09% 7,18% 9,36%
I - Verschaffen van accommodatie en maaltijden 55 - 56 35,94 38,37 2,2523% 1,31% 3,17% 3,52% 3,70%
J - Informatie en communicatie 57 - 64 73,05 75,09 0,9329% 2,09% 3,33% 4,27% 3,83%
K - Financiële activiteiten en verzekeringen 64 - 66 68,35 85,97 8,5940% 9,21% 1,59% 4,45% 1,83%
L - Exploitatie van en handel in onroerend goed 68 74,13 78,71 2,0593% 2,50% 0,59% 0,89% 0,80%
M+N - Vrije beroepen en wetenschappelijke en technische activiteiten 69 - 82 42,99 44,40 1,0958% 1,06% 17,58% 18,61% 20,80%
O+P+Q - Onderwijs + menselijke gezondheidszorg en maatschappelijke
dienstverlening
84 - 89 33,77 34,06 0,2826% 5,49% 12,87% 13,80% -3,72%
R+S - Kunst, amusement en recreatie + overige diensten 90 - 96 39,10 43,10 3,4117% 1,16% 2,27% 2,26% 2,39%
T+U - Huishoudens als werkgever; niet-gedifferentieerde productie van goederen en
diensten door huishoudens voor eigen gebruik + extraterritoriale organisaties en
lichamen
97 - 99 24,82 32,06 9,7194% 4,46% 0,04% 0,11% 0,09%
*Gemiddelde groei over periode
28. 24
5. Discussie
De verdeeldheid in de theorie omtrent de relatie tussen tewerkstellings- en productiviteitsgroei
doet de nood aan empirische studies stijgen. Vooral in deze tijd van economische laagconjunctuur,
waar onheilsberichten over neerwaartse macro-economische cijfers omtrent tewerkstelling en
ontslagen regelmatig de media halen, is het van belang nuance aan te brengen in de
gepercipieerde downsizing-cultuur. Baily et al. (1996) sloeg erin sterke argumenten aan te brengen
tegen deze perceptie door aan te tonen dat niet alleen veel productiviteit gewonnen wordt door
externe productiviteitsgroei, maar dat ondernemingen interne productiviteitsgroei net zo sterk
genereren door downsizing dan in combinatie met tewerkstellingsgroei.
Ons onderzoek in de Belgische context, gebaseerd op ondernemingsdata van 2006 tot en met
2013, werd gebaseerd op de analyses gebruikt door Baily et al. (1996) en Collins en Harris (1999).
De analyses werden uitgevoerd op basis van beschikbare data uit Bel-first. Deze dataset was in een
aantal opzichten beperkt. Ten eerste zijn er geen parameters die zonder vervuiling of weglatingen
– of aanvullende assumpties – als betrouwbare graadmeter kunnen dienen voor technologie en
innovatie. In deze paper werd materieel vaste activa als graadmeter genomen, maar deze rubriek
capteert geen belangrijke indicatoren voor innovatie zoals patenten (hoewel het nemen van
patenten minder gebruikelijk is in Europa dan in bijvoorbeeld de Verenigde Staten). Ten tweede is
de database niet voorzien op het categoriseren van ondernemingen naar entrants, exiters en
continuers, waardoor een opvolging van entrants en exiters doorheen hun levensloop niet mogelijk
was. Dit had interessante inzichten kunnen opleveren over hoe de evolutie naar de exit en de
evolutie vanaf de entry zou verlopen in termen van tewerkstellings- en productiviteitsgroei.
Tenslotte waren er complicaties bij het opkuisen en categorisatie van de data, zoals besproken in
sectie 2. De categorisatie van ondernemingen volgens entrants, exiters en continuers verhinderde
een “propere” opkuis van de data, maar de impact zou beperkt moeten zijn.
Binnen de methodiek die Baily et al. (1996) aangebracht heeft, kan aanvullend onderzoek gedaan
worden naar de aanloop van exiters naar hun exit, en de levensloop van entrants vanaf hun
ontstaan.
Tevens kan er, eventueel via een database over een groter tijdshorizon, gecontroleerd worden op
de aanwezigheid van een indirecte effect van productiviteitsgroei op tewerkstellingscreatie (de Wet
van Verdoorn). Ponikvar en Keyzar (2014) hebben hier recent een stap gezet om via regressies en
in de tijd verschoven variabelen dit indirecte effect terug te vinden.
Bovendien zou meer onderzoek waarbij wordt geconcentreerd op productiviteitsgroei op basis van
TFP, tot interessante inzichten kunnen leiden, desondanks de moeilijke interpretatie ervan (zoals
Griliches en Regev (1995)).
De toenemende graad aan informatie op ondernemingsniveau zorgt voor boeiende en beloftevolle
tijden van empirisch micro-economisch onderzoek. Hoewel macro-economische analyses zeker hun
nut hebben, worden de complexe relaties op ondernemingsniveau blootgelegd via micro-
economische gegevens.
29. 25
6. Conclusies
Deze paper geeft een aanvulling aan de empirische literatuur op een aantal vlakken. De analyses
tonen in de eerste plaats dat de externe productiviteitsgroei op basis van de arbeidsproductiviteit
een minder sterke rol speelt dan de interne productiviteitsgroei. Dit stemt overeen met de
bevindingen van Griliches en Regev (1995) en Bartelsman en Dhrymes (1998), maar
contradicteren resultaten van Baily et al. (1996). In eerste instantie is in het algemeen de externe
productiviteitsgroei in België minder belangrijk dan in de Verenigde Staten omdat de aandelen van
entrants en exiters in tewerkstelling en toegevoegde waarde binnen het geheel beperkt zijn. In
tweede instantie omdat het verschil in productiviteit tussen de entrants en exiters kleiner is in
België.
Ten tweede zien we dat de continuers vooral bestaan uit upsizers. De tewerkstellingscreatie in deze
groep is proportioneel gelijk verdeeld tussen succesvolle en onsuccesvolle upsizers. Bij de
downsizers leggen echter circa 3/4de
van de ondernemingen productiviteitsgroei voor. Bovendien
zorgen deze succesvolle downsizers voor een proportioneel grotere tewerkstellingsdestructie dan
de onsuccesvolle downsizers. Hoewel Baily et al. (1996) deze ondernemingen gemiddeld gezien
aanziet als productiviteitsgenerend maar tewerkstellingsvernietigend, vinden we dit niet in onze
analyses terug: deze ondernemingen ondervinden, gedurende alle periodes, namelijk een daling in
toegevoegde waarde in combinatie met een sterkere daling in tewerkstelling.
Ten derde: binnen de kwadranten vinden over de verschillende periodes logische bewegingen
plaats. De precrisis toont een beeld vergelijkbaar met de volledige periode. Tijdens de crisis daalt
het aandeel upsizers en vindt er een verschuiving plaats van succesvolle naar onsuccesvolle up- en
downsizers. Na de crisis stijgt het aantal succesvolle up- en downsizers slechts marginaal, maar de
tewerkstelling bij de succesvolle upsizers groeit bijzonder sterk.
Ten vierde vinden we dat vooral ondernemingen met minder dan 50 VTE de sterkste positieve
productiviteitsgroei realiseren, en dat grote ondernemingen met meer dan 1.000 VTE als enige
klasse negatieve productiviteitsgroei voorleggen. De sterkste creatie van tewerkstelling zit bij
middelgrote ondernemingen, de grootste tewerkstellingsdestructie bij de grootste ondernemingen.
Tenslotte blijkt per sector de algemene tendens een samenloop van productiviteitsgroei en
tewerkstellingsgroei. Deze tendens is zichtbaar in alle periodes wat enigszins de kans op
vertekening door het gebruik van de HCIP als deflatoren voor 2013 enigszins beperkt.
30. 26
7. Appendices
Tabel A: indices voor deflattering data jaar 2013
Label Sector Deflator
C - Industrie 10 - 33 PPI
D+E - Productie en distributie van elektriciteit, gas, stoom en gekoelde lucht + distributie van water-,
afval- en afval-waterbeheer en sanering
35 - 39 PPI
F - Bouwnijverheid 41 - 43 HCIP
G - Groot- en detailhandel; reparatie van auto's en motorfietsen 45 - 48 HCIP
H - Vervoer en opslag 49 - 53 PPI
I - Verschaffen van accommodatie en maaltijden 55 - 56 HCIP
J - Informatie en communicatie 57 - 64 PPI & HCIP
K - Financiële activiteiten en verzekeringen 64 - 66 HCIP
L - Exploitatie van en handel in onroerend goed 68 HCIP
M+N - Vrije beroepen en wetenschappelijke en technische activiteiten + vrije beroepen en
wetenschappelijke en technische activiteiten
69 - 82 PPI & HCIP
O+P+Q - Vrije beroepen en wetenschappelijke en technische activiteiten + onderwijs + menselijke
gezondheidszorg en maatschappelijke dienstverlening
84 - 90 HCIP
R+S - Kunst, amusement en recreatie + overige diensten 90 - 96 HCIP
T+U - Huishoudens als werkgever; niet-gedifferentieerde productie van goederen en diensten door
huishoudens voor eigen gebruik + extraterritoriale organisaties en lichamen
97 - 99 HCIP
32. 28
Grafiek A: Scatterdiagrammen vóór (links) en na (rechts) correctie voor uitschieters (volledige periode)
Vóór correctie Na correctie
33. 29
8. Dankwoord
In de eerste plaats dank aan de promotor Stijn Vanormelingen voor de begeleiding van en kritische
reflecties op dit werk. Zijn advies en raad gedurende het proces waren een grote hulp.
Ten tweede dank aan mijn ouders, die tijdens het proces van het thesisschrijven – maar ook
gedurende de hele opleiding – hun onvoorwaardelijke steun toonden. Specifieke dank aan mijn
vader en mijn broer voor het nauwgezet nalezen van de thesis en hun bijgaande advies.
Het Finance team van Plantyn verdient zeker een vermelding in dit dankwoord. Zonder de
flexibiliteit en steun van de hele afdeling had niet alleen het schrijven van deze paper een
sisyfusarbeid geweest, maar de hele opleiding in avondschool een zeer moeilijke opgave.
9. Referenties
Alchian, A. A. (1950) Uncertainty, evolution and economic theory. Journal of Political Economy, 58,
211-222.
Baily, N. M., Bartelsman, J. E. en Haltiwanger, J. (1996). Downsizing and productivity growth:
myth or reality? Small Business Economics, 8 (4), 259-278.
Baily, N. M., Hulten, C., Campbell, D., Bresnahan, T. en Caves, E. R. (1992). Productivity dynamics
in manufacturing plants. Brookings Papers on Economic Activity. Microeconomics, 1992, 187-267.
Bartelsman, E.J. en Dhrymes, P.J. (1998). Productivity dynamics: U.S. manufacturing plants,
1972-1986. Journal of Productivity Analysis, 9, 5-34.
Bloom, N. en Van Reenen, J. (2002). Patents, real options and firm performance. The Economic
Journal, 112, C97-C116.
Bloom, N., Eifert, B., Mahajan, A., McKenzie, D. en Roberts, J. (2013). Does management matter?
Evidence from India. The Quarterly Journal of Economics, 128 (1), 1-51.
Bottazzi, G., Cefis, E. & Dosi, G. (2002). Corporate growth and industrial structure: some evidence
from the Italian manufacturing industry. Industrial and Corporate Change, 11, 705-723.
Brown, C. & Medoff, J. (1989). The employer size-wage effect. Journal of Political Economy, 97,
1027-1059.
Cascio, W.F., Young, C.E. en Morris, J.R. (1997). Financial consequences of employment-change
decisions in major US corporations, 1982-2000. The Academy of Management Journal, 40 (5),
1175-1189.
Cavelaars, P. (2005). Has the tradeoff between productivity gains and job growth disappeared?
KYKLOS, 1, 45-64.
Coad, A. & Broekel, T. (2012). Firm growth and productivity growth: evidence from a panel VAR.
Applied Economics, 44, 1251-1269.
Coad, A. (2007). A closer look at serial growth rate correlation, Review of Industrial Organization,
31, 69–82.
Collins, Allan, en Harris, I.D. Richard (1999). Downsizing and Productivity: The Case of UK Motor
Vehicle Manufacturing 1974-1994, Managerial and Decision Economies, 20 (5), 281-290.
34. 30
Dew-Becker, I. & Gordon, R. J. (2008). The role of labour market changes in the slowdown of
European productivity growth. Working Paper, National Bureau of Economic Research, Cambridge,
MA.
Foster, L., Haltiwanger, J. and Krizan, C. J. (1998). Aggregate productivity growth: lessons from
microeconomic evidence. NBER Working Paper No. 6803, National Bureau of Economic Research.
Gordon, R. J. (1995) Is there a tradeoff between unemployment and productivity growth. Working
Paper, National Bureau of Economic Research, Cambridge, MA.
Griliches, Z. en Regev, H. (1995). Firm productivity in Israeli industry. Journal of Econometrics, 65,
175-203.
Hall, B. H., Lotti, F. & Mairesse, J. (2008). Employment, innovation, and productivity: evidence
from Italian microdata. Industrial and Corporate Change, 17, 813-839.
Hall, B. H. (2011). Innovation and productivity. Nordic Economic Policy Review, 2, 167-195.
Harrison, R., Jaumandreu, J., Mairesse, J. et al. (2014). Does innovation stimulate employment? A
firm-level analysis using comparable micro-data from four European countries. International
Journal of Industrial Organization, 35, 29-43.
Metcalfe, J. S. (1994). Competition, Fisher’s principle and increasing returns in the selection
process. Journal of Evolutionary Economics, 4, 327-346.
Palmer, I., Kabanoff, B. en Dunford, R. (1997). Managerial accounts of downsizing. Journal of
Occupational Behaviour, 18 (1), 623-640.
Penrose, E. T. (1959). The theory of the growth of the firm. Oxford: Basil Blackwell.
Ponikvar, N. & Kejžar, K. Z. (2014). The puzzle on the causality of the productivity and
employment growth: evidence from firm-level data. Applied Economics, 46 (14), 1642-1651.
Suarez-Gonzalez, I. (2001). Downsizing strategy: does it really improve organizational
performance? International Journal of Management, 43 (1), 101-12.
Syverson, C. (2011). What determines productivity? Journal of Economic Literature, 49 (2), 326-
365.
Yu, G. en Park, J. (2003). The effect of downsizing on a firm’s financial performance. Personnel
Management, 27, 275-302.
Yu, G. en Park, J. (2006). The effect of downsizing on the financial performance and employee
productivity of Korean firms. International Journal of Manpower, 27 (3), 230-250.
35. 31
Abstract in English
The relation between productivity and employment growth is not yet fully understood. There is
both at theoretical and empirical level a lack of understanding on the bilateral impact of these
parameters. Especially in these economic troubling times well underpinned information is vital. This
research attempts to shed light on this relation in a Belgian context by analysing firm-level data
from 2006 to 2013. Based on the methodology designed by Baily, Bartelsman and Haltiwanger
(1996), the empirical literature is expanded. Our analyses show that the impact of internal
productivity growth is larger than that of external productivity growth. Additionally, over half the
incumbents create employment, and the destruction of employment is highly concentrated in firms
having positive productivity growth. Furthermore, the analyses provide evidence for a
concentration of employment creation in medium sized firms. On sector level there is a mainly
congruent progress of productivity- and employment growth.
