Kennisuitwisseling tussen de bedrijfswereld en de ... · Verder willen we ook de professoren...

KENNISUITWISSELING EN TECHNOLOGIEOVERDRACHT TUSSEN

HET BEDRIJFSLEVEN EN DE ONDERZOEKSWERELD

Redactie André Spithoven – Siska Vandecandelaere

2

“KENNISUITWISSELING EN TECHNOLOGIEOVERDRACHT TUSSEN HET BEDRIJFSLEVEN EN DE ONDERZOEKSWERELD” is een gezamenlijke publicatie van de Centrale Raad voor het Bedrijfsleven en de Programmatorische Overheidsdienst Federaal Wetenschapsbeleid Centrale Raad voor het Bedrijfsleven Blijde Inkomstlaan 17-21 1040 Brussel http://www.ccecrb.fgov.be POD Federaal Wetenschapsbeleid Wetenschapsstraat 8 1000 Brussel http://www.belspo.be Wettelijk depot: D/2009/1191/2 ISBN: 978-90-777-3512-1 Gedrukt door de Centrale Raad voor het Bedrijfsleven Lay-out: Lutgart Van Nuffel

http://www.ccecrb.fgov.be/�

3

AANLEIDING EN STRUCTUUR Onderliggend rapport kwam tot stand in het kader van de werkzaamheden van de Centrale Raad voor het Bedrijfsleven (CRB) rond O&O en innovatie. De jongste jaren wordt binnen de CRB steeds meer aandacht besteed aan deze thema’s. De sociale partners zijn er immers van overtuigd dat concurrentievermogen niet uitsluitend bepaald wordt door de loonontwikkeling, maar dat ook vorming, innovatie en ondernemerschap belangrijke bepalende factoren zijn. Zo maakte de Centrale Raad voor het Bedrijfsleven (CRB) in samenwerking met de POD Federaal Wetenschapsbeleid, het Federaal Planbureau en verschillende academici in 2006 een diagnose van het Belgische innovatiesysteem, op basis waarvan de sociale partners in mei 2006 een diagnoseadvies formuleerden. Naar aanleiding hiervan werden vier werkgroepen opgericht om verschillende van de in het diagnoseadvies geïdentificeerde knelpunten meer in detail te bestuderen en om beleidsaanbevelingen te formuleren. Het betreft werkgroepen rond de volgende thema’s: octrooien1

In deel 1 wordt het thema ‘industry-science relaties’ gesitueerd. Dit gebeurt vanuit verschillende invalshoeken. In eerste instantie werd getracht om België te positioneren ten opzichte van een aantal referentielanden aan de hand van cijfers (hoofdstuk 1). Cijfers meten echter niet alles. Bovendien bestaan er verschillende vormen en mechanismen van kennisuitwisseling waarvoor er nog geen (internationaal vergelijkbare) cijfers bestaan. Daarom werd deze analyse aangevuld met vraaggesprekken met actoren uit het veld. Concreet organiseerde de werkgroep eerst drie vraaggesprekken met achtereenvolgens

, optimale policy mix ter stimulering van O&O en innovatie, ondernemerschap en kennisuitwisseling tussen het bedrijfsleven en de onderzoekswereld (ook wel industry-science relaties genoemd en in het vervolg van de tekst afgekort door ISR). Onderliggend rapport is de output van de werkgroep rond ISR. Deze werkgroep nam de vorm aan van een nauwe samenwerking tussen de Centrale Raad voor het Bedrijfsleven en de POD Federaal Wetenschapsbeleid. Bij hun activiteiten waren verschillende stakeholders betrokken: actoren uit het veld, academici en federale en regionale (beleids)instanties. Hun namen zijn terug te vinden in het dankwoord hierna. Om een beter inzicht te krijgen in de problematiek en om passende beleidsaanbevelingen te kunnen formuleren, organiseerde de werkgroep in de loop van 2007-2008 verschillende activiteiten. De output van deze activiteiten is gestructureerd in drie delen.

1 Op basis van de output van deze werkgroep formuleerden de sociale partners in december 2007 het advies ‘Werk maken van een gemeenschapsoctrooi en van een sterkere octrooicultuur in België’.

4

vertegenwoordigers van technology transfer offices (TTO’s) en van het bedrijfsleven; vertegenwoordigers van collectieve onderzoekscentra en een Vlaamse competentiepool; en vertegenwoordigers van wetenschapsparken. De ideeën die in deze gesprekken aan bod kwamen werden daarna getoetst aan de mening van een aantal federale en regionale beleidsverantwoordelijken. De verslagen van deze vraaggesprekken zijn terug te vinden in hoofdstuk 2. Aanvullend hierop nodigde de werkgroep enkele specialisten op het vlak van ISR uit om hun visie te geven over hoe de overheid de kennisuitwisseling tussen bedrijfsleven en onderzoekswereld zou kunnen versterken. De samenvattingen van deze hoorzittingen zijn gebundeld in hoofdstuk 3. Deel 2, in het Engels, bundelt een aantal academische bijdragen rond kennisuitwisseling en technologieoverdracht. Een inleidend hoofdstuk situeert de verschillende academische bijdragen in de context van innovatiesystemen. Hoofdstukken 5 tot en met 10 werden geschreven op vraag van de POD Federaal Wetenschapsbeleid in het kader van het ‘Generatiepact’ van 2005. Vanzelfsprekend komen in dit deel slechts enkele aspecten van kennisuitwisseling en technologieoverdracht aan bod. Achtereenvolgens beschouwen we: de mechanismen van kennisrelaties tussen bedrijfsleven en onderzoekswereld; de positie van KMO’s in het innovatielandschap; het standpunt en de ervaringen van universiteiten; de rol van innovatiebemiddeling; de betekenis van standaardisatie en normalisatie; en de rol van wetenschapsparken. De beleidsaanbevelingen die aan bod kwamen in bovenbeschreven delen werden gebundeld in deel 3. Ze werden gestructureerd rond vier punten: een aantal strategische uitdagingen; maatregelen rond het aanbod van kennis door de onderzoekswereld; maatregelen rond de vraag naar kennis door het bedrijfsleven en maatregelen rond de intermediatie tussen bedrijfsleven en onderzoekswereld. Dit deel kan gezien worden als een synthese van de werkzaamheden en kan los van de voorgaande delen gelezen worden.

5

DANKWOORD De publicatie ‘Kennisuitwisseling en technologieoverdracht tussen het bedrijfsleven en de onderzoekswereld’ is het resultaat van een nauwe samenwerking tussen de Centrale Raad voor het Bedrijfsleven en de POD Federaal Wetenschapsbeleid. Hiervoor konden ze rekenen op de vrijwillige medewerking van heel wat specialisten. We willen de deelnemers aan de vraaggesprekken danken: de vertegenwoordigers van de TTO’s, van het bedrijfsleven, van de collectieve onderzoekscentra, van de wetenschapsparken en de federale en regionale beleidsverantwoordelijken. De deelnemerslijst wordt hieronder weergegeven. TTO's Philippe Durieux Sopartec

Isabelle Lefebvre ULBDaniël Mercier UCLJan Wauters IMEC

(schriftelijke commentaar) Paul Van Dun KULeuven(schriftelijke commentaar) Johan Bil UGent(schriftelijke commentaar) Sonja Haesen VUB

bedrijfsleven Pascal Lizin GSK BiologicalsJan Sijnave BekaertMarc Tombroff Numeca InternationalWim Van Loock Solifort BVBA

collectieve onderzoekscentra Francis Cambier BCRCJeroen Deleu SIRRISLuc Ruys CentexbelClaude Van Rooten BRRCJan Venstermans WTCB

Vlaamse competentiepool Erwin Lamot Flanders' Foodwetenschapsparken Stéphanie Bonmariage CREALYS

Chris De Ceulaerde Universitair Bedrijvencentrum Antwerpen

Louis Ercken wetenschapspark LimburgMartin Hinoul KULeuven R&DMichel Morant SPoWJean-Marc Simoens INESU Parcs scientifiques de l'UCL

overheidsinstellingen Georges Allo FOD EconomieVéronique Cabiaux ASTSophie Deprez IWOIBPaul Laurent FOD EconomieVeerle Lories EWIClaude May IWOIBPierre Villers DGTREPaul Zeeuwts IWT

6

Verder willen we ook de professoren bedanken die in het kader van de werkgroep een presentatie gaven rond een aantal ISR-thema’s: Reinhilde Veugelers (EC, K.U.Leuven en CEPR), Wim Vanhaverbeke (UHasselt) en Bart Van Looy (K.U.Leuven). Bij het schrijven van de beleidsconclusies (hoofdstuk 11) kon de ISR-werkgroep rekenen op reacties van de deelnemers aan de vraaggesprekken. Speciale dank gaat uit naar Georges Allo (FOD Economie), Niko Geerts (EWI), Dominique Graitson (DGTRE), Chantal Kegels (Federaal Planbureau) en Joost Verlinden (Federaal Planbureau) voor de opbouwende kritiek bij het tot stand komen van hoofdstuk 11.

7

Inhoudsopgave

DEEL I - SITUERING VAN KENNISUITWISSELING TUSSEN DE BEDRIJFSWERELD EN DE ONDERZOEKSWERELD ....................................................... 15 1 KENNISUITWISSELING TUSSEN DE BEDRIJFSWERELD EN DE

ONDERZOEKSWERELD: BESCHIKBARE INDICATOREN ............... 16 André Spithoven, Siska Vandecandelaere en Emmanuel de Béthune 1.1 Conceptualisering van kennisuitwisseling tussen bedrijfswereld en

onderzoekswereld ..................................................................................................... 16 1.2 Het belang van kennisuitwisseling tussen bedrijfswereld en onderzoekswereld. 18 1.3 Aanwezigheid van kennis ......................................................................................... 19

1.3.1 Investeringen in kennis ..................................................................................... 19 1.3.2 Menselijk kapitaal ............................................................................................. 20 1.3.3 Publicaties ......................................................................................................... 23

1.4 Mechanismen en indicatoren van kennisuitwisseling ............................................ 24

1.4.1 Opleiding en vorming in wetenschap en technologie ....................................... 25 1.4.2 Ondernemerschap: spin-offs en risicokapitaal .................................................. 27 1.4.3 Personeelsmobiliteit tussen bedrijfswereld en onderzoekswereld .................... 31 1.4.4 Netwerking tussen bedrijfswereld en onderzoekswereld .................................. 32 1.4.5 Samenwerking tussen bedrijfswereld en onderzoekswereld ............................. 36 1.4.6 Publicaties en intellectuele eigendomsrechten van de publieke sector ............. 37

1.5 Besluit ........................................................................................................................ 40 Bronnenoverzicht ............................................................................................................... 41

8

2 DE ROL VAN INTERMEDIAIREN EN VAN HET BELEID BIJ KENNISUITWISSELING ............................................................................ 43

Emmanuel de Béthune, Siska Vandecandelaere en Ward Ziarko 2.1 Technology Transfer Offices (TTO’s) en bedrijfsleven .........................................45

2.1.1 Nood aan ondersteuning bij technology watch..................................................45 2.1.2 Suggestie van bedrijfsleven rond dienstverlening TTO’s .................................46 2.1.3 Academisch onderzoek: economische oriëntatie en kritische massa.................47 2.1.4 Financiële overheidssteun voor kennistransfer .................................................48 2.1.5 Mobiliteit van menselijk kapitaal ......................................................................49 2.1.6 Intellectuele eigendom (IP) ...............................................................................50

2.2 Collectieve onderzoekscentra ...................................................................................51

2.2.1 Meer steun voor kennistransfer .........................................................................52 2.2.2 Financiering van demonstratieprojecten/pilootlijnen ........................................52 2.2.3 Financiering voor technology watch .................................................................53 2.2.4 Ondersteuning voor deelname aan Europese projecten .....................................54 2.2.5 Meer financiering voor normalisatie-activiteiten ..............................................54 2.2.6 Vergemakkelijk transregionale samenwerking .................................................55 2.2.7 Suggesties om bestaande programma’s te verbeteren / uit te breiden ...............56 2.2.8 Evaluatie van overheidssteun ............................................................................57

2.3 Wetenschapsparken ..................................................................................................57

2.3.1 Voldoende kennis van een kwalitatief hoog niveau ..........................................58 2.3.2 Belang van netwerken .......................................................................................58 2.3.3 Belang van ondernemerschap ............................................................................59 2.3.4 Strategische visie ...............................................................................................60 2.3.5 Rol voor de overheid .........................................................................................60 2.3.6 Quality of life ....................................................................................................61

2.4 Beleidsverantwoordelijken .......................................................................................62

2.4.1 Bredere innovatieve context ..............................................................................62 2.4.2 Belangrijke thema’s binnen het ISR-beleid .......................................................64

9

3 SPECIFIEKE THEMA’S BIJ KENNISUITWISSELING ......................... 67 Siska Vandecandelaere en Emmanuel de Béthune 3.1 Industry-Science Relaties: Evidentie en Beleidsimplicaties .................................. 68

3.1.1 ISR-indicatoren ................................................................................................. 68 3.1.2 ISR-analyse ....................................................................................................... 70 3.1.3 Beleidsimplicaties ............................................................................................. 71

3.2 Open Innovatie.......................................................................................................... 73

3.2.1 Van gesloten naar open innovatie ..................................................................... 73 3.2.2 Beleidsaanbevelingen........................................................................................ 74 3.2.3 Conclusie .......................................................................................................... 78

3.3 Intellectuele eigendomsrechten................................................................................ 78

3.3.1 Aanleiding ......................................................................................................... 78 3.3.2 Verschillende IP-regimes .................................................................................. 79 3.3.3 Facts and figures ............................................................................................... 80 3.3.4 Effect op kwaliteit van onderzoek ..................................................................... 81 3.3.5 Implicaties voor het beleid ................................................................................ 82

DEEL II - ACADEMISCHE INZICHTEN OP HET GEBIED VAN KENNISRELATIES ........................................................ 83 4 ACADEMIC VIEWS ON INDUSTRY-SCIENCE RELATIONS:

LESSONS AND CHALLENGES .................................................................. 84 André Sptihoven 4.1 Introduction .............................................................................................................. 84 4.2 Innovation systems and industry-science relationships ......................................... 86 4.3 Capita selecta in industry-science relationships .................................................... 88

4.3.1 Firm level innovation linkages with science ..................................................... 89 4.3.2 Small and medium enterprises .......................................................................... 90 4.3.3 Higher education: the case of mid-range universities ....................................... 92 4.3.4 Innovation intermediairies ................................................................................ 94 4.3.5 Standardisation and normalisation .................................................................... 96 4.3.6 Physical facilities: the case of science parks ..................................................... 98

References ......................................................................................................................... 100

10

5 SCIENCE LINKAGES AND INNOVATION PERFORMANCE: AN

ANALYSIS ON CIS-3 FIRMS IN BELGIUM .......................................... 103 Bruno Cassiman, Reinhilde Veugelers and Maria Pluvia Zuniga 5.1 Introduction ............................................................................................................103 5.2 The value of science ................................................................................................105 5.3 The diversity of linkages to science .......................................................................108 5.4 Performance of linkages to science ........................................................................113

5.4.1 Science linkages and economic performance ..................................................114 5.4.2 Science linkages and quality of patents ...........................................................115

5.5 Conclusions ..............................................................................................................118 References .........................................................................................................................120

6 INNOVATION AND SMALL AND MEDIUM ENTERPRISES ............ 125 Gilles Vandorpe 6.1 Introduction ............................................................................................................125 6.2 SMEs and innovation: three profiles .....................................................................126 6.3 Motives to innovate .................................................................................................130 6.4 Hindrances for innovation .....................................................................................132 6.5 Innovation infrastructure: awareness and use by SMEs .....................................134 6.6 Financial support for innovative SMEs ................................................................137 6.7 Innovation policy in Flanders and instruments and action to foster SME

innovation ................................................................................................................138 6.8 Conclusion ...............................................................................................................140

11

7 MID-RANGE UNIVERSITIES’ IN EUROPE LINKAGES WITH INDUSTRY: KNOWLEDGE TYPES AND THE ROLE OF INTERMEDIARIES ..................................................................................... 143

Mike Wright and Bart Clarysse 7.1 Introduction ............................................................................................................ 143 7.2 Literature review .................................................................................................... 145

7.2.1 Types of university-industry linkages ............................................................. 145 7.2.2 Intermediaries ................................................................................................. 148

7.3 Data and method..................................................................................................... 151

7.3.1 The regions ..................................................................................................... 151 7.3.2 The universities ............................................................................................... 152

7.4 Findings ................................................................................................................... 155

7.4.1 Spin-offs/start-ups ........................................................................................... 155 7.4.2 Licensing ......................................................................................................... 159 7.4.3 Contract research, consultancy and reach-out ................................................. 162 7.4.4 Graduate and researcher mobility ................................................................... 166 7.4.5 Intermediaries ................................................................................................. 167 7.4.6 Discussion and implications ............................................................................ 171 7.4.7 Concluding comments..................................................................................... 175

References ......................................................................................................................... 177

8 ROLE PLAYED BY INTERMEDIARY INSTITUTIONS IN ACADEMY-

INDUSTRY TECHNOLOGY ALLIANCES. THE CASE OF AGORIA, THE BELGIAN TECHNOLOGY INDUSTRY FEDERATION ............. 181

Régis Coeurderoy and Valérie Duplat 8.1 Introduction ............................................................................................................ 182 8.2 Academy-industry technology alliances and the risk of knowledge leakage ..... 183

8.2.1 The issue of property rights specification ....................................................... 184 8.2.2 The issue of collaboration monitoring ............................................................ 185 8.2.3 The issue of enforcement of contractual terms ............................................... 187

8.3 Beneficial recourse to intermediary institutions in the case of academy-industry

technology alliance .................................................................................................. 188 8.3.1 Mechanisms implemented by intermediary institutions .................................. 188

12

8.3.2 Mechanisms minimizing the ex ante specification problems ..........................189 8.3.3 Mechanisms minimizing the ex post monitoring problems .............................190 8.3.4 Mechanisms minimizing the ex post enforcement problems ..........................190

8.4 The case of AGORIA, the Belgian technology industry federation ....................192

8.4.1 AGORIA and its structure ...............................................................................193 8.4.2 AGORIA and its services for academy-industry technology alliances ...........195

8.5 Conclusion ...............................................................................................................202 References .........................................................................................................................203

9 INDUSTRY-SCIENCE INTERACTION IN THE FRAMEWORK OF

STANDARDIZATION AND NORMALIZATION .................................. 208 Ruslan Lukach and Joseph Plasmans 9.1 Introduction ............................................................................................................208

9.1.1 Standards and ISR ...........................................................................................210 9.2 Theory of standardization ......................................................................................213

9.2.1 Government involvement in standardization ...................................................215 9.2.2 Industry’s position regarding standard creation ..............................................216 9.2.3 The role of universities in standard creating processes ...................................217

9.3 Belgian universities’ participation in standardization: A first look ...................219 9.4 Observations and findings......................................................................................222 9.5 Conclusions ..............................................................................................................225 References .........................................................................................................................227 Appendix ...........................................................................................................................230

10 SCIENCE PARKS AS STRATEGIC PROJECTS IN A KNOWLEDGE-

BASED ECONOMY: AN EMPIRICAL ASSESSMENT OF SCIENCE PARKS .......................................................................................................... 235

André Spithoven 10.1 Introduction ............................................................................................................235

13

10.2 Theoretical foundations and shifting discourses on science parks ..................... 237 10.2.1 Science parks and the innovation process ................................................. 237 10.2.2 Spatial organisation of innovation: science parks as local embedded

hubs in a global world ............................................................................... 239 10.3 Science parks as an exponent of science policy .................................................... 240 10.4 Assessing the role of science parks ........................................................................ 241

10.4.1 Motives for location on science parks ...................................................... 242 10.4.2 An assessment in terms of the targeted population of science parks ........ 244

10.5 Policy implications and main findings .................................................................. 247 References ......................................................................................................................... 249

DEEL III - BELEIDSIMPLICATIES VOOR KENNISUITWISSELING TUSSEN BEDRIJFSWERELD EN ONDERZOEKSWERELD .............................................. 251 11 BELEIDSAANBEVELINGEN .................................................................... 252 ISR-werkgroep 11.1 Situering .................................................................................................................. 252 11.2 Beleidsaanbevelingen ............................................................................................. 256

11.2.1 Strategische uitdagingen en trends in het onderzoeksgebeuren ................ 256 11.2.2 Aanbevelingen inzake het aanbod van kennis .......................................... 260 11.2.3 Aanbevelingen ter stimulering van de vraag naar kennis ......................... 267 11.2.4 Maatregelen gericht op intermediairen ..................................................... 271

11.3 Samenvatting .......................................................................................................... 276 Referenties ........................................................................................................................ 279 Bijlagen ............................................................................................................................. 282

15

DEEL I SITUERING VAN KENNISUITWISSELING

TUSSEN DE BEDRIJFSWERELD EN DE ONDERZOEKSWERELD

16

1 Kennisuitwisseling tussen de bedrijfswereld en de onderzoekswereld: beschikbare indicatoren

André Spithoven1, Siska Vandecandelaere2 en Emmanuel de Bethune2

1 POD Federaal Wetenschapsbeleid

2 Centrale Raad voor het Bedrijfsleven

1.1 Conceptualisering van kennisuitwisseling tussen bedrijfswereld en onderzoekswereld

Er wordt een onderscheid gemaakt tussen technologietransfer en kennisuitwisseling. Technologietransfer doelt o.a. op het creëren van spin-offs en het exploiteren van licenties; terwijl kennisuitwisseling naast deze activiteiten ook doelt op de mobiliteit van personeel en studenten, onderzoekscontracten, publicaties, enz. Kennisuitwisseling dekt voor velen een verschillende lading. Soms drukt kennisuitwisseling een dynamische relatie uit (een proces, een beweging); dan is het een statisch gegeven (een reeks van eigenschappen). Soms wordt kennisuitwisseling unidirectioneel voorgesteld als lopende van wetenschap naar bedrijven; soms wordt de wederkerigheid tussen de uitvoeringssectoren bedoeld. In deze studie ligt de nadruk op kennisuitwisseling van de onderzoekswereld naar het bedrijfsleven.

De kennisuitwisseling tussen het bedrijfsleven en de onderzoekswereld wordt vaak verengd tot die tussen bedrijven en universiteiten; waarbij deze laatste exclusief als kennisgenererende organisaties worden aangezien terwijl bedrijven enkel passief de kennis tot zich nemen. Bovendien wordt aangenomen dat deze relatie een lineair en unidirectioneel karakter heeft (OECD, 2002). De werkelijkheid blijkt genuanceerder. Recente ideeën over innovatie zien deze als een proces waarin voornamelijk complexe terugkoppelingsmechanismen tussen fundamenteel onderzoek en industriële ontwikkeling bestaan. Daarnaast wordt erkend dat overheidsmiddelen ook door andere publieke organisaties worden gebruikt naast universiteiten. Kennisuitwisseling tussen bedrijfsleven en onderzoekswereld zijn geïnstitutionaliseerde vormen van leren en dragen bij tot de kennisvoorraad van een regio of een land. Kennisuitwisseling moet daarom niet enkel geëvalueerd worden door de studie van afzonderlijke mechanismen voor kennis- en technologieoverdracht. Kennisuitwisseling is tevens van belang voor het stimuleren van netwerken tussen innovatieve organisaties of het verbreden van de mogelijkheden tot multidisciplinair onderzoek.

17

Polt et al. (2001) hebben een lijst opgesteld van mogelijke prikkels en hindernissen die bij kennisuitwisseling een rol spelen. Figuur 1 herneemt deze lijst.

Figuur 1-1 : Aansporingen en belemmeringen voor kennisuitwisseling tussen bedrijfswereld en onderzoekswereld

Bron: Polt et al., 2001

Bovenstaande figuur toont enkele kernaspecten die aanwezig moeten zijn in de bedrijfswereld en de onderzoekswereld in het geval van kennisuitwisseling. Het bovenste deel van Figuur 1 noemt vier factoren die cruciaal zijn voor het aanmoedigen van kennisuitwisseling: wederzijds leren; personeelsmobiliteit; de aard van de kennis (gecodificeerd in octrooien en wetenschappelijke artikels versus stilzwijgend in kennisnetwerken); en de externaliteiten van kennisnetwerken door kennisoversijpelingseffecten (de zgn. positieve spillovers). Elk van deze aansporingen

· Toegang tot kennis, absorptie van nieuwe kennis

· Toegang tot complementaire R&D bronnen

· Kostenreductie voor interne R&D

· Toegang tot innovatieve netwerken en clusters

· Gebruik van specifieke R&D infrastructuur

· Ontplooien van nieuwe markten

· Rekrutering R&D personeel

Onderzoekswereld

· Bestendigen en diversifiëren van financiële en personeelsmiddelen

· Extra verdiensten voor onderzoekers

· Nieuwe impulsen voor onderzoek en onderwijs

· Verbetering van onderzoeksinfrastructuur

· Betere arbeidsmarktperspectieven voor afgestudeerden

· Rekrutering R&D personeel

Relaties

Wederzijds leren

Personeelsmobiliteit

Aard van de kennis

Kennisnetwerk externaliteiten

Aansporingen

· Gebrek aan kennis absorptie-vermogen en innovatie-management vaardigheden

· Onmogelijkheid externe kennis te gebruiken

· Risicoafkering gedrag, korte termijn oriëntatie in bedrijfsstrategieën

· Gebrek aan gekwalificeerd personeel

· ”Niet hier uitgevonden” -gedrag

· Angst om vertrouwelijke informatie prijs te geven

· Marktbarrières voor nieuwe bedrijven

· Evaluatie van onderzoek uniek gebaseerd op academische criteria

· ”Vrijheid van onderzoek” hindert bedrijfsgericht onderzoek

· Hoge belasting door onderwijs en administratieve regels

· Bureaucratische regelgeving · Geen vergoeding om

onderzoeksresultaten te commercialiseren

· Risicoafkerig gedrag

Belemmeringen

Informatie asymmetrie en lage markt transparantie

Onverenigbare objectieven, verschillende culturen

Hoge transactiekosten, financiële beperkingen

Onzekerheid van resultaten, kennisoversijpeling

Bedrijfswereld

18

creëert kansen voor zowel bedrijven als onderzoekswereld. Zo krijgen bedrijven toegang tot bepaalde kennis en O&O-bronnen, of kunnen ze putten uit het O&O-personeel dat voortgebracht wordt door de onderzoekswereld.

Het onderste gedeelte van Figuur 1 geeft een overzicht van mogelijke belemmeringen voor kennisuitwisseling. Hier staan o.a. cultuurverschillen of onzekere resultaten (bedrijven moeten nog heel wat investeren vooraleer basisonderzoek vertaald kan worden in innovatieve producten en nieuwe processen) centraal. Opnieuw vergt dit uitdagingen voor zowel de bedrijven als de onderzoekswereld om deze belemmeringen uit de weg te gaan. Zo kan bvb. het absorptievermogen van bedrijven worden verbeterd om de gecreërde kennis van de onderzoekswereld beter te laten opnemen. Hoe dit te doen maakt het voorwerp uit van de beleidsaanbevelingen in een volgend hoofdstuk. Wat de onderzoekswereld betreft hindert bvb. de veelheid aan administratieve regels de tijd die onderzoekers kunnen besteden aan het commercialiseren van hun onderzoeksresultaten.

Noteer onmiddellijk dat bovenstaande lijst beslist niet exhaustief is. Figuur 1 wenst enkel de lezer attent te maken op het bestaan van bestaande aansporingen en belemmeringen.

1.2 Het belang van kennisuitwisseling tussen bedrijfswereld en onderzoekswereld

Recent onderzoek over de impact van samenwerking tussen universiteit en bedrijfsleven wijst op positieve effecten voor alle betrokken partijen. Voor bedrijven leidt samenwerking met kenniscentra tot een meerwaarde bij het ontwikkelen van nieuwe producten en diensten. Maar ook de onderzoeksgroepen die samenwerken met het bedrijfsleven worden er wetenschappelijk beter van (Debackere, 2006). Onderzoek toont daarenboven aan dat een open, ondernemende oriëntatie van kenniscentra en universiteiten niet alleen positieve effecten heeft voor individuele organisaties, maar ook voor de economische ontwikkeling van een regio of land (Polt et al., 2001). Kennisuitwisseling tussen de onderzoekswereld en de bedrijfswereld wordt dan ook steeds belangrijker. Daar zijn verschillende redenen voor.

Ten eerste is het duidelijk dat innovatie in enkele opkomende sectoren zeer nauw verbonden is met recente wetenschappelijke inzichten. Het gaat om o.a. informatie- en communicatietechnologie; nieuwe materialen; biotechnologie, en nanotechnologie. Deze technieken geven niet enkel aanleiding tot nieuwe sectoren, ze hebben ook een grote invloed op de processen en producten van bestaande sectoren zoals farmaceutica en mechatronica; en ook van traditionele sectoren zoals de textiel- en bouwnijverheid.

Ten tweede faciliteert de vooruitgang in de ICT, en meer bepaald het internet, de snelheid en het gemak waarmee informatie en kennis wordt doorgegeven. Dit is vooral belangrijk wanneer het kennis betreft die belichaamd is in publiek toegankelijke bronnen (‘codified’);

19

terwijl stilzwijgende kennis belichaamd in personen (‘tacit’) moeilijker via dit medium te gebruiken is.

De opkomst van een gespecialiseerde kennismarkt draagt, ten derde, eveneens bij tot het mobiliseren van kennis via verschillende kanalen (Howells et al., 2003). Aan de basis hiervan lagen financiële, regulerende en organisatorische veranderingen. Aanvankelijk was dit beperkt tot de sector van het risicokapitaal, maar het succes ervan leidde gaandeweg ook tot niet-financiële en gespecialiseerde dienstverlening door consulenten, juridische ondernemingen, collectieve en publieke onderzoekscentra, competentiecentra, hogescholen en universiteiten. Het Vlaamse IMEC is hier een veelgeciteerd voorbeeld van, en haalt reeds het merendeel van de inkomsten uit private projecten.

Ten slotte is de toenemende druk op de publieke financiële bronnen een sterke prikkel voor publieke spelers, zoals universiteiten, om hun afhankelijkheid van de overheid te verminderen door het aantrekken van alternatieve financieringsbronnen (Polt et al., 2001).

Ondanks het toenemende belang van kennisuitwisseling tussen de onderzoekswereld en de bedrijfswereld bestaat de indruk dat op dit vlak nog verbetering mogelijk is. Exemplarisch in dit verband is de discussie over de vermeende innovatie- of kennisparadox in Europa (Dosi et al., 2006). Samengebald poneert deze stelling dat er veel kennis geproduceerd wordt, maar dat deze kennis te weinig wordt omgezet in commerciële producten/diensten en/of nieuwe bedrijven. Het verbeteren van de kennisuitwisseling tussen de wetenschappelijke wereld en de bedrijfswereld kan deze innovatieparadox verminderen. Het beleid schenkt de jongste jaren dan ook meer en meer aandacht aan dit thema.

1.3 Aanwezigheid van kennis

1.3.1 Investeringen in kennis

Een noodzakelijke voorwaarde voor kennistransfer is de aanwezigheid van kennis. Het is daarom belangrijk dat landen hierin voldoende investeren. De OESO onderscheidt drie vormen van kennisinvesteringen: investeringen in O&O, investeringen in hoger onderwijs (publiek en privaat) en investeringen in software. Deze maatstaven worden uitgedrukt in hun verhouding tot het bruto binnenlands product (BBP) om rekening te houden met de grootte van het land. Onderstaande tabel geeft een idee van de positie van België op het vlak van deze kennisinvesteringen. Om dubbeltellingen tussen de drie categorieën te vermijden werden een aantal correcties uitgevoerd. De investeringen in hoger onderwijs en in software zijn alle investeringen exclusief O&O-uitgaven.

20

Tabel 1-1 : Investeringen in kennis, 2004

totaal (% BBP) verandering totaal in procentpunt 1997-2004 O&O (% BBP) software (% BBP) hoger onderwijs

(% BBP)

België (a) 3,41 0,8 1,92 0,59 0,90Voornaamste handelspartners van BelgiëDuitsland 3,90 0,4 2,54 0,64 0,73Frankrijk 4,31 0,5 2,20 1,16 0,95Nederland (a) 3,75 0,3 1,84 1,10 0,80Verenigd Koninkrijk (a) 3,50 0,2 1,80 1,01 0,70Kleine open economieën vergelijkbaar met BelgiëDenemarken (a) 5,10 1,3 2,58 1,36 1,16Finland (a) 5,92 0,7 3,49 1,31 1,11Ierland (a) 2,27 -0,3 1,19 0,19 0,89Oostenrijk (a) 3,43 0,3 2,21 0,67 0,54Zweden (a) 6,44 0,9 3,98 1,54 0,93HandelsblokkenEU-15 (b) 3,62 0,4 2,02 0,80 0,79Japan 5,33 1,0 3,31 1,19 0,83OESO (c) 4,91 0,7 2,41 1,08 1,42Verenigde Staten 6,56 0,9 2,74 1,46 2,36 Bron: OECD Science, Technology and Industry Scoreboard 2007 Noot: (a) 2003; (b) excl. Griekenland; (c) excl. Griekenland, Australië en Oostenrijk

België is relatief laag gerangschikt volgens de indicator voor de investeringen in kennis: alle handelspartners scoren in dit opzicht beter en van de vergelijkbare kleine open economieën scoort enkel Ierland minder hoog. De dynamiek van de kennisinvesteringen ligt in België wel boven die van de handelspartners, wat duidt op een inhaalbeweging op dit vlak.

Uitgedrukt als percentage van het BBP scoort België vooral zwak op het vlak van investeringen in software. Ook op het vlak van O&O-investeringen moeten we de meeste andere landen uit Tabel 1-1 laten voorgaan. De investeringen in hoger onderwijs zijn wel hoger dan gemiddeld in de EU-15 waardoor België een goede positie inneemt ten opzichte van de handelspartners en vergelijkbare kleine, open economieën.

1.3.2 Menselijk kapitaal

Investeringen in kennis hebben natuurlijk slechts zin als er voldoende menselijk kapitaal voor handen is. Dit is nodig om nieuwe kennis te genereren, maar ook om de aanwezige kennis te kunnen ‘absorberen’ en om innovatieve producten/diensten te kunnen produceren. Met absorptie duidt men op de ontvankelijkheid van bestaande kennis om deze in de bedrijven te kunnen toepassen met het oog op innovaties.

21

In de CIS-enquête, een innovatie-enquête uitgevoerd door de EU-lidstaten in opdracht van de Europese Commissie, wordt gepeild naar de mate waarin bedrijven een gebrek ervaren aan ‘gekwalificeerd personeel’ voor innovatiedoeleinden. Meer concreet wordt gevraagd of een gebrek aan gekwalificeerd personeel ‘een belangrijke hinderpaal’ is voor innovatie. Het resultaat wordt weergegeven in de tabel hieronder. Er wordt een onderscheid gemaakt volgens de grootte van de onderneming. Kleine ondernemingen hebben 10 – 49 werknemers, middelgrote ondernemingen hebben 50 – 249 werknemers en grote ondernemingen hebben minstens 250 werknemers.

Tabel 1-2 : Aandeel bedrijven waarvoor een gebrek aan gekwalificeerd personeel een belangrijke hinderpaal is voor innovatie, 2002-2004 – in %

totaal klein middel grootBelgië 11,7 12,1 10,8 7,6Voornaamste handelspartners van BelgiëDuitsland 4,6 4,6 3,9 7,7Frankrijk 14,4 15,3 11,4 7,6Nederland 5,3 5,4 4,1 8,0Verenigd KoninkrijkKleine open economieën vergelijkbaar met BelgiëDenemarken 6,7 6,9 n.b. n.b.Finland 7,7 7,9 7,1 7,5Ierland 15,0 16,5 12,2 2,6Oostenrijk 9,8 10,2 7,9 9,0Zweden 7,6 7,5 8,7 6,0 Bron: EUROSTAT, CIS-4

In het algemeen hebben relatief veel ondernemingen in België problemen met het vinden van gekwalificeerd personeel: 11,7% van de ondernemingen in België beschouwt een ‘gebrek aan gekwalificeerd personeel’ als een belangrijke hinderpaal voor innovatie. Van de handelspartners en de kleine, open economieën vergelijkbaar met België doen enkel Frankrijk en Ierland het relatief slechter op dit vlak.

Het probleem neemt wel af met de grootte van de onderneming. Vooral de ondernemingen met minder dan 250 werknemers ervaren problemen met het aantrekken van gekwalificeerd personeel. De relatieve positie van België ten opzichte van de andere landen waarvoor cijfers beschikbaar zijn, is ook het slechtst voor deze types van ondernemingen. Voor de grote ondernemingen is de inschatting van het probleem in België vergelijkbaar met de meeste andere landen.

Een belangrijke vorm van aanbod van het menselijk kapitaal van een land is het aantal afgestudeerden van het hoger onderwijs in wetenschappelijke en technische richtingen (W&T). Onderstaande tabel maakt een onderscheid tussen alle W&T-afgestudeerden hoger

22

onderwijs en de geavanceerde W&T-opleidingen (doctoraatsopleiding of equivalent programma).

Tabel 1-3 : Aandeel W&T-afgestudeerden in het hoger onderwijs (HO), 2006

W&T-afgestudeerden HO per 1000 personen tussen 20 en 29 jaar

W&T-afgestudeerden HO als % van alle

afgestudeerden HO

W&T-doctoraten per 1000 personen tussen 25

en 34 jaar

W&T-doctoraten als % van alle afgestudeerden

met een doctoraatBelgië 10,6 17,8 0,6 49,2Voornaamste handelspartners van BelgiëDuitsland 10,7 25,1 0,9 34,3Frankrijk 20,7 25,8 0,7 59,2Nederland 9,0 15,1 0,5 33,9Verenigd Koninkrijk 17,8 22,0 1,0 45,8Kleine open economieën vergelijkbaar met BelgiëDenemarken 13,8 18,1 0,6 43,6Finland 17,9 29,4 1,3 43,9Ierland 21,4 25,9 0,8 57,7Oostenrijk 10,8 32,2 0,8 42,7Zweden 15,1 25,8 1,7 52,7HandelsblokkenEU25 13,3 22,5 0,7 43,6Japan 14,4 22,2 0,3 39,9VS 10,3 16,1 0,5 36,8 Bron: EUROSTAT

Zoals blijkt uit de eerste kolom van Tabel 1-3 scoort België zwak voor het aantal afgestudeerden hoger onderwijs in wetenschappelijke en technische richtingen. Van de referentielanden doen enkel Nederland en de VS het relatief slechter. Voor het totaal aantal afgestudeerden hoger onderwijs doet België het nochtans goed, maar het aandeel van de studenten hoger onderwijs dat afstudeert in W&T-richtingen is laag. Bovendien was er de jongste jaren weinig vooruitgang: tussen 2004 en 2006 daalde het aantal W&T-afgestudeerden hoger onderwijs per 1000 personen tussen de 20-29 jaar zelfs.

Er studeren, relatief gezien, meer mannen af in wetenschappelijke en technologische richtingen: 15,5 op 1000 mannen tussen 20 en 29 jaar versus 5,6 op 1000 vrouwen tussen 20 en 29 jaar in 2006. Het overwicht van mannelijke W&T-afgestudeerden is het geval in alle referentielanden. Vergeleken met de meeste landen waarvoor cijfers beschikbaar zijn, is in België de kloof wel nog groter.

Een deel van die W&T-afgestudeerden volgde een geavanceerde onderzoeksopleiding (doctoraatsopleiding of equivalent programma). Deze groep is heel belangrijk voor het kennispotentieel van een land. De voorlaatste kolom van bovenstaande tabel toont dat de relatieve positie van België voor deze indicator beter is, maar de kloof met Zweden en Finland bijvoorbeeld blijft zeer groot. Dat zijn ook landen met uitstekende prestaties op het vlak van publicaties, zoals blijkt uit Tabel 1-4.

23

1.3.3 Publicaties

Een belangrijke output van de onderzoekswereld zijn wetenschappelijke publicaties. Dit zijn geschriften die via een ‘peer review’ proces openbaar toegankelijk worden gemaakt. In vele landen hangt de financiering van de universiteiten samen met deze vorm van publiceren. De prestatie van België voor deze indicator wordt in tabel 4 meer in detail besproken. Onderstaande tabel bekijkt niet enkel het aantal en de groei van het aantal publicaties, maar ook het aandeel van de geciteerde literatuur in het totaal aantal wetenschappelijke publicaties. Het aantal citaties van de publicaties geeft immers een beeld van het belang dat aan die publicaties gehecht wordt, en kan daarom een graad van invloed of reputatie van de wetenschappelijke literatuur uit het verleden zijn.

Tabel 1-4 : Wetenschappelijke publicaties en hun relatief belang

Wetenschappelijke artikels per miljoen inwoners in 2003

Relatief belang van de geciteerde wetenschappelijke literatuur in 2003

Gemiddelde jaarlijkse groei van de wetenschappelijke artikels per miljoen inwoners tussen 1993 en 2003 (in %)

België 637 0,82 3,59

Duitsland 537 0,82 2,48Frankrijk 516 0,76 1,51Nederland 831 0,97 1,12Verenigd Koninkrijk 811 0,86 0,98

Denemarken 982 0,94 2,27Finland 998 0,83 3,44Ierland 440 0,76 4,61Oostenrijk 604 0,8 4,59Zweden 1143 0,86 1,55

EU-15 573 0,74 2,46Japan 470 0,58 3,08OESO 441 0,04Verenigde Staten 726 1,03 -0,44

Handelspartners van België

Kleine open economieën vergelijkbaar met België

Grote handelsblokken

Bron: National Science Foundation, 2006, eigen bewerkingen

België ligt, wat het aantal wetenschappelijke publicaties betreft, boven het gemiddelde van de EU-15. Noteer onmiddellijk dat deze indicator een vertekend beeld geeft, gezien de prominentie van Angelsaksische tijdschriften die bekeken worden voor het berekenen van deze indicator. Dat verklaart alleszins de relatief lagere scores op dit vlak van handelspartners Frankrijk en Duitsland, die toch relatief goed scoren op het vlak van O&O-intensiteit in vergelijking met België, Nederland en het Verenigd Koninkrijk.

Het relatief belang van de geciteerde wetenschappelijke literatuur in België is kleiner dan 1. Dit wil zeggen dat het aandeel van België in de geciteerde literatuur lager is dan het aandeel van België in het totaal aantal wetenschappelijke publicaties. Dit is echter zo voor de meeste landen uit Tabel 1-4. Vergeleken met het gemiddelde van de EU-15 doet België het op dit vlak zelfs relatief goed.

24

De derde kolom in Tabel 4 geeft de dynamiek weer van de wetenschappelijke productie in termen van publicaties. In dit opzicht scoort België zeer goed. Van de landen uit Tabel 1-4 doen enkel Oostenrijk en Ierland het nog beter.

1.4 Mechanismen en indicatoren van kennisuitwisseling

Kennisproductie is niet voldoende. Kennis moet zich ook vertalen in nieuwe producten en processen. In dit opzicht is het belangrijk dat de kennis voldoende oversijpelt en doorstroomt tussen de onderzoekswereld en de bedrijfswereld. Kennisuitwisseling tussen deze twee werelden kan verschillende vormen aannemen (Barré, 2002: 94; Rigby & Georghiou, 2002; 123). Hieronder worden ze geordend rond zes thema’s: (i) opleiding en vorming; (ii) ondernemerschap (waaronder academische spin-offs); (iii) mobiliteit van personeel tussen de bedrijfswereld en de onderzoekswereld; (iv) netwerken tussen de onderzoekswereld en de bedrijfswereld; (v) samenwerking tussen de onderzoekswereld en de bedrijfswereld; (vi) en de uitwisseling van publicaties en intellectuele eigendomsrechten. Bepaalde mechanismen kunnen natuurlijk onder meerdere thema’s geklasseerd worden. Tabel 1-5 geeft een samenvattend en niet beperkend overzicht van de diverse mechanismen van kennisuitwisseling tussen het bedrijfsleven en de onderzoekswereld.

De volgorde van de mechanismen en kanalen van kennisuitwisseling zijn ingedeeld volgens de stadia die het innovatieproces kenmerken (European Commission, 2005). Dit is geen negatie van de niet-lineariteit van het innovatieproces of verwaarlozing van het bestaan van aanzienlijke terugkoppelingseffecten, maar geeft uitdrukking aan de elementen die een relatief grotere rol spelen aan het begin van het innovatieproces zoals opleiding en vorming en beginnend ondernemerschap of aan het einde van het innovatieproces zoals wetenschappelijke publicaties en het nemen van intellectuele eigendomsrechten.

Om de prestatie van België op het vlak van kennisuitwisseling te meten, worden de in tabel 5 genoemde mechanismen van kennisuitwisseling meer in detail bestudeerd. Onmiddellijk dient gezegd dat voor heel wat vormen van kennisuitwisseling, opgesomd in deze tabel, momenteel geen indicatoren voorhanden zijn.

25

Tabel 1-5 : Overzicht van de verschillende mechanismen van kennisuitwisseling

Stadia innovatieproces Mechanismen en kanalen van kennisrelaties(i) Opleiding en vorming Afgestudeerden/doctoraten in wetenschappen en ingenieursstudies

Contractonderwijs en trainingHeropleiding van werknemers (levenslang leren)Beïnvloeding van curricula universiteitsprogramma'sSponsoring van onderwijsSupervisie van een doctoraat of stagairFinanciering doctoraal onderzoekWerkstudenten

(ii) Ondernemerschap Academische spin-offsStart-upsIncubatoren (broedplaats spin-offs)Wetenschapsparken (co-locatie bedrijven-universiteit)Stimulering ondernemerschapRisicokapitaal

(iii) Personeelsmobiliteit Mobiliteit van publieke onderzoekscentra naar bedrijfslevenMobiliteit van bedrijfsleven naar publieke onderzoekscentraDoctoraatshouders in het bedrijfslevenDubbele tewerkstelling bedrijfsleven en universiteitenTijdelijke personeelsuitwisseling

(iv) Netwerking Participatie in conferentiesParticipatie in beurzenParticipatie bedrijven in beheersraden van kenniscentraAlumni verenigingenNetwerking via overige bedrijfsverenigingen Informatiebronnen voor innovatie

(v) Samenwerking Gezamenlijke R&D projectenGezamenlijke innovatieprojectenContractonderzoekDelen van laboratoriaGezamenlijk gebruik van machinesSponsoring van onderzoek

(vi) Publicaties en intellectuele eigendom Wetenschappelijke publicatiesCo-publicaties universiteiten-bedrijvenRaadpleging van publicitiesOctrooinameCo-octrooiëringLicenties op octrooien van universiteitCopyrights, handelsmerken e.a. vormen van IE

Bron: Bewerking van de auteurs op basis van Polt et al. 2001, Barré, 2002; Rigby & Georghiou, 2002; Bongers et al. 2003, Brennenraedts et al. 2006

1.4.1 Opleiding en vorming in wetenschap en technologie

Een directe manier van kennistransfer gebeurt via de afgestudeerden in wetenschappelijke en technische (W&T) richtingen. Studenten doen kennis en vaardigheden op aan de

26

universiteit of hogeschool en transfereren deze kennis naar het bedrijfsleven waar ze tewerkgesteld zijn.

De cijfergegevens in Tabel 1-3 toonden dat België het niet goed doet op het vlak van W&T-afgestudeerden. Op het vlak van doctoraatsstudenten in W&T-richtingen is de relatieve positie van België iets beter. Er zal echter slechts sprake zijn van kennistransfer tussen de onderzoekswereld en de bedrijfswereld indien deze afgestudeerden ook doorstromen naar W&T-functies in het bedrijfsleven. Hieronder wordt bekeken in welke mate houders van een doctoraatsdiploma, een groep van afgestudeerden die belangrijk geacht wordt voor het kennispotentieel van een land, effectief in het bedrijfsleven terecht komen. De cijfers uit onderstaande tabel hebben betrekking op het totaal aantal houders van een doctoraatsdiploma in 2006.

Tabel 1-6 : Verdeling doctorandi volgens sector, 2006 – in %

Ondernemingen Overheden Hoger onderwijs Private non-profit organisaties

België (a) 16,5 13,6 64,0 5,9

DuitslandFrankrijkNederland (a) (b) 23,1Verenigd Koninkrijk

Denemarken 34,5 23,4 41,4 0,8FinlandIerlandOostenrijk 34,8 18,0 32,1 15,2ZwedenHandelsblokkenEU-15JapanOESOVerenigde Staten 31,1 8,1 55,6 5,2

Voornaamste handelspartners van België


Bron: OECD / UNESCO / Eurostat Nota: (a) 2005; (b) cijfers afgeleid van secundaire gegevens uitgedrukt in duizenden Bovenstaande tabel toont dat het onderzoek van de doctoraathouders zich vooral afspeelt in de sector van het hoger onderwijs. Voor België geldt dit voor bijna twee derde van de doctoraathouders, wat vrij hoog is in vergelijking met de andere landen waarvoor cijfers beschikbaar zijn. Deze groep van hoger opgeleiden die actief aan onderzoek doen, lijkt onvoldoende door te stromen naar de sector van de ondernemingen.

Naast een voldoende doorstroming van W&T-studenten en doctorandi naar het bedrijfsleven, is het ook belangrijk dat deze werknemers hun kennis op peil houden. Om bij te blijven met de meest recente technologische evoluties en om voldoende

27

absorptievermogen te vergaren, is continue scholing aangewezen. Zeker bij hoger opgeleiden zijn kennisinstellingen vaak aangewezen aanbieders van deze trainingen. In de tabel hieronder bekijken we in welke mate ‘hoger geschoolden’ in België deelnemen aan formele vormen van levenslang leren.

Tabel 1-7 : Levenlang leren bij hoger geschoolden, 2003 – in %

% hoger opgeleidenBelgië 8,6Voornaamste handelspartners van BelgiëDuitsland 3,6Frankrijk 2,4Nederland 13,2Verenigd Koninkrijk 14,1Kleine open economieën vergelijkbaar met BelgiëDenemarken 8,6Finland 12Ierland 10,9Oostenrijk 5,4Zweden 20,8HandelsblokkenEU-25 8,5

Bron: Eurostat Nota: Tertiair onderwijs – niveau 5-6 (ISCED 1997)

In vergelijking met de referentielanden bevindt België zich in de middenmoot. Hiermee scoort België net iets beter dan het gemiddelde van de EU-25, maar een stuk minder dan Zweden, het Verenigd Koninkrijk, Nederland en Finland.

1.4.2 Ondernemerschap: spin-offs en risicokapitaal

Een rechtstreekse vorm van kennis- en technologietransfer van de onderzoekswereld naar het bedrijfsleven gebeurt door de creatie van academische spin-offs, ondernemingen die afgesponnen worden van de universiteit of publieke onderzoeksinstelling. De complexe en vaak unieke ontstaansgeschiedenis van spin-offs zorgt ervoor dat er tot op heden geen eensluidende definitie is. Een gemeenschappelijk kenmerk is dat er technologie getransfereerd wordt van de onderzoeksinstelling naar de starter. Verschillen betreffen: het moment waarop deze transfer plaatsvindt (bij oprichting, na oprichting,…), of er onderzoekers mee getransfereerd worden, of de moederorganisatie mee-investeert of andere diensten verleent,… Dit verschil in definities maakt het heel moeilijk om resultaten uit

28

verschillende studies met elkaar te vergelijken en dus ook om België te benchmarken ten opzichte van andere landen. Verschillende bronnen onderstrepen wel de dominante positie van de VS op het vlak van de creatie van spin-offs; volgens de OECD Science, Technology and Industry Outlook 2000 zou het aantal spin-offs uit publiek onderzoek er ongeveer drie tot vier maal hoger zijn dan in de andere OESO-landen.

Het aantal spin-offs kent in de meeste landen een stijgende trend. Dit is ook het geval in België. Onderstaande grafiek toont het aantal spin-offs dat jaarlijks gecreëerd werd in België tussen 1987 en 2007. Dit cijfer is vrij volatiel, maar toont duidelijke een stijgende trend.

Figuur 1-2 : Jaarlijks aantal gecreëerde spin-offs

0

5

10

15

20

25

30

1987

1989

1991

1993

1995

1997

1999

2001

2003

2005

2007

Bron: Surlemont, 2006

Het aantal gecreëerde spin-offs zegt natuurlijk weinig over de grootte van deze initiatieven. Uit de cijfers blijkt dat de meeste spin-offs vrij bescheiden zijn van formaat en dat het op zijn minst een tijd duurt voor deze ondernemingen ook jobs creëren. Het gemiddeld aantal voltijds equivalente eenheden dat een spin-off (gecreëerd na 1993) in 2004 tewerkstelde, bedraagt 6,7 VTE in 2004 (Surlemont, 2006).

29

De creatie van spin-offs moeten gezien worden tegen de achtergrond van ’s lands cultuur met betrekking tot ondernemerschap. Een indicator hiervoor die het economisch dynamisme van een land weerspiegelt, is de geboortegraad van ondernemingen. De geboortegraad geeft het aantal nieuw opgerichte ondernemingen weer met een positief personeelsbestand en omzet, als percentage van het totaal aantal ondernemingen. Dit zijn de de zgn. start-ups waaronder de academische spin-offs ressorteren. Er moet wel worden opgemerkt dat de internationale vergelijkbaarheid van deze indicator beperkt is door het gebruik van verschillende methodieken (OECD, 2006).

Tabel 1-8 : Aantal starters als % totaal aantal ondernemingen, 2003

België 6,8Voornaamste handelspartners van BelgiëDuitsland 17,4Frankrijk 7,9Nederland 8,5Verenigd Koninkrijk 13,2Kleine open economieën vergelijkbaar met BelgiëDenemarken 9,5Finland 7,7IerlandOostenrijk 8,8Zweden 6,1HandelsblokkenEUJapan 4,5OESOVerenigde Staten 8,7 Bron: OECD, 2006

Tabel 1-8 toont dat de positie van België voor verbetering vatbaar is. Van de referentielanden scoren enkel Zweden en Japan slechter dan België.

Start-ups zijn doorgaans kleinschalige ondernemingen die nog geen beroep kunnen doen op interne fondsen. Indien hun activiteit gericht is op kennisintentieve en/of hoogtechnologische activiteiten, zoals academische spin-offs, gaat hun oprichting gepaard met aanzienlijke onzekerheden. Risicokapitaal speelt voor deze ondernemingen dan ook een belangrijke rol. De kapitaalverstrekker kan in drie stadia van de levenscyclus van het bedrijf tussenkomen: de zaaifase, de opstartfase en de expansiefase. Het ‘vroeg stadium’ groepeert de eerste twee stadia. Risicokapitaal voor de expansiefase incorporeert ook de fondsen voor vervanging, bedrijfsovernames, enz.

30

Tabel 1-9 : Risicokapitaal in functie van stadium onderneming, 2005 – in % BBP

Vroeg stadium GroeistadiumBelgië 0,021 0,017Voornaamste handelspartners van BelgiëDuitsland 0,014 0,043Frankrijk 0,028 0,055Nederland 0,002 0,096Verenigd Koninkrijk 0,047 0,245Kleine open economieën vergelijkbaar met BelgiëDenemarken 0,051 0,350Finland 0,044 0,051Ierland 0,022 0,042Oostenrijk 0,012 0,031Zweden 0,052 0,248HandelsblokkenEU 0,021 0,091Japan (a) 0,008 0,024OESO 0,026 0,098Verenigde Staten 0,036 0,147 Bron: OECD (2007), based on data from EVCA (Europe); NVCA (United States); CVCA (Canada); AVCAL (Australië), NZVCA (New Zealand), Asian Venture Capital Journal (the 2003 Guide to Venture Capital in Asia) for Japan en Korea Nota: (a) Japan: 2001

In 2005 scoort België voor beide stadia relatief zwak. De relatieve positie van België is echter het slechtst voor het groeistadium. In België is, in tegenstelling tot de meeste landen, deze component zelfs kleiner dan het risicokapitaal in het vroege stadium.

Deze relatief zwakke score voor risicokapitaal zou kunnen wijzen op een aanbodprobleem (tekort aan aanbod van risicokapitaal), maar kan even goed te wijten zijn aan een vraagprobleem (te weinig vraag naar risicokapitaal). In België, meer bepaald in het Vlaams Gewest, wordt opgemerkt dat het risicokapitaal voldoende voorhanden is, maar dat het risicokapitaal voorbehouden voor hoogtechnische starters enkel succesvol kan zijn als er voldoende projecten voorhanden zijn. Daarom weerspiegelen de gegevens in tabel 9 eveneens de efficiëntie van de mechanismen van kennis- en technologie-overdracht (European Commission, 2007).

31

1.4.3 Personeelsmobiliteit tussen bedrijfswereld en onderzoekswereld

Kennis heeft vaak een impliciet karakter, zit in de hoofden van de onderzoekers en kan alleen door hen worden overgedragen. Tijdelijke en/of permanente uitwisseling van onderzoekers tussen de onderzoekswereld en de bedrijfswereld wordt daarom als een efficiënte vorm van kennisuitwisseling beschouwd. Deze uitwisseling stimuleert ook de netwerkvorming. Kenniscentra krijgen een beter aanvoelen voor de vraag naar competenties en kennis vanuit het bedrijfsleven; en het bedrijfsleven raakt geïnformeerd over nieuwe technologische trends en over wat de onderzoekswereld te bieden heeft.

Er bestaan weinig cijfers over de mobiliteit van personeel tussen de twee werelden. Tabel 6 wijst erop dat 64% van de doctoraathouders werkt in het hoger onderwijs en dus, in vergelijking tot andere landen, maar in beperkte mate doorstroomt naar het bedrijfsleven. Ook op het vlak van tijdelijke mobiliteit lijkt verbetering mogelijk. De Vlaamse Raad voor Wetenschapsbeleid (VRWB) formuleerde in 2006 een aanbeveling rond dit thema. Ze richtte daarvoor een ad-hoc commissie op met experts uit het bedrijfsleven, universiteiten, kenniscentra, administraties en intermediaire organisaties om deze problematiek te onderzoeken. In hun aanbeveling stelden deze experts dat “vrij zelden een onderzoeker vanuit het Vlaamse bedrijfsleven wordt geplaatst in een kenniscentrum” en dat “kennisinstellingen geen formele politiek of uitgesproken succes inzake uitwisseling van onderzoekers op projectgebonden basis met het bedrijfsleven hebben”. Ze stelden wel vast dat de interesse en het potentieel voor samenwerking bij zowel de onderzoekswereld als het bedrijfsleven in Vlaanderen sterk aanwezig is (VRWB, 2006).

Zowel in het Vlaams gewest als in het Waals gewest bestaan programma’s gericht op het stimuleren van de mobiliteit van personeel tussen de onderzoekswereld en de bedrijfswereld. In Vlaanderen betreft het de postdoctorale onderzoeksmandaten type 2 en type 3. Het zijn persoonsgebonden post-doc beurzen. Type 2 is gericht op de transfer van basisonderzoek vanuit het onderzoekscentrum naar de onderneming waarbij de bursaal hoofdzakelijk in dat bedrijf werkt. Type 3 gaat in de meeste gevallen om een academische onderzoeker die binnen zijn/haar kenniscentrum werkt aan de commercialisatie van zijn/haar onderzoeksresultaten onder begeleiding van een promotor uit de academische en uit de bedrijfswereld. Dit betreft dus geen echte mobiliteit van personeel. Type 3 laat echter ook toe dat medewerkers van ondernemingen zich via een sabbatical herbronnen bij een onderzoekscentrum. In dergelijk geval is er wel mobiliteit van personeel, maar in de praktijk komt dit weinig voor. Nieuw in Vlaanderen sinds 2009 is het Baekelandprogramma, doctoraatsfinanciering waarbij een bedrijf het onderwerp van het doctoraat bepaalt en de onderzoeker een groot deel van zijn/haar tijd in het bedrijf spendeert.

In het Waals Gewest is er het programma FIRST Entreprise waarbij een onderneming haar wetenschappelijk en technologisch potentieel kan versterken door het aanwerven van een

32

jonge onderzoeker die stage moet lopen binnen een universitaire onderzoekseenheid, een excellentiepool of een erkend onderzoekscentrum. De stage duurt 6, 12, 18 of 24 maanden en moet tijdens en na de stage een reële kennistransfer naar de onderneming toelaten.

Tabel 1-10 : Steunprogramma’s gericht op tijdelijke mobiliteit van personeel

gemiddeld aantal mandaten per jaar (2003-2007)OZM type 2 6,85 (aangevraagd)FIRST entreprise 18,6 (toegekend) Bron: jaarverslagen IWT en DGTRE

Tabel 1-10 toont dat deze programma’s relatief weinig gebruikt worden. Er kan natuurlijk ook mobiliteit van personeel plaatsvinden zonder bovengenoemde steun, maar bovenstaande cijfers geven de indruk dat op dit vlak zeker nog verbetering mogelijk is.

1.4.4 Netwerking tussen bedrijfswereld en onderzoekswereld

Kennisuitwisseling tussen de onderzoekswereld en de bedrijfswereld kan gebeuren via netwerken tussen deze twee werelden. Om een idee te krijgen van de mate waarin de twee werelden met elkaar verweven zijn, worden hieronder een aantal indicatoren besproken.

In de eerste plaats wordt gekeken naar de mate waarin bedrijven voor hun innovatie gebruik maken van ideeën uit de onderzoekswereld. Tabel 1-11 geeft het percentage van de respondenten weer waarvoor respectievelijk het hoger onderwijs en de publieke onderzoeksinstellingen als hoogst belangrijke informatiebronnen voor innovatie worden beschouwd (een score van 3 op een schaal van 3). Een innovatie wordt in de CIS-enquête gedefinieerd als een nieuw of duidelijk verbeterd product dat op de markt wordt gebracht of de invoering in de onderneming van een nieuw of duidelijk verbeterd proces. De innovatie is het resultaat van nieuwe technologische ontwikkelingen, nieuwe combinaties van bestaande technologieën of de exploitatie van andere door de onderneming verworven kennis.

In Tabel 1-11 wordt opnieuw een opdeling gemaakt volgens de grootte van de onderneming. Kleine ondernemingen hebben 10 tot 49 werknemers, middelgrote ondernemingen 50 tot 249 en grote ondernemingen hebben meer dan 250 werknemers.

33

Tabel 1-11 : Aandeel innoverende bedrijven waarvoor hoger onderwijs en publieke onderzoeksinstellingen een belangrijke informatiebron zijn voor innovatie –

2002-2004, in %

totaal klein middel groot totaal klein middel grootBelgië 3,8 3,3 4,0 8,1 2,3 2,0 3,2 2,8Handelspartners van BelgiëDuitsland 3,4 2,4 4,8 6,4 1,4 1,4 1,0 3,0Frankrijk 2,3 1,9 2,5 4,8 2,0 2,1 1,5 3,0Nederland 2,6 2,2 2,6 5,7 2,0 2,2 1,4 2,4Verenigd KoninkrijkKleine, open economieën vergelijkbaar met BelgiëDenemarken 3,3 2,3 5,0 7,2 0,5Finland 4,9 4,1 4,7 11,4 2,4 2,1 2,1 5,7Ierland 2,7 2,5 3,1 2,7 2,8 3,0 2,5 1,3OostenrijkZweden

hoger onderwijs publieke onderzoeksinstellingen

Bron: EUROSTAT, CIS-4

Het hoger onderwijs (universiteiten en hogescholen) is slechts voor 3,8% van de innoverende bedrijven in België een belangrijke informatiebron voor innovatie. Ook in de andere landen is dit percentage laag, wat doet vermoeden dat de kennis van deze instellingen voor veel bedrijven te hoogtechnisch of te weinig toepassingsgericht is om zomaar opgepikt te worden en aanleiding te geven tot een innovatie-idee. In vergelijking met de andere landen uit de tabel is het cijfer voor België zelfs relatief hoog. Een opsplitsing volgens grootte van de ondernemingen leert dat het gebruik van deze informatiebron toeneemt met de grootte van de onderneming en dat, in vergelijking met de referentielanden, vooral de kleinste en de grootste ondernemingen in België relatief veel gebruik maken van deze informatiebron.

De publieke onderzoeksinstellingen worden nog iets minder gebruikt als informatiebron voor innovatie. Opvallend is dat deze informatiebron het meest gebruikt wordt door de middelgrote ondernemingen, al is het verschil met de grote ondernemingen niet zo groot.

Tegenover de geringe inspiratie die het hoger onderwijs en publieke onderzoekscentra in het algemeen bieden voor innovatie-ideeën (weinig gebruikt als informatiebron), wordt er wel beroep gedaan op deze organisaties in het kader van uitbesteding van onderzoeksactiviteiten door de bedrijven. Dit wordt gemeten door de financieringsstromen van de ondernemingen naar de O&O-activiteiten van deze organisaties. Het gaat daarbij over contractonderzoek, gezamenlijke onderzoeksprojecten, enz. Het kan ook gaan over het nemen door het bedrijfsleven van licenties op door in de universiteit genomen octrooien. Dit laatste kanaal wordt wellicht belangrijker nu universiteiten en publieke onderzoeksorganisaties in toenemende mate gaan octrooiëren (zie verder).

34

Tabel 1-12 : Financiering door bedrijfsleven van O&O uitgevoerd door het hoger onderwijs en van O&O uitgevoerd door de publieke onderzoeksinstellingen – in %

O&O van hoger onderwijs O&O van publieke onderzoeksinstellingengefinancierd door het bedrijfsleven gefinancierd door het bedrijfsleven

aandeel in 2005

gem. jaarlijkse groei 1994-

2006variatie-

coëfficiënt aandeel in 2005

gem. jaarlijkse

groei 1994-2006

variatie-coëfficiënt

België (a) 10,9 -1,8 7,8 9,2 4,9 25,5Voornaamste handelspartners van BelgiëDuitsland 14,1 5,6 15,6 9,9 11,2 76,6Frankrijk 1,6 -6,9 21,6 7,4 3,2 22,9Nederland (2003) (b) 6,8 6,8 24,6 16,1 -0,4 14,8Verenigd Koninkrijk 4,6 -3,1 16,3 9,3 3,1 28Kleine open economieën vergelijkbaar met BelgiëDenemarken (c) 2,4 2,5 29 2,1 -5,2 56,4Finland (c) 6,5 1,3 12,5 12,4 0,5 7,7Ierland 2,7 -8,9 34,1 4,1 -15,3 61,5Oostenrijk (1993-2004) (d) 4,5 7,7 42,8 6,6 11,4 36,2Zweden (c) 5,2 1,2 12,5 1,5 -6,6 39,6HandelsblokkenEU-15 6,6 1,1 4,4 8,2 4,7 17,3Japan 2,8 1,8 9,6 0,7 0 48,6OESO 6,1 -0,2 4 3,6 1,3 11,2Verenigde Staten 5 -3 14,9 Bron: OECD (2008) Nota: gemiddelde jaarlijkse groei publieke onderzoekscentra: a België: 1994-2005; b Nederland: 1994-2003; c Finland, Zweden en Denemarken: 1995-2006; d Oostenrijk: 1998-2006.

De eerste drie kolommen van bovenstaande tabel hebben betrekking op het aandeel van het onderzoek uitgevoerd door de instellingen hoger onderwijs (universiteiten en hogescholen), dat gefinancierd wordt door het bedrijfsleven. Volgens deze maatstaf is er in België hoegenaamd geen probleem wat de kennisstroom van de onderzoekswereld naar het bedrijfsleven betreft. Integendeel, België steekt met kop en schouders boven de meeste landen uit. Enkel Duitsland doet het in dit opzicht beter dan België. Het hoge aandeel is vrij stabiel doorheen de tijd zoals de lage variatiecoëfficiënt aangeeft. Tussen 1994 en 2006 is er echter een lichte daling merkbaar.

Het aandeel van de financiering van het O&O in het hoger onderwijs door de ondernemingen ligt in de lijn van de verwachtingen als men rekening houdt met het innovatiesysteem in België dat sterk steunt op de universiteiten (OESO, 2002). Daarom is het interessant om eveneens te kijken naar de mate waarin het bedrijfsleven O&O financiert in de publieke onderzoekscentra.

Ook voor deze indicator scoort België vrij goed, al is de relatieve positie iets minder voordelig dan voor de instellingen van het hoger onderwijs. De overheden hebben een grote

35

inspanning geleverd om het O&O in enkele speerpunten, die interessant zijn voor het bedrijfsleven zoals ICT en biotechnologie, aan te moedigen. In het begin van de jaren negentig lag het aandeel privaat gefinancierd O&O in publieke onderzoekscentra rond het EU-gemiddelde. In 2005 ligt het aandeel daar beduidend boven. Hoofdreden voor deze ontwikkeling is dat bepaalde centra bijzonder actief zijn in het aantrekken van private fondsen door het verrichten van gespecialiseerd onderzoek. Het gaat daarbij om o.a. organisaties als IMEC, VIB, VITO en IBBT.

Bovenstaande indicatoren geven de indruk dat bedrijven die aan innovatie doen in België relatief goed ‘ge-netwerkt’ zijn met de kennisinstellingen. Deze indruk wordt bevestigd door het lage aantal bedrijven dat aangeeft dat ‘gebrek aan technologische informatie’ een belangrijke hinderpaal is voor innovatie. Het betreft slechts 3% van het totaal aantal bedrijven. België scoort hiermee heel goed ten opzichte van de referentielanden.

Tabel 1-13 : Aandeel bedrijven waarvoor gebrek aan technologische informatie een belangrijke hinderpaal is voor innovatie – in %

totaal klein middel grootBelgië 3,0 2,9 3,7 1,8Voornaamste handelspartners van BelgiëDuitsland 1,9 1,9 1,9 2,0Frankrijk 4,7 5,0 3,8 2,7Nederland 3,5 3,6 3,4 2,1Verenigd KoninkrijkKleine open economieën vergelijkbaar met BelgiëDenemarkenFinland 3,6 3,5 4,6 2,4Ierland 6,7 7,4 5,2 1,3Oostenrijk 4,0 4,4 2,3 3,5Zweden


Een uitsplitsing van het probleem volgens de grootte van de onderneming leert dat de grootste en de kleinste ondernemingen het minste problemen lijken te hebben met het vinden van technologische informatie. Van de landen waarvoor cijfers beschikbaar zijn, doet telkens maar een land het nog beter dan België voor deze categorieën van ondernemingen. Het probleem is het grootst voor de middelgrote ondernemingen, al is ook daar het probleem relatief.

36

1.4.5 Samenwerking tussen bedrijfswereld en onderzoekswereld

Een actieve vorm van kennisuitwisseling tussen de wetenschappelijke wereld en de bedrijfswereld gebeurt wanneer onderzoekers uit beide werelden samenwerken. Innovatiesamenwerking wordt omschreven als een actieve participatie met andere ondernemingen of niet-commerciële instellingen op het gebied van innovatieactiviteiten. Beide partners hebben niet noodzakelijk commercieel baat bij de samenwerking.

De belangrijkste reden om samen te werken is meestal het vergaren van kennis. Dit is echter zeker niet de enige. Ook de mogelijkheid om gespecialiseerde machines en apparaten te kunnen gebruiken die bedrijven zelf niet kunnen bekostigen is bijvoorbeeld vaak een belangrijk motief.

Tabel 1-14 : Aandeel innoverende bedrijven dat samenwerkt rond innovatie – in %

totaal klein middel groot totaal klein middel grootBelgië 13,2 10,3 15,8 37,5 9,2 7,2 11,5 24,3HandelspartnersDuitsland 8,5 5,8 9,3 25,3 4,1 3,0 3,4 14,9Frankrijk 10,1 7,6 10,9 25,8 7,3 5,8 7,2 18,2Nederland 12,4 9,1 15,4 33,4 9,4 7,3 10,4 25,7Verenigd Koninkrijk 10,0 8,8 11,2 20,3 7,6 7,3 6,5 14,5Kleine open economieën vergelijkbaar met BelgiëDenemarken 13,7 10,3 17,1 38,1 6,9 5,7 7,3 18,3Finland 33,2 24,5 42,1 69,4 26,4 19,2 32,9 59,3Ierland 10,1 7,4 13,0 27,0 5,7 4,1 8,4 12,0Oostenrijk 10,0 6,4 13,8 36,2 5,2 3,0 8,0 19,9Zweden 17,4 14,1 18,8 48,7 6,4 4,1 6,9 29,5

samenwerking met hoger onderwijs samenwerking met publieke onderzoeksinstellingen


In België werkt 13,2% van de innovatoren samen met een organisatie uit het hoger onderwijs. In de praktijk zijn dit doorgaans universiteiten. Daarmee scoort België relatief goed in vergelijking met andere landen uit de tabel. Opvallend is wel de sterke prestatie van Finland voor deze indicator. De samenwerking neemt toe met de grootte van de ondernemingen, maar België scoort goed ten opzichte van de referentielanden voor alle types van ondernemingen (zowel voor de grote ondernemingen als voor de KMO’s).

De samenwerking met de publieke onderzoekscentra is iets lager dan de samenwerking met instellingen hoger onderwijs, maar is in vergelijking met de andere landen uit de tabel ook vrij hoog. Dit geldt vooral voor de middelgrote ondernemingen. Ook voor deze indicator valt de sterke positie voor Finland op.

Samenwerking met kennisinstellingen wordt natuurlijk in belangrijke mate bepaald door de vraag naar deze samenwerkingsvorm. Zo is in bepaalde sectoren samenwerking meer gebruikelijk dan in andere. Samenwerking met kennisinstellingen is ook nog altijd vooral

37

een zaak van grootschalige ondernemingen. Het is aangewezen om na te gaan of bedrijven een gebrek ervaren aan dergelijke samenwerkingspartners. Daarvoor doen we opnieuw beroep op de CIS-enquête die de bedrijven vraagt of ‘een gebrek aan samenwerkingspartners een belangrijke hinderpaal is voor innovatie’. Een nadeel van deze vraag is wel dat het niet duidelijk is of het gaat over partners in de privé-sector of over partners uit de academische of de publieke sector.

Tabel 1-15 : Aandeel bedrijven waarvoor een gebrek aan samenwerkingspartners een belangrijke hinderpaal is voor innovatie – in %

totaal klein middel grootBelgië 6,5 7,2 3,9 3,2Voornaamste handelspartners van BelgiëDuitsland 4 5 1,9 0,9Frankrijk 8,5 8,8 7,5 5,7Nederland 4,2 4,1 4,9 3,7Verenigd KoninkrijkKleine, open economieën vergelijkbaar met BelgiëDenemarkenFinland 5,3 6 3,2 2,9Ierland 6,3 7,9 2 1Oostenrijk 9,2 10,3 6 2,6Zweden Bron: EUROSTAT, CIS-4

In vergelijking met de referentielanden, scoort België op dit vlak gemiddeld: 6,5% van de bedrijven in België gaf aan dat een gebrek aan samenwerkingspartners een belangrijke hinderpaal is voor innovatie. De cijfers tonen dat dit vooral als een probleem ervaren wordt door kleinschalige ondernemingen.

1.4.6 Publicaties en intellectuele eigendomsrechten van de publieke sector

Kennisinstellingen zijn de belangrijkste producenten van wetenschappelijke artikels. Uit punt 1.3.3. bleek reeds dat België relatief goed scoort op dit vlak. Deze publicaties van de wetenschappelijke wereld kunnen een kennisbron zijn voor de bedrijfswereld. Hieronder wordt weergegeven in welke mate bedrijven beroep doen op wetenschappelijke tijdschriften en vak-/technische publicaties als informatiebron voor innovatie.

38

Tabel 1-16 : Aandeel innoverende ondernemingen dat wetenschappelijke tijdschriften en technische publicaties gebruikt als belangrijke informatiebron voor innovatie –

2002-2004 - in %

totaal klein middel grootBelgië 8,9 8,3 9,5 14,3

Duitsland 6,5 7 6 4,2Frankrijk 6,9 7,3 5,4 8Nederland 3,7 3,5 3,2 6,9Verenigd Koninkrijk

Denemarken 5,4 4,9 5,7 9,7Finland 5,3 4,6 5,2 7,9Ierland 11,2 13,4 7,3 4OostenrijkZweden

Voornaamste handelspartners van België



Artikels uit wetenschappelijke tijdschriften worden door 8,9% van de innoverende bedrijven als zeer belangrijke informatiebron beschouwd voor innovatie. Dit is een vrij hoog percentage. Dergelijke artikels zijn immers vaak heel technisch. Er is daarom een zeker absorptievermogen nodig om dergelijke informatie nuttig te kunnen aanwenden. België scoort dan ook heel goed in vergelijking met de andere landen uit de tabel. De sterke positie van België ten opzichte van de referentielanden is het duidelijkst voor de grote en de middelgrote ondernemingen.

Naast publicaties, bevatten ook octrooien van universiteiten vaak interessante informatie voor bedrijven. In de jaren ’90 werd in België decretaal vastgelegd dat de octrooirechten op onderzoek uitgevoerd door de universiteit en gefinancierd met middelen van de overheid toegekend worden aan de universiteit. Dit heeft een positief effect gehad op het ondernemend gedrag van de universiteiten. Onderstaande tabel maakt een internationale vergelijking van het aandeel van de universiteiten in het totaal aantal PCT-octrooiaanvragen2

2 De PCT-procedure (het zogenaamde Patent Cooperation Treaty) laat toe om een octrooiaanvraag in te dienen bij de 136 aangesloten landen.

.

39

Tabel 1-17 : Octrooiaanvragen door de universiteiten en door de publieke onderzoekscentra

aandeel in totaal aantal octrooien 2002 - 2004

(in%)

aantal octrooien per miljoen inwoners, 2002-

2004

aandeel in totaal aantal octrooien 2002 - 2004

(in %)

aantal octrooien per miljoen inwoners, 2002-

2004

België 7,6 3,7 0,7 0,3

Duitsland 1,6 1,0 0,1 0,1Frankrijk 5,3 4,2 5,5 4,3Nederland 1,3 3,0 0,0 0,0Verenigd Koninkrijk 7,7 7,7 3,8 3,8

Denemarken 2,5 4,6 0,6 1,1Finland 0,3 0,9 0,1 0,3Ierland 9,7 6,2 2,1 1,3Oostenrijk 1,0 0,1Zweden 0,0 0,0 0,0 0,0

EU-25 3,1 1,3Verenigde Staten 6,9 5,0 3,1 2,2Japan 1,6 2,9OESO 4,3 2,3

kleine open economieën vergelijkbaar met België

Grote handelsblokken

Eigendom van universiteiten b Eigendom publieke onderzoekscentra b

handelspartners België

Nota: a. Het betreft octrooiaanvragen ingediend onder het “Patent Co-operation Treaty” (PCT).b. PCT aanvragen zijn toegewezen aan institutionele sectoren gebruik makend van een algoritme die de naam van de aanvrager analyseert. Dit algoritme werd ontwikkeld door Eurostat en ligt in lijn met de institutionele sectoren geïdentificeerd in de Frascati handleiding (2002). Bron: OECD (2007); Vlaams Indicatorenboek blz. 157

België scoort goed wat het aandeel van de universiteiten in het totaal aantal octrooiaanvragen betreft. Er dient wel opgemerkt dat de octrooiaanvragen van de publieke sector in belangrijke mate een weerspiegeling zijn van het juridisch kader waarin octrooien geregeld zijn. Dit kader verschilt van land tot land. Zo mogen in Zweden, Duitsland en Japan de universiteitsprofessoren zelf hun onderzoeksresultaten octrooieren. In dat geval zijn de octrooien eigendom van individuen in plaats van eigendom van de onderzoeksorganisaties.

Bovendien is de relatieve positie van de Belgische universiteiten minder goed wanneer we niet het aandeel bekijken, maar het aantal octrooiaanvragen per miljoen inwoners. Het hoge aandeel van de universiteiten is dus voor een stuk te wijten aan een relatief laag aantal PCT-octrooiaanvragen in België.

Wat de octrooiname van publieke onderzoekscentra betreft hoort België tot de relatief zwakkere landen (zie de aandelen voor EU-25, VS en OESO).

40

1.5 Besluit

In de overgang naar een kennisgedreven economie speelt kennis een steeds belangrijker rol. Door de toenemende complexiteit van economische activiteiten – zeker in domeinen waar een stevige wetenschappelijke kennis vereist is zoals biotechnologie, ICT en farmacie – is de onderzoekswereld een aangewezen partner geworden voor kennis. Kennisuitwisseling tussen de bedrijfswereld en de onderzoekswereld is bijgevolg een belangrijk element in de groeistrategie van ondernemingen geworden.

Beleidsverantwoordelijken hebben daarom de jongste jaren bewust gekozen om de kennisuitwisseling tussen bedrijven en onderzoekswereld te stimuleren en de belemmeringen weg te nemen. Ook in België zijn er de jongste jaren vele initiatieven terzake genomen (zie de lijst in bijlage 2 van hoofdstuk 11).

Kennisuitwisseling en technologieoverdracht tussen het bedrijfsleven en de onderzoekswereld is een vlag die vele ladingen dekt. Om een genuanceerd zicht te krijgen op het fenomeen is dan ook een veelheid van indicatoren nodig (zie hoofstuk 5). Heel wat kennistransfermechanismen zijn tegenwoordig echter nog moeilijk kwantificeerbaar.

Wanneer België vergeleken wordt met een aantal referentielanden, scoren we voor heel wat van de beschikbare indicatoren niet slecht. Voorbeelden zijn: financiering door de bedrijfswereld van onderzoek uitgevoerd door de wetenschappelijke wereld, samenwerking tussen de wetenschappelijke wereld en de bedrijfswereld voor O&O-projecten, het gebruik van wetenschappelijke publicaties door de bedrijfswereld,… Dit neemt niet weg dat de kloof met de koplopers (Finland, Zweden,…) voor een aantal indicatoren nog groot is.

Bovendien zijn er een aantal knipperlichten. Zo is speciale aandacht nodig voor technologietransfer ten behoeve van kleinere bedrijven. Andere voorbeelden zijn het aantal afgestudeerden in wetenschappelijke en technologische richtingen, de mobiliteit van personeel tussen de wetenschappelijke en de bedrijfswereld, de creatie van spin-offs (en bijhorende creatie van werkgelegenheid en toegevoegde waarde),… In de volgende hoofdstukken wordt deze knelpunten meer in detail onderzocht.

41

Bronnenoverzicht

Bongers, F.; den Hertog, P.; Vandeberg, R. & Segers, J. (2003), Naar een meetlat voor wisselwerking. Verkenning van de mogelijkheden van kennisuitwisseling tussen publieke kennisinstellingen en bedrijven/maatschappelijke organisaties. Den Haag, AWT

Brennenraedts, R.; Bekkers, R. & Verspagen, B. (2006), The different channels of university-industry knowledge transfer: empirical evidence from biomedical engineering, ECIS Working Paper 06.04, February, pp. 1-18.

Debackere, K. (2006), ‘Universiteit en Bedrijfsleven: Ambities, Mechanismen en Realisaties’, bijdrage op conferentie ‘Naar een meer innovatieve economie’ van de CRB te Brussel

Dosi, G. ; Llerena, P. and Labini, M. S . (2006), ‘The relationships between science, technologies and their industrial exploitation: An illustration through the myths and realities of the so-called `European Paradox'’, Research Policy, 35 (10), 1450-1464

European Commission (1995), Green Paper on Innovation. European Commission, Luxemburg.

European Commission (2003), Third European Report on Science & Technology Indicators, European Commussion DG Research, Brussels

European Commission (2005), Key Figures 2005, Luxemburg

Leydesdorff, L. & Etzkowitz, H. (1998), ‘The Triple-Helix as a model for innovation studies’, Science and Public Policy, 25 (3), 195-203

Howells, J.; James, A. And Malik, K. (2003), ‘The sourcing of technological knowledge: distributed innovation processes and dynamic change’, R&D Management, 33(4), 395-409.

National Science Foundation (2006), Science and Engineering indicators, 2006. Arlington, NSF

OECD (2002) Benchmarking Industry-Science Relations, Paris, OECD

OECD (2006), Structural and Demographic Business Statistics: 1996-2003, Paris, OECD

OECD (2007), Science, Technology and Industry Scoreboard, 2007. Paris, OECD

42

OECD (2008) Main Science and Technology Indicators, December, Paris, OECD

Polt, W.; Gassler, H.; Schibany, A.; Rammer, C. & Schartinger, D. (2001). Benchmarking Industry-Science Relations - The Role of Framework Conditions, Vienna/Mannheim, June, pp. 1-425.

Surlemont (2006), ‘La croissance des spin-offs universitaires en Belgiques, bijdrage op conferentie ‘Naar een meer innovatieve economie’ van de CRB te Brussel.

Van Looy, B.; Lecocq, C.; Belderbos, R.; Faems, D.; Veugelers, R.; Vanhaverbeke, W.; Duysters, G.; De Man, P. (2006), ‘Samenwerking universiteiten, hogescholen, onderzoeksinstellingen, intermediairen en bedrijven’, Vlaamse Raad voor Wetenschapsbeleid, Studiereeks 16

Vergeynst, T. (2008), Vlaanderen, 25 jaar na de start van ‘Flanders Technology International’, Webpublicatie Studiedienst van de Vlaamse Regering

VRWB (2006), Tijdelijke mobiliteit van onderzoekers tussen kennisinstellingen en bedrijven in Vlaanderen, aanbeveling 26

43

2 De rol van intermediairen en van het beleid bij kennisuitwisseling

Emmanuel de Béthune1, Siska Vandecandelaere1 en Ward Ziarko2


2 POD Federaal Wetenschapsbeleid

Sedert de jaren ’90 is het proces van globalisering in een duidelijke stroomversnelling terecht gekomen. Het gevolg is een toenemende concurrentie, onder meer van lage-loonlanden. Een tweede belangrijke evolutie is de toenemende vergrijzing van de bevolking. Deze processen dwingen België om anders en slimmer te concurreren. Indien we onze levensstandaard op peil willen houden, is de overstap nodig van een efficiëntiegedreven economie naar een kennis- en innovatieve economie.

Om duurzame innovatieve economische activiteiten te ontwikkelen, heeft een land nood aan performante ondernemingen en onderzoeksinstellingen. Echter, zoals reeds beschreven in hoofdstuk 1, zal samenwerking tussen deze actoren het proces van kenniscreatie en kennisdiffusie nog bevorderen. Het versterken van de kennisuitwisseling tussen de onderzoekswereld en het bedrijfsleven (in het vervolg van de tekst afgekort door ISR) is recent dan ook een belangrijk thema geworden in het wetenschapsbeleid van vele landen. Ook in België zetten de verschillende beleidsniveaus heel wat instrumenten in om ISR te faciliteren en te stimuleren.

Dit neemt niet weg dat verbetering zeker nog mogelijk is. De werkgroep onderzocht waar en hoe, onder meer door te luisteren naar de ervaringen van mensen uit het veld. In de literatuur zijn immers nog weinig concrete beleidsaanbevelingen te vinden en goede praktijken uit andere landen zijn vaak niet rechtstreeks toepasbaar zijn op het Belgische innovatiesysteem. Concreet werd gekozen voor vraaggesprekken met drie types van organisaties die een brug slaan tussen de twee heel verschillende werelden van de bedrijven en de wetenschap, ook wel de intermediaire organisaties genoemd.

Een eerste type van intermediaire organisatie dat aan bod kwam, zijn de technology transfer organisaties (TTO’s) van universiteiten (ook wel interfacediensten genoemd). Deze organisaties vormen een schakel tussen de academische onderzoekers en de bedrijfswereld. De activiteiten van een TTO kunnen teruggebracht worden tot twee hoofdtypes: het bevorderen van samenwerking tussen de onderzoeksinstelling en de bedrijven (bv. contractonderzoek) en het zorgen voor de commercialisatie van academisch onderzoek. Dit laatste gebeurt onder meer door het sensibiliseren en het opleiden van de eigen onderzoekers in diverse aspecten van commercialisatie, door het opsporen van

44

octrooieerbare zaken en het nemen van octrooien, door het opstellen van licentiecontracten en door het oprichten van academische spin-offs. Het relatieve belang van de hierboven opgesomde taken verschilt van TTO tot TTO, afhankelijk van de grootte van de instelling, de plaatselijke situatie en/of de voorgeschiedenis. Tijdens het gesprek met de TTO’s waren ook een aantal vertegenwoordigers van het bedrijfsleven aanwezig.

Een tweede gesprek vond plaats met vertegenwoordigers van de wetenschapsparken. Deze parken bieden infrastructuur (bv. gespecialiseerde incubatoren voor de begeleiding van high tech start-ups) en een gepriviligieerde omgeving (dicht bij onderzoekscentrum, aanwezigheid van hooggeschoold personeel,…). Ze leveren ook heel wat diensten op het vlak van netwerking. Zo maken bepaalde parken werk van bedrijvenclubs waarin ook academici van de universiteit waaraan het park verbonden is, vertegenwoordigd zijn; sommige parken organiseren bedrijfsbezoeken voor academische onderzoekers en laboratoriabezoeken voor bedrijfsleiders;… Kortom, deze parken stimuleren de groeikansen van (high tech) bedrijven door aangepaste vestigingsmogelijkheden en door het creëren van voorwaarden voor een kruisbestuiving tussen de meest geavanceerde technologiedomeinen.

Ten slotte sprak de werkgroep met vertegenwoordigers van de collectieve onderzoekscentra en een Vlaamse competentiepool. De collectieve onderzoekscentra werden opgericht onder impuls van de sector, in toepassing van de Besluitwet ‘De Groote’ van 1947. Deze besluitwet had tot doel het toegepast onderzoek in de industrie te bevorderen, om aldus het concurrentievermogen van de sectoren te verhogen. Typisch voor deze centra is dat ze in belangrijke mate gefinancierd worden door hun leden (voornamelijk KMO’s): het zijn private non-profitorganisaties. Ze hebben dan ook heel nauwe band met hun leden, die vertegenwoordigd worden in hun technische comités. Via deze comités wordt (onder meer) nagegaan wat de strategisch collectieve uitdagingen van de industrie zijn. Op basis daarvan worden onder meer de prioriteiten van collectief onderzoek vastgelegd. Naast het uitvoeren van precompetitief en toegepast onderzoek, leveren ze ook heel wat technologische en wetenschappelijke diensten (uitvoeren van technologische audits, van haalbaarheids- en ontwikkelingsstudies, vorming en informatiesessies, technology-watch en opvolging van normen,…). Op regionaal niveau bestaan een aantal centra met vergelijkbare activiteiten waarvan eveneens een vertegenwoordiger aanwezig was tijdens het vraaggesprek.

De ideeën die aan bod kwamen in de gesprekken met bovengenoemde intermediaire organisaties werden nadien afgetoetst aan de mening van de beleidsverantwoordelijken. Aangezien ‘innovatie’ in België in belangrijke mate een regionale bevoegdheid is, werden ook de regionale beleidsniveaus uitgenodigd. Concreet waren naast vertegenwoordigers van de FOD Economie en de POD Federaal Wetenschapsbeleid ook vertegenwoordigers van het IWT, het EWI, de DGTRE, het AST en het IWOIB aanwezig.

Dit hoofdstuk is een bundeling van de verslagen van de verschillende vraaggesprekken. Het betreft achtereenvolgens de ideeën van de vertegenwoordigers van de TTO’s, de collectieve onderzoekscentra, de wetenschapsparken en de beleidsverantwoordelijken.

45

2.1 Technology Transfer Offices (TTO’s) en bedrijfsleven

Datum vraaggesprek: 27 juni 2007Deelnemers:Vertegenwoordigers TTO's Philippe Durieux Sopartec

Isabelle Lefebvre ULBDaniël Mercier UCLJan Wauters IMEC

(schriftelijke commentaar) Paul Van Dun KULeuven(schriftelijke commentaar) Johan Bil UGent

Vertegenwoordigers bedrijfsleven Pascal Lizin GSK BiologicalsJan Sijnave BekaertMarc Tombroff Numeca InternationalWim Van Loock Solifort BVBA

Moderator: Ward Ziarko POD WetenschapsbeleidObservatoren: Sophie Deprez IWOIB

Niko Geerts EWIChantal Kegels Federaal PlanbureauPaul Laurent FOD EconomieEric Sleeckx IWTJoost Verlinden Federaal PlanbureauHilde Vermeulen EWI

Uit de discussie met vertegenwoordigers van de TTO’s en het bedrijfsleven kwam naar voor dat er geen algemeen probleem is qua industry-science relaties (ISR) in dit land. Zowel regionaal als federaal bestaan heel wat maatregelen om de kennistransfer tussen wetenschap en bedrijfsleven te stimuleren. Er wordt ook al relatief veel nagedacht over de rol van de TTO’s en de wijze waarop hun bijdrage nog kan verbeterd worden. Maar er is natuurlijk nog ruimte voor verbetering. Hieronder de voorstellen die tijdens de discussie aan bod kwamen.

2.1.1 Nood aan ondersteuning bij technology watch

Het is voor bedrijven heel belangrijk om op de hoogte te zijn van de meest recente technologische evoluties en trends. Maar het is onmogelijk om dit allemaal zelf te doen. Er werd door het bedrijfsleven dan ook gesuggereerd dat de TTO’s (en de universiteiten/publieke onderzoeksinstellingen waarvoor ze werken) hen hierbij (meer) zouden kunnen helpen.

Sommige van deze instellingen doen al aan technology watch. IMEC heeft bijvoorbeeld een market intelligence team gecreëerd dat nagaat wat de technologische trends en markttrends zijn die in de komende jaren te verwachten zijn op het vlak van nanotechnologie, sensortechnologie,… Ze doen hiervoor onder andere beroep op hun onderzoekscommunities, netwerken van academische onderzoekers, mensen uit de bedrijfswereld (onderzoekers en business managers) en bredere socio-economische actoren.

46

De resultaten van hun technology watch-activiteiten worden teruggekoppeld naar hun eigen onderzoeksprogramma’s en hun netwerk van bedrijven.

Tijdens de discussie werd echter erkend dat meer samenwerking op het vlak van technology watch tot synergieën kan leiden. In het licht hiervan werd de idee gelanceerd van een technology watch-platform op regionaal of nationaal niveau, waarin verschillende actoren zouden samenwerken.

Er werd benadrukt dat bij het zoeken naar nieuwe technologieën ook over de landsgrenzen heen moet gekeken worden. De TTO’s zouden bijvoorbeeld het nationale bedrijfsleven kunnen vertegenwoordigen in Europese technologieplatformen of andere internationale technologie-initiatieven. Een andere mogelijkheid is het organiseren van buitenlandse technologie-missies. Groot-Brittannië, een land dat zeer actief is op het vlak van internationale technology watch, organiseerde in het verleden al verschillende technologie-missies met deelnemers uit zowel de publieke als de private sector (bv. nano-tech missie in Oekraïne, biotech-missie in Rusland,…). Ook België zou een dergelijk initiatief kunnen nemen.

2.1.2 Suggestie van bedrijfsleven rond dienstverlening TTO’s

De diensten van de TTO’s worden alsmaar uitgebreider. Er is de laatste jaren op dit vlak heel wat vooruitgang geboekt. Toch is er nog verbetering mogelijk. De vertegenwoordigers van het bedrijfsleven stelden dat TTO’s:

· pro-actiever zouden moeten optreden naar de industrie toe. Ze zouden hen moeten wijzen op opportuniteiten (bv. op basis van de resultaten van hun technology watch-activiteiten).

· de (vaak historische) relatie van een bedrijf met een bepaald onderzoeksdepartement moeten willen verbreden (onderzoeken of geen andere linken met de universiteit mogelijk zijn).

· (samen met andere instellingen) ook een rol te spelen hebben in het screenen van de industriële noden; in deze context werd evenwel opgemerkt dat bedrijven zich ook moeten organiseren en moeten kenbaar maken aan kenniscentra wat ze van hen verwachten.

· de onderzoekers van hun kennisinstelling moeten sensibiliseren van het belang van kennistransfer (bijvoorbeeld door het organiseren van trainingen rond ondernemerschap, IP,…).

· veel van elkaar kunnen leren door het uitwisselen van goede praktijken.

De TTO’s erkennen het belang van bovenstaande taken, maar benadrukken dat ze momenteel over onvoldoende financiële en menselijk middelen beschikken om alle taken

47

goed uit te voeren. Tegenover het ruime takenpakket van de TTO’s moet dan ook voldoende (structurele) financiering staan. Zoals elke vorm van overheidssteun moet natuurlijk ook deze financiering gekoppeld worden aan een regelmatige evaluatie.

Een vraag die in deze context echter niet uit het oog mag verloren worden, is op welk niveau de TTO’s optimaal georganiseerd en gefinancierd worden (per universiteit, op regionaal niveau, per groep technologiedomeinen,…). Het succes van een TTO hangt immers af van de mogelijkheid om schaaleffecten te kunnen exploiteren. Waar mogelijk zou dan ook moeten gestreefd worden naar fusies of synergieën tussen TTO’s van kleine en middelgrote instellingen. Daartegenover staat dat de afstand tussen het TTO-personeel en de onderzoekers niet te groot mag zijn. Gezien het noodzakelijk informeel contact tussen de onderzoekers en de TTO zouden er binnen elke universiteit steeds – op lokaal of centraal niveau – TTO-aanspreekpunten moeten aanwezig zijn.

Om hun taken goed uit te voeren, hebben TTO’s nood aan hoog gekwalificeerd personeel (met wetenschappelijke, economische en juridische kennis). Tot op heden werd dit personeel vooral gerecruteerd binnen de academische en publieke sector. Er is echter ook nood aan TTO-personeel met bedrijfservaring. Om de juiste mensen te kunnen aantrekken en houden, is het dan ook belangrijk om de functie voldoende aantrekkelijk te maken (financieel, vast contract, opleidingskansen, promotiekansen,…). Ook zijn regelmatige trainingsessies voor TTO-personeel nodig.

Naast het streven naar synergieën tussen de TTO’s werd tijdens de discussie ook het belang van ruimere netwerken benadrukt waarin naast kennisinstellingen ook de bedrijfswereld (onderzoekers evenals managers) en bredere socio-economische actoren vertegenwoordigd zijn en met elkaar in contact gebracht worden. Dit schept ruimte voor bottom-up initiatieven tussen het bedrijfsleven en de kenniscentra. Deze netwerken zouden moeten georganiseerd worden over de grenzen van de economische sectoren en wetenschappelijke disciplines heen. Zo kan bijvoorbeeld het stimuleren van ontmoetingen tussen industriële en diensteninnovatoren heel interessant zijn. Innovaties zijn immers meer en meer nieuwe combinaties van (soms bestaande) diensten en industriële types van activiteiten. Het is hierbij wel belangrijk om te vertrekken van bestaande netwerken en deze netwerken zoveel mogelijk te laten samenwerken.

2.1.3 Academisch onderzoek: economische oriëntatie en kritische massa

De versnippering van de onderzoeksinspanningen in België leidt soms tot dubbelonderzoek en komt de kritische massa van het onderzoek niet ten goede. Langs bedrijfszijde werd dan ook de opmerking gemaakt dat universiteiten hun competentiedomeinen beter zouden moeten poolen. De regionale prioriteitsstudies zouden hierbij een leidraad kunnen zijn.

48

Wat de economische oriëntatie van het academische onderzoek betreft, werd algemeen erkend dat universiteiten de laatste jaren meer en meer aangemoedigd worden om rekening te houden met de valorisatiemogelijkheden van hun onderzoek. In heel wat financieringsprogramma’s voor academisch onderzoek is economische en/of maatschappelijke valorisatie een belangrijke voorwaarde. Vanuit de TTO’s wordt ook getracht om academische onderzoekers te sensibiliseren voor het belang van valorisatie. Dit gebeurt onder meer door het organiseren van trainingen rond IP, trainingen rond ondernemerschap,… Maar daarnaast zijn ook institutionele hervormingen nodig. De academische carrière van een onderzoeker wordt voornamelijk bepaald door zijn/haar publicaties en weinig door zijn/haar oriëntatie op de bedrijfswereld. De onderzoeker heeft dus weinig incentieven om hiervoor aandacht te hebben. Valorisatie en technologietransfer moeten daarom meer deel uitmaken van de parameters waarop academische onderzoekers beoordeeld worden. Academische onderzoekers moeten ook meer bewust gemaakt worden van de mogelijkheid van een industriële loopbaan. Zo moeten academische onderzoekers de nodige opleidingskansen krijgen voor een industriële loopbaan. Doctoraten in samenwerking met de industrie en de creatie van onderzoeksposities in de industrie gaan in die richting.

2.1.4 Financiële overheidssteun voor kennistransfer

Er bestaan verschillende steunmogelijkheden voor bedrijven die willen samenwerken met universiteiten. Tijdens de discussie kwamen hierover de volgende reacties:

· Er is nood aan meer coördinatie tussen de regio’s. Bijvoorbeeld, de verplichting om de onderzoeksresultaten te valoriseren in de financierende regio werd door sommige deelnemers als een groot probleem ervaren en is in contradictie met de economische realiteit waarin ondernemingen op Europese of globale schaal actief zijn.

· Er bestaan heel wat steunmaatregelen, maar er is nood aan meer transparantie. Dit geldt niet alleen voor elke overheid afzonderlijk, maar er is ook nood aan een overzicht van de bestaande steunmaatregelen over de verschillende overheden heen.

· KMO’s beschikken vaak over te weinig middelen om te kunnen samenwerken met universiteiten. Zij vragen dan ook een hogere overheidstussenkomst voor onderzoek in samenwerking met of uitbesteed aan de universiteit. Overheidssteun moet natuurlijk wel voldoen aan de Europese regelgeving beschreven in de Communautaire Kaderregeling inzake staatssteun aan onderzoek, ontwikkeling en innovatie3

· Er moet inspanning geleverd worden om de administratieve kost van heel wat steunprogramma’s verder te verlagen.

.

· De snelheid waarmee subsidies worden uitgekeerd moet hoger.

3 Publicatieblad van de Europese Unie (2006), C323/1

49

Een rechtstreekse vorm van kennis- en technologietransfer van de publieke naar de private sector gebeurt door de creatie van spin-offs. In de verschillende gewesten is hiervoor heel wat steun voorzien. Omdat het belangrijk is dat overheidsmiddelen zo efficiënt mogelijk worden aangewend, werd benadrukt dat het, net als voor andere vormen overheidssteun, belangrijk is om het economische effect van deze steun te evalueren.

De vertegenwoordigers van de TTO’s stelden evenwel dat bijkomende overheidssteun nodig is voor volgende punten:

· Een onderzoeksresultaat dat de universiteit verlaat, is meestal niet onmiddellijk exploiteerbaar door een spin-off. Om die periode te overbruggen is financiering nodig die banken en risicokapitaalverschaffers vaak niet willen verschaffen. De overheid zou dan ook (meer) financiering moeten voorzien voor deze ‘proof-of-concept’ fase. Sinds enkele jaren bestaat in Vlaanderen een dergelijk door de overheid gespijsd fonds (Industrieel Onderzoeksfonds).

· Spin-offs worden niet alleen geconfronteerd met een financieringsprobleem, maar ook met een management-probleem. Het beleid zou hiervoor ook voldoende ondersteuning moeten voorzien.

2.1.5 Mobiliteit van menselijk kapitaal

Er werd algemeen erkend dat kennistransfer door de beweging van menselijk kapitaal tussen kennisinstellingen en bedrijven heel succesvol is. De industrie is dan ook sterk vragende partij om zelf doctoraatstitels (evenals titels voor post-docs en thesissen) te mogen voorstellen, waarbij het onderzoek hoofdzakelijk wordt uitgevoerd binnen de onderneming. Zowel in het Vlaamse als in het Waalse Gewest bestaan steunprogramma’s in die richting:

In Vlaanderen bestaan de onderzoeksmandaten type 2. Deze persoonsgebonden post-doc beurzen zijn gericht op de transfer van basisonderzoek vanuit de onderzoeksinstelling naar een bestaande onderneming waarbij de bursaal hoofdzakelijk in het bedrijf werkt. Het programma krijgt echter de kritiek dat het qua verloning te weinig flexibel is. De post-docs krijgen een vast salarispakket dat de werkgever niet mag verhogen, wat ertoe kan leiden dat collega-onderzoekers die vergelijkbaar werk verrichten onder een ander statuut meer verdienen. Dit kan spanningen teweeg brengen binnen de onderzoekseenheid van het bedrijf. Er werd dan ook gepleit voor een subsidiëring van het loon van de doctorandus in plaats van een systeem van vaste beurzen.

In het Waals Gewest worden post-docs gesubsidieerd aan universiteiten of erkende onderzoekscentra gericht op de valorisatie naar de industrie, maar het onderzoek gebeurt hoofdzakelijk in het onderzoekscentrum.

50

Ook de omgekeerde beweging van onderzoekers, van industrie naar universiteit, is natuurlijk nuttig. Ook hiervoor bestaan steunprogramma’s (bv. onderzoeksmandaten type III in Vlaanderen, FIRST Entreprise). Het gebruik van deze steunprogramma’s blijft echter relatief beperkt.

Er dient onderzocht te worden waarom relatief weinig gebruik gemaakt wordt van de bestaande programma’s. Een mogelijke hinderpaal voor de mobiliteit van personeel tussen de wetenschappelijke wereld en de bedrijfswereld is het verschil in evaluatiecriteria. Universiteiten en hogescholen baseren evaluaties voornamelijk op publicaties, wat het voor onderzoekers met een aantal jaar industriële ervaring heel moeilijk maakt om zich te herintegreren in de academische wereld. Analoog voldoen onderzoekers uit de academische wereld niet noodzakelijk aan de voorwaarden van de bedrijfswereld. Het zou dan ook nuttig zijn dat de bedrijfswereld en de academische wereld samen een aantal equivalentie-criteria opstellen die door beide milieus erkend worden. Ook het wegwerken van problemen rond anciënniteit en pensioenrechten is nodig. Ten slotte zal ook de creatie van netwerken tussen de academische wereld en industriële wereld een positief effect hebben op de mobiliteit van personeel tussen deze twee omgevingen.

Naast de mobiliteit van personeel tussen de wetenschappelijke wereld en het bedrijfsleven, is er ook nog altijd een probleem met internationale mobiliteit. Het verkrijgen van verblijfs- en werkvergunningen zou eenvoudiger moeten. Omgekeerd zouden Belgische onderzoekers meer gestimuleerd moeten worden om een aantal jaar in het buitenland door te brengen.

Verder kunnen ook studenten een belangrijke rol spelen in de kennistransfer. Stages bijvoorbeeld leiden niet alleen tot een voordeel voor de student, maar ook bedrijven profiteren van de academische ervaring van de jongere. Het contact met de stagebegeleiders kan voor sommige bedrijven ook een belangrijk middel zijn om netwerkvorming met kennisinstellingen te bevorderen.

Nog een stap verder is ‘la formation en alternance’ waarbij studenten een langere periode doorbrengen in de onderneming. In Frankrijk bijvoorbeeld kunnen studenten vier tot zes maanden voltijds met hun eindwerk bezig zijn. Op die manier worden ze helemaal ondergedompeld in de materie, wat zinvol is voor het bedrijf en voor de studenten een boeiende ervaring is. Zo leren de studenten ook wat het is om mee te draaien in een bedrijf. Dit vraagt natuurlijk een behoorlijke inspanning voor de bedrijven waarvoor ze de nodige steun zouden moeten krijgen.

2.1.6 Intellectuele eigendom (IP)

Samenwerking tussen verschillende onderzoeksactoren kan achteraf problemen met zich meebrengen op het vlak van verdeling van de intellectuele eigendom. Tijdens de discussie kwam dit thema echter weinig aan bod.

51

Langs Franstalige kant zijn de TTO’s verenigd in een netwerk LIEU, dat in het kader van het Marshallplan, samen met de bedrijfswereld onderhandelde over IP ingeval van samenwerking. Op basis van deze gesprekken werd een beheersnota opgesteld die werd goedgekeurd door UWE (Union Wallonne des Entreprises) en die de Franstalige TTO’s nu gebruiken als basis voor onderhandelingen met ondernemingen.

In België werd decretaal vastgelegd dat de octrooirechten van onderzoek uitgevoerd door de universiteit en gefinancierd met middelen van de overheid toegekend worden aan de universiteit. Bij een aantal federale onderzoeksprogramma’s voor universiteiten (zoals het programma ‘interuniversitaire attractiepolen’) gebeurt dit nog niet automatisch. Nochtans was de beslissing om dit te doen op regionaal niveau een belangrijke katalysator voor de valorisatie van onderzoeksresultaten van universiteiten.

2.2 Collectieve onderzoekscentra

Datum vraaggesprek: 8 november 2008Deelnemers:Vertegenwoordigers collectieve onderzoekscentra Francis Cambier BCRC

Jeroen Deleu SIRRISLuc Ruys CentexbelClaude Van Rooten BRRCJan Venstermans WTCB

Vertegenwoordiger Vlaamse competentiepool Erwin Lamot Flanders' FoodModerator: Ward Ziarko POD Wetenschapsbeleid

Georges Allo FOD EconomieObservatoren: Stijn Eeckhout EWI

Paul Laurent FOD EconomieBart De Caesemaeker IWTMichel Dethée SERVErwin Eysackers SERV

Een tweede vraaggesprek vond plaats met de vertegenwoordigers van de collectieve onderzoekscentra (in het vervolg van de tekst afgekort door COC’s) en een Vlaamse comptentiepool. Niet al deze centra werken op dezelfde manier. Heel veel hangt af van de specifieke kenmerken van de achterliggende sectoren (aantal leden, potentieel van de leden om zelf aan onderzoek te doen,…). Toch kwamen uit de discussie een aantal algemene aanbevelingen naar boven om de kennistransfer vanuit de collectieve onderzoekscentra/Vlaamse competentiepool te stimuleren :

1) meer steun voor kennistransfer; 2) steun voor demonstratieprojecten/pilootlijnen; 3) steun voor technology watch; 4) ondersteuning voor deelname aan Europese projecten;

52

5) meer financiering voor normalisatie-activiteiten; 6) stimuleren van (of tenminste, wegnemen van obstakels voor) transregionale

samenwerking; 7) suggesties om bestaande programma’s te verbeteren / uit te breiden; 8) evaluatie van overheidssteun

Deze punten worden hieronder meer uitgebreid besproken.

2.2.1 Meer steun voor kennistransfer

Onderzoek en ontwikkeling zijn belangrijk. In het licht van de Barcelona-doelstelling voor O&O mag steun hiervoor dan ook niet verwaarloosd worden. Maar daarnaast moet ook de transfer van kennis voldoende ondersteund worden. De collectieve onderzoekscentra benadrukken dat heel wat van hun kennisoverdrachtmechanismen, die vaak een grote impact hebben op het kennisniveau en dus op de productiviteit van bedrijven, niet in aanmerking komen voor steun. Voorbeelden zijn: de uitbouw van een website en van nieuwe methodes van ‘collaborative working’ (peer-to-peer environments), publicaties, seminaries, studiedagen, de werking van de Technische Comités en hun werkgroepen, technisch advies vanuit trouble-shooting – dit gebeurt door generalisten met een brede achtergrond die via eigen acties en/of doorverwijzing bedrijven de passende informatie bezorgen -,… Er dient onderzocht te worden voor welke vormen van kennistransfer bijkomende financiering mogelijk is.

2.2.2 Financiering van demonstratieprojecten/pilootlijnen

Naast steun voor onderzoek kan ook gerichte ondersteuning in ‘latere’ fasen van het innovatietraject een innovatie wezenlijk opstarten of versnellen. Demonstratieprojecten zijn hiervan een voorbeeld. Ze zijn bedoeld om op realistische schaal de levensvatbaarheid aan te tonen van nieuwe technologieën (‘emerging technologies’) waarvan de onderzoeksfase grotendeels voltooid is maar die nog technische en economische risico’s lopen en daardoor niet onmiddellijk commercialiseerbaar zijn. Dit soort projecten vereisen vaak grote investeringen in infrastructuur die moeilijk te dragen zijn door individuele KMO’s. De collectieve onderzoekscentra zouden in deze een belangrijk deel van het risico op zich kunnen nemen. Voor de collectieve onderzoekscentra is het bovendien een manier om kennis te transfereren die niet noodzakelijk bij hen ontwikkeld werd (uitbreiding van haar technologisch aanbod). Waar vroeger modaliteiten/kanalen bestonden voor de financiering van dit soort infrastructuur is dit vandaag de dag niet meer het geval. In bepaalde gevallen kan hiervoor wel beroep gedaan worden op EFRO-steun (Europees Fonds voor Regionale Ontwikkeling, een van de Europese structuurfondsen).

53

2.2.3 Financiering voor technology watch

Zoals reeds benadrukt tijdens de discussie met de technology transfer offices (TTO’s) is het voor bedrijven heel belangrijk om op de hoogte te zijn van de meest recente technologische evoluties en trends, maar is het voor bedrijven quasi onmogelijk om dit allemaal zelf te doen. De collectieve onderzoekscentra hebben op dit vlak zeker een rol te spelen.

Naast technology watch ter ondersteuning van de eigen onderzoekers, kunnen ze ook technology watch organiseren ter ondersteuning van de bedrijfswereld, algemeen of gericht op de specifieke noden van een (beperkte groep van) onderneming(en). Ruimer zouden de collectieve onderzoekscentra op basis van de resultaten van hun technology watch-activiteiten aan ‘technology brokerage’ kunnen doen (via hun technology attachés). En binnen ‘road-map platformen’ met TTO’s van universiteiten/publieke onderzoeksinstellingen zou technology watch een rol kunnen spelen in het afstemmen van het universitair onderzoek op de vraag van het bedrijfsleven.

Er werd wel benadrukt dat technology watch een heel arbeidsintensief proces is. De transformatie van een intern ‘state-of-the-art’ document naar een extern begrijpbaar (bijna journalistiek) document vereist heel wat arbeid. Een aantal collectieve onderzoekscentra is reeds actief op dit domein, al zijn deze inspanningen door een gebrek aan middelen vaak gefragmenteerd en afhankelijk van lopende projecten. De algemene technology watch wordt voornamelijk georganiseerd met eigen middelen, de gerichte technology watch gebeurt tegen betaling. Voor KMO’s is het echter vaak onmogelijk om dit te financieren.

De collectieve onderzoekscentra vragen meer steun voor deze activiteiten. Een interessant instrument in dit kader zijn de octrooicellen, waarover een drietal centra reeds beschikt en die gefinancierd worden door de FOD Economie. Deze cellen kunnen opzoekingen uitvoeren in octrooidatabanken onder meer in het kader van een technology watch-project. Dit potentieel wordt door de collectieve onderzoekscentra onvoldoende geëxploiteerd.

Er werd verschillende keren benadrukt dat moet gebruik gemaakt worden van bestaande structuren. Het oprichten van een centraal technology watch-centrum op federaal of regionaal niveau heeft volgens de deelnemers geen enkele zin omdat het enkel zal leiden tot een vloed aan losse ideeën waarbinnen een KMO zal verloren lopen. Het is belangrijk dat de technology watch wordt uitgevoerd door specialisten in een vakgebied, ingebed binnen de bestaande centra. Dit belet niet dat het cross-sectoraal bundelen van deze resultaten een belangrijke meerwaarde kan opleveren. Concreet kan dit door de organisatie van een netwerk van technology watchers - ingebed binnen de bestaande centra - dat heel regelmatig bijeen komt om informatie uit te wisselen. Dit netwerk zou kunnen gecoördineerd worden door de Unie der Collectieve Onderzoekscentra (UCRC).

54

2.2.4 Ondersteuning voor deelname aan Europese projecten

Zeker in sectoren waar export belangrijk is, is het belangrijk om internationaal te excelleren in bepaalde deeldomeinen. Het is dan ook noodzakelijk om voldoende aanwezig te zijn in Europese projecten. De collectieve onderzoekscentra hebben ook hier een rol te spelen.

Voor veel Europese projecten (bv. kaderprogramma’s, de Europese technologieplatformen,…) is de investering groot en de return onzeker. Bovendien zijn veel KMO’s onvoldoende op de hoogte van de Europese kanalen. De collectieve onderzoekscentra zouden een rol kunnen spelen in het aanzetten van KMO’s tot het deelnemen aan dergelijke projecten.

De collectieve onderzoekscentra hebben via hun kennis van ‘state-of-the art’ road maps en hun regionale en federale scouting-initiatieven een goed zicht op welke individuele bedrijven, Europese projecten kunnen en willen trekken. Daarenboven zijn ze via de verschillende technische comités en stuurgroepen goed in staat om up-stream groepen van bedrijven samen te brengen en om ze in de juiste Europese technologieplatformen (ETP’s) onder te brengen.

Het project EIS (Europese innovatiestimulering), waarbij experten van Vlaamse bedrijfsorganisaties, kenniscentra en/of associaties worden ingeschakeld, om Vlaamse KMO’s te stimuleren tot en te ondersteunen bij samenwerking over de grenzen heen, werd door de deelnemers beoordeeld als een goed initiatief.

2.2.5 Meer financiering voor normalisatie-activiteiten

Tijdens het gesprek met de collectieve onderzoekscentra werd de nadruk gelegd op het positief effect dat normen kunnen hebben op innovatie. Volgens cijfers van SIRRIS wordt zelfs 50% van de innovatietrajecten in hun sector geïnitieerd door een vraag over normen. Belangrijk is wel dat de normen prestatiegericht zijn. Louter beschrijvende normen remmen innovatie vaak af. Prestatiegerichte normen daarentegen verplichten een bedrijf om op zoek te gaan naar een creatieve oplossing.

Kleinere ondernemingen zitten vaak met heel wat vragen over de implementatie van een norm. Er moet dan ook over gewaakt worden dat deze ondernemingen niet in de kou blijven staan. De normenantennes waarover de meeste collectieve onderzoekscentra beschikken, komen hieraan tegemoet. Deze ‘antennes’ informeren de KMO’s van hun sector over de verschillende bestaande en in voorbereiding zijnde normen. Ze verstrekken ook advies omtrent normen aan individuele bedrijven. Het kan dan ook nuttig zijn om de normenantennes uit te breiden.

55

De meeste normen in België worden ontwikkeld op Europees of internationaal niveau. Dit neemt niet weg dat het belangrijk is dat België voldoende haar stem laat horen. Op die manier kunnen Belgische bedrijven zich strategisch positioneren bij de ontwikkeling van nieuwe en innovatieve producten, diensten en productieprocédés en kunnen ze genieten van een ‘first mover advantage’.

Op een administratief niveau worden de normalisatiewerkzaamheden georganiseerd door de sectorale operatoren van het Bureau voor Normalisatie (NBN). Vele collectieve onderzoekscentra spelen een rol als sectoraal operator. Ze zorgen ervoor dat alle belanghebbenden van hun domein betrokken worden bij het normalisatieproces en dat dit proces transparant verloopt. Concreet zorgen ze voor het bijeenroepen van de deelnemers aan een normalisatiecommissie, het bewaken van de agenda, het op gezette tijdstippen communiceren van standpunten aan het NBN,… Voor die rol worden zij niet vergoed. De normalisatiecommissies van de sectorale operatoren moeten zelf hun werking dragen. Op die manier is het moeilijk om ook KMO’s aan te zetten om deel te nemen aan normalisatiecommissies. Om het draagvlak voor een norm zo groot mogelijk te maken, is het nochtans belangrijk dat ook zwakkere marktpartijen toegang hebben tot het normalisatieproces. De collectieve onderzoekscentra pleiten dan ook voor een versterkte financiering van de sectorale operatoren (die nu soms gefinancierd worden vanuit fondsen voor prenormatief onderzoek). In sommige landen is er ruime overheidssteun voor normalisatie-activiteiten. In internationaal perspectief bevindt België zich op dit vlak in de middenmoot.

Ter ondersteuning van het werk in de normalisatiecommissies gebeurt prenormatief onderzoek. Dit onderzoek wordt door de FOD Economie via het NBN uitbesteed aan de collectieve onderzoekscentra. Het steunpercentage bedraagt 50%. Dit is laag in vergelijking met de regionale financiering voor collectief toegepast onderzoek. De collectieve onderzoekscentra pleiten dan ook voor een verhoging van het steunpercentage en de enveloppen voor prenormatief onderzoek.

2.2.6 Vergemakkelijk transregionale samenwerking

De collectieve onderzoekscentra zijn nog altijd nationaal gestructureerd. Het grootste deel van de steun die ze ontvangen, komt echter van de regio’s. Een gebrek aan afstemming tussen de steunmaatregelen van de verschillende overheden wordt als een probleem ervaren.

Er werden verschillende voorbeelden gegeven:

· De formules ‘Grondig Technologisch Advies’, steun voor kennisoverdracht vanuit een technologische adviseerdienst verbonden aan een geaccrediteerd kenniscentrum naar een onderneming, kunnen bijvoorbeeld niet regio-overschrijdend worden uitgevoerd.

56

· Het Waalse programma FIRST DO.C.A. financiert het loon van een jonge onderzoeker die werkt aan een doctoraat binnen een erkend onderzoekscentrum in samenwerking met een universitaire onderzoekseenheid. De jonge onderzoeker moet verplichte, gedurende minimum 3 maanden, een stage volgen binnen een buitenlands onderzoekscentrum. Een stage binnen een Vlaamse universiteit is echter niet toegelaten.

· Samenwerking in eenzelfde project met universiteiten of bedrijven uit verschillende gewesten is niet evident.

· Een gebrek aan communicatie leidt soms tot duplicatie van onderzoek.

2.2.7 Suggesties om bestaande programma’s te verbeteren / uit te breiden

De meerderheid van de deelnemers staat positief tegenover de invoering van een ‘innovatie-cheque’. Voor kleine projecten is het binnen de bestaande programma’s immers vaak niet rendabel om een dossier in te dienen. De administratieve last van het indienen van een project weegt niet op tegen de potentiële baat. De innovatiecheque komt hieraan tegemoet.

Volgens de deelnemers verloopt de kennistransfer vanuit het fundamenteel georiënteerde universitaire onderzoek naar de industrie niet altijd even vlot, vooral wanneer de potentiële doelgroep gefragmenteerd is en grotendeels uit KMO’s bestaat. Er zou hier meer gebruik gemaakt kunnen worden van de mogelijkheden van de collectieve onderzoekscentra. In deze context werd het Waalse programma FIRST DO.C.A, waarbij personen binnen een collectief onderzoekscentrum aan een doctoraat werken onder begeleiding van een universitaire promotor, positief onthaald. Ook de Brusselse impulsprogramma’s, waarin collectieve onderzoekscentra, universiteiten en hogescholen rond een onderzoeksproject kunnen samenwerken, werden erkend als goede praktijken. Volgens de deelnemers zouden de relaties tussen de collectieve onderzoekscentra en de TTO’s verder moeten versterkt worden. Universiteiten en hogescholen zouden ook meer moeten gestimuleerd worden om onder het peterschap van collectieve onderzoekscentra bepaalde richtingen te onderzoeken.

De collectieve onderzoekscentra onderstreepten ook het belang van continuïteit in dienstverlening. De jongste jaren legt men bij financiering de nadruk op kortlopende acties. Voor bepaalde programma’s is dit begrijpelijk, maar voor een technologische adviesfunctie is dit niet altijd aangewezen. De vertrouwensrelatie tussen de adviseur en de klant is immers belangrijk. Bovendien verwacht men vanuit de sector een grote expertise van de adviseur.

57

De collectieve onderzoekscentra pleiten voor een verhoging van de vrijstelling van doorstorting van bedrijfsvoorheffing voor alle onderzoekers (van wetenschappelijke instellingen en bedrijven) tot 75%.

Ten slotte werd ook opgemerkt dat publieke steun voor O&O en innovatie in België over relatief veel overheidsprogramma’s gespreid wordt. Gegeven het belang van kritische massa, is het dan ook noodzakelijk om de middelen niet nog verder te versnipperen.

2.2.8 Evaluatie van overheidssteun

Overheidssteun moet gekoppeld worden aan evaluatie. Daarbij moet niet alleen gekeken worden naar inputindicatoren (zoals het aantal bezochte bedrijven, co-financiering door industrie, aantal afgesloten contracten met industrie,…) maar ook naar het effect op het bedrijf (zoals nieuwe of verbeterde producten, groei, effect op tewerkstelling…). Meer algemeen zou moeten nagegaan worden of de overheidsmiddelen ook economisch of maatschappelijk relevante resultaten opleveren.

2.3 Wetenschapsparken

Datum vraaggesprek: 17 januari 2008Deelnemers:Vertegenwoordigers wetenschapsparken: Stéphanie Bonmariage CREALYS

Chris De Ceulaerde Universitair Bedrijvencentrum AntwerpenLouis Ercken wetenschapspark LimburgMartin Hinoul KULeuven R&DMichel Morant SPoWJean-Marc Simoens INESU Parcs scientifiques de l'UCL

Moderator: Ward Ziarko POD WetenschapsbeleidObservatoren: Stijn Eeckhout EWI

Jeroen Fiers IWTNiko Geerts EWIChantal Kegels Federaal PlanbureauJoost Verlinden Federaal Planbureau

Een derde vraaggesprek vond plaats met de vertegenwoordigers van de wetenschapsparken. Elk wetenschapspark werkt volgens een specifiek recept. Dit hangt onder meer af van de grootte van het park en de vorm waaronder het wetenschapspark samenwerkt met de academische wereld en de lokale en regionale overheden. Toch zijn de ingrediënten voor een succesvol wetenschapspark in grote mate dezelfde. Ze worden hieronder meer in detail besproken. Tijdens de discussie werd wel opgemerkt dat er naast onderstaande ingrediënten, ook nood is aan gemotiveerde personen die het verschil maken.

58

2.3.1 Voldoende kennis van een kwalitatief hoog niveau

Om aantrekkelijk te zijn voor het bedrijfsleven, moeten wetenschapsparken toegang bieden tot kennis van een kwalitatief hoog niveau. Een verregaande integratie van het wetenschapspark met de onderzoeksactiviteiten van één of meerdere universiteiten en kennisinstellingen is dan ook noodzakelijk. Hoewel wetenschapsparken gelinkt zijn aan een of meerdere kennisinstellingen, bleek uit de discussie dat de samenwerking tussen de wetenschapsparken, de bedrijven die er gevestigd zijn en de kennisinstelling (en bijhorende TTO) vaak suboptimaal is.

Academische onderzoekers krijgen weinig incentieven om hun onderzoek af te stemmen op de noden van het bedrijfsleven. Het is dan ook belangrijk om werk te maken van mechanismen die dit stimuleren. Onderzoekers worden nu nog te veel geëvalueerd op hun publicaties en te weinig op hun activiteiten die op termijn tot nieuwe jobs en toegevoegde waarde kunnen leiden. Het is nodig dat dit verandert. Ook de koppeling van overheidssteun voor onderzoeksprojecten aan samenwerking met het bedrijfsleven komt aan deze doelstelling tegemoet.

2.3.2 Belang van netwerken

Ook tijdens de gesprekken met de vertegenwoordigers van de wetenschapsparken werd meermaals het belang van netwerken benadrukt. De wetenschapsparken kunnen hierin een faciliterende rol spelen door het organiseren van activiteiten die verschillende actoren van het wetenschapspark, de universiteit en ook van buiten het park samenbrengen.

Een aantal voorbeelden van netwerkactiviteiten waarin wetenschapsparken een rol (kunnen) spelen:

· Wetenschapsparken kunnen werk maken van bedrijvenclubs waarin ook de academici van de universiteit waaraan het park verbonden is een prominente rol spelen.

· Er kunnen bedrijfsbezoeken georganiseerd worden voor academische onderzoekers en laboratoriabezoeken voor bedrijfsleiders.

· Wetenschapsparken kunnen op zoek gaan naar stageplaatsen en thesisonderwerpen voor universiteitsstudenten.

· Een nieuwsbrief met info over nieuwigheden aan de universiteit en in het wetenschapspark kan de wederzijdse interesse voor elkaar vergroten.

· Wetenschapsparken zouden, naast andere actoren, een rol kunnen spelen in netwerken die het technology watch-gebeuren faciliteren, die IP-diensten leveren,…

· Een efficiënte vorm van netwerking gebeurt door de mobiliteit van onderzoekers tussen bedrijven en universiteiten. Jammer genoeg gebeurt dit nog heel weinig. Op die manier zou immers een goede kruisbestuiving kunnen ontstaan tussen deze twee

59

werelden, zowel op het vlak van wetenschappelijke inzichten als op het vlak van managementpraktijken.

Ook het netwerken van wetenschapsparken zelf kan nuttig zijn. Alle Belgische wetenschapsparken, zelfs de grootste, zijn relatief klein in vergelijking met goede praktijken uit het buitenland (bv. Silicon Valley). Onderlinge samenwerking en samenwerking met wetenschapsparken uit omliggende landen kan leiden tot de kritische massa die nodig is om efficiënt te functioneren. Samenwerking zal ook de visibiliteit van de wetenschapsparken verhogen wat het aantrekken van nationale en internationale investeerders zal stimuleren. Leuven heeft in deze context reeds een samenwerking gestart met Eindhoven en Aken, en in Waals Gewest zijn alle wetenschapsparken geïntegreerd in een netwerk (SPoW).

Zoals reeds aan bod kwam tijdens de voorgaande vraaggesprekken is samenwerking tussen actoren uit verschillende regio’s in België niet vanzelfsprekend. In deze context pleitten de aanwezigen voor de organisatie van een platform waarbij verantwoordelijken van wetenschapsparken (ook uit verschillende regio’s) elkaar op geregelde tijdstippen kunnen ontmoeten en ervaringen uitwisselen, alsook aanbevelingen kunnen formuleren voor het beleid.

2.3.3 Belang van ondernemerschap

Een onontbeerlijke input voor een goed draaiend wetenschapspark zijn ondernemers. Er is nood aan een kritische massa van ondernemers die de kennisopportuniteiten aanwezig bij de universiteiten en onderzoeksinstellingen kunnen omzetten in daadwerkelijk ondernemerschap. Het aantrekken van voldoende ondernemers die dit soort uitdagingen aandurft, is dan ook een topprioriteit voor de wetenschapsparken.

Een meer ondernemerschapsgedreven onderwijs zou hierbij kunnen helpen. Hoewel de jongste jaren veel verbetering merkbaar is, moeten studenten/onderzoekers in hun opleiding nog meer in aanraking komen met ondernemerschap. In het algemeen moet het bewustzijn groeien dat zelf een bedrijf oprichten een succesvol alternatief kan zijn voor een carrière als werknemer. Ondernemen kan zowel op menselijk als op financieel vlak een zeer lonend avontuur zijn. Positieve rolmodellen zouden dan ook meer naar voor moeten geschoven worden.

Verder zijn er meer middelen nodig om jonge ondernemingen te begeleiden om zo hun doorgroeimogelijkheden te vergroten. Dit geldt in het bijzonder voor spin-offs, die in een eerste stadium vaak slechts uit één onderzoeker bestaan. Er zou meer aandacht moeten besteed worden aan de managementondersteuning van dergelijke ondernemingen. Met het oog op de vorming van succesvolle management-teams kan een grotere interactie tussen

60

(doctoraats)studenten uit wetenschappelijke richtingen en economische/management richtingen nuttig zijn.

2.3.4 Strategische visie

Het is belangrijk dat het management van het wetenschapspark een strategische visie ontwikkelt van de manier waarop het park wil groeien. De deelnemers erkenden de voordelen van multisectorale wetenschapsparken. De aanwezigheid van verschillende sectoren maakt immers verrassende spill-overs tussen deze sectoren mogelijk. Echter, hoewel een wetenschapspark niet moet focussen op één welbepaalde sector of technologie moet er binnen het wetenschapspark toch gewerkt worden aan clusters van bedrijven die actief zijn rond specifieke technologieën en sectoren. Bij de keuze van de sectoren moet rekening gehouden worden met de sterkten van het onderzoek en de schaal van het park.

Het management van het wetenschapspark moet de bestaande clusters in het park goed in kaart brengen en deze versterken door op een gerichte manier bedrijven uit binnen- en buitenland aan te trekken die de bestaande clusters kunnen versterken. Op termijn vormt zich dan een cluster die omwille van nabijheid van onderzoeksfaciliteiten, leveranciers- en klantenbedrijven aantrekkelijk wordt voor andere bedrijven die activiteiten ontwikkelen die dicht aansluiten bij de clusteractiviteiten.

Heel wat bedrijven zijn zich onvoldoende bewust van de voordelen die de inplanting in een wetenschapspark met zich kan meebrengen. Er is dringend nood aan meer informatie en promotie hieromtrent. In deze context werd ook gepleit om bedrijven van buiten het park toe te laten om deel te nemen aan de activiteiten van het wetenschapspark zodat ze de voordelen van het park leren kennen en zich op termijn, bijvoorbeeld bij een uitbreiding, toch in het park gaan vestigen.

2.3.5 Rol voor de overheid

Tijdens de discussie werd er meermaals op gewezen dat de overheid een faciliterende rol moet spelen en niet te veel zelf moet sturen. Zo moet de overheid zelf geen strategische onderzoeks- en investeringskeuzes willen maken; ze moet dit overlaten aan de bedrijven en kennisinstellingen.

Subsidies en andere specifieke maatregelen kunnen marktverstorend werken. Zo zorgen subsidies in achtergestelde regio’s er soms voor dat bedrijven zich daar vestigen, terwijl ze zich met het oog op netwerking en onderzoek beter zouden vestigen binnen een welbepaald wetenschapspark. Er moet dan ook voorzichtig omgesprongen worden met dit instrument.

61

Andere voordelen voor bedrijven zoals clustervorming, netwerken, de aanwezigheid van hooggeschoold en kwaliteitsvol personeel,… verdienen zeker ook aandacht.

De overheid heeft zeker een rol te spelen in de ondersteuning van netwerken ter stimulering van kritische massa, visibiliteit,… Concreet kan ze platformen ondersteunen waarin verschillende actoren (vertegenwoordigers van wetenschapsparken, van TTO’s, van collectieve onderzoekscentra, bedrijfsleiders, vertegenwoordigers van overheidsagentschappen, experten uit het buitenland…) elkaar kunnen ontmoeten, idealiter over de regiogrenzen heen.

Indien België zich wil positioneren in het kenniseconomie-gebeuren, is er voldoende visibiliteit nodig. Het federale niveau kan hier een belangrijke rol spelen. Zo zou een nauwere samenwerking van regionale instellingen als het FIT en het AWEX met de Belgische ambassades een belangrijke rol kunnen spelen in het stimuleren van de export en het aantrekken van buitenlandse investeringen. De ambassades zijn het ideale vlaggenschip om contacten te leggen met buitenlandse klanten en investeerders. Eenmaal het contact gelegd kan men dan volop de regionale sterktes uitspelen. Het diplomatenkorps zou ook een belangrijke rol kunnen spelen in het (terug)brengen van talenten naar ons land.

Ten slotte heeft de overheid ook een rol te spelen op het vlak van kapitaal nodig voor de opstart/doorgroei van kennisintensieve bedrijven. Indien de markt op dit vlak tekort schiet, moet de overheid voor aanbod zorgen. In deze context is ook een sterkere integratie van de Europese beurzen nodig. Dergelijke integratie moet beursintroducties toelaten die de kritische massa van beursintroducties in de VS benaderen, een kritische massa die noodzakelijk blijkt om tot successen van “het type Google” te komen.

2.3.6 Quality of life

Zoals hierboven reeds vermeld, wordt het succes van een wetenschapspark in belangrijke mate bepaald door de mensen die er actief zijn (onderzoekers en ondernemers). Om voldoende mensen met de juiste vaardigheden aan te trekken, is het dan ook belangrijk dat de omgeving rond het wetenschapspark gekenmerkt wordt door een hoge ’quality of life’. Voorbeelden zijn: de aanwezigheid van aangename woonbuurten, betaalbare behuizing, … Op hun beurt kunnen wetenschapsparken zorgen voor een positieve perceptie van de regio waarin ze gelegen zijn.

62

2.4 Beleidsverantwoordelijken

Datum vraaggesprek: 22 februari 2008Deelnemers:Vertegenwoordigers overheidsinstellingen: Georges Allo FOD Economie

Véronique Cabiaux ASTSophie Deprez IWOIBPaul Laurent FOD EconomieVeerle Lories EWIClaude May IWOIBPierre Villers DGTREPaul Zeeuwts IWT

Moderator: Ward Ziarko POD WetenschapsbeleidObservatoren: Joost Verlinden Federaal Planbureau

De hierboven weergegeven ideeën die aan bod kwamen tijdens de vraaggesprekken met de intermediairen werden achteraf getoetst aan de mening van de verschillende regionale en federale beleidsverantwoordelijken. Het doel was om na te gaan of de beleidsactoren zich terug vinden in de voorstellen van de intermediairen en om een idee te krijgen van de thema’s die volgens hen prioritair zijn.

In het algemeen konden de aanwezigen zich terugvinden in de aangekaarte voorstellen. Ze misten echter een aantal debatten van strategische aard die deels het gevolg zijn van de mutaties in het wetenschaps-, technologie- en innovatie-gebeuren, waaronder vooral het groter belang van ‘open innovatie’ en de invloed ervan op de verstrengeling van agenda’s, prioriteiten, enz... In eerste instantie gingen de beleidsactoren dan ook dieper in op de bredere innovatieve context waar het beleid rekening mee moet houden. Daarna kwamen een aantal specifieke ISR-thema’s aan bod.

2.4.1 Bredere innovatieve context

Kennisuitwisseling tussen de wetenschappelijke wereld en de bedrijfsleven vindt niet plaats in een vacuüm. De context waarbinnen deze relaties plaatsvinden ondergaat de jongste tijd zelfs heel wat veranderingen. Een aantal elementen die tijdens de discussie met de beleidsmakers aan bod kwamen, zijn:

· de algemene kadervoorwaarden die bepalen dat België een aantrekkelijk land is (blijft) voor bedrijven om aan onderzoek te doen;

· de rol van nieuwe bedrijfsstrategieën zoals “open innovatie” en de uitdaging ervan voor de formulering van een goed innovatiebeleid;

· de veranderingen in de universitaire wereld;

63

· de internationale context waarin dit plaatsvindt; · de rol van andere beleidsdomeinen; · ...

Deze punten maken dat het debat met betrekking tot het verbeteren van de kennisuitwisseling tussen de wetenschappelijke wereld en het bedrijfsleven niet alleen gestuurd wordt door de vraag naar continue incrementele verbetering van het wetenschaps-, technologie en innovatie-systeem, maar ook door nieuwe strategische debatten (de ‘hot issues’ van het moment).

Algemene kadervoorwaarden

Goede kadervoorwaarden zijn essentieel om van België een aantrekkelijke en succesvolle plaats te maken voor onderzoek en innovatie. Er werd in dit verband in het bijzonder gewezen op het belang van een goede regelgeving om aan onderzoek te doen, zoals het IP-beleid, het fiscaal systeem, arbeidsmarktregelgeving,… Maar ook elementen als een goede infrastructuur, beschikbaarheid van wetenschappelijk en technisch geschoold personeel, de aanwezigheid van goed onderzoek,… zijn belangrijke lokalisatiefactoren voor innovatie-activiteiten.

Nieuwe bedrijfsstrategieën

De globalisering, de toenemende concurrentie en de steeds korter wordende levenscyclus van heel wat producten zorgden er voor dat bedrijven hun marktaandeel en de winstgevendheid zagen slinken terwijl, door de toenemende technische complexiteit van heel wat producten en diensten, de kosten voor het ontwikkelen van nieuwe producten alsmaar toenamen. Meer en meer bedrijven reageerden hierop met een ‘open innovatie bedrijfsmodel’, waarbij in toenemende mate gebruik gemaakt wordt van ideeën van buiten het bedrijf en niet alle goede ideeën binnen het eigen bedrijf verder ontwikkeld worden.

De toegenomen aandacht voor ‘open innovatie’ zorgt voor een verstrengeling van onderzoekagenda’s en van prioriteiten tussen bedrijven onderling en tussen bedrijven en kenniscentra; het impliceert een grotere vraag naar meer gespecialiseerde informatie en kritische massa. Dit beïnvloedt op zijn beurt de discussie rond de strategische onderzoekcentra: ‘Is er behoefte aan nieuwe centra?’, ‘Hoe kunnen deze geïdentificeerd worden?’, enz.

64

Veranderingen in de universitaire wereld

Het academische landschap is gewijzigd: er is de hervorming en academisering van het hoger onderwijs; universiteiten kregen er in de jaren ’90 een derde missie bij: maatschappelijke en wetenschappelijke dienstverlening; … Deze veranderingen stellen nieuwe uitdagingen, bijvoorbeeld op het vlak van het human resources beleid van de universiteiten, op het vlak van de manier waarop de commercialisering van het onderzoek gepercipieerd en in de praktijk gebracht wordt (oa. verdere professionalisering van de interfacediensten,…).

Internationale/interregionale dimensie

Ook al wordt binnen de regio zoveel mogelijk gestreefd naar kritische massa, voor bepaalde domeinen is dit nog altijd onvoldoende, zeker wanneer we ook internationaal een rol willen spelen. Bovendien vereist kennisproductie vandaag de dag meer en meer interdisciplinariteit en heterogeniteit, die vaak buiten de grenzen van de eigen regio moet gezocht worden. Er dient dan ook bekeken te worden hoe de hindernissen voor internationale/interregionale samenwerking kunnen weggewerkt worden.

Rol van andere beleidsdomeinen

Er zijn heel wat beleidsdomeinen die een invloed (kunnen) hebben op innovatie, bijvoorbeeld via reglementering, overheidsaanbesteding, arbeidsmarktbeleid, sociale zekerheidsbeleid,… Er is dan ook nood aan een horizontaal innovatiebeleid dat innovatie een centrale plaats geeft in het beleidskader binnen elk departement en aan coördinatie tussen de verschillende beleidsdomeinen.

2.4.2 Belangrijke thema’s binnen het ISR-beleid

Er bestaan heel wat dienstverlenende instellingen en intermediaire organisaties gericht op de kennistransfer tussen wetenschap en industrie. De beleidsverantwoordelijken stelden unaniem de noodzaak centraal om optimaal gebruik te maken van de bestaande instellingen. In sommige gevallen is er behoefte aan meer professionalisering (bvb. door een betere vorming van de personen die met technologieoverdracht bezig zijn). Het voorbeeld van de TTO’s kwam in dit kader een aantal keer aan bod. Daarnaast moeten de bestaande maatregelen voor technologieoverdracht geregeld geëvalueerd worden.

Aanvullend op een verdere professionalisering is ook een verbeterde governance gewenst, bijvoorbeeld door een verhoogde samenwerking van bestaande instellingen. Concreet moet

65

de missie van elke instelling zo goed mogelijk gedefinieerd worden. Het is vanuit efficiëntiestandpunt (schaalvoordelen en transparantie) immers niet optimaal dat eenzelfde taak door verschillende instellingen wordt uitgevoerd. Het is wel belangrijk dat iedere instelling goed weet waar de andere mee bezig is en doorverwijst waar nodig. Een mooi voorbeeld hiervan is het netwerk dat opgezet wordt door het AST in het Waals gewest.

Verder kwamen ook de volgende aandachtspunten ter sprake:

· Er wordt speciale aandacht gevraagd voor de technologietransfer ten behoeve van de kleinere bedrijven. Wellicht kunnen de collectieve onderzoekscentra in dat opzicht een rol van betekenis vervullen.

· Kleinere ondernemingen weten vaak niet tot wie ze zich moeten richten voor de financiering van hun onderzoek. De visibiliteit en de transparantie van de verschillende initiatieven voor de ondernemingen kan beter.

· Het systeem van technology watch kan nuttig zijn indien het zich beperkt tot een bepaald thema en/of zich richt tot een welbepaalde doelgroep (zie argument mbt de professionalisering van technologieoverdracht).

· Een betere coördinatie van alle publieke middelen is wenselijk (Europees, federaal, regionaal) want deze is te weinig transparant.

· De mogelijkheden van publiek-private samenwerking verdienen meer aandacht (bvb. een grotere uitwisseling van onderzoekers en middelen).

· Er blijft een probleem van te weinig mobiliteit van personeel tussen de kenniscentra en het bedrijfsleven.

Waar mogelijk moet vertrokken worden van bestaande initiatieven, maar voor het ontwikkelen van disruptieve technologieën, die uiteindelijk ook structurele veranderingen in de economie kunnen teweegbrengen, zijn toch soms nieuwe initiatieven nodig. Zo is er in bepaalde sectoren/technologiedomeinen nood aan academisch onderzoek dat beter is afgestemd op de behoeften van het bedrijfsleven. Bovendien zijn er grootschalige initiatieven nodig om mee te spelen op internationaal niveau. Voorbeelden van initiatieven die aan deze eisen tegemoet komen, zijn de Vlaamse strategische onderzoekscentra (SOC’s) en de Waalse competitiviteitspolen. Deze initiatieven creëren ook visibiliteit en zijn op die manier belangrijk voor het aantrekken en verankeren van buitenlandse kennisinvesteringen. Er moet dan ook nagedacht worden in welke richtingen gelijkaardige initiatieven nuttig kunnen zijn. Ook keuzes over financieringsmechanismen, beslissingen over de samenstelling van de Raad van Bestuur van dergelijke instellingen,… zijn cruciaal voor de effectiviteit van deze initiatieven.

Het VIB, een interuniversitaire samenwerking op het vlak van biotechnologie, werd door alle deelnemers erkend als een goede praktijk. In het algemeen gaat de voorkeur uit naar bottom-up initiatieven die groeien vanuit een nood geïntentificeerd door de stakeholders (hier: bedrijfswereld en onderzoekswereld). De overheid kan natuurlijk wel een ondersteunende rol spelen in het initieel samenbrengen van de stakeholders. Zo hebben de

66

rondetafel-gesprekken van de Vlaamse overheid over ‘life sciences’ een aantal mensen met elkaar in contact gebracht die uiteindelijk het initiatief genomen hebben om een strategisch onderzoekscentrum op te richten voor translationeel medisch onderzoek.

In de context van ‘open innovatie’ wordt netwerking of tenminste een intensievere samenwerking tussen de kenniscentra en het bedrijfsleven cruciaal geacht. Dergelijke netwerken/samenwerkingsverbanden kunnen leiden tot het verwerven van de nodige kritische massa die de regio kan laten gelden op internationaal vlak. De overheden kunnen hierin een katalysatorrol spelen.

Bedrijven moeten beroep kunnen doen op de beste kennisinstelling, ongeacht de locatie ervan. Zoals hierboven reeds vermeld is het in dit kader belangrijk dat de problemen inzake transregionale samenwerking worden weggewerkt.

Samenwerking tussen kenniscentra en de bedrijfswereld plaatst het thema van IP-rechten op de agenda. Er moet een omkadering komen voor de manier waarop de universiteiten gebruik mogen maken van hun IP-rechten. In de praktijk blijkt dat er nog steeds vragen en spanningen bestaan inzake de toegang tot en de exploitatie van deze eigendomsrechten. Het is dus zeker belangrijk om de discussie over het gebruik van IPR binnen de universiteiten te voeren en te streven naar een billijk IPR gebruik. In een context van open innovatie kan IP immers ook gebruikt worden om innovatie tegen te gaan. Op Vlaams niveau komt er binnenkort een gestructureerd gesprek tussen het bedrijfsleven en universiteiten over het gebruik van IPR. Dit zou moeten leiden tot een soort ‘code of conduct’ vanwege universiteiten zowel tegenover individuele bedrijven als tegenover meer collectieve vormen. Langs Franstalige kant heeft het netwerk LIEU hierover onderhandeld met de bedrijfswereld in het kader van het Marshall plan.

Voor KMO’s zijn de hogescholen vaak meer geschikte samenwerkingspartners dan de universiteiten. Er werd dan ook opgemerkt dat de vraag tot academisering van de hogescholen er niet mag toe leiden dat hogescholen terughoudender worden op dit vlak. In het algemeen werd nog eens benadrukt dat de financiering van het hoger onderwijs te sterk gericht is op publicaties en te weinig op valorisatie.

Tegenwoordig gaat heel veel aandacht van de beleidsmakers naar het stimuleren van universitaire spin-offs. Deze vormen van start-ups zijn belangrijk maar staan, zeker in het begin, verder van de markt af dan commerciële spin-offs. Commerciële spin-offs verdienen vanuit overheidsstandpunt dan ook voldoende aandacht.

67

3 Specifieke thema’s bij kennisuitwisseling

Siska Vandecandelaere1 en Emmanuel de Béthune1


In de loop van 2008 nodigde de werkgroep een aantal academici uit om een uiteenzetting te geven rond het thema kennisuitwisseling tussen het bedrijfsleven en de onderzoekswereld. Er werd deze sprekers gevraagd om speciale aandacht te besteden aan mogelijke beleidsaanbevelingen op dit vlak.

Op 10 januari 2008 kwam professor Reinhilde Veugelers (EC, KULeuven, CEPR) een eerste inleidende hoorzitting geven rond het thema. Ze gaf een antwoord op de volgende vragen: Hoe scoort België op het vlak van industry-science relaties (ISR)? Welk type van ondernemingen gaat ISR aan? Wat is het effect van deze ISR op de prestatie van de ondernemingen? In haar beleidsaanbevelingen onderstreepte professor Veugelers vooral de nood aan een verdere uitbouw van goede (internationaal vergelijkbare) ISR-indicatoren die ook moeten doorstromen naar het analyse- en beleidsniveau. Ze benadrukte ook dat een goed ISR-beleid niet alleen aandacht heeft voor de aanbieders van kennis en de intermediairen, maar ook rekening houdt met de vraag naar kennis.

Een thema dat de laatste jaren meer en meer aan belang wint is ‘open innovatie’. Bedrijven gaan op zoek naar andere manieren om hun innovatieproces meer effectief en efficiënt te maken. Bijvoorbeeld door het actief zoeken naar nieuwe technologieën en ideeën buiten de onderneming, maar ook door het samenwerken met andere actoren om op die manier meerwaarde voor de klant te creëren. Naast inflows van kennis, is ook het doelbewust gebruik van outflows een belangrijk aspect van open innovatie. Voorbeelden zijn het buitenshuis verder ontwikkelen of uitlicenseren van veelbelovende ideeën of technologieën die niet binnen de strategie van de onderneming passen. Op 18 februari 2008 kwam professor Wim Vanhaverbeke (UHasselt) een uiteenzetting geven over het concept ‘open innovatie’ en de beleidsimplicaties hiervan.

Samenwerking tussen kenniscentra en de bedrijfswereld plaatst ook het thema van intellectuele eigendomsrechten (IPR) op de agenda. Aan wie worden de intellectuele eigendomsrechten van universitair onderzoek gefinancierd met publieke middelen het beste toegekend? Welke link bestaat er tussen IP-regime en de valorisatie en kwaliteit van universitair onderzoek? En op welke manier kan ervoor gezorgd worden dat universiteiten op een billijke manier gebruik maken van hun IP-rechten? Deze vragen waren de aanleiding voor de presentatie die Professor Bart Van Looy gaf op 13 maart 2008.

De verslagen van bovengenoemde hoorzittingen, die eerder gepubliceerd werden in de sociaal-economische nieuwsbrief van de CRB, worden hieronder gebundeld.

68

3.1 Industry-Science Relaties: Evidentie en Beleidsimplicaties

Reinhilde Veugelers 1

1 European Commission (BEPA), K.U.Leuven en CEPR

Op 10 januari 2008 gaf professor Veugelers bij de Centrale Raad voor het Bedrijfsleven een presentatie over hoe het stimuleren van industry-science relaties (ISR) kan bijdragen tot een verbeterde innovatieprestatie van België. Ze benadrukte daarbij meermaals dat een ISR-beleid slechts één aspect is van een goed innovatiebeleid. Volgens de innovatiesysteemtheorie is innovatie inderdaad het resultaat van interacties tussen verschillende actoren, maar de interactie tussen wetenschap en bedrijfsleven is hiervan slechts één onderdeel. Ook de interacties van bedrijven met leveranciers, met klanten, met venture capitalisten, interacties onder wetenschappers,… zijn belangrijk. Bovendien zullen deze interacties slechts effectief zijn als er voldoende kennis aanwezig is in de economie en, daaraan gekoppeld, het absorptievermogen van de economie voldoende hoog is (capabilities).

Een goed innovatiebeleid heeft dan ook aandacht voor verschillende punten: 1) het ontwikkelen van kennis en absorptievermogen (capabilities), 2) het stimuleren van interacties en 3) goede kadervoorwaarden waarbinnen dit alles kan gebeuren. Kortom, een goed innovatiebeleid is een systemisch innovatiebeleid, waarin het bevorderen van IS-relaties wel een belangrijk onderdeel is.

3.1.1 ISR-indicatoren

Er bestaan heel veel verschillende mechanismen van kennistransfer tussen wetenschap en bedrijsleven: samenwerking voor onderzoek, contractonderzoek, het opstarten van spin-offs, licenties op octrooien van universiteiten, publicaties, informele contacten en netwerken, mobiliteit van personeel,… Tot op heden is het aantal beschikbare indicatoren dat ook internationaal vergelijkbaar is, echter relatief beperkt. Hieronder een aantal voorbeelden.

69

Tabel 3-1 : ISR-indicatoren

BE FR DE NL FIaandeel bedrijven waarvoor universiteiten en instellingen hoger onderwijs een belangrijke informatiebron zijn voor innovatie - in % 3,8 2,3 3,4 2,6 4,9aandeel bedrijven waarvoor publieke onderzoeksinstellingen een belangrijke informatiebron zijn voor innovatie - in % 2,3 2 1,4 2 2,4

aandeel bedrijven waarvoor wetenschappelijke tijdschriften een belangrijke informatiebron zijn voor innovatie - in % 8,9 6,9 6,5 3,7 5,3aandeel van O&O uitgevoerd door hoger onderwijs en gefinancierd door bedrijfsleven (a) 10,9 1,6 14,1 6,8 6,5aandeel van O&O uitgevoerd door publieke onderzoeksinstellingen en gefinancierd door bedrijfsleven (a) 9,2 7,4 9,9 16,1 12,4

aandeel innoverende bedrijven dat samenwerkte met instelling hoger onderwijs voor innovatieproject - in % 13,2 10,1 8,5 12,4 33,2aandeel innoverende bedrijven dat samenwerkte met publieke onderzoeksinstelling voor innovatieproject - in % 9,2 7,3 4,1 9,4 26,4 Noot: (a) cijfers voor 2005 Bron : Eurostat, CIS-4

Bovenstaande cijfers tonen dat België relatief gezien niet slecht scoort. Voor de meeste indicatoren presteert het beter dan de drie buurlanden. Opvallend is wel de grote kloof met Finland voor het percentage van de innovatieve bedrijven dat samenwerkt met instellingen hoger onderwijs of met een publieke onderzoeksinstellingen, respectievelijk 13,2% (BE) versus 33,2% (FI) en 9,2% (BE) versus 26,4% (FI). Er dient wel opgemerkt te worden dat bovenstaande cijfers niet corrigeren voor structuureffecten zoals het percentage KMO’s in de economie, de technologische specialisatie van een land,… die in Finland misschien gunstiger zijn voor het bevorderen van ISR (cf. infra).

Gezien de structurele verschillen tussen landen en de vele mogelijke mechanismen van kennistransfer is het belangrijk om verschillende ISR-indicatoren te bekijken om een goed beeld te krijgen van de prestatie van een land. Voor heel wat kennistransfer-mechanismen bestaan echter nog geen (internationaal vergelijkbare) indicatoren. Ontwikkeling van nieuwe indicatoren is dan ook nodig. In een aantal gevallen vereist dit de verzameling van nieuwe data, maar ook op basis van de bestaande data kunnen vaak betere indicatoren opgesteld worden dan er nu bestaan.

Naast de ontwikkeling van indicatoren is het belangrijk dat deze indicatoren voldoende doorstromen naar het analyse- en beleidsniveau. Tot nu toe gebeurt dit nog te weinig. Dit is nochtans nodig om een idee te krijgen van het optimale niveau van industry-science relaties.

70

3.1.2 ISR-analyse

De meeste studies geven aan dat IS-relaties – hoe ze ook gemeten worden - wereldwijd de laatste jaren sterk gegroeid zijn. Maar ondanks deze groei, leeft bij velen toch het gevoel dat de schaal nog altijd inefficiënt is. De hamvraag is dan ook ‘Wat is het sociaal optimale niveau van IS-relaties?’. Jammer genoeg is hierover in de literatuur nog weinig te vinden.

Waar wel al literatuur over bestaat is het type onderneming dat linken aangaat met de wetenschap. Reinhilde Veugelers onderzocht samen met Bruno Cassiman (CEPR, KULeuven, OECD) welke factoren de kans op IS-relaties verhogen. Hun resultaten worden hieronder besproken.

Ze vonden dat de technologische specialisatie van een land een belangrijke verklarende factor is voor het niveau van ISR. In bepaalde sectoren, zoals chemie en farma, is samenwerking met universiteiten meer natuurlijk dan in andere sectoren. Ook grotere ondernemingen werken meer samen met wetenschap. Deze ondernemingen hebben immers meer mogelijkheden om intern capaciteiten te ontwikkelen nodig om de kennis van universiteiten te absorberen.

Het delen van kosten blijkt een belangrijke driver te zijn voor samenwerking met universiteiten. Dit verklaart waarom toegang tot subsidies een belangrijk motief kan zijn voor bedrijven om samen te werken voor dure projecten. Naast kosten kunnen ook de snelheid waarmee de innovatie op de markt gebracht wordt en de schaal waarop je intern kennis moet hebben om mee te kunnen, belangrijke drijfveren zijn om samen te werken met universiteiten. In bepaalde sectoren (bv. ICT) zijn deze factoren dermate belangrijk, dat het bijna onmogelijk wordt om niet in netwerken te opereren.

De mate waarin een bedrijf zich een technologie kan toe-eigenen, legaal via octrooien of strategisch via het inbouwen van complexiteit of lead time, blijkt geen belangrijke verklarende factor voor samenwerking met universiteiten. Dit in tegenstelling tot andere vormen van samenwerking, zoals samenwerking met klanten en leveranciers. Er dient wel opgemerkt te worden dat in de studie van Cassiman en Veugelers de meeste samenwerkingsvormen ‘two-by-two’ zijn. In grotere vormen van samenwerking maken ondernemingen zich dikwijls meer zorgen rond IP omdat in dat geval kennis indirect kan wegslippen via gezamenlijke klanten, leveranciers of andere ondernemingen die meewerken. Waar bedrijven zich wel om bekommeren is hoe ze de resultaten die ze realiseren binnen die IS-projecten kunnen gebruiken binnen andere projecten (cf. infra).

Ten slotte vonden Veugelers en Cassiman dat samenwerken met universiteiten complementair is aan andere vormen van samenwerking en innovatieactiviteiten. Dit is consistent met de resultaten van R. Belderbos die onderzoek deed op Nederlandse data. Ook hij vond dat naarmate ondernemingen meer andere innovatieactiviteiten hebben (eigen

71

O&O, beroep doen op publieke onderzoeksresultaten, andere samenwerkingsvormen,…), ze ook met een grotere waarschijnlijkheid gaan samenwerken met universiteiten.

Naast evidentie over het type van bedrijf dat samenwerkt met kennisinstellingen, bestaat er ook literatuur over het effect van IS-relaties op de prestatie van de onderneming. Ondanks het feit dat het onderzoek vaak gebeurde op basis van heel specifieke subsamples en dat de resultaten niet altijd robuust zijn, gaan de resultaten toch in de richting van positieve effecten op de innovatieprestatie.

Cassiman, Veugelers en Zuniga (2009, zie hoofdstuk 5) deden onderzoek naar de effecten van IS-relaties op basis van Belgische data. Concreet onderzochten ze of octrooien die tot stand kwamen door ISR (gemeten als octrooien die verwijzen naar wetenschappelijke publicaties) ook meer waardevolle octrooien zijn (gemeten aan de hand van het aantal keer dat deze octrooien geciteerd worden).

Ze vonden geen effect op het niveau van het individueel octrooi. Dit wil zeggen, ze vonden niet dat octrooien die direct verwijzen naar wetenschappelijke publicaties ook meer geciteerd worden. Het is echter wel zo dat het geheel van octrooien van ondernemingen met ‘science-relaties’ (gemeten door verschillende mechanismen zoals samenwerking, wetenschappelijke publicaties,…) gemiddeld gezien meer geciteerd wordt. Het effect van de samenwerking situeert zich dus op het niveau van de onderneming, en niet op het niveau van het individueel octrooi. Met andere woorden, de effecten voor de onderneming gelden niet noodzakelijk voor de projecten die ze heeft met de wetenschappelijke wereld, maar sijpelen over naar andere projecten van de onderneming.

Ook Belderbos benadrukt het belang van het geheel van innovatieactiviteiten dat een bedrijf ontwikkelt. Volgens zijn onderzoek heeft samenwerking met een universiteit slechts een effect op de groei en productiviteit van een bedrijf als dat bedrijf ook andere samenwerkingsvormen heeft. Hij vond bijvoorbeeld een positief effect in geval van samenwerking met leveranciers en een negatief effect in geval van samenwerking met concurrenten. IS-relaties zijn dus maar één element in de innovatiestrategie van een ondernemingen en het is heel belangrijk om na te gaan hoe de totale portefeuille van innovatiestrategieën van een onderneming eruit ziet om de performantie van één specifieke strategie (hier IS-relaties) te kunnen bekijken.

3.1.3 Beleidsimplicaties

Zoals reeds benadrukt in de inleiding moet een ISR-beleid passen in een systemisch beleid. Een goed innovatiebeleid mag niet enkel focussen op ISR, maar moet ook aandacht hebben voor andere vormen van interacties, voor het ontwikkelen van kennis en absorptiecapaciteit en voor het scheppen van goede kadervoorwaarden waarbinnen dit alles kan gebeuren.

72

Een goed innovatiebeleid is dus ruimer dan een ISR-beleid. Maar een ISR-beleid is ook ruimer dan wat er vaak onder verstaan wordt. Zo focust ISR-beleid dikwijls op het versterken van het aanbod van kennis (bv. maatregelen die onderzoek beter moeten afstemmen op de noden van de industrie) en op de ondersteuning van intermediairen die kennis transfereren tussen wetenschap en bedrijfsleven. Maar binnen een ISR-beleid is het ook belangrijk om rekening te houden met de vraagzijde (bedrijfswereld). Het is in deze context belangrijk dat bedrijven zich voldoende bewust zijn van het belang van ISR, maar onafhankelijk daarvan, bestaat er, zeker op korte termijn, een soort ‘natuurlijke vraag’ naar ISR.

Ook in België zijn er een aantal structurele factoren die de vraag naar ISR op korte termijn relatief beperken. Voorbeelden zijn het grote aandeel van KMO’s in de Belgische economie en de specialisatie in technologieën waarvoor ISR minder belangrijk zijn. Ook het grote aantal dochterondernemingen van multinationale ondernemingen beïnvloedt het aantal ISR negatief. Samenwerking met universiteiten gebeurt immers meer op het niveau van de hoofdzetels dan op het niveau van de dochters. Ten slotte hebben ondernemingen die in België actief zijn vaak een te beperkte portefeuille aan andere innovatieprojecten en –strategieën, wat de incentieven voor het aangaan van ISR ook beperkt (cf. supra). Indien we willen evolueren naar een innovatieve economie, is het dan ook belangrijk dat ook aan deze structurele factoren gewerkt wordt.

Zowel op het niveau van de lidstaten als op Europees niveau bestaan er heel wat programma’s ter stimulering van ISR. Het is belangrijk om een zicht te krijgen op de effectiviteit en efficiëntie van deze programma’s. Hoewel Europa tracht goede praktijken te verspreiden via de ‘open method of coordination’, bestaan er op het niveau van de analyse op dit moment nog weinig waardevolle beleidsinzichten hieromtrent. Er is dan ook dringend nood aan meer en betere indicatoren, op basis waarvan effectiviteitsanalyses moeten gebeuren.

Europa heeft hierin zeker een rol te spelen. Zo is het belangrijk dat nieuwe indicatoren internationaal vergelijkbaar zijn. Maar ook de evaluaties zelf gebeuren best in een internationaal kader volgens homogene methodologieën. Vergelijking van de resultaten van verschillende landen (met verschillende ondernemingskenmerken) leveren immers heel wat bijkomende informatie op over de verschillende factoren die de effectiviteit van een instrument bepalen. Samengevat kunnen we stellen dat evaluatie van het bestaande beleid cruciaal is en dat ook op dit vlak samenwerking een sleutelwoord is.

73

3.2 Open Innovatie

Wim Vanhaverbeke2

2 Universiteit Hasselt

Op 18 februari 2008 kwam professor Wim Vanhaverbeke (UHasselt) een uiteenzetting geven over ‘open innovatie’ en de beleidsimplicaties hiervan. De belangrijkste ideeën worden hieronder samengevat.

3.2.1 Van gesloten naar open innovatie

Tot eind jaren ’80 werden nieuwe producten voornamelijk ontwikkeld en gecommercialiseerd binnen de O&O-afdelingen van grote industriële bedrijven. Deze onderzoekslabo’s genereerden heel veel technologische ideeën waarvan slechts een klein deel finaal op de markt kwam. De globalisering, de toenemende concurrentie en de steeds korter wordende levenscyclus van vele producten zorgden er voor dat deze bedrijven hun marktaandeel en de winstgevendheid zagen slinken terwijl, door de toenemende technische complexiteit van heel wat producten en diensten, de kosten voor het ontwikkelen van nieuwe producten alsmaar toenamen. Meer en meer bedrijven reageerden hierop met een ‘open innovatie bedrijfsmodel’.

Een dergelijk bedrijfsmodel kenmerkt zich door twee tendensen. Enerzijds wordt steeds meer extern ontwikkelde kennis (in toenemende mate ook uit de BRIC-landen) gebruikt om de interne innovatieprocessen te versnellen. Voorbeelden zijn het uitbesteden van onderzoek, het kopen van licenties op bestaande octrooien, de samenwerking met of het opkopen van start-ups,… Door gebruik te maken van bestaande kennis van buiten de organisatie proberen bedrijven op hun ontwikkelingskosten te besparen. Bovendien is het een manier om sneller de markt te bedienen, wat doorgaans leidt tot een groter marktaandeel en een verbeterde winstgevendheid. Anderzijds, gaan bedrijven naast het insourcen van bestaande kennis, ook meer en meer eigen kennis verkopen aan andere bedrijven door het verlenen van licenties, alliantievorming, het opzetten van spin-offs,… Op die manier kunnen bedrijven extra inkomsten genereren uit kennis die ze intern niet gebruiken.

Binnen dit verhaal van open innovatie spelen industry-science relaties (ISR) een belangrijke rol, maar professor Vanhaverbeke benadrukte dat het debat verder moet gaan. Zo zijn klanten, leveranciers, gespecialiseerde intermediaire instellingen, concurrenten, bedrijven die complementaire producten maken,… voor veel bedrijven belangrijkere bronnen voor innovatie dan instellingen hoger onderwijs of publieke onderzoeksinstellingen. Bovendien

74

zijn industry-science relaties vooral gekoppeld aan technologische innovatie, maar er bestaan ook heel wat niet-technologische vormen van innovatie. Voorbeelden hiervan zijn nieuwe business modellen, nieuwe manieren om diensten aan te bieden aan klanten, design, de gevoelswaarde van producten, etc… die de laatste jaren alsmaar aan belang winnen. Het is belangrijk dat deze aspecten niet uit het oog verloren worden.

Vertrekkende van het toenemende belang van ‘open innovatie’ formuleerde professor Vanhaverbeke een aantal beleidsaanbevelingen die hieronder meer uitgebreid besproken worden.

3.2.2 Beleidsaanbevelingen

Overheid als regelmaker en spelmaker

Subsidies voor O&O aan bedrijven en kennisinstellingen zijn belangrijk, maar zijn niet de enige mogelijke vorm van publieke steun. Innovatieve aanbestedingen door de overheid kunnen bijvoorbeeld een belangrijk instrument zijn in het stimuleren van ‘lead markets’. De overheid is zelf een belangrijke inkoper en heeft daarmee invloed op de markt. Door bij haar inkoop innovatie mee te wegen of door expliciete eisen te stellen op het vlak van innovatie, kan zij bedrijven een krachtige impuls geven om innovatieve producten, processen en diensten te ontwikkelen. Gegeven de hoge bevolkingsdichtheid en hoge CO2-uitstoot per km² in België, zou de overheid als klant bijvoorbeeld een belangrijke impuls kunnen geven aan het ontwikkelen en implementeren van schonere technologieën.

Maar directe steun voor O&O en innovatie is niet voldoende. Daarnaast heeft de overheid ook een meer indirecte rol te spelen in het opstellen van de juiste regels en het opvolgen van de naleving ervan. Belangrijk zijn de kadervoorwaarden voor de ontwikkeling en verspreiding van kennis, de definitie en bescherming van intellectuele eigendom, de uitwerking van een goed mededingingsbeleid, de kadervoorwaarden voor het oprichten van start-ups en voor de doorgroei van bestaande ondernemingen,… Een aantal van deze voorwaarden wordt hieronder meer uitgebreid besproken.

Stimuleer de ontwikkeling en de verspreiding van kwalitatief hoogstaande kennis (menselijk kapitaal)

Het innovatiebeleid is niet los te koppelen van het onderwijs- en opleidingssysteem. Het opleiden en het continu bijscholen van bekwame arbeidskrachten vereist dat er onderwijs en opleidingen van uitstekende kwaliteit aangeboden worden op alle niveaus. Op dit vlak scoort België heel goed.

75

Echter veel van deze kennis blijft geïsoleerd in bedrijven of kennisinstellingen. Naast opleiding van bekwame werknemers is kennistransfer dan ook even belangrijk, bijvoorbeeld door de mobiliteit van menselijk kapitaal. Een eerste vorm betreft de mobiliteit van personeel tussen bedrijven. Dit gebeurt nu nog veel te weinig. Maar deze vaststelling geldt eveneens, zelfs nog sterker, voor de mobiliteit van personeel tussen universiteiten en bedrijven. Momenteel krijgen academici veel te weinig prikkels om contacten te leggen met bedrijven, met als gevolg dat ze weinig afweten van de problemen waarmee bedrijven geconfronteerd worden en geen kennis kunnen opdoen door het samenwerken met bedrijven.

Naast mobiliteit van personeel kan ook mobiliteit van studenten nuttig zijn. Stages onder toezicht van goede stagebegeleiders zijn voor bedrijven, zeker voor KMO’s, een laagdrempelige en toch efficiënte manier om in contact te komen met nieuwe kennis uit het academische milieu. Ook de studenten leren heel veel van een dergelijke ervaring, niet in het minst op het vlak van werkhouding. Het systeem van stages is in België in vergelijking met bijvoorbeeld Nederland onderontwikkeld, zowel op het vlak van het aantal plaatsen als op het vlak van de duur van de stages. Om echt zinvol te zijn, moet een student immers minstens gedurende een drietal maanden ondergedompeld worden in een echte bedrijfssituatie .

Creëer en ondersteun instellingen die financiële middelen beschikbaar stellen voor veelbelovende ideeën en bedrijfsmodellen

Beschikbaarheid van financiering is een belangrijke voorwaarde voor het slagen van een innovatieproject. Subsidies zijn een mogelijke bron van financiering. De overheid oordeelt in dat geval over de slaagkansen en de verwachte opbrengsten van een innovatieproject. Er is de laatste jaren echter steeds meer privaat risicokapitaal beschikbaar. In tegenstelling tot de overheid worden de private verstrekkers van risicokapitaal zelf financieel beloond of gestraft voor hun keuze. Ze zullen dan ook onderling concurreren om de meest belovende projecten. In veel gevallen kunnen ze ook dynamischer inspelen op nieuwe informatie dan de overheid. Professor Vanhaverbeke pleit dan ook voor een meer marktgedreven financieringssysteem, zeker voor de fase van commercialisering die in heel veel industrietakken heel wat middelen vraagt.

Kortom, goed werkende kapitaalmarkten zijn belangrijk. En op dit vlak is in Europa nog heel wat werk aan de winkel. Volgens een recente studie van het MIT ondervinden Europese start-ups op twee tijdstippen in hun ontwikkeling een nadeel ten opzichte van hun Amerikaanse tegenhangers. Een eerste doet zich voor bij de opstart zelf: Europese venture kapitaalverschaffers (VC’s) investeren veel kleinere bedragen per start-up dan Amerikaanse VC’s. Een tweede bottleneck situeert zich voor op het moment van commerciële doorbraak. Op dat moment kunnen Europese bedrijven geen beroep doen op diepe en gesofisticeerde

76

kapitaalmarkten om het kapitaal op te halen dat ze nodig hebben voor een globale expansie. De teloorgang van een initiatief als EASDAQ is dan ook een spijtige zaak.

Ten slotte zijn Europese VC’s vaak te defensief. Hun beslissing om al dan niet te investeren, hangt vaak af van de octrooien waarover een start up beschikt. Europese VC’s zien deze octrooien als onderpand dat kan gevaloriseerd worden bij faillissement. Een vooruitziende risicokapitaalverschaffer moet echter uitgaan van het potentieel van het bedrijf gegeven het bedrijfsmodel. Er is dan ook nood aan een attitudeverandering op dit vlak.

IP-beleid

Een goed IP-beleid zoekt naar een balans tussen het beschermen en het verspreiden van innovaties. Bedrijven gebruiken immers maar een fractie van de mogelijke toepassingen van hun kennis of technologische uitvindingen: 80% tot 85% van de octrooien van grote bedrijven wordt nooit gebruikt. Een goed IP-beleid moet dan ook nieuwe combinaties en hergebruik van deze ideeën binnen andere bedrijven stimuleren. Er bestaat een waaier aan mogelijkheden om dit te realiseren: licenties op niet gebruikte octrooien, technologische spin-offs van bestaande bedrijven,… De recente overheidsbeslissing van een fiscale aftrek van 80% op de inkomsten uit octrooien is een stap in de goede richting. Ook initiatieven om technologiemarkten ten volle te ontwikkelen komen aan dit probleem tegemoet.

Bevorder rivaliteit binnen belangrijke sectoren van de economie

De meest innovatieve markten zijn deze waar er een sterke rivaliteit tussen ondernemingen bestaat. Monopolisten en oligopolisten hebben immers sterk de neiging om hun ideeën voor zich te houden. Via een sterke en goed afgeschermde technologische positie willen ze en kunnen ze hun marktpositie verdedigen. Maar naarmate de concurrentie toeneemt, wordt het moeilijker om je technologie helemaal te beschermen. In dit geval hebben bedrijven er belang bij om hun technologie op een verstandige manier te verspreiden, bv. door het verkopen van licenties of het vrijgeven van octrooien om een standaard of een technologisch platform te promoten. Hierdoor wordt de bestaande technologie intenser en binnen meer diverse business modellen gebruikt wat de marktdynamiek en de economische groei ten goede komt.

Bovenstaande argumenten onderstrepen het belang van KMO’s en start-ups. Deze ondernemingen zorgen immers voor een grotere dynamiek binnen de economie. Ze zijn vaak zelf een belangrijke bron van nieuwe technologieën (high tech start-ups). Bovendien slagen KMO's in low tech of medium tech sectoren er dikwijls in om nieuwe bedrijfsmodellen te ontwikkelen die bestaande kennis op een vernieuwende wijze naar de markt kunnen brengen. Op die manier houden ze de marktleiders wakker.

77

Daarnaast zijn grote bedrijven vaak niet in staat om alle nieuwe technologieën die ze ontwikkelen ook zelf te commercialiseren. Grote ondernemingen kunnen nichemarkten vaak slecht de baas of ze dienen af te zien van de verdere ontwikkeling van een technologie omdat deze buiten de strategie van het bedrijf valt. In deze situatie is het mogelijk om een idee te commercialiseren via een spin-out. Het is dan ook belangrijk dat het beleid deze vormen van ondernemerschap – de zgn. commerciële spin-offs vanuit bestaande bedrijven - voldoende faciliteert. Tegenwoordig gaat heel veel aandacht van de beleidsmakers naar het stimuleren van universitaire spin-offs. Deze vormen van start-ups zijn belangrijk maar staan, zeker in het begin, veel verder van de markt af dan commerciële spin-offs. Commerciële spin-offs presteren dan ook meestal beter in termen van overleving, groeiprestaties en winstgevendheid. Ze verdienen vanuit overheidsstandpunt dan ook meer aandacht.

Bekijk innovatie als een systeem

Volgens de innovatiesysteembenadering is innovatie het resultaat van interacties tussen verschillende innovatieactoren. In dergelijke visie staan netwerken centraal. Ondanks het bestaan van heel wat initiatieven op dit vlak (VIS in Vlaanderen, de competitiviteitspolen in Wallonië, de collectieve onderzoekscentra,…) is zeker nog verbetering mogelijk.

Vooral in de low tech en medium low tech sectoren werken heel wat bedrijven nog heel geïsoleerd zonder enige vorm van samenwerking. Gezien het aandeel van deze sectoren in het BBP en tewerkstelling, vertegenwoordigen ze ook heel wat groeipotentieel. Het is dan ook belangrijk dat tevens binnen deze sectoren gezocht wordt naar nieuwe niches/specialisaties door middel van innovatie. Contacten met andere bedrijven en kennisinstellingen kunnen dit zeker stimuleren. Het is dan ook nuttig om de bestaande netwerkinitatieven (nationaal en internationaal) eens naast elkaar te leggen en op zoek te gaan naar de beste praktijken. Er zijn schitterende voorbeelden in binnen- en buitenland. Een belangrijk voorwaarde is dat het netwerk een win-win situatie oplevert voor alle deelnemers, en precies deze logica om externe relaties vanuit een wederzijds gewin te managen ontbreekt nog bij vele bedrijven.

Naast de bedrijfswereld en/of wetenschappelijke wereld, is ook de overheid een belangrijke actor in het innovatiesysteem. In bepaalde gevallen zijn de bestaande verhoudingen tussen deze actoren echter een rem op innovatie. Zo bestaan er heel wat voorbeelden van goedkopere, betere en/of schonere technologieën die vandaag de dag toch niet worden toegepast omdat het verlaten van de status quo voor een aantal machtige actoren nadelig is. In de VS bijvoorbeeld haalde een nieuw soort röntgenapparaat de markt niet, ondanks het feit dat het veel gebruiksvriendelijker en preciezer was dan de bestaande versie. Het feit dat het nieuwe apparaat ook kon bediend worden door huisartsen, zorgde immers voor heel wat weerstand bij de ziekenhuizen en de radiologen. En ook de producenten van de bestaande toestellen begonnen te lobbyen met als resultaat dat deze disruptieve innovatie er niet

78

kwam. Het probleem lag dus niet bij de technologie, noch bij het bedrijf, maar bij het systeem. Een goed innovatiesysteem beschikt dan ook over een sterke overheid met een goed mededingingsbeleid die dergelijke krachten het hoofd kan bieden.

3.2.3 Conclusie

Kennisdeling en samenwerking tussen partners – onder meer tussen wetenschap en bedrijfsleven - worden steeds belangrijker. In zijn uiteenzetting formuleerde professor Vanhaverbeke een aantal beleidsaanbevelingen vertrekkende vanuit deze realiteit. Samengevat stelde hij dat in de context van open innovatie, een innovatiebeleid niet kan losgezien worden van andere vormen van beleid. Er is nood aan een systemisch beleid dat netwerken faciliteert en aandacht besteedt aan kadervoorwaarden zoals een arbeidsmarktbeleid gericht op mobiliteit, een kapitaalbeleid, een IP-beleid, een mededingingsbeleid,… Kortom, het innovatiebeleid kan alleen effect hebben op de innovatiekracht van een land als het afgestemd is met en geïntegreerd is in een globaal overheidsbeleid.

3.3 Intellectuele eigendomsrechten

Bart Van Looy3

3 Katholieke Universiteit Leuven

Op 13 maart 2008 kwam professor Bart Van Looy een uiteenzetting geven over de impact van wetgevende kadervoorwaarden op de ondernemerschapsactiviteiten van universiteiten. Hieronder het verslag van deze hoorzitting.

3.3.1 Aanleiding

Toen men Bill Gates jaren geleden vroeg waarom er geen Microsoft was in Europa was zijn antwoord : “Als je 5000 start-ups hebt, is de kans groter dat er een Microsoft tussen zit dan als je 500 start-ups hebt”. Met andere woorden, meer input - bv. onder de vorm van meer spin-offs van universiteiten - verhoogt de kans op sterke en grote groeiers. Ondernemende universiteiten kunnen dus een belangrijke rol spelen in de ontwikkeling van de regionale economie. Een mooie illustratie hiervan is Silicon Valley dat in belangrijke mate vorm kreeg door lokale initiatieven waarin Stanford university een centrale rol speelde.

79

Vergeleken met de VS is de gemiddelde Europese universiteit echter nog altijd veel minder ondernemend. De hoge graad van ondernemerschap van Amerikaanse universiteiten wordt vaak toegeschreven aan de Bayh-Dole act, die reeds sinds de jaren ’80, de intellectuele eigendomsrechten die voortvloeien uit onderzoek gefinancierd met publieke middelen toekent aan de partij die het onderzoek doet. Van Looy, Du Plessis, Meyer en Debackere onderzochten of dit inderdaad een mogelijke verklaring is. De resultaten worden hieronder samengevat.

3.3.2 Verschillende IP-regimes

Voor een vergelijking gemaakt wordt van de verschillende IP-regimes, moet de vraag gesteld worden of het toekennen van IP-rechten op onderzoeksresultaten van universiteiten wel nodig/nuttig is. Met andere woorden, zou het niet beter zijn dat academische onderzoekers hun onderzoeksresultaten vrij beschikbaar stellen aan alle geïnteresseerden? Bedrijven kunnen dan - voortbouwend op deze onderzoeksresultaten - verdere stappen zetten om te komen tot het ontwikkelen van nieuwe producten of diensten.

Publicaties zijn een belangrijk mechanisme om aan kennistransfer te doen. Tezelfdertijd stelt men vast dat dergelijk mechanisme in een aantal gevallen ontoereikend is. De onderzoeksresultaten in wetenschappelijke tijdschriften zijn vaak nog maar principes, ideeën,… en zeker nog geen marktrijpe producten of diensten. Om deze ideeën marktklaar te maken, is verder onderzoek nodig, verder onderzoek dat in een aantal gevallen idealiter (mede) wordt uitgevoerd door de originele uitvinder. In afwezigheid van IP-rechten hebben de uitvinders (en hun principaal, met name de universiteit of onderzoeksinstelling) echter geen belang (‘incentive’) om actief betrokken te blijven bij het verdere exploitatietraject. Het toekennen van IP is dus een kritische factor voor een succesvolle transfer van nieuwe wetenschappelijke/technologische kennis van universiteiten en publieke onderzoeksorganisaties naar het bedrijfsleven. Maar aan welk niveau wordt de eigendom optimaal toegekend?

Een eerste mogelijkheid is de toekenning van de IP aan de onderzoeker/uitvinder. Het is echter zeer de vraag of een dergelijk systeem aan de marktfalingen kan tegemoet komen. Het aanvragen en onderhouden van een octrooi is immers een dure aangelegenheid die ook risicovol is. Voor individuele uitvinders is dit dan ook niet vanzelfsprekend. Bovendien zou de individuele onderzoeker (agent) in dergelijke situatie andere doelstellingen nastreven dan zijn principaal (de universiteit): naast onderzoek en onderwijs ook ondernemersactiviteiten. Een dergelijke situatie zou tot een belangenconflict kunnen leiden. Het toekennen van de eigendomsrechten aan de principaal (universiteit) lijkt dan ook een beter systeem, tenminste als men aanvaardt dat de universiteit of onderzoeksdoelstelling naast onderzoek en onderwijs, zich ook bezig dient te houden met kennistransfer (de ‘derde’ missie).

80

Er wordt soms gepleit om de IP-rechten nog hoger te plaatsen, bijvoorbeeld op het niveau van de financierende overheid of een onafhankelijke, overkoepelende eenheid. Dit zou zinvol zijn als schaalvoordelen belangrijk zijn. Studies tonen volgens professor Van Looy echter aan dat dergelijke schaalvoordelen beperkt zijn. Bovendien tonen studies in de US en UK aan dat door het multipliceren van de relaties (tussen 3 actoren in plaats van 2), nieuwe conflictsituaties ontstaan4

3.3.3 Facts and figures

. Ten slotte wordt door het toevoegen van een extra schakel de afstand tussen de uitvinder en de gebruiker van de uitvinding nog vergroot, wat de betrokkenheid van de uitvinder bij het marktrijp maken van de uitvinding verzwakt.

Het toekennen van de intellectuele eigendom aan de universiteit zelf lijkt dus het beste systeem, maar wat zeggen de cijfers? En hoe voldoende betrokkenheid van de onderzoekers garanderen?

Van Looy et al. maakten een empirische analyse van de impact van wetgevende IP-kaders op het ondernemend gedrag van universiteiten. Aansluitend werd ook nagegaan of dergelijke wetgevende kaders een invloed hebben op de samenwerking tussen ondernemingen en universiteiten op het vlak van technologieontwikkeling.

Concreet werd gekeken naar het technologiegedrag (gemeten aan de hand van octrooi-indicatoren) van universiteiten uit 8 Europese landen5

3) De eigendomsrechten worden, zoals normaal in een situatie met arbeidscontract, toegekend aan de werkgever. In dit geval dus aan de universiteit. Het verschil met het eerste regime is dat er geen specifieke regelgeving voor universiteiten en onderzoeksinstellingen wordt uitgewerkt (waarin ook aandacht kan worden besteed aan

met verschillende IP-regimes over een periode van 15 jaar (1990 – 2004/5). Er waren drie landen die doorheen de tijd een verandering in IP-regime ondergingen (België, Duitsland, Denemarken).

Er werden drie verschillende IP-regimes onderscheiden:

1) De eigendomsrechten worden toegekend aan de universiteit, maar in geval van valorisatie moet de universiteit een faire vergoeding toekennen aan de uitvinder (academische onderzoeker). Dit is ook het systeem dat van toepassing is in België sinds midden jaren ’90.

2) De eigendomsrechten worden toegekend aan de uitvinder, met name dus de academische onderzoeker (het zogenaamde ‘professor’s privilege’ principe).

4 In beide landen zijn initiatieven in deze richting stopgezet omwille van deze redenen en het resulterend gebrek aan effectiviteit. 5 Nederland, Frankrijk, het VK, Finland, Zweden, Denemarken, Duitsland en België

81

principes inzake vergoeding, maar ook de samenhang met activiteiten op het vlak van onderzoek en onderwijs).

Een analyse van de octrooiactiviteit op het niveau van de universiteit leert dat het eerste IP-regime – intellectuele eigendom voor de universiteit, maar billijke vergoeding voor onderzoeker – het best presteert, m.a.w. resulteert in een significante en aanzienlijke toename van technologieactiviteiten op het niveau van de universiteiten. Men zou kunnen verwachten dat bij de overgang naar een dergelijk systeem, de stijging van de octrooiactiviteit op het niveau van de universiteit ten koste gaat van het aantal octrooien dat aangevraagd wordt door individuele onderzoekers of van het aantal octrooien uitgevonden door academici maar aangevraagd door het bedrijfsleven. Dit wordt echter tegengesproken door de cijfers; een wijziging van regime resulteert niet in een afname van technologieactiviteiten ondernomen door bedrijven of individuen. Kortom, het toekennen van IP-rechten aan kennisinstellingen heeft netto een positief effect op de technologie-activiteit van die instellingen en dus op het niveau van de totale technologieactiviteit van een land.

Uit de cijfers blijkt ook dat dit systeem geen negatief effect heeft op de samenwerking tussen universiteiten en bedrijfsleven. Het aantal co-octrooien van bedrijven en universiteiten, hier gehanteerd als indicatie van de samenwerking tussen universiteit en bedrijfsleven, steeg zelfs significant na een verandering van de wetgeving waarbij de IP-rechten toegekend werden aan de universiteit. Uit de cijfers bleek ook dat deze stijging niet ten koste gaat van persoonlijke samenwerking tussen bedrijven en individuele uitvinders.

3.3.4 Effect op kwaliteit van onderzoek

De cijfers tonen dus duidelijk dat het toekennen van IP-rechten aan universiteiten een belangrijke katalysator geweest is voor de valorisatie van onderzoeksresultaten. Dit neemt niet weg dat een dergelijk regime ook gevaren met zich meebrengt. Zo is er de vrees dat IP-rechten voor universiteiten zullen leiden naar te commerciële universiteiten en dat op die manier op middellange en lange termijn de waarden en dynamica van het open wetenschapsmodel zullen verdwijnen. In de wetenschappelijke wereld is openheid een belangrijke voorwaarde voor de evaluatie en mogelijke replicatie van bevindingen door andere wetenschappers, wat nodig is om de kwaliteit van onderzoek te garanderen. Dit kan conflicten opleveren met de behoefte van private bedrijven om informatie geheim te houden en te beschermen door IP. Een tweede vrees is dat het toekennen van IP-rechten aan universiteiten/onderzoekscentra zal leiden tot een beweging weg van het risicovolle basisonderzoek naar mee (korte termijn) toegepast onderzoek, wat op lange termijn nefast zou zijn voor de maatschappij. Ten slotte bestaat het risico op manipulatie van onderzoeksresultaten door de bedrijfswereld.

82

Deze gevaren bestaan, maar onderzoek wijst uit dat er zeker kan aan tegemoet gekomen worden. Studies tonen aan dat professoren die veel samenwerken met bedrijven of veel octrooien nemen, niet minder gaan publiceren; integendeel. Samenwerking met het bedrijfsleven of nog betrokkenheid bij technologieactiviteiten gaat in regel gepaard met een hogere wetenschappelijke productiviteit. Bovendien is hun werk zeker niet meer toegepast, maar eerder meer wetenschappelijk georiënteerd. Een vergelijkende studie op het niveau van 105 Europese universiteiten toonde analoge resultaten: universiteiten die het goed doen op wetenschappelijk vlak zijn ook diegenen die het goed doen op ondernemend vlak (octrooien, contractonderzoek en spin-offs). Het Amerikaanse MIT is het bewijs dat er modellen bestaan waarin wetenschappelijke excellentie kan gecombineerd worden met commercieel of ondernemend gedrag.

3.3.5 Implicaties voor het beleid

Uit de analyse van Van Looy et al. blijkt duidelijk dat IP-rechten die resulteren uit onderzoek aan de universiteit gefinancierd met middelen van de overheid, het best kunnen toegekend worden aan de universiteit, weliswaar gekoppeld aan een billijke vergoeding voor de onderzoeker en het kaderen van deze activiteiten binnen de anders missies van de universiteit, met name onderzoek en onderwijs . Deze IP-regeling heeft een duidelijk positief effect op het ondernemend gedrag van universiteiten (gemeten aan de hand van octrooi-indicatoren)6

6 Een andere discussie is of patenten wel voor elk kennisdomein het geschikte middel is om innovatie te bevorderen (denk hierbij aan software, business modellen,…).

en heeft geen negatief effect op de samenwerking tussen universiteiten en bedrijfsleven.

Desalniettemin zijn er een aantal bedrijven die vinden dat dergelijk rechten samenwerking bemoeilijken of nog, dat TTO’s van universiteiten hun IP te duur verkopen, zeker wanneer rekening wordt gehouden met het feit dat er vaak nog veel bijkomende investeringen nodig zijn om de onderzoeksresultaten te kunnen commercialiseren. Het verdient aanbevelingen dat deze cases eens grondig onderzocht worden door een onafhankelijk expert om te kijken waar, en in welke mate, bijsturing van bestaande kaders (in België) relevant kan zijn. Er wordt sowieso gepleit voor een grondig overleg tussen bedrijfsleven en universiteiten dat moet leiden tot een transparante en voorspelbare ‘code of conduct’ over een billijke vergoeding voor de IP van universiteiten.

83

DEEL II ACADEMISCHE INZICHTEN OP HET GEBIED

VAN KENNISRELATIES

84

4 Academic views on industry-science relations: lessons and challenges

André Spithoven1

1 Belgian Science Policy Office

Abstract

Knowledge relations between industry and the scientific community – industry-science relationships or linkages in the upcoming texts – are thought to be decisive for the diffusion of knowledge and transfer of technology. This introductory chapter aims at placing the academic views on knowledge flows between the two different actors – industry and science – in the context of innovation systems. This is necessary, first, in view of the many dimensions and mechanisms that characterise knowledge relations and technology transfer; but also because of the emphasis on the interrelatedness between industry and science.

By framing the academic contributions in the context of a systems approach, some lessons and challenges come to the fore and enable us to address the policy implications connected to them.

4.1 Introduction

Industry-science relationships are thought to be instrumental for the transfer of knowledge and technology. That is why, in recent years, much attention is devoted to these relationships. The ultimate importance of industry-science relationships can be found in the stimulating effect it has (or, at least, is supposed to have) on economic development or growth and therefore welfare (European Commission, 2008). This explains the interest of both governments and public agencies and also of the private sector such as industry federations and research centres.

In the “Generation Pact” of October 11th in 2005, the federal government in Belgium demonstrated its awareness of the role innovation plays in generating economic growth and stimulating employment. The Pact heralded the need for investigating two specific problems: the first relates to perform an inventory of R&D efforts that are currently being undertaken on behalf of specific industries; the second problem calls for the development of an instrument to monitor R&D and innovation. Over the years, both the Central Council for the Economy (CCE-CRB) and the Belgian Science Policy have gained in-house expertise

85

applied to policy development to tackle these problems. Hence their involvement to address the topics in the “Generation Pact”.

Recent data on the R&D intensity, the share of R&D expenditures in gross domestic product, show that the envisaged 3% by 2010 will, ceteris paribus, not be attained. In 2001 the R&D intensity reached 2.08%, but the share declined steadily and reached 1.84% in 2005 with a provision of 1.89% for 2007 (the current survey has not been completed by the time of writing) (OECD, 2008). At first sight this stagnation is predominantly due to trailing R&D investments of the business enterprise sector; which peaked in 2001 at a level of 1.51%, to drop to 1.25% in 2005 and is estimated to rise to 1.31 in 2007 (OECD, 2008). The data of the other sectors of performance remain relatively stable during this time. These developments, in conjunction, raise the question why the excellent scientific knowledge that is present in Belgium, is (insufficiently) transformed in new products and processes that are the motor behind productivity gains. Belgium, by means of the Belgian Science Policy, participated, in 2001 in an international study on the Benchmarking of Industry Science Relations (OECD, 2002a). This study, however, was directed to the framework conditions to facilitate knowledge and technology transfer between the producers and users of knowledge. But in recent years, most European countries, including Belgium, have been active in creating technology transfer offices and science parks on the one hand, and have increased knowledge transfer from public research to industry and society (European Commission, 2008).

As stated several times in this volume, the industry-science relations in Belgium are not problematic as such, but they gain importance in “innovation networks” (Freeman, 1991). Hence industry-science relations are constantly the subject of academic research. This can be read from the range of special issues of journals: e.g. Research Policy, “University-based technology initiatives”, April 2005; and Journal of Technology Transfer, “Symposium on the State of the Science and Practice of Technology Transfer”, August 2003. The policy relevance of industry-science relations follows from the OECD publications (OECD, 1999a; 2002a; 2003).

The extensive use of innovation systems has helped considerably to understand the issues at stake. The idea behind innovation systems lies in the recognition that market and non-market institutions have an impact on the direction and speed of innovation and technology diffusion (Freeman, 1987; Lundvall, 1992; Nelson, 1993; OECD, 1999b; OECD, 2005). The concept of innovation systems is an appealing one, because it leaves ample room for the diversity of territorial levels (international, national, regional and local). Partly because of the regionalisation of science policy, the innovation system of Belgium also has its particularities. One of them is the fragmentation of appropriate ‘national’ indicators on industry-science relationships.

86

Since policy making does not take place in a vacuum and needs to be done in line with the latest scientific insights, the Belgian Science Policy Office invited several academics to comment on industry-science relations. It is the aim of this short introductory chapter to position these different academic contributions. For, as demonstrated in the first chapter of this volume, there are many different opinions and measurement issues involved in industry science relations. Evidently, the academic contributions in this volume can not cover all aspects of industry-science relations. The choice of theme was free to all academics; therefore highlighting their interests which are an exponent of themes that are popular in the academic literature.

Most contributions, from chapters 5 to 10, are directed to the different channels or mechanisms of industry-science relationships. Framing these contributions is useful to guide the reader through the maze of industry-science relationships. This chapter has therefore one principal aim: to provide an interpretative theoretical framework against which the contributions have to be seen.

4.2 Innovation systems and industry-science relationships

Knowledge relations and technology diffusion between industry and science are reviewed in the framework of national innovation systems (OECD, 1999b). The ideas on innovation systems were formulated at the end of the eighties and the beginning of the nineties (Freeman, 1987; Lundvall, 1992; Nelson, 1993). The policy relevance of these systems was readily acknowledged. This was the case for authorities at international (OECD, 2002b; OECD, 2005), national (Capron and Meeusen, 2000; CRB, 2006) and regional (Larosse, 1997; Van Looy et al., 2006; Biatour et al., 2007) level.

87

Figure 4-1 : Actors and relations in the innovation system

Source, OECD, 1999b: 23

In a nutshell, the concept of innovation systems places the organisations and their interactions central. The system acknowledges the interrelatedness of these organisations by emphasising their interdependence. The willingly and knowingly sharing of knowledge and diffusion of technology between two actors in the system – industry and science – is, consequently, captured by the innovation system.

The use of (national) innovation systems as an organising principle is not new (see e.g. the publication of the Dutch CBS every two years; CBS, 2007). Mostly the actors are described in detail, and then a special chapter is devoted to the knowledge flows and knowledge relations. In the next section we focus on the decentralised innovation system of Belgium in order to make reference to the insights gained in previous chapters. Section 3 concentrates on the academic contributions by framing them in the innovation system.

Firms’ capabilities and networks

Supporting institutions

Other research bodies

Science system

Country performance (growth job creation, competitiveness)

Communication infrastructures

Factor market conditions

National innovation capacity

Education and training system

Product market conditions

National innovation system

Global innovation networks

Clusters

of industries

Reg

iona

l inn

ovat

ion

syst

ems

Knowledge generation, diffusion and use

Macroeconomic and regulatory context

88

4.3 Capita selecta in industry-science relationships

Evidently, the academic contributions in this volume can not cover all aspects of industry-science relations. The choice of theme was free to all academics. But their interests can be considered an exponent of topics that are popular in the academic literature and relevant in state-of-the-art research.

Even though the capita selecta in industry-science relations, they can be positioned in the systemic perspective that is commonly used in the framework of innovation systems. Figure 1 offers a systemic perspective of industry-science relations and reviews the coverage by the academic papers that are to follow.

Figure 4-2 : Systemic perspective of industry-science relations

Source: Adapted from Polt et al. (2004) Note: The figures between brackets denote the order of the academic contributions (chapters 5 to 10)

The systemic perspective of industry-science relations starts from the identification of the heterogeneity of both systems. Industry is more than a collection of firms with only one ultimate objective: profits. There are various types of enterprises, each organised very different to reach the objective. One outstanding – and in the context of innovation often

Large enterprises

New technology based firms

Higher education (7)

Standards and norms

(9)

IPR Physical facilities

(10)

Business support

Venture capital

Public research centres

Small & medium enterprises (6)

Innovation linkages (5)

Intermediaries (8)

Infrastructure

Industrial system Science system

89

debated – feature is the size of the firm. Large companies are organised quite different than small companies when it comes to sourcing for innovation. We refer to e.g. Chesbrough, (2003) in the case of reaping the benefits of open innovation; or Cohen and Levinthal (1990) in the case of absorptive capacity). Also the ways technology is sourced and the technological intensity of the sector is important. This stream of literature draws heavily on studies identifying sector divergences, such as e.g. Pavitt (1984); or Marsili and Verspagen (2000). The population of new technology based firms or high tech start ups form a special case in industry-science relations when they pertain to academic spin-offs. In this case the (young) age also implies organisational differences in sourcing for innovation.

Science has two prominent actors. First, the higher education comprises both universities and polytechnics. Especially the polytechnics are well versed in applied research. In Belgium the science system should, however, not be equated to the public sector. It comprises private non profit organisations; collective research centres, and other private organisations (OECD, 2002b; Spithoven, 2007).

A category of intermediaries exist to facilitate the transmission of ideas and technology between industry and science. It is true that certain actors in both systems are also heavily involved in intermediary tasks. This is the case for private technology brokers and consultants in the industry system and for the collective research centres in the science system. The intermediaries in Figure 1 are non-profit private of public organisations that themselves have little R&D or innovative activities.

Both the industrial and science system rest on the availability of an infrastructure that is conductive to industry-science relationships. Figure 1 cites five of them: the availability of venture capital (private and/or public sources); business support activities; the existence of standards and norms (government level, sector specific); the intellectual property rights (e.g. patents, trademarks, copyrights) and the physical facilities (e.g. incubators, science parks).

In the remainder of this section we summarise the key findings of the contributing academic experts.

4.3.1 Firm level innovation linkages with science

Chapter 5 covers the insights on industry-science relations drawn from the enterprise perspective. Based on the results from firms located in the Flemish region Cassiman, Veugelers and Zuniga examine the linkages forged by industry to use scientific results. As seen in chapter 1 of this volume, many indicators depict the relations between the industrial and research system. To broaden the industry-science linkages, Cassiman et al. combine firm level information on innovative activities – the use of public information sources to innovate, collaboration with higher education institutes and public research organisations –

90

with patent citation using scientific information from articles, and firms’ involvement in scientific publications. Drawing on the Third Community Innovation Survey (CIS3) for the Flemish region (1998-2000); the ISI-Web of Knowledge database; and the European patent database, they focus on the innovative performance resulting from the linkages enterprises forge with the research system. Their research revealed that different industry-science mechanisms do not overlap much; stressing the need for multiple indicators, and pointing to an existing diversity at firm level. This corroborates the findings in chapter 1 of this volume, but is also supported by the multitude of channels and mechanisms that are into play in industry-science relationships (Barré, 2002; Rigby and Georghiou, 2002). Cassiman et al. also acknowledge the heterogeneity of the link types.

The second contribution demonstrates that industry-science relations are beneficial to economic performance, both in terms of sales of innovative products as in terms of sales of radical innovations. The types of linkages are also shown to play a role: information use or collaboration on innovation result in stronger impacts that the occurrence of scientific references in patents. No differences in impacts on sales between firms without or with science linkages were found for firms having publications. On the other hand, firms having scientific references in their patents and firms with publications are very efficient in radical innovations (63% of these firms).

Cassiman, Veugelers and Zuniga conclude that policy should look at more than one isolated indicator on industry-science in the formulation of policy objectives. Only a more complete comprehension of the interrelations between the worlds of industry and science can lead to more appropriate policy measures.

4.3.2 Small and medium enterprises

The second paper, by Vandorpe (UNIZO), in chapter 6, also focuses on the business side of industry-science relationships, stressing the experiences of small and medium sized enterprises (SMEs). Innovation in Belgium is considered the domain of the big players. Concentration of innovation efforts is situated in specific sectors and multinationals. There are, however, many routes to innovation. A company can develop a new product, improve an existing product, introduce new processes in the organisation or adapt and optimize existing processes. SMEs are also active in the domain of innovation, although the impression exists that it are not the SMEs who will make the difference. As there is a gap in extensive data available for innovation and SMEs, UNIZO conducted a study to make an inventory of the innovation efforts of SMEs.

Based on the Community Innovation Survey, chapter 1 indicated that SMEs innovate to a moderate extent. Vandorpe nuanced this by pointing first to the too restricted meaning of innovation in the case of SMEs, and second by creating different innovation profiles of SMEs based on their activities in R&D and / or innovation. The lack of resources,

91

especially time and money, is identifies as most problematic to SMEs, by more than half of them also claim to lack the necessary knowledge and competences to engage in innovation. Apparently for a quarter of SMEs innovative projects are abandoned due to cooperative misfortunes with knowledge centres which include actors involved in industry-science relations. Research active SMEs suffered less from cooperation problems because they have more available in house knowledge and, therefore, a higher absorptive capacity (Cohen and Levinthal, 1990).

Vandorpe analyses the innovation infrastructure for SMEs in terms of awareness and subsequent use. He demonstrates that mechanisms for industry-science relations are not all known and used to an equal degree. Universities and polytechnics are familiar to over 80% of SMEs; and two thirds know collective research centres, competence centres and public research centres. Surprisingly, 40% of SMEs are unfamiliar with key government initiatives directed to innovative networking in general, and so industry-science relations in particular. The discrepancies between awareness of the industry-science channel and its (planned) use, point to a modest actual use of knowledge centres compared to their familiarity. The concept of absorptive capacity (Cohen and Levinthal, 1990) captures the ability to identify information and subsequently assimilate it into the firm and use it to commercial purposes. The concept can be reformulated in terms of potential and realised absorptive capacity (Zahra and George, 2002; Lazaric et al., 2008). These twin elements might be transposed to the distinction between awareness and use as well. Universities and polytechnics are in this respect, relatively, the most successful: these were 2.6 times more known and unused (i.e. potential absorptive capacity) than known and used (realised absorptive capacity). In the case of collective research and competence centres this ratio is 3.4 times; and rose to 5.6 times if public research centres are considered. This might be due to the fact that collective and public research centres are directed to SMEs active in specialised sectors; whereas universities might offer more generalised knowledge. Yet, in general, the limited use of the mechanisms to forge industry-science relations points to potential problems in the SMEs uptake. Bringing in the innovation profile, Vandorpe enlightens this point, for not only the awareness of each of the channels of industry-science relations is larger if the SME is research active; also the use made of it is larger for research active SMEs. This can be, at least partially, explained by the existence of a larger absorptive capacity in the case of research active SMEs.

Vandorpe concludes by identifying the needs for innovation policy. First, he stresses the unawareness of 51.6% SMEs of the public support – by means of the Institute for the Promotion of Innovation by Science and Technology in Flanders (IWT) – for research collaboration with knowledge centres. On the other hand, the performance of research centres is considered important to innovation according to 53.8% of SMEs and 52.6% stresses the need to foster entrepreneurship in research and knowledge centres. He also finds that SMEs give priority to closing the gap between entrepreneurs and knowledge centres: i.e. the topic of industry-science relations is considered relevant.

92

At policy level, the extant measures are insufficient, complex and little transparent. For SMEs to enjoy policy measures on the stimulation of industry-science relations, these remarks should be taken on board by public policy.

4.3.3 Higher education: the case of mid-range universities

The third contribution, in chapter 7, moves the debate to the side of science. Taking universities as an actor in the national innovation system, Wright and Clarysse point to the heterogeneity of universities by identifying mid-range universities. The authors develop a framework for the analysis of industry-university linkages and focus on five different mechanisms of industry-science relations: spin-offs; licensing; contract research, consulting and people mobility. They demonstrate that strategies on industry-science of mid-range universities differ from those acting as top universities. Also, the type of region in terms of entrepreneurial environment plays a decisive role in the strategy on industry-science relations.

Wright and Clarysse point to the existence of intermediaries when it comes to fulfil a boundary spanning role in transferring knowledge and technology from universities to industry. These intermediaries can be internal to the university such as technology transfer offices which help to commercialise academic research results through intellectual property or help researchers in attracting contract research (European Commission, 2004). On the other hand technology transfer offices serve to communicate industrial needs to university researchers. But intermediaries can be external as well, and they can be either private consultants (Tether and Tajar, 2008), public research organisations (European Commission, 2004); competence centres (Braun and Benninghof, 2003; Weil and Fen Chong, 2008) or collective research centres (Spithoven et al., 2008).

Based on the relevant literature, Wright and Clarysse, have identified five key technology transfer activities from universities: academic spin-off activity; licensing from patents; contract research; consulting; and personnel mobility. First they depict the contributions these activities have for universities; then they focus on the constraints they meet.

Academic spin-offs, as opposed to start-ups, imply formal technology transfer from universities to industry: in the form of intellectual property rights or equity swap. In terms of local and regional employment effects the contributions of spin-offs are rather small, and these firms are often international in their operation. Nevertheless, Wright and Clarysse found that technology transfer offices preferred licensing to academic spin-off creation.

Licensing implies codified knowledge transfer and is predominantly directed at large firms. Hence SMEs benefit much less from the intellectual property created at universities. Policy measures might be devised to discriminate in favour of providing smaller firms to access university patents. But even for larger firms problems occur, because university patents

93

tend to be in early stages of development since commercial application is not the objective. Firms have to spend a lot of money and efforts to bring the product to market. The existence of technology transfer offices does not alter this fact because they often lack commercial experience. Wright and Clarysse conclude that licensing is potentially successful if embedded in a critical mass of research. Only than, international firms are attracted to the region in which the university is located.

As seen in chapter 1, knowledge and technology transfer often results from contract research. This research generated additional financial means for universities. Again, contract research is most frequently done by large firms that have the means and absorptive capacity to engage in this type if research. Regional governments have, however, developed instruments to help SMEs to tap into this knowledge flow. At the other hand, universities must build the appropriate areas of interest to the firms. Smaller universities are often only specialised in particular scientific disciplines. Even in top universities only some departments generate the desired knowledge for firms. But even in the case of contract research personal contacts by individual scientists remain important. Industry-science relationships are not formed automatically and take a long time to be established. Wright and Clarysse state that the most successful cooperation between industry and universities are bottom up phenomena.

Consultancy is a knowledge transfer activity that is, according to Wright and Clarysse, more directed to the needs of SMEs. Here troubleshooting and problem solving activities are the core activities. But the borderline between contract research and consultancy is extremely fuzzy. Wright and Clarysse do see differences between top universities where contract research and consultancy is a core business; and mid-range universities where the technology transfer office often limits itself to the administrative part of the interaction with industry.

Finally, personnel mobility is a potential important source of knowledge and technology transfer. It involves both graduate and researcher mobility. Wright and Clarysse found that the involvement of research involvement in transfer programmes is relatively low. Public channels to finance research mobility are hard to find. Also, very little support from central faculties is given to researcher mobility and hence the involvement often has a personal character. Mobility is further hindered by low salaries (especially in the case of SMEs); the absence of career opportunities or the awareness of them by the researcher; and the fact that research outside peer reviewed international publications is not accounted for in the academic career.

The reduction of industry-science relations to the involvement of university (see e.g. in Laursen and Salter, 2004) has been cited as a major shortcoming (Tether and Tajar, 2008). Coeurderoy and Duplat (Chapter 8) counter this by focussing on the role of a sector federation; whereas Lukach and Plasmans (Chapter 9) zoom in on the practice of standard creation involving interactions with the regulatory bodies as well.

94

4.3.4 Innovation intermediairies

Coeurderoy and Duplat, in Chapter 8, show that a technology intermediary facilitates industry-science relationships. Because of the variety in divergences between industry and science, they have identified specific stages in which an intermediary can be of use: ex ante arrangements on intellectual property; ex post follow up of the cooperation; and ex post enforcement of contractual terms.

Coeurderoy and Duplat present a typology of regulatory mechanisms provided by intermediaries and demonstrate how these mechanisms facilitate the cooperation between industry and science. By doing so, they point to the potential use of intermediaries in this respect. But they also warn against the difficulty the actors in the innovation systems – i.e. firms – meet in accurately depicting the intermediaries and name their roles and functions. Hence, only a small share of all firms recognises the full value of intermediaries. In the case of the Walloon region, Coeurderoy and Duplat recommend to create a one shop stop to help firms to orient themselves in the innovation system.

The urge to collaborate on R&D and innovation has driven firms into the formation of technological relations and partnerships with science. These relations are not free from problems and difficulties, because of diverging motives, incentives and organisational culture. Not all firms are able and willing to overcome these difficulties. Coeurderoy and Duplat focus on the role of a specialised intermediary organisation that is created by, and on behalf of, firms. On of its missions is to help firms in their relation with science by facilitating the management of industry-science relations.

Their case study draws of the experiences of the technology industry federation, AGORIA, to exemplify the various potential roles in transferring knowledge and technology. Three stages of contracting for technology are highlighted: the need for a specification of property rights; the monitoring of the actual collaboration; and the enforcement of the contractual agreements. If these three stages cause problems, knowledge leakage might occur, appropriability might be insufficient; and the industry-science relation is hindered or even halted.

First, a specification of property rights is called for, since the motives of industry differs from that of science. Industry needs short term applied research results that are undisclosed to others; whereas science produces more rigid basic research that is disclosed through a public available publication system. Second, industry-science relations are impeded by rendering monitoring procedures more difficult due to different communication modes, needed to stipulate technology transfer objectives and expectations; to facilitate decision making in industry-science partnerships; and to reduce the manipulation of information leading to the building of trust relations, the reduction of uncertainties, and assume the alignment of research agenda’s and reward systems. Third, the enforcement of contractual

95

agreements depends on the intellectual property regime and varies across countries and industries. In terms of industry-science relations the enforcement becomes potential troublesome if firms and universities have different legal frameworks.

How, then, does an intermediary like AGORIA meet each of the problems in the three stages? Firms run into costs when screening and selecting appropriate collaboration partners and when negotiating and drawing up the contractual agreement. Intermediary organisations reduce the information asymmetry that exists between industry and science by translating the intellectual assets from industry to science and vice versa; and by providing information on each partner. AGORIA assumes the role of interface between industry and science by encouraging meeting each other on a regular basis. Also activities deployed by AGORIA in MIT, the technology watch in TECHNILINE, and the ILLICO PRESTO database contribute to enhance the knowledge on each other. AGORIA has acquired deep knowledge on national and international industrial and academic environments which enable them to identify the resources and capabilities of firms and scientific organisations. This knowledge is deemed instrumental in facilitating the specification of property rights.

Potential monitoring problems result in costs concerning the need for coordination and control in the case of collaboration. These problems can be reduced by the intermediary organisation by the diffusion of norms and values, standard setting, certification and information exchange among the partners in the collaboration. The control of the partners’ performance is facilitated through the inspection of the results of the partnerships by the same means of norms, certification and information exchanges.

AGORIA aims to create convergence between industry and science by the provision of seminars, conferences, trainings, publications, and so on. They also monitor collective research projects, and are active in specialised organisations such as Flanders’ Mechatronics Technology Centre (FMTC). In the case of control mechanisms, AGORIA is assisted by the collective research centre of the technology industry, SIRRIS, with which very intimate relations exist. SIRRIS offers various services in measuring and testing.

The enforcement of agreements can be done by the use of reputation mechanisms when AGORIA disclosed opportunistic behaviour of one of its members; or by the use of sanction mechanisms when university departments or members show opportunistic behaviour. These sanctions range from not recommending the entity (informal) to excluding it from the industry federation or certain collective research projects (formal).

In sum, the involvement of AGORIA, pertains to a large variety of services described by Coeurderoy and Duplat.

96

4.3.5 Standardisation and normalisation

Standard creation was shown, in Figure 1, to be one of the infrastructural pillars of the system of innovation. A ‘standard’ or ‘norm’ is a set of technical specifications to which producers are (forced) to follow; enabling (or preventing) certain actions taken by firms. Lukach and Plasmans consider the practice of standardisation in facilitating the interactions between industry and science (Blind, 2002). In Belgium this particular practice had been cited by the collective research centres as an important element in driving the innovation process (Knockaert et al., 2008). The same has been picked up in other European countries (Commission of the European Communities, 2008).

Standardisation is defined, at European level (Commission of the European Communities, 2008), as a voluntary cooperation between industrial players, the users, the public sector and other parties to reach a consensus on technical specifications of a product. Although this cooperation is voluntary, the standards can be made mandatory, in which case they are referred to as technical regulations or norms, when health and safety issues are at stake (e.g. food; pharmaceuticals). Standard can be created voluntary as well involving clients and producers. In the case of collective research centres the ‘technical committees’ group clients and producers. Lukach and Plasmans point to the diversity of motives behind standard creation. Standards are to enhance the quality of the product; to promote environmental and safety issues; to ensure component compatibility; to stimulate the handling of products; to reduce the variety of types making economies of scale possible and lower production costs; to render the diffusion process mote efficient; and to facilitate maintenance and repair of products.

Activities deployed in relation to standardisation involve private as well as public organisations. Standardisation and normalisation is shown to be quite industry and technology specific. Due to the organisation of the innovation systems, the process of standardisation is also very country specific. Belgium is characterised as a country in which universities are prominent in R&D and innovations (Polt et al., 2001) Therefore, universities are expected to play an important role in standard creation as well. Lukach and Plasmans examined four cases at universities to bring out the involvement of industry, science and the cooperation between these two. The agreement on standards, involving industry and science, imply that they must be willing to develop a standard; to organise meetings to set up the concept and scope of the standard; to formulate the standard; and to draw the guidelines of the standard as well as the rules for compliance.

Lukach and Plasmans note that a key success factor in standard creation is the strength of the network, the initial degree of product differentiation; and the fact whether the standard is open or proprietary. They also point to the fact that firms must have some degree of absorptive capacity to engage in standard creation. Lacking such capacities accounts for the

97

fact that certain traditional industries have specialised collective research centres with technical committees to perform this task (Knockaert et al., 2008).

Three players are deemed to be important in standardisation: the public sector; industry and science. The public sector plays a role in the mandatory standards leading to legal regulations. These standards are especially directed towards conformity assessment and the protection of customers or employees. The involvement of industry varies in the light of the success factors cited (e.g. open or proprietary). In the case of industry-science relations the most relevant is the role of science in general and universities in particular. Lukach and Plasmans report that universities are involved at two distinct levels: either in collaboration with industry to perform the research on demand by industry; or individual involvement by a scientist in the conception of the standardisation within specific groups. Firms are, however, shown to be interested in the resource base of universities.

As already indicated in chapter 1, the worlds of enterprises and academia differ considerably. Lukach and Plasmans acknowledge this fact by pointing to the inclination of universities to publish their research results and practice open science; whereas private companies have incentives to shield their research results in an attempt to gain from their innovations as much as possible. Standardisation is not an exception to this problem; especially in the case of proprietary standards.

The research by Lukach and Plasmans indicated that the participation rate of universities in the standardisation process is relatively low compared to those of associations and federations. This also goes for the other European countries in their sample; leading to the general conclusion that, as far as standardisation is concerned, the industry-science relationships are underdeveloped. However, the definition of ‘science’ in this volume includes part of the associations and federations (see also Coeurderoy and Duplat) or intermediaries like the collective research centres. Lukach and Plasmans acknowledge this and demonstrate that universities contribute to standardisation via associations and federations.

Case study results demonstrated that several obstacles explained the low participation rate of universities in standardisation activities. The most obvious are the irreconcilable rewards’ structure between industry and academia; the discrepancies in their research agenda’s; and the lack of entrepreneurial interest in academia. But some obstacles are inherent to the standardisation process itself: universities are independent and neutral observers limiting their relations to industry; universities also prefer neutrality in the sense that they are potentially pressed between the industry that commissions the research and the consumer; industry prefers a system of self regulation.

The research results of Lukach and Plasmans also points towards insufficient awareness of universities in the potential contributions scientists have in the process of standardisation. Activities performed on standardisation are discarded in the career academics.

98

Based on their research, Lukach and Plasmans suggest some general policy measures to enhance universities’ participation in standard creation: devise incentive schemes for scientists working in industry-science relationships; step up the stimulation of entrepreneurship in universities; encourage public-private research cooperation to align research agenda’s of industry and science; and increase the absorptive capacity of private firms.

4.3.6 Physical facilities: the case of science parks

Finally, Spithoven (Chapter 10) zooms in on an infrastructural instrument to foster industry-science relationships by considering the science park phenomenon. In the framework of industry-science relationships and applied to science parks the organisations involved are universities and (high tech) enterprises (OECD 2002a). The importance of science parks in industry-science relations was revealed in ten countries by the OECD (2002b): they were deemed highly significant in Finland, Sweden, the UK, the US and Japan (most of which have high R&D intensities); important in Belgium, Germany and Ireland; and less important or missing in Austria and Italy.

In Belgium most universities play an active role in the creation and sometimes management of the park. Here regional differences appear, as in the Flemish and Brussels region the universities have a more active role (and thus are acting in some aspects more in an entrepreneurial fashion). Growth of science parks in Belgium has been slow. Recently there has been substantial new activity. The lip service paid to technology transfer between industry and science (in the form of university activities) shows that this has been a major goal behind the existence of most science parks. The subject has only rarely been tackled in terms of empirical verification.

The previous papers on industry-science relationships used the literature on the agents and channels of knowledge transfer (publications, patents, contract research, standardisation and intermediation). Science parks fit into the literature that focuses on the geography of localised spillovers where knowledge and technology transfer is facilitated by spatial relations between firms and universities (Agrawal, 2001). Here, as in the paper by Wright and Clarysse, tacit knowledge becomes an important characteristic of industry-science relations. Much knowledge is too difficult or too costly to be codified; but even if knowledge is codified there is a need for tacit knowledge as a preliminary condition to understand codified knowledge (Nooteboom, 2001). Tacit knowledge necessitates interpersonal or direct interaction, which is deemed to be created by providing a simulative environment (Florida, 2002). Spithoven, in chapter 10, reviews some evidence for Belgium from the R&D survey data of 2005. Ten motives to locate on a science park were proposed to firms; and two of them have some bearing on the industry-science relations: the presence of a university or research centre and the availability of highly skilled labour. These

99

motives ranked respectively second and third, indicating the importance of science parks in this respect.

Science parks have been, and still are, created with a mission to spur the creation of new technology based firms. The assessment of science parks runs not through the trodden paths of firm performances in terms of employment or profit, because new technology based firms simply have not reached full maturity yet. Spithoven, therefore, suggests assessing science parks by looking at the novelty of firms and their technical content.

In doing so, the analysis revealed that science parks in Belgium have six times more new firms located on them than firms that existed before the science park was established. The technical nature of science park firms was established by confronting on park to off park firms available in the R&D survey. First, the overall importance of science parks showed up, since 11.8% of all R&D expenditures by firms where done on these locations. But the science parks were also identified as meeting their mission with respect of technical content: on park firms proved to be specialised in high tech services; or, to use another classification (Pavitt, 1984), in information intensive and science based activities.

In the light if these findings, it is explicable and defendable that regional authorities in Belgium are planning new science parks. These regional policies must, however, be in line with the policy mix directed to other aspects of science policy in particular (facilitating new spin offs, enhance patent activity from universities) and industrial and spatial policy in general.

100

References

Agrawal, A. (2001), ‘University-to-industry knowledge transfer: literature review and unanswered questions’, International Journal of Management Reviews, 3 (4), 285-302.

Arvanitis, S.; Sydow, N. and Woerter, M. (2008), ‘Do specific forms of university-industry knowledge transfer have different impacts on the performance of private enterprises? An empirical analysis based on Swiss firm data’, Journal of Technology Transfer, 33 (5), 504-533.

Biatour, B.; Chatelain, C. and Kegels, C. (2008), ‘Le système d’innovation en Wallonie’, BFP Working Paper 6-08.

Blind, K. (2002), ‘Driving forces for standardization at standardization development organizations’, Applied Economics, 34 (16), 1985-1998.

Braun, D. and Benninghoff, M. (2003), ‘Policy learning in Swiss research policy – the case of the national centres of competence in research’, Research Policy, 32 (10), 1849-1863.

Capron, H. and Meeusen, W. (eds.) (2000), The National Innovation System of Belgium. Heidelberg, Springer Verlag.

CBS (2007), Kennis en Economie – 2007. Voorburg, CBS.

Chesbrough, H. (2003), Open Innovation. Harvard Business Press.

Cohen, W. and Levinthal, D. (190), ‘Absorptive capacity: a new perspective on learning and innovation’, Administrative Science Quarterly, 35 (1), 128-152.

Commission of the European Communities (2008), ‘Towards an increased contribution from standardisation to innovation in Europe’, CEC, COM(2008) 133 final.

CRB (2006), Diagnose van het Belgisch Innovatiesysteem. Brussel, CRB.

European Commission (2004), Improving Institutions for the Transfer of Technology from Science to Enterprises. Expert Group Report – Conclusions and Recommendations. Brussels, European Commission.

European Commission (2008), A More Research-Intentisve and Integrated European Research Area. Luxemburg, European Commission.

101

Florida, R; (2002), ‘Bohemia and economic geography’, Journal of Economic Geography, 2 (1), 55-71.

Freeman, C. (1987), Technology, Policy, and Economic Performance: Lessons from Japan. London, Pinter Publishers.

Freeman, C. (1991), ‘Networks of innovators: A synthesis of research issues’, Research Policy, 20 (5), 499-514.

Knockaert, M.; Spithoven, A. and Vereertbrugghen, C. (2009), Collective Research Centres: a study on R&D and technology transfer involvement, Belspo Research Series no. 11 (forthcoming).

Larosse, J. (1997), Het Vlaams Innovatie Systeem. Een Nieuw Statistisch Kader voor het Innovatie- en Technologiebeleid. Brussel, VTO-Studie no. 1.

Laursen, K. and Salter, A. (2004), ‘Searching high and low: what types of firms use universities as a source of innovation?’, Research Policy, 33 (8), 1201-1215.

Lazaric, N.; Longhi, C. and Thomas, C. (2008), ‘Gatekeepers of knowledge versus platforms of knowledge. From potential to realized absorptive capacity’, Regional Studies, 42 (6), 837-852.

Lundvall, B.-A. (1992), National Innovation Systems: Towards a Theory of Innovation and Interactive Learning. London, Pinter Publishers.

Marsili, O. and Verspagen, B. (2002), ’Technology and the dynamics of industrial structures: an empirical mapping of Dutch manufacturing’, Industrial and Corporate Change, 11 (4), 791-815.

Nelson, R.R. (ed.) (1993), National Innovation Systems: a Comparative Analysis. Oxford, Oxford University Press.

OECD (1999a), ‘Special issue on Public/Private Partnerships in Science and Technology’, STI Review, no. 23.

OECD (1999b), Managing National Innovation Systems. Paris, OECD.

OECD (2002a), Benchmarking Industry-Science Relationships. Paris, OECD.

OECD (2002b), Dynamising National Innovation Systems. Paris, OECD

102

OECD (2003), Turning Science into Business. Patenting and Licensing at Public Research Organizations. Paris, OECD.

OECD (2005), Governance of Innovation Systems. Volume 1: Synthesis Report. Paris, OECD.

OECD (2008), Main Science and Technology Indicators, October. Paris, OECD.

Pavitt, K. (1984), ‘Sectoral patterns of technical change: Towards a taxonomy and a theory’, Research Policy, 13 (6), 343-373.

Polt, W.; Gassler, H.; Schibany, A.; Rammer, C. & Schartinger, D. (2001). Benchmarking Industry-Science Relations - The Role of Framework Conditions, Vienna/Mannheim, Joanneum Research, June, pp. 1-425

Spithoven, A. (2007), Kennisproductie in België. Analyse van de O&O-Activiteiten in de Non-Profitsector. Brussel, Federaal Wetenschapsbeleid, Studiereeks no. 8.

Spithoven, A.; Knockaert, M. and Clarysse, B. (2008), ‘Building absorptive capacity to organise inbound open innovation in low tech industries’, Paper presented at the XIX ISPIM Conference 2008 On “Open Innovation: Creating Products and Services through Collaboration”, Tours, France, June, 15-18.

Tether, B.S. and Tajar, A. (2008), ‘Beyond industry-university links: sourcing knowledge for innovation from consultants, private research organisations and the public science-base’, Research Policy, 37 (6-7), 1079-1095.

Van Looy, B.; Lecocq, C.; Belderbos, R.; Faems, D. and Veugelers, R. (2006), Samenwerking Universiteiten, Hogescholen, Onderzoeksinstellingen, Intermediairen en Bedrijven. Brussel, VWRB.

Weil, T. and Fen Chong, S. (2008), ‘Les pôles de compétitivité français’, Futuribles. Analyse et Prospective, no. 342, Juin, 5-26.

Zahra, S. and George (2002), ‘Absorptive capacity: a review, reconceptualization, and extension’, Academy of Management Review, 27 (2), 185-203.

103

5 Science linkages and innovation performance: an analysis on CIS-3 firms in Belgium

Bruno Cassiman1,3, Reinhilde Veugelers2,3 and Pluvia Zuniga3

1 IESE Business School and CEPR

2 European Commission (BEPA), K.U.Leuven and CEPR

3 Katholieke Universiteit Leuven and OECD

Abstract

This paper examines the diversity of linkages of firms to science and their effect on innovation performance for a sample of Belgian firms (CIS-3). While at the sectoral level links to science are highly related to the R&D intensity of the sector, we show that there exists considerable heterogeneity in the type of links to science at the firm level. Overall, firms with a science linkage – which can be of various sorts – enjoy a superior innovation performance, in particular with respect to innovations new to the market. At the invention level, our findings confirm that patents from firms engaged in science are more frequently cited and have a broader technological and geographical impact, but we show that it is crucial to distinguish between direct science links at the invention level and indirect science links at the firm level to encounter these distinct positive effects of science links. Therefore, Science & Technology indicators should control for both invention level and firm level science links to really account for the effect of these industry-science links.

5.1 Introduction

An important and recurrent concern in economics has been to understand to what extent science influences technological progress. The answer to this question has profound implications for public policy, notably on the decision whether and how to fund public research and investment in basic research by industry. The works by Jaffe (1989) and Adams (1990) have shown the importance of basic research for economic growth while research by Acs, Audretsch and Feldman (1992) and others, have revealed the significant externalities stemming from local academic research. Numerous studies have thus attempted to quantify these effects. The rates of return to publicly funded research, for example, have been estimated between 20% and 60% (Salter and Martin, 2001). This literature has shown that knowledge flows from universities and public research centres

104

make a substantial contribution to industrial innovation and, consequently, to public welfare7

More recent research suggests that the links to basic research by industrial firms have dramatically increased in the last decade and that firms today manifest a diversity of links. There is evidence of rising university spin-offs (Jansen and Thursby, 2001; Thursby and Thursby, 2002), university-industry collaboration (Liebeskind et al, 1996; Darby and Zucker; 2001; Zucker et al, 2001; 2002), mobility of university researchers (Kim et al, 2005), science-linkage in private patents (Narin et al, 1997; Hicks et al, 2001), and so forth. Narin et al (1997), for instance, report a threefold increase in the number of academic citations in industrial patents in the United States through the mid 1990s

.

8

In this article, we shed some light on the debate of industry-science linkages by looking at the “diversity” of linkages to science employed by Belgian firms and their relationship to

. These patterns suggest an increased opportunity for innovation offered by scientific institutions.

In spite of these growing connections to science our understanding of the variety and distribution of these links, of how these knowledge transfers take place through these links and how they affect industrial innovation remains unclear. The main incentive for enterprises to engage in industry science links is to access scientific know how and knowledge. By providing a map of the research environment and current understanding of science, science helps firms to avoid wasteful experimentation by focusing on the most promising research paths, thereby increasing the productivity of own internal research (Evenson and Kislev, 1976; Gambardella, 1992). Past work has focused on research partnerships as mechanism for firms to engage in industry-science relations (Cockburn and Henderson, 1998; Zucker et al, 2001; Belderbos et al, 2005) and has shown that university-industry connections contribute to increased firm research productivity; but that their contribution depends upon the firms’ research capabilities and abilities to absorb scientific knowledge. However, due to the highly specific nature of the know-how involved, only a select set of firms within specific industries tend to show strong interest in the scientific know-how offered by universities or other science institutes. Evidence from the European community innovation surveys (CIS) indicate that 31% of firms characterized as “novel innovators” indicate science to be an important source of information, compared to a mere 4% of all firms who find these information sources important (EC-DGECFIN, 2000). Therefore, it seems that science is more important as source of information for innovation in those science-based technology fields where new breakthrough innovations (i.e. radical innovations) can be achieved and transferred to new products and processes.

7 The importance of academic research for industrial innovation has also been corroborated in studies based on industrial survey and patent statistics (Mansfield, 1991, 1995; Cohen, Nelson and Walsh, 2002). 8 Narin, Hamilton, Olivastro (1997), Branstetter (2004), and Van Looy et al (2004), have all confirmed an increasing citation to academic publications in patents

105

innovative performance. For this purpose, we use the data available from the CIS-3 (Community Innovation Survey) conducted in 1998-2000, and combine it with information on the use of science by firms through patent and publication information. The science linkages considered in this analysis are: i) cooperation with public research centers and universities, ii) use of public information sources to innovate, iii) citation to scientific literature in patents and, iv) involvement in scientific publication. Hence, as a first contribution of the paper, we provide a broader picture of the distribution of different links to science employed by manufacturing firms.

In order to better understand the reliance on science by industrial firms, a second contribution of this paper consists in evaluating whether science linkages enhance industrial innovation and economic performance. Two levels of analysis are presented. First, we relate linkages to science to the different indicators of innovation at the firm level (turnover due to innovation and turnover due to market introduction as reported in the CIS 1998-2000 data). Second, we delve into the micro-level connections between science and innovation performance, focusing on the invention (i.c. patent) level. For this we restrict the sample to patenting firms and compare the differences in patent quality (forward citation) between patents by firms with science linkages vis-à-vis patents of other firms. In this way, this work provides an evaluation of the effectiveness of the science-linkages to enhance technological performance by looking at the quality of private inventions.

This paper consists of five sections. Section 2 presents a summary of the literature and reviews previous empirical work on the value of science for industrial innovation. Section 3 describes our data, the frequency of science link strategies, and the adoption of science linkages across industries. Section 4 presents an evaluation of the relationship between science linkages and firms’ innovation performance. The final section concludes and identifies some policy implications.

5.2 The value of science

Using a diversity of methodologies, economists have since long time attempted to asses the economic payoffs of basic research. Relying on the assumption of informational properties of basic research (non-rival and non-excludable; Arrow, 1962; Dasgupta and David, 1994), economists such as Griliches (1979) and Adams (1988; 1990) have shown the important contribution of basic research (e.g. public research expenditures and scientific publications) to economic growth. Complementary research based on survey studies, has provided an alternative estimation of the contribution of basic research for industrial innovation and economic performance. In a survey of 76 U.S. firms in seven industries, Mansfield (1991) obtained estimates from company R&D managers about what proportion of the firms’ products and processes over a 10-year period could not have been developed without academic research. He found that 11% of new product innovations and 9% of process

106

innovations would not have been developed (without substantial delay) in the absence of recent academic research; these innovations represented respectively 3% and 1% of sales.

Both the 1983 Yale Survey and the 1994 Carnegie Mellon Survey of R&D have also shown the relevance of university research for industrial innovation (Cohen et al, 2002). According to the 1994 Carnegie Mellon Survey, American firms considered publishing by universities and patenting amongst the most important sources of knowledge to innovate9

Several advantages have been associated with the use of science to explain the innovation performance of firms. These include an increase in productivity and level of applied research effort (Evenson and Kislev, 1976), substantial gains in overall R&D productivity (Henderson and Cockburn, 1996; Gambardella, 1992), the development of absorptive capacity (Arora and Gambardella, 1990; Cockburn and Henderson; 1998), and, labor cost reductions (Stern; 1999), among others. Science reduces the amount of duplication of effort (Arrow, 1962; Nelson, 1982; Dasgupta and David, 1994). As science serves as a map of the technological landscape it allows private research to focus on the most promising technological venues avoiding thereby wasteful experimentation (Fleming and Sorenson, 2004)

. Similar findings have been reported for European firms. In a survey of Europe’s largest industrial firms, Arundal and Geuna (2004) find that public science is amongst the most important sources of technical knowledge for the innovative activities.

10

Other benefits are associated to the recruitment of scientists where the adoption of pro-publication incentives for employees helps firms attract high quality academic researchers whose economic value might frequently be higher than their actual remuneration. Stern (1999) has shown that researchers looking for academic reputation, may want to pursue research projects leading to publications and are, therefore, prompt to accept lower salaries in exchange of permission to keep up with scientific research. These researchers provide value along two dimensions; they not only generate important labor costs reductions but

. Furthermore, the development of a higher absorption capacity related to the generality of basic research; has frequently been argued to be one of the main advantages of conducting science. It permits the firm to more easily identify and integrate external information, enhancing the productivity of internal research (Cohen and Levinthal; 1989; 1990).

9 The results indicate that the key channels through which university research impacts industrial R&D include published papers and reports, public conferences and meetings, informal information exchange, and consulting. 10 According to Fleming and Sorenson (2004), scientific knowledge differs from that derived through ‘local’ search within the firm -which is closely related to firms’ prior research activities-, namely because the scientific endeavour attempts to generate and test theories and fundamental ideas, whereas local search is focused on finding new technological solutions within a predetermined pool of knowledge.

107

also constitute a “bridge” (‘gatekeepers’ and “boundary spanners”) with the scientific or academic world.

In spite of such apparent benefits, the adoption of science by private firms remains limited to a very specific kind of organization. Due to the highly specific nature of the know-how involved, only a select set of firms within specific industries tend to show strong interest in the scientific know-how offered by universities or other science institutes. A number of conditions to successfully embrace science have been put forward. Engagement into science is not costless; it is highly conditional on human capital and adoption of new organizational practices (Gambardella, 1995; Cockburn et al, 1999). The need for new information for innovation differs across industries and is highly dependent of the degree of maturity and the emergence of new technologies (Nelson and Winter, 1982). When industries are shaken up by technological change for which their competences have become obsolete, they are required to cross organizational and industry boundaries and engage in networking with the new actors.

Nevertheless, for firms seeking to overcome their lack of upfront knowledge through cooperation with universities and public research centers; the interaction is not an easy task. The literature has shown that industry-university links are subject to important tensions regarding intellectual property, access and dissemination policies (open science is by definition based on early and large diffusion through publication), and others, inhibiting the chances of successfully translating scientific information into new products (Jansen and Thursby, 2001; Thursby and Thursby, 2002; Hall et al, 2001; Poyago-Theotoky et al, 2002). For instance, in a survey based study on 38 Advanced Technology Projects (ATP), Hall et al (2001) found that projects with university involvement tend to be in areas involving "new" science and therefore experience more difficulty and delay but also are more likely not to be aborted prematurely11

Mostly focused at the firm-level of analysis, the empirical literature has previously assessed the role of scientific-connections, notably partnerships with university researchers, on firm performance (e.g. Audretsch and Stephan, 1996; Zucker et al 1998; Cockburn and Henderson, 1998). Using university collaboration as a scientific-link, these papers seem to support the hypothesis that these links boast internal R&D investment (Adams et al, 2000), innovation productivity and sales (Belderbos et al, 2005)

.

12

11 In a sample of 62 U.S. university licensing officers, Jensen and Thursby (2001) find that over 75% of the inventions licensed by these universities were in a very early, or embryonic stage. Further, 71% of the inventions licensed required cooperation between the professor and the licensing firm in order to commercialize a product successfully. Relying on the CIS for Belgium, Veugelers and Cassiman (2005), find that cooperation with universities is formed whenever risk is not an important obstacle to innovation.

. While they provide little

12 For instance, Lööf and Broström, (2004) have found complementarities between internal R&D and collaboration with universities: the average R&D firm that cooperate on innovation with universities

108

explanation about the process through which science affects private innovation, the studies relying on the “production function” have found that science involvement and ties with academic star scientists-, lead to more technology (Henderson and Cockburn, 1996; Zucker et al, 2002; Cockburn and Henderson, 1998); more “important” patents: i.e. international patents (Henderson and Cockburn, 1994); and higher average of quality adjusted patenting (Zucker and Darby, 2001; Zucker et al, 2002).

The work of Cockburn and Henderson (1998) has shown that not only absorption capacity (Cohen and Levinthal, 1989; Kamien and Zang, 2000) in basic research matters but also closeness to scientific communities. Using data on co-authorship of scientific papers for a sample of pharmaceutical firms, they show that firms connected to science show a higher performance in drug discovery and that this connectedness is closely related to the number of star scientists employed by the firm13. Zucker et al (1998) and Darby and Zucker (2001; 2002) found that location of top star scientists predicts firm entry into biotechnology (by new and existing firms) both in the United States and Japan, while Darby and Zucker (2005) recently provided evidence that firms enter nanotechnology where and when scientists are publishing breakthrough academic articles14

5.3 The diversity of linkages to science

. For biotechnology in Japan, Darby and Zucker (2001) show that collaborations between particular university star scientists and firms had a large positive impact on firm research productivity, increasing the average firm's biotech patents by 34 percent, products in development by 27 percent, and products on the market by 8 percent as of 1989-1990. Zucker et al (2002) found that the impact of ‘tied’ star scientists (those that collaborate with firms) on patents and the number of products on development was significantly larger and beyond the effects of all other scientists from top research universities working with the firm; no effect was reported for untied science.

Data on firms’ research strategies comes from the Third Community Innovation Survey (1998-2000) conducted by Eurostat in Belgium in 2000. Two methods were employed in the CIS-3 for Flemish firms. First, from a population of 9292 firms (those having more than 250 employees), 2726 firms were contacted by traditional mail. From this sample, 684 firms replied and answered correctly the survey, giving a response rate of 25.1%. Giving such a low score, a second round of questionnaires was made electronically using the CAPI

spend more money on R&D and has a larger propensity to apply for patents compared to an almost identical R&D firm which has no such collaboration. 13 Differences in the effectiveness with which a firm is accessing the upstream pool of knowledge correspond to differences in the research productivity of firms of as much as 30%. 14 Furthermore, they report a similar pattern previously reported in biotech: breakthroughs in nanoscale science and engineering appear frequently to be transferred to industrial application with the active participation of discovering academic scientists.

109

(Computer Aided Personal Interview). A total of 1471 responses were obtained using the two methods. In this paper, we limit our sample to the 842 manufacturing firms that are engaged in innovation activities and define the following linkages to science:

i) A dummy indicating whether the firm has been engaged in formal cooperation in R&D (status) with universities or governmental research centers (both national and international).

ii) A dummy indicating whether the firm considers public information a very important source for innovation (firms scoring “3” of a scale of three for “using” scientific information being very important).

iii) A dummy indicating whether the firm is engaged into collaboration with universities or public research centers and at the same time, considers public information as a very important source for innovation.

iv) A dummy indicating whether the firm has been engaged into publication activity: takes the value of 1 if the firm published at least one article. Data on publications is collected from the ISI-Web of Knowledge database. A publication is considered scientific if it is found in the ISI Web of Knowledge by the firm (with publication dates 1990-1995).

v) A dummy variable indicating if the firm has patents (at least one patent) that contain references to scientific papers (at least one scientific non patent reference), that is; found in the ISI-Web of Science. We have looked for the patents for our CIS-3 firms in the European patent database (EPO ESPACE-B database). 1186 granted patents at the European Patent Office with grant dates between 1995-2001 were found, for a total of 79 firms reported in CIS-3.

Table 5-1 and Table 5-2 show the distribution of firms across the different science linkages and across sectors.

110

Table 5-1 : Distribution of Firms across Industries and Type of linkage to Science

Industry Number of firms

Firms without links to science

% Cooperation with public institutes=1

% Use of public information=

1

% Cooperation and Use of

public information

% Firms with

patents

% Scientific References

in patents=1

% Firms with publications

%

Food and tobbaco 74 59 79,7 9 12,2 8 10,8 2 2,7% 3 4,1 0 0,0 0 0,0Textiles 68 55 80,9 9 13,2 8 11,8 4 5,9% 2 2,9 0 0,0 0 0,0Wood, printing, publishing 82 69 84,1 3 3,7 9 11,0 1 1,2% 4 4,9 1 1,2 0 0,0Chemicals, coke, petroleum 85 54 63,5 14 16,5 16 18,8 7 8,2% 10 11,8 5 5,9 3 3,5Rubber and plastic 84 63 75,0 13 15,5 14 16,7 7 8,3% 10 11,9 1 1,2 1 1,2Glass, ceramic 39 31 79,5 3 7,7 4 10,3 1 2,6% 2 5,1 1 2,6 1 2,6Metals, metallurgy 121 91 75,2 14 11,6 19 15,7 7 5,8% 15 12,4 3 2,5 3 2,5Machinery, equipment 114 85 74,6 14 12,3 16 14,0 6 5,3% 16 14,0 4 3,5 0 0,0Electronics 56 33 58,9 14 25,0 11 19,6 4 7,1% 9 16,1 2 3,6 0 0,0Medical and precision instruments 18 8 44,4 4 22,2 8 44,4 4 22,2% 4 22,2 2 11,1 0 0,0Vehicles 62 48 77,4 10 16,1 5 8,1 1 1,6% 3 4,8 0 0,0 0 0,0Furniture 39 34 87,2 3 7,7 3 7,7 1 2,6% 1 2,6 0 0,0 0 0,0Total 842 630 74,8 110 13,1 121 14,4 45 5,3% 79 9,4 19 2,3 8 1,0 Note: only cooperation with Public Institutes that declare cooperating with universities and/or public research institutes (either national and international) as the only mean of accessing scientific knowledge. Only Use of Public sources: firms that consider public information sources as very importante for innovation (score=3). The sources of information are: from universities or other higher education institutes, government or private non profit research institutes and from professional conferences, meeting and journals.

Corroborating previous research; the use of science and cooperation with universities and public research centers by Belgian firms is limited to some firms but there is some diversity in the ways to access scientific knowledge. The first finding that emerges from these tables is the few occurrences of connections to science relative to the population (manufacturing firms). 74,82% of these firms do not have any linkage to scientific communities.

111

Table 5-2 : Distribution of Firms across groups of Industries and Types of linkage to Science

Industry Group Number of Firms

Firms without links to science

% Cooperation with public institutes=1

% Use of public

information=1

% Cooperation and Use of

public information

% Firms with

patents

% Scientific References

in patents=1

% Firms with publications

%

Low R&D Intensive Industries 263 217 82,5 24 9,1 28 10,6 8 3,0 10 3,8 1 0,4 0 0,0Medium Low R&D Intensive Industries 257 197 76,7 31 12,1 38 14,8 16 6,2 28 10,9 5 1,9 5 1,9Medium High R&D Intensive Industries 271 194 71,6 42 15,5 38 14,0 13 4,8 31 11,4 7 2,6 2 0,7High R&D Intensive Industries 51 22 43,1 13 25,5 17 33,3 8 15,7 10 19,6 6 11,8 1 2,0Total 842 630 74,8 110 13,1 121 14,4 45 5,3 79 45,7 19 2,3 8 1,0 Note: We follow criteria hold by the OECD (OECD, 2002). High-technology industries include (ISIC. 3): Aerospace, Office & computing equipment; Drugs & medicines, Radio, TV & communication equipment. Medium Technology groups the two classes : Medium-high-technology industries (Scientific instruments, Motor vehicles, Electrical machines excl. commun. equip., Chemicals excl. drugs, Other transport, and Non-electrical machinery) and Medium-low-technology industries (Rubber & plastic products, Shipbuilding & repairing, Other manufacturing, Non-ferrous metals, Nonmetallic mineral products, Metal products, Petroleum refineries & products, Ferrous metals). Low-technology industries are: Paper, products & printing; Textiles, apparel & leather; food, beverages & tobacco and wood.

The Table 5-2, not surprisingly, shows that the low R&D intensive industries have the highest percentage of firms not having any connection to science (82%) while the opposite is found in the high R&D intensive industries. Confirming previous studies, this latter group of industries report the highest percentage of firms engaged into scientific linkages (relative to the total number of firms): 25% of firms are engaged into cooperation with public institutions, 33% consider the use of public information as very important for innovation; while 16% declare to be engaged in both strategies. This is related to the sectoral correlation seen in Table 5-1 where Electronics; and Medical and precision instruments followed by chemicals (within pharmaceuticals), coke petroleum score high on all types of science links. Some interesting industry variation in the relative use of science links emerges across sectors from Table 5-1 though. Firms in Wood, printing and publishing industries or in Glass/Ceramics find public information sources relatively more important compared to engaging in cooperative agreements. Contrarily, firms in the Medical and precision instruments, Electronics or Vehicles business rely more on cooperation than on public information for their connections to science. Firms reporting citation to the scientific literature in their patents are few. They represent less than 3% of the population of manufacturing firms in CIS casting some doubt on the relevance of such indicators for understanding links to science in the population of firms. If we consider only the population of patenting firms, 24% (19 firms out of 79) of these firms report a science linkage in their patents.

Figure 5-1 goes a step further in showing the overlap between different science link strategies. The diversity at the firm level is striking. While at the sector level there seems to

112

be substantial correlation between strategies, at the firm level we find considerable diversity. The figure suggest that firms citing science are not necessarily only those relying on cooperation or those considering the use of public information as very important. The overlap between cooperation and use of public information is only 45 firms; of which only 5 report citation to science in their innovation outputs measured by patents. 7 firms that do not report any science linkage appear as having scientific references in their patents; of which, 5 belong to the medium R&D intensive industries.

Figure 5-1 : Linkages to Science by Flemish Firms (CIS3)

Similarly, very few firms (9) are directly involved in open science through publication, and more surprising; 5 of these 9 firms are found in the medium low R&D intensive industries15

15 We follow the criteria hold by the OECD (OECD Science and Technology, 2001). Manufacturing industries are classified in three different categories of technological intensity: high technology, medium-technology industries (grouping medium-high technology and medium-low technology) and low technology. High-technology industries include (ISIC. 3): Aerospace, Office & computing equipment; Drugs & medicines, Radio, TV & communication equipment. Medium Technology groups the two classes distinguished by OECD: Medium-high-technology industries (Scientific instruments, Motor vehicles, Electrical machines excl. commun. equip., Chemicals excl. drugs, Other transport, and Non-electrical machinery) and Medium-low-technology industries (Rubber & plastic products, Shipbuilding & repairing, Other manufacturing, Non-ferrous metals, Non-metallic mineral

. These simple descriptive statistics corroborate the heterogeneity that exists in the ways to access scientific knowledge but also reveals that some additional information is found in the science-linkage reported in publications and patents.

Firms with scientific NPR 7 (2 involved in scientific publication)

Use of public sources of information 74

Cooperation with public institutions 60 (2 involved in scientific publication)

40

Firms without linkage to science 649 (1 involved in scientific publication)

2 5 (4 involved in science)

5 (1 involved science)

113

5.4 Performance of linkages to science

In this section we evaluate whether science linkages enable firms to achieve higher innovation and economic performance. Following the literature previously exposed, it is expected that firms connected to science develop comparative advantages in the production of innovation and notably, in the production of breakthrough innovation. The linkages to science by facilitating absorption and understanding of fundamental knowledge, allow firms to follow new discoveries, upgrade internal technological competences, and detect new opportunities for industrial innovation. We present two levels of analysis. First, we relate linkages to science to the indicators of innovation and economic performance at the firm level reported in the CIS 1998-2000 data. The key measure of innovation is innovation new to the market, and the indicators of economic performance are turnover due to innovation and turnover due to market introduction.

Second, we provide an additional measure of innovation performance within the firm at the invention level, but controlling for firm level science links. We compare the differences in patent quality (forward citation)16 of patents of firms with science linkages vis-à-vis patents of other firms, for the sub-sample of patenting firms. Previous empirical research has shown that academic patents, because they rely on more fundamental knowledge, are broader in scope and cited more frequently than private patents (e.g. Jaffe et al, 1993; Henderson et al, 1998). Analyses of patent citations find that academic papers and university patents are more frequently cited than their equivalents from private firms, suggesting that public science is an important input for the innovative activities of firms (Jaffe et al., 1993; Narin et al., 1997). Yet, there is no evidence about the effectiveness of science to explain the technological impact of private patents17. In this way, by looking at the invention level we want to validate the meaning of citation to scientific literature in patents and assessing whether these (few) firms are indeed capable of a higher technological performance either through a direct reference to science or and indirect link at the firm level18

products, Metal products, Petroleum refineries & products, Ferrous metals). Low-technology industries are: Paper, products & printing; Textiles, apparel & leather; Food, beverages & tobacco and Wood industries. 16 We follow past research on patent quality (e.g. Henderson et al, 1998; Harhoff et al, 1999) and use the number of forward citations received by a patent as an indication of their technological impact and economic importance. 17 Researches have attempted to control for the nature of the organization owning the patent; e.g. public and private organizations, universities versus corporations (Henderson et al, 1998). 18 Some researchers consider (e.g. Jaffe et al., 1993) patent and non patent citations as a “noisy signal” of knowledge flows, with examiners adding much of the noise. As patent and non patent references are issued from the examiner revision of the prior art in the European Patent Office, citations may rarely reflect or coincide with the science used by inventors.

.

114

5.4.1 Science linkages and economic performance

Table 5-3 provides some descriptive statistics and t-tests for comparison of means across linkages. It displays the means for the R&D intensity, firm size, and the measures of innovation and economic performance broken down by science-linkage.

Table 5-3 : Linkages to Science and Firm Performance

Variable No linkage to science

At least one linkage to

science

Cooperation with public institutes

Use of public information

Cooperation and Use of

public information

Scientific References in

patents

Firms with publications

1 2 3 4 5 6 7R&D Intensity (per employee) 76.49672 210.15*** 258.46*** 191.804** 290.29** 540.31** 510.0542Employees 122.0722 440.373*** 637,69*** 259,84 477,04** 1739,37*** 2309.125**Turnover sales 1117340,00 5649051*** 8279243*** 3477041* 7210230** 22100000** 3.12e+07**Turnover due to Innovation .1002181 .2010638*** 0,1851818** 0,194*** 0,15 0,2452632** .1125Turnover due to new market introductions .0295483 .0843085*** 0,0959091*** 0,0703306** 0,082* 0,1336842* .04125New Market Introductions 0.38 0.47 0.42 0,36 0,44 0,63 0,57 Note: The significance of the t-test (Pr(T<t)) on the comparison of means between the group and the rest of firms lacking such a link are noted by: * at 10%, ** 5%, ***1%

The frequencies of firms that declare innovation new to the market are also reported in the last row. Not surprisingly, firms with at least one science link (column 2) are larger in turnover, have more employees and have high R&D intensity. At the same time – corroborating the hypothesis advanced in the literature – firms with science links have a higher percentage of sales from new or improved products (innovation turnover ratio) and a higher percentage of sales from innovative products that are new to the market (as opposed to new to the firm). Firms that have science linkages also show a higher frequency of innovations new to the market (0.47% versus 0.38%). When comparing different science linkages, firms declaring to cooperate with public institutions and also declaring the use of public sources of information as very important (column 5) have a high frequency of introduction of innovation new to the market (44%), but the group of firms having scientific references in their patents (column 7) appears as having the largest percentage of firms having introduced radical innovations (63%). Firms with this science link also display the highest innovation turnover ratio and turnover due to market introductions, but these firms are also larger and have a significantly higher R&D intensity. While firms with different links do display significant differences in size and R&D intensity, the differences in innovation output is not significant19

The correlation matrix in

.

Table 5-4 offers additional insights on the correlation of science linkages respect to performance.

19 Small sample size is clearly an issue here.

115

Table 5-4 : Correlation matrix

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

At leat one link to science 1 1.0000 Cooperation with public institutes 2 0.7109* 1.0000 Use of public information 3 0.7512* 0.2933* 1.0000 Coperation and use of public info. 4 0.4357* 0.6130* 0.5800* 1.0000 Scientific references in patents 5 0.2786* 0.1784* 0.0973* 0.1417* 1.0000 Firms with publications 6 0.1631* 0.1653* 0.0891* 0.1807* 0.5286* 1.0000 R&D intensity (employee) 7 0.0696 0.0673 0.0410 0.0572 0.1520* 0.0906 1.0000 Employees 8 0.2458* 0.3190* 0.0484 0.1250* 0.4391* 0.3638* 0.0977* 1.0000 New Market Introduction 9 0.2228* 0.1963* 0.1527* 0.1356* 0.1564* 0.0593 0.0714 0.1133* 1.0000 Turnover sales 10 0.2303* 0.2943* 0.0675 0.1490* 0.3746* 0.3299* 0.1295* 0.7913* 0.1080* 1.0000 Turnover due to Innovation 11 0.2001* 0.1170* 0.1424* 0.0259 0.0898* -0.0029 0.0532 0.1553* 0.2769* 0.0603 1.0000 Turnover due to new market introduction 12 0.1808* 0.1712* 0.0957* 0.0793* 0.1138* -0.0042 0.1100* 0.0584 0.5836* 0.0451 0.5004* 1.0000 Note: * significant correlation at 5% and better

Consistent with our finding about the diversity in science links of firms, we find that having a link (column 1) has the highest correlation with the innovation turnover ratio, the new market innovations turnover ratio and the new market introduction indicator, while no one specific link seems to account for this positive effort. In addition, except for the importance of public information, all correlations are stronger for new market introductions relative to overall innovation.

5.4.2 Science linkages and quality of patents

We now look at the differences in the quality of inventions (patents) respect to the linkages to science. The sample consists of 1161 patents from 79 firms for which patents from the European Patent Office have been found. These patents are granted patents with grant date 1995-2001. Their forward citation rate is computed up to the most recent year available in our EPO-ESPACE B database, which is 2003. Past research has shown that the number of citations a patent receives is highly associated with its technological importance) and social value (Trajtenberg, 1990) and correlated to the renewal of patents, the estimated economic value of inventions and patent opposition (Lanjouw and Schankerman, 1999; Harhoff et al, 1999; Hall et al, 2000).

We have also computed two indicators of technological impact based on forward citations: generality and geographical dispersion. The generality measure has been used as an indication of the impact of a patent, a high generality score suggests that the patent presumably had a widespread impact, in that it influenced subsequent innovations in a variety of fields (Hall et al, 2001). This indicator is build as a Herfhindal index (Jaffe et al, 1997; Hall et al, 2001): , where sij denotes the percentage of citations received by patent i that belong to patent class j, out of ni patent classes (note that the sum is the Herfindahl concentration index). The index of geographical dispersion is built in a similar way (1-herfhindhal index of geographical concentration).

116

The breakdown of patent quality measures across the science linkages of firms is reported in Table 5-5 including some t-tests (one tailed) on the comparison of means.

Table 5-5 : Patent quality and Science linkages

All No link At least one link

Cooperation with Public Institutions

Use of Public Sources

Cooperation and use of

public information

Scientific firm (publications)

Patents with NPR

Patents without NPR

7 vs 8

1 1 2 3 4 5 6 7 8 9Forward Citationb 0,67 0,70 0,67 0.69* 0.71* 0,65 0.72* 0,64 0,67 0,193generalityb 0,10 0,09 0,10 0,10 0,10 0,09 0,10 0,17 0,08 -2.14*geographical impactb 0,22 0,14 0.188* 0,19 0,19 0,20 0.194* 0,23 0,18 -1.14Dummy forward citationa 0,33 0,30 0,33* 0.34* 0.34* 0.34* 0.35** 0,24 0,33 4.26* Note: * significance at 10%, ** at 5%. At least one link: firms that cooperate or use public information or are involved in scientific publications. The forward citations constitute the number of citations received by other EPO patents. The measures of generality and geographical impact as well as the tests for the comparison of means (and proportions) are calculated only on the patents having received forward citations. a: Pearson Chi-square test on significance of the relationship between the two groups (categorical variables); b: t-test on the significance of difference in the means.

As expected, firms having at least one link (any) to scientific communities report a higher frequency of being cited, they appear more general in scope (are more cited across different technology classes, IPC) and have a higher geographical dispersion. However, the difference in means is significant (at 10%) only for geographical dispersion and the frequency of being cited at least once (dummy for forward citation). Firms that cooperate or use public sources of information report 0,70 citations on average and firms involved directly in science through publication report an average of 0,72 forward citations. These effects are however marginally significant. We confirm the superior performance in terms of patent quality from firms engaged into science linkages: firms engaged into cooperation or considering public information as very important; and notably, firms engaged into publication have all a higher citation likelihood and higher mean of forward citation respect to patents from firms lacking such linkage (the t-tests are however weakly significant).

Comparing patents with scientific references (NPRs) to patents without scientific references we find that patents without NPRs are more likely to be cited (33% versus 24%) and have a higher mean of forward citations, but patents with NPRs are more general and more geographically dispersedly cited. The difference in means between patents having a scientific NPR and those lacking such references are significant only for generality and forward citation probability. This suggests that while patents with scientific references protect broad technologies, more applied patents – patents without scientific references – actually capture the value for the firm. Thus patents citing a scientific publication appear to cover more fundamental knowledge and they are therefore more likely to be cited across a broad rang of technology classes and across countries. This kind of patents however is less likely to be cited and not different from the rest of patents in the average count of citation received. This finding may suggest that is not easy to everyone to invent around basic

117

patents and that those that cite that patents, may be a very specific kind of inventor being able to follow on technology based on very upfront knowledge.

Finally, in Table 5-6 we control for firm level science links and compare patent quality between firms with and without science links.

Table 5-6 : Citing science and science linkages

Patent Indicators With NPR Without NPR With NPR Without NPR1 2 3 4

Forward dummya 0,25 0.36** 0,22 0,27Forward citationb 0,71 0.72* 0,407 0,55generalityb 0,16 0,09 0,24 0,084geographical impactb 0,21 0.19* 0,32 0,14


Forward dummya 0.27* 0.35* 0,058 0,27Forward citationb 0.73 0,69 0,11 0,57generalityb 0.16c 0,091 0,5 0,072geographical impactb 0,23 0,18 0,22 0,15


Forward dummya 0,25 0.355* 0,22 0,29Forward citationb 0,71 0.71* 0,407 0,57generalityb 0,16 0,09 0,24 0,08geographical impactb 0,21 0.189* 0,32 0,15

Firms that consider public sources of information as very

important

Firms that do not consider public sources of information as

very important

Firms with scientific Publications Firms without scientific Publications

Firms that cooperate with public institutions

Firms that do not cooperate with public institutions

Note: * significance at 10%, ** at 5%.The measures of generality and geogrphical impact as well as the tests for the comparison of means are calculated only on the patents having received forward citations. a: Pearson Chi-square test on the significance of the relationship between the two groups (categorical variables); b: t-test on the significance of difference in the means. c: the t-test has not been calculated since there is only one observation for patents with non patent references from firms that do not cooperate.

118

In the first panel we consider only firms with scientific publications and look at the quality of patents with and without scientific references. We confirm that patents with scientific references are more general and citations are more geographically dispersed, but they are less likely to be cited. However, and more interestingly, comparing the forward citations of patents without scientific references of these firms with patents without scientific references of other firms (that have no publications), we find that these patents are more likely to be cited and receive more citations. Our interpretation is that firms with scientific publications not only have patents with scientific references, but also have higher quality applied patents thanks to their more basic knowledge of the technology. This result is confirmed for firms that consider public sources of information very important. Patents from firms that engage into cooperation -with NPR and without NPR- appear both superior to the their counterpart –from firms not engaged into cooperation-; in terms of citation likelihood. We, therefore, conclude that controlling for the firm level science links when evaluating patent quality is crucial to pick up the innovation performance effect of these science links – the higher new to market innovation content of these innovations.

5.5 Conclusions

This paper examines the diversity of science linkages to science and their association to innovation performance for a sample of Belgian firms (CIS-3). We identify different ways to access scientific knowledge through CIS indicators and add additional measures on the use of science by firms by analyzing publication data and citations to science in these firms’ patents. We confirm findings in the literature that firms with science linkages seem to enjoy a superior innovation performance. Furthermore, we show that at the invention level patents from firms with links to science are more frequently cited and have a broader technological impact.

While our sample of firms is limited, we nevertheless provide some clear direction for the development of indicators for these Industry – Science Links (ISL):

· There are a diverse set of possible indicators of ISL such as cooperation with public research institutes and universities; the importance of public information; publications by the firms; references to scientific literature in the firms’ patents; etc…

· While at the industry level ISL is correlated with R&D intensity of the industry, a lot of variation at the firm level exists, i.e. there is not that much overlap between different types of ISL at the firm level.

· No one indicator is a sufficient statistic for the effect of ISL on innovation performance. Having a link to science is highly correlated with the innovation performance of firms, in particular products new to market, but no one indicator seems to dominate this effect.

119

· At the invention level we distinguish between the effect of direct science links and indirect – firm level science links on patent quality. Direct science links, the references to science in the patents, are related to more general and more widely cited patents. This link, therefore, captures the depth of the technological knowledge base of the firm. The indirect science link at the firm level (publications, cooperation, public information) demonstrates that patents without any direct science link are more widely cited than comparable patents of firms without such an indirect link to science.

In conclusion, our results indicate that several indicators need to be tracked to obtain a representative picture of the ISL activity of a country. In addition, to bring out the true effect of these links, firm and invention level indicators need to be interacted.

120

References

Acs, Z. J., Audretsch, D. B. and Feldman, M. P. (1992), ‘Real effects of academic research’, American Economic Review, 82 (1), 363–367.

Adams, J. D. (1990), ‘Fundamental stocks of knowledge and productivity growth’, Journal of Political Economy, 98 (4): 673-702.

Adams, J., E. Chiang and J. Jensen (2000), ‘The influence of federal laboratory R&D on industrial research’, NBER working paper 7612.

Arora, A., and Gambardella, A. (1990), ‘Complementarity and external linkages: the strategies of the large firms in biotechnology’, Journal of Industrial Economics, 38 (4), 361-379.

Arora, A. and Gambardella, A. (1994), ‘The changing technology of technical change: general and abstract knowledge and the division of innovative labor’, Research Policy, 23 (5), 523-532.

Arrow, K. J. (1962), ‘Economic welfare and the allocation of resources for invention’, in Nelson, R.R. (ed.), The Rate and Direction of Inventive Activity, Princeton University Press, Princeton.

Arundel, A. and Geuna, A. (2004), ‘Proximity and the use of public science by innovative European firms', Economics of Innovation and New Technology, 13 (6), 559-580.

Audretsch, D.B. and Stephan, R.E. (1996), ‘Company-scientist locational links: the case of biotechnology’, American Economic Review, 86 (3), 641-652.

Belderbos, R. Carree, M, and Lokshin, B. (2005), ‘Cooperative R&D and firm performance’, Research Policy, 33 (10), 1477–1492.

Branstetter, L. (2004), Exploring the Link between Academic Science and Industrial innovation, unpublished working paper.

Cockburn, I., Henderson, R. and Stern, S. (1999), ‘The diffusion of science-driven drug discovery: organizational change in pharmaceutical research’, NBER document de travail no. 7359, National Bureau of Economic Research, Inc.

Cockburn, I. and Henderson, R. (1998), ‘Absorptive capacity, coauthoring behavior, and the organization of research in drug discovery’, The Journal of Industrial Economics, 46 (2), 157-182.

121

Cohen W. M, and Levinthal D. A. (1990), ‘Absorptive capacity, a new perspective of learning and innovation’, Administrative Science Quarterly, 35 (1), 128-152.

Cohen W. M, Levinthal, D. A. (1989), Innovation and learning: the two faces of R&D. The Economic Journal, 99 (397), 569-596.

Cohen, W. M.; Nelson, R.; Walsh, R. and John, P. (2002), ‘Links and impacts: the influence of public research on industrial R&D’, Management Science, 48 (1), 1–23.

Darby, M. and L. G. Zucker (2005), ‘Grilichesian breakthrougs: Inventions of methods of invention and firm entry in nanotechnology’, Annales d’Economie et Statistique, forthcoming.

Darby, M. R., and L. G. Zucker (2001), Change or die: The adoption of biotechnology in the Japanese and U.S. pharmaceutical industries. Research on Technological Innovation, Management, Policy, 7, 85–125.

Dasgupta, P. and David, P. (1994), ‘Towards a new economics of science’, Research Policy, 23 (5), 487-521.

Evenson, R. E., and Kislev, Y. A. (1976), ‘Stochastic model of applied research’, Journal of Political Economy, 84 (2), 265-281.

Griliches, Z. (1979), ‘Issues in assessing the contribution of research and development to productivity growth’, Bell Journal of Economics, 10 (1), 92-116.

Fleming, L., and Sorenson, O. (2004), ‘Science as a map in technological search’, Strategic Management Journal, 25 (8-9), 909-928.

Gambardella, A. (1992), ‘Competitive advantages from in-house scientific research: the U.S. pharmaceutical industry in the 1980s’, Research Policy, 21 (5), 391-407.

Hall, B. H.; Jaffe, A. D, and Trajtenberg M. (2000), ‘Market value and patent citations: a first look’, Economics Department Working Paper E00-277, University of California.

Hall, B.H., Link, A. and Scott, J.T. (2001), ‘Universities as research partners’, NBER working paper 7643.

Harhoff, D.; Narin, F.; Scherer, F.M. and Vopel, K. (1999), ‘Citation frequency and the value of patented inventions’, The Review of Economics and Statistics, 81 (3), 511-515.

Hederson, R. and Cockburn, I. (1996), ‘Scale, scope and spillovers: the determinants of research productivity in drug discovery’, RAND Journal of Economics, 27 (1), 401-424.

122

Henderson, R.; Jaffe, A. and Trajtenberg, M. (1998), ‘Universities as a source of commercial technology: A detailed analysis of university patenting, 1965-1988’, Review of Economics and Statistics, 80 (1), 119-127.

Hicks, D.; Breitzman, T.; Olivastro, D. and Hamilton, K. (2001), ‘The changing composition of innovative activity in the US a portrait based on patent analysis’, Research Policy, 30 (4), 681–703.

Jaffe, A. B.; Trajtenberg, M. and Henderson, R. (1993), ‘Geographic localization of knowledge spillovers as evidenced by patent citations’, Quaterly Journal of Economics, 108 (3), 577-598.

Jaffe, A. (1989), ‘The real effects of academic research’, American Economic Review, 79 (5), 957-970.

Jensen, R. and Thursby, M. (2001), ‘Proofs and prototypes for sale: the licensing of university inventions’, American Economic Review, 91 (1), 240-259.

Kim, J.; Sangjoon, L. J. and Marschke, G. (2005), ‘The influence of university research on industrial innovation’, NBER working Paper 11447, June 2005.

Lanjouw, J. O. and Schankerman, M. (1999), ‘The quality of ideas: measuring innovation with multiple indicators’, NBER, Boston, MA.

Liebeskind, J. P.; Oliver, A. L.; Zucker, L. and Brewer, M. (1996), ‘Social networks, learning, and flexibility: sourcing scientific knowledge in new biotechnology firms’, Organization Science, 7 (4), 428-442.

Mansfield, E. (1995), ‘Academic research underlying industrial innovations: sources, characteristics, and financing’, The Review of Economics and Statistics, 77 (1), 55-65.

Mansfield, E. (1991), ‘Academic research and industrial innovation’, Research Policy, 20 (1), 1-12.

Nagaoka, S. (2005), ‘Patent quality, cumulative innovation and market value: Evidence from Japanese firm level panel data’, Hitotsubashi University, mimeo.

Narin, F. and Rozek, R.P. (1988), ‘Bibliometric analysis of US pharmaceutical industry research performance’, Research Policy, 17 (3), 139-154.

Narin, F.; Hamilton, K. and Olivastro, D. (1997), ‘The increasing linkage between US technology and public science’, Research Policy, 26 (3), 317–330.

123

Nelson, R. R. (1982), ‘The role of knowledge spillovers in R&D efficiency’, Quarterly Journal of Economics, 97 (3), 453-470.

Nelson, R.R. and Winter, S.G. (1982), An Evolutionary Theory of Economic Change. Cambridge (Mass.), Belknap Press of Harvard University.

OECD (2001), OECD Science, Technology and Industry Scoreboard. Organization for Economic Co-operation and Development. Paris, OECD.

Poyago-Theotoky, J.; Beath and Siegel, D.S. (2002), ‘Universities and fundamental research: reflections on the growth of university-industry partnerships’, Oxford Review of Economic Policy, 18 (1), 10–21.

Reitzig, M. (2003), ‘What do patent indicators really measure? A structural test of novelty and inventive step as determinants of patent profitability’, LEFIC WP 2003-1.

Rosenberg, N. (1990). ‘Why do firms do basic research (with their own money)?’, Research Policy, 19 (2), 165-174.

Salter, A. and Martin, B. R. (2001), ‘The economic benefits of publicly funded basic research: a critical review’, Research Policy, 30 (3), 509-532.

Stern, S. (1999), Do scientists pay to be scientists?, NBER Working Papers 7410, National Bureau of Economic Research, Inc.

Thursby J. G. and Thursby, M.C. (2002), ‘Who is selling the ivory tower? Sources of growth in university licensing’, Management Science, 48 (1), 90-104.

Trajtenberg, M. (1990), ‘A penny for your quotes: patent citations and the value of innovation’, RAND Journal of Economics, 21 (1), 172-187.

Van Looy, B.; Magerman, T. and Debackere, K. (2004), ‘Developing technology in the vicinity of science: An examination of the relationship between science intensity and technological productivity within the field of biotechnology’. KU Leuven, mimeo.

Veugelers, R. and Cassiman, B. (2005), ‘R&D Cooperation between firms and universities: Some empirical evidence from Belgian manufacturing’, International Journal of Industrial Organization, 23 (5-6), 355-379.

Zucker, L. G. and Darby, M. R. (2001), ‘Capturing technological opportunity via Japan's star scientists: evidence from Japanese firms' biotech patents and products’, The Journal of Technology Transfer, 26 (1-2), 37-58.

124

Zucker, L., Darby, M. and Brewer, M. (1998), ‘Intellectual capital and the birth of U.S. biotechnology enterprises’, American Economic Review, 88 (1), 290-306.

Zucker, L. G.; Darby M. R and Armstrong, J. S. (2002). Commercializing knowledge: university science, knowledge capture, and firm performance in biotechnology, Management Science, 48 (1), 138-153.

125

6 Innovation and small and medium enterprises

Gilles Vandorpe1

1 Unie van Zelfstandige Ondernemingen (UNIZO)

6.1 Introduction

The importance of innovation and creativity is omnipresent, as it takes an important place in the policies of enterprises, governments, research institutions, universities, institutions of higher education, etc. Innovation is one of the main pillars to realize a competitive and knowledge-driven economy. Exactly the kind of economy the industrialized countries need in order to stay competitive in a world that is globalizing at a very high speed. A world where ‘the places to be’ are the emerging markets of Eastern Europe, India and China.

Within the framework of the Lisbon Strategy, innovation is considered as one of the essential routes to follow in order to prepare the European Union for the challenges of globalisation, ageing of the European population and the speed of which new knowledge and technologies are being developed. Innovation is in Belgium and Flanders considered to be primarily the domain of the big players. Concentration of innovation input-efforts are situated in specific sectors and multinationals, primarily foreign based. There are however many ways of innovation. Innovation is more than only high-tech oriented laboratories in need of budgets of a few million euros a year. Innovation can be very simple sometimes, where small changes are executed step by step, directly on the work floor and managed by the head of the enterprise. A company can develop a new product, improve an existing product, introduce new processes in the organisation or adapt and optimize existing processes, create or enter new markets,… SMEs are very active in the domain of innovation, although the impression exists that it are not the SMEs who will make the difference. Too often, SMEs are used as an excuse for the slow progress that is been made in the light of the 3% target.

UNIZO, Organisation of the self-employed and SMEs, wanted to make clear what innovation means for the average SME in Flanders. How many SMEs are active in the field of innovation? What are the main characteristics of those SMEs? What is the nature of innovation in SMEs? What are the reasons for SMEs to innovate? What are the barriers SMEs face in order to be active in the field of innovation? Are SMEs aware of the existing innovation infrastructure and do these SMEs use the available instruments and support schemes? How do SMEs evaluate the current innovation policy of the governement?

126

In order to answer these questions UNIZO conducted a survey among its members between the period of October 2005 until March 2006. The survey was available online and was distributed among the participants of UNIZO network activities. In total, 494 respondents could be processed and form the basic of a study which was published in June 2006. This text gives a brief overview of the main findings of the study. In the first part we will look at the basics namely, how many SMEs are innovative, what are their characteristics and do SMEs see innovation as strategically important? In the second part we go deeper into the motives for SMEs to innovate. The third part deals with barriers and hindrances SMEs face with respect to innovation. The fourth part focuses on the use and awareness of SMEs with respect to the innovation infrastructure. The fifth part deals with the currently available financial instrument in Flanders. The last part goes into the appreciation of SMEs towards the current innovation policy of the government.

6.2 SMEs and innovation: three profiles

Almost nine out of ten SMEs have been active in the field of innovation in some sort of way. As stated earlier, entrepreneurs do not use a narrow definition of innovation. Innovation is more than only the figure that is to be found on the post ‘R&D’ of a balance sheet. Over 88% of the SMEs was innovative in some sort of way during the year 2005. 35% of the SMEs who innovate are active in the field of technological research and development. These companies are named ‘research-active.’ Without any doubt, entrepreneurs use broad definitions of technological research and development, including testing for example. 53% of SMEs renew and improve their products, markets, services, processes or organisation. We describe them as ‘innovation-active, no research.’ Almost 12% of the SMEs have no innovation activities and are named ‘no activity.’

Table 6-1 : Innovation activities of SMEs in 3 groups in 2005

Percentage

No activity 11,7

Innovation-active, no research 52,8

Research-active 35,4

Total 100

When we go further into detail, we see that entrepreneurs innovate primarily to improve and renew company processes and work methods. This kind of innovation was applied in 7 out of 10 SMEs in 2005. The same percentage of SMEs have plans to be innovative in their

127

processes and work methods. Only 14% of the entrepreneurs declared that they do not have any plans for process renewal or improvements in the near future.

New or improved products and services are the second most important way to innovate for SMEs. Over 50% of the entrepreneurs innovated in 2005 in order to bring new products or services to the market, for 2006 this figures rose to 60%. About 30% of the SMEs have no plans to bring new or improved products to the market.

In 2005, 51% of the SMEs entered new markets or market segments, 64% was planning it for 2006. 27% of the SMEs say that they do not innovate by entering new markets or market segments. 4 out of ten entrepreneurs renewed processes technological in 2005, 5 out of 10 planned it for 2006. Innovation by own technological research and development for appliances, products and services is done by 35% of the SMEs in the population, the same percentage plans it.

Table 6-2 : Innovation activities, 2005 and plans for 2006

Action 2005 Plans for 2006 No action, no plans

Renewal and improvement of processes and workmethods

70,6% 72,7% 14,4%

Bringing to the market of new and improved productsor services

53,2% 60,9% 31,8%

Entering new markets and market segments 51,0% 64,6% 27,0%Technological renewal of processes 40,9% 47,8% 39,9%Own technological research and development forappliances, products or services

35,4% 35,2% 54,2%

At least one action 88,3% 88,9% 3,8%

The next table shows that the sort of innovation varies between the sector in which the company is active and the number of employees working in the company. SMEs in the sectors of trade and services to persons can be found more in the group that is not innovation-active. Research-active SMEs are more situated in the sectors of industry and crafts. Furthermore, we see that companies that deliver services to other companies are generally more innovation-active.

When we focus on the size of the companies, we see that companies with no staff and micro-enterprises are less innovative and less active in research-innovation. Research-active innovations tend to take place in growth-SMEs (from over 10 employees or over 20 employees for the innovations without research).

128

Table 6-3 : Innovation activities in SMEs (2005), according to sector and number of employees

No activity Innovation-active, no research

Research-active

SectorManufacturing 9,2% 40,0% 50,8% 100,0%Construction or craft 10,6% 40,4% 48,9% 100,0%Retail or wholesale 17,8% 61,4% 20,8% 100,0%Services to companies 7,1% 54,0% 38,9% 100,0%Services to persons 13,6% 45,5% 40,9% 100,0%Don’t know / no answer 12,6% 59,5% 27,9% 100,0%Total 11,7% 52,8% 35,4% 100,0%

None 18,8% 52,1% 29,2% 100,0%1 – 9 13,8% 51,1% 35,1% 100,0%10 – 19 6,0% 49,3% 44,8% 100,0%20 – 49 4,2% 55,6% 40,3% 100,0%50 or more 6,1% 51,5% 42,4% 100,0%

Number of employees

The following three tables give an overview of the importance of innovation according to the profile of the SMEs. In general, 50% of SMEs estimate technological knowledge or product- and process renewal as ‘important.’ Almost 60% of the SMEs consider continuous innovation of products and services as strategically important.

Table 6-4 : Strategic importance of continuous innovation of products or services for SMEs according tot profile


Research-active Total

Important 43,1% 54,0% 71,4% 58,9%Not important / not unimportant 15,5% 15,7% 9,7% 13,6%Not important 12,1% 3,5% 0,6% 3,4%Don’t know / no answer 29,3% 26,8% 18,3% 24,1%Total 100,0%

129

Table 6-5 : Strategic importance of continuous renewal of processes of SMEs according to profile




Table 6-6 : Strategic importance of advanced technological knowledge for SMEs according to profile

No activity Innovation active, no research



Less than 10% of the entrepreneurs consider innovation as of no strategic importance for the company. 15% till 20% take a position in between and about a quarter has no specific meaning about the strategic importance of innovation. We can conclude that the majority of the entrepreneurs are aware of the importance of innovation through research.

Evidently the actual innovation-activities of SMEs correlate with the opinion of the entrepreneurs with respect to the strategic importance of innovation for the company. The research-active SMEs consider technological knowledge (63%), process innovation (71%) and renewal of products and services (66%) as more important compared with the other two profiles of SMEs.

The opinion of the SMEs that are innovative but do not conduct research activities on their own, tend to take a position in between.

Entrepreneurs that are not innovative tend to see innovation as less important compared with the other two profiles. This type of entrepreneurs should form the primary target group to inform about the importance of innovation.

130

On the basis of these figures we can define the three profiles of SMEs as follows:

1. No activity: the SME that does not innovate can mostly be found in the sectors of trade with a limited number of employees. This type of companies finds technology and renewal of limited importance.

2. Research-active: the SME that is research-active can mostly be found in the sectors of industry and craft and employs a larger number of people. Product renewal, advanced knowledge and process-innovation are important for this type of SME.

3. Innovation-active, no research: SMEs that are innovative but are not research-active take a position in the middle. This type of SMEs tends to be found in trade businesses and professional services and will mostly employ over 20 persons.

6.3 Motives to innovate

The following table gives an overview of the goals and motives SMEs have with respect to innovation.

Table 6-7 : Goals and motives for SMEs to innovate

Not Limited Strong No answer / don’t knowAttracting new customers 1,8% 25,1% 70,4% 2,6%Realizing better quality 2,4% 20,4% 73,3% 3,8%Retaining customers 3,4% 18,6% 75,1% 2,8%Higher profit margins / higher value added 5,5% 38,1% 53,4% 3,0%Cost-saving 5,9% 42,1% 49,0% 3,0%New positioning of the company 15,2% 40,9% 39,1% 4,9%Realizing entrepreneurial dream 18,2% 40,9% 35,4% 5,5%following main competitors 37,0% 41,7% 15,8% 5,5%

Retaining customers is the main reason for SMEs to innovate (limited + strong), closely followed by realizing better quality and attracting new customers. More than 7 out of 10 entrepreneurs indicate that these three targets are important motives to start with innovation. Over half of the SMEs find that realizing higher profit margins and higher added value is a strong motive to innovate. Almost half of the SMEs say they want to save costs by innovating.

3 to 4 entrepreneurs say that innovation is a motive to reposition the company or to realize an entrepreneurial dream. A relative limited number of entrepreneurs say they innovate in the pursuit of their main competitors.

131

The following table gives an overview of the motives and goals SMEs have with respect to innovation, according to the innovation profile of the SME (limited + strong motive). For relative less important motives (cost saving, repositioning of the company and pursuit of main competitors), there is no significant difference between the different profiles (indicated by ‘=’ in the table).

Table 6-8 : Goals and motives for SMEs to innovate according to profile


Research-active

Attracting new customers 87,9% 95,8% 97,7%Retaining customers 84,5% 94,6% 95,4%Realizing better quality 88,0% 94,6% 94,3%Higher profit margins / higher valueadded

81,1% 93,9% 91,4%

Realizing entrepreneurial dream 75,8% 73,6% 80,6%Cost-saving = = =New positioning of the company = = =Following main competitors = = =

Furthermore we made an overview of the rang order for the different motives (limited + strong) according to the innovation profile.

Table 6-9 : Rang order of motives to innovate in order of importance (strong + limited) according to the innovation profile of the SME


Research-active

Attracting new customers 3 1 1Keep existing customers 4 2 2Realizing better quality 2 2 3Higher profit margins/added value 5 3 4Reducing costs 1 4 5Realizing entrepreneurial dream 7 6 6New positioning of the company 6 5 7Following main competitors 8 7 8

SMEs that are active in the field of innovation but do not conduct research of their own see innovation primarily as a way to attract (1 = 96%) and keep (2 = 95%) customers. Innovation is also seen as an instrument to realize a better quality (2 = 95%) and to improve

132

profit margins and added value (3 = 94%). Realizing an entrepreneurial dream is a less important motive for SMEs to innovate (6 = 74%).

The main motive for research-active SMEs to innovate is to attract new customers (1= 98%). Research-active SMEs see innovation – more than the other two profiles – as a way to realise an entrepreneurial dream (6 = 81%).

Entrepreneurs that do not innovate believe less in innovation as a way to realize these goals and targets. This SME-profile evaluates the impact of innovation as more limited compared with the other two profiles. Another difference is that SMEs that do not innovate see innovation primarily as a way to save costs, whereas the other two profiles rank cost saving as the 4th and 5th motive to innovate.

6.4 Hindrances for innovation

Innovation is not something entrepreneurs can take for granted. The road to new products and services or to process innovation can be very complicated. The main purpose of government policies towards innovation is to minimize possible risks. The survey contained nine possible barriers, hindrances and problems SMEs might find when they innovate. We did not make a distinction between 2005 or 2006. The questions with respect to hindrances and barriers for innovation have no specific time frame.

The following table gives an overview of the possible barriers and hindrances for SMEs with respect to innovation. Not enough time and money are the key problems of 7 out of 10 entrepreneurs. A shortage of financial resources is considered as a substantial barrier for innovation. Time is the barrier most entrepreneurs experience (limited + strong).

More than 6 out of 10 entrepreneurs find that innovation is difficult to apply in their specific sector. The same percentage of entrepreneurs finds that their sector offers too little opportunities and possibilities to be innovative.

A lack of knowledge in the company – because the company can not attract enough high-skilled staff – is for about 16% of the SMEs a prominent problem. An equal share of entrepreneurs finds that innovative ideas are too risky.

About 1 out of 3 SMEs have questions with respect to the protection of intellectual property. Almost a quarter of the enterprises have had problems with knowledge partners (companies, research-institutions, universities,… ) what subsequently led to the end of the cooperation.

133

Table 6-10 : Hindrances and problems to innovate

None Limited Strong No answer / don’t know

Shortage of time 16,8% 61,5% 16,4% 5,3%Lack of Financial resources 21,1% 45,1% 28,5% 5,3%Innovation is not easily applicable in our sector 32,6% 48,2% 12,3% 6,9%Not enough opportunities and possibilities in our sector 35,0% 47,8% 9,5% 7,7%Lack of knowledge / competences to realize ideas 40,1% 43,9% 9,1% 6,9%Our innovation ideas carry too much risk 42,1% 42,5% 7,9% 7,5%Lack of high-skilled staff 42,3% 33,4% 16,0% 8,3%Questions with respect to protection of intellectual property 56,5% 25,7% 7,9% 9,9%Projects were ended because of collaboration problems withknowledge partners

66,2% 20,4% 3,4% 9,9%

The next table gives an overview of the same nine hindrances and barriers - limited + strong barriers - according to the innovation profile of the company.

SMEs that are innovation-active but do not conduct research of their own experience most often the several barriers. Research-active companies have to deal more with problems concerning the protection of intellectual property and attracting high-skilled employees. This type of innovative SMEs also acknowledges that the innovation projects bring along high levels of risk. A lot of problems seem less severe for the research-active companies compared to the other two profiles, like the applicability of innovative ideas, opportunities and possibilities.

Companies that are not innovative did not point out a lot of barriers. However, for this type of SMEs it seems that the barriers are mostly considered as ‘strong.’ Not enough time (strong = 21%), not enough opportunities and possibilities (strong = 17%) and too much risk (strong = 14%).

134

Table 6-11 : Hindrances and problems (limited + strong) to innovate according to innovation profile


Research-active

Shortage of time 72,4% 80,8% 75,5%Lack of Financial resources 63,8% 78,9% 69,1%Innovation is not easily applicable in our sector 60,3% 67,8% 49,7%Not enough opportunities and possibilities in our sector 56,9% 62,8% 49,1%Lack of knowledge / competences to realize ideas 50,0% 59,7% 44,0%Our innovation ideas carry too much risk 41,4% 49,4% 54,9%Lack of high-skilled staff 36,2% 50,5% 52,0%Questions with respect to protection of intellectual property 22,4% 30,7% 41,7%

Projects were ended because of collaboration problems withknowledge partners

18,9% 26,1% 22,3%

6.5 Innovation infrastructure: awareness and use by SMEs

In the framework of the innovation policy, the government entrusted several institutions with certain assignments in order to support the innovation potential of SMEs. The support can cover a broad range of instruments and can go from supplying specific technology, over the execution of tests, to guiding the entrepreneur in managing an innovative project.

The survey measured two specific aspects with respect to the innovation infrastructure. First, are the SMEs and entrepreneurs aware that there is an innovation infrastructure available to them? Second, in case the SMEs are aware that the infrastructure exists, do they use the offered instruments? The active institutions and organisations of the innovation infrastructure can be seen in six different groups. The six groups do not cover the whole range of instruments, guidance and organisations that do exist but cover the most important part of it. The following table gives an overview of the organisations in the innovation infrastructure and their importance for SMEs.

Table 6-12 : Awareness and use of the innovation-infrastructure

Don’t know Know but no use

Know and used

Know and plan to use

No answer / don’t know

Institutions of higher educations and/or universities 16,2% 46,6% 14,6% 3,6% 19,0%Commercial study departments or laboratories 27,5% 38,3% 11,9% 3,0% 19,2%Sectoral research centres / Competence Poles (WTCB,VEI, Clusta,…)

32,4% 37,7% 10,1% 1,0% 18,8%

Innovation network IWT 43,9% 27,5% 7,1% 1,8% 19,6%Large strategic research centres (Imec, VITO,IBBT,…)

31,2% 42,3% 5,9% 1,6% 19,0%

RIS innovation advisor 41,5% 32,6% 5,1% 1,4% 19,4%

135

Almost two out of three entrepreneurs (know but no use + know and used + know and plan to use = 64,8%) are aware of the role universities and institutions of higher education can play as providers of specialized knowledge. Over half of the entrepreneurs (53,2%) is acquainted with commercial study departments and laboratories.

The large strategic research centres (IMEC, VITO, VIB and IBBT) and the sectoral research centres (or Competence Poles) are known by about half of the SMEs.

Three to four out of ten entrepreneurs say that they do not know the innovation network of the IWT (36,4%). The innovation network helps Flemish entrepreneurs with their problems and questions with respect to innovation. The network brings together the know how of about 90 member-intermediaries (like universities, institutions of higher education, sectoral initiatives,…). The survey measured the awareness about the innovation network, not the specific services the network offers.

The RIS innovation advisors are known to 39,1% of the SMEs. RIS stands for ‘subRegional Innovation Stimulation’ and offers guidance and advice to entrepreneurs who want to start innovation projects.

The percentage of SMEs that has used the innovation-infrastructure is at a very low level. Only 15% of the entrepreneurs has used services of universities or institutions of higher education. One SME out of ten has already been involved with a commercial study department or a sectoral innovation initiative. The other organisations only provide knowledge or expertise to about 5% to 7% of the companies.

The awareness of the innovation infrastructures correlates with the innovation profile of the SME, as can be seen in the next table. Research-active entrepreneurs are more likely to find the way to specialized knowledge centres. Innovative companies that are not research-active tend to the average awareness figures. The largest gap exists between knowledge centres and non-innovative companies. Maximum 4 out of 10 entrepreneurs with this profile are aware of the possibilities that can be offered by the available innovation infrastructure. The awareness of this type of SMEs with the IWT-innovation network or RIS-advisors is no higher than a quarter of the companies.

136

Table 6-13 : Awareness of the innovation infrastructure according to innovation profile of the SME


Research-active

Institutions of higher educations and/or universities 41,30% 63,90% 73,70%Commercial study departments or laboratories 41,30% 50,60% 61,10%Sectoral research centres / Competence Poles (WTCB,VEI, Clusta,…)

36,20% 45,60% 57,80%

Large strategic research centres (Imec, VITO, IBBT,…) 32,70% 47,50% 58,80%

Innovation network IWT 22,40% 30,90% 49,20%RIS innovation advisor 25,80% 35,60% 48,50%

The existing relationship between the profile of the company and the awareness of the innovation infrastructure does not imply that innovative companies are well aware of the possibilities that are offered by the innovation infrastructure. About 4 out of 10 of the research-active SMEs are not aware of the possibilities that are offered by the large strategic research centres or the sectoral research centres and Competence Poles. This information gap is also present with the innovation network of the IWT and the RIS innovation advisors for more than 50% of the small R&D-companies.

When we look at the actual use of the innovation infrastructure and the profile of the SMEs, we see a slightly different image. Research-active SMEs tend to use more the innovation infrastructure compared with the other two profiles. The non-innovative companies are lagging behind. Less than 1 out of 20 has collaborated with knowledge centres.

Table 6-14 : Use of the innovation infrastructure according to innovation profile No activity Innovation-active,

no researchResearch-active

Institutions of higher educations and/or universities 3,4% 10,3% 24,6%Commercial study departments or laboratories 3,4% 7,7% 21,1%Sectoral research centres / Competence Poles (WTCB,VEI, Clusta,…)

3,4% 8,4% 14,9%

Innovation network IWT 0,0% 3,4% 14,9%Large strategic research centres (Imec, VITO,IBBT,…)

3,4% 3,8% 9,7%

RIS innovation advisor 1,7% 2,7% 9,7%

137

6.6 Financial support for innovative SMEs

Providing financial support to R&D in companies is the core business of the IWT. This financial support is being focussed at different target groups. For the SMEs there is the so-called SME-programme of the IWT. Flemish SMEs that want to innovate in products, processes or services – and that need to develop technological solutions for the realisation of it – can apply for financial support. The criteria that are being used by the IWT are: first, technological renewal, knowledge-gains and the quality of the execution, second, the possibilities to use the results and create added value for Flanders. The SME-programme consists out of 7 project types that we simplify to 4 main types as in the following scheme.

Table 6-15 : Comparison of the subjects in the survey and the different types of the IWT SME-programme

types applied in the survey Equals the following types of the SME-programme

IWT support for innovation projects and company research Type 2, type 6 or type 7IWT support for research collaboration with knowledge centres Type 1 or type 3IWT support for European research collaboration Type 4IWT support for hiring high skilled employees Type 5

The following table gives an overview of the awareness and use of the 4 main types of the IWT support schemes for SMEs. The IWT support for innovation projects and company research (type 2, type 6 and type 7) is known by 22,5% of the SMEs and is used the most by SMEs. More than half of the entrepreneurs do not know the SME-programme of the IWT. A quarter of the small companies is aware of the SME-programme of the IWT but does not use it. About 7 out of 100 SMEs is a client of the IWT. Only 1,2% of the SMEs plan to use the services of the IWT in the near future.

138

Table 6-16 : Awareness and use of IWT support schemes

Don’t know Know but no use

Know and used

Know and plan to use


IWT support for innovation projects andcompany research

50,6% 22,5% 5,3% 1,4% 20,2%

IWT support for research collaboration withknowledge centres

51,6% 24,1% 4,3% 0,4% 19,6%

IWT support for European research collaboration

56,3% 21,5% 1,6% 0,4% 20,2%

IWT support for hiring high skilledemployees

57,3% 20,9% 1,4% 0,4% 20,0%

Other financial instruments are measured by three different mechanisms for financial support, being counselling cheques, funds for risk capital and business angels.

Table 6-17 : Awareness and use of other financial support instrument for innovation Don’t know Know but

no useKnow and

usedKnow and plan to use


Counseling cheques for innovation 26,70% 37,70% 14,20% 2,00% 19,40%Risk capital funds (Participation Fund) 38,30% 35,80% 4,30% 2,00% 19,60%Business Angels 47,40% 29,60% 2,40% 1,20% 19,40%

The awareness with the entrepreneurs is the highest for the counselling cheques. Over half of the entrepreneurs say they know this type of instrument. This subsidy for external consultancy can also be used for innovation projects. 14% of the entrepreneurs already used the counselling cheques for innovation. About 4 out of 10 SMEs is aware of the possibilities that are offered by risk capital funds, only 4 out of 100 effectively use this kind of instruments. Business angels are known to about one third of the SMEs, only 2,4% of the entrepreneurs use this type of support.

6.7 Innovation policy in Flanders and instruments and action to foster SME innovation

In this part we will give an overview of the attitude of SMEs towards innovation, the Flemish innovation policies and the actions that can foster SME innovation.

The following table gives an overview of the extent to which entrepreneurs agree with certain characteristics of the Flemish innovation policy. Over half of the entrepreneurs evaluate the current innovation policy for SMEs as ‘not enough’. They feel that there is too little attention for specific SME needs. Over 6 out of 10 entrepreneurs agree with this statement.

139

53% of the entrepreneurs agree that research centres are important for the region. About the same amount of entrepreneurs feels that there is a need for more entrepreneurship within the research centres. There is no real rejection of the innovation policy as to the extent that the government currently finances technological research by companies.

Table 6-18 : Attitude of SMEs towards the Flemish innovation policy

Agree Do not agree No opinionPerforming research institutions are a necessity for the future ofour region

53,8% 4,5% 41,7%

More entrepreneurship is needed in research institutions andknowledge centres

52,6% 1,6% 45,7%

The innovation policy has too little attention for specific SMEneeds

51,4% 3,4% 45,1%

The government has to give primarily financial support fortechnological research by companies

49,4% 11,3% 39,3%

Spin off companies can deliver great technological breakthroughs 46,8% 4,0% 49,2%

Innovation in high tech companies have a positive influence onSME’s

31,2% 17,6% 51,2%

The average SME should not be too concerned for innovation 5,9% 62,3% 31,8%

One of the statements that is clearly rejected by SMEs (by over 60%) is that the average SME should not be too concerned when it comes to innovation.

In order to foster SME innovation, entrepreneurs have 2 important targets to reach. First, 67% of the SMEs feel that closing the gap between SMEs and research-centres is priority number 1. Second, 61% of the SMEs see tax-free premiums for innovative employees as important ways to foster innovation.

The next table gives a general idea on what entrepreneurs consider as important in order to foster innovation in SMEs. Only 6% of the entrepreneurs say that no specific measures are required to stimulate innovation in SMEs. Consequently, 94% of the entrepreneurs feel that specific actions are essential.

140

Table 6-19 : Ideas on the instruments to foster innovation in SMEs

Good idea Bad idea No opinionClosing the gap between entrepreneurs and knowledge institutions 67,8% 1,0% 31,2%Possibility of tax-free premiums for innovative employees 61,1% 3,2% 35,6%Substantial resources for innovation advice through the system ofcounselling cheques

56,7% 5,1% 38,3%

Informing entrepreneurs more about the necessity and possibilities ofinnovation

56,1% 2,4% 41,5%

Easier access to risk capital (e.g. Flemish Innovation Funds,Arkimedes)

53,8% 3,8% 42,3%

Financial support for hiring highly qualified employees 49,0% 5,9% 45,1%Less severe technological criteria for financial support for innovationprojects

42,5% 5,9% 51,6%

No specific measures required 6,1% 50,8% 43,1%

Almost 7 out of 10 entrepreneurs find that closing the gap between entrepreneurs and knowledge institutions is a good idea to foster innovation in SMEs. Over 61% of the entrepreneurs see the possibility of tax-free premiums as a good way to encourage innovation in SMEs. Counselling cheques get the approval of 56% of the SMEs. About the same amount of entrepreneurs finds that more actions should be taken to inform SMEs about the necessity and opportunities of innovation. A little over 50% of the entrepreneurs see easier access to risk capital as a condition for more SME-innovation. Half of the SMEs expect good results from financial support when hiring highly qualified staff. More than 4 out of 10 entrepreneurs find that the technological criteria – in order to obtain financial aid – for innovation projects are too severe.

6.8 Conclusion

Entrepreneurs and SMEs are obviously aware that innovation is important for the competitiveness of their businesses. They are also aware of the innovative strengths that exist in their region. These innovative strengths are composed of knowledge development, valorisation of this knowledge, efforts of large companies and knowledge-intensive spin-offs,… Furthermore, entrepreneurs see an important role for small businesses when it comes to innovation. The innovation policies are however not enough focussed on small businesses and their needs, although the main potential for a more innovative economy is exactly on the territory of the small and medium-sized companies.

One of the main conclusions we draw from this study is that SMEs are active in the field of innovation and to a larger extent than generally acknowledged. Evidently, SMEs do not engage into similar R&D projects as (a limited number) of multinationals. Entrepreneurs and SMEs grasp the concept of innovation in a broader perspective. Innovation is more

141

than only multibillion euro R&D projects. Innovation in SMEs focuses on introducing, executing or adapting processes, organisational concepts, design, markets,... SMEs innovate mainly because they want to keep existing customers, attract new customers or improve the quality of products and services.

The main barrier for SMEs to innovate is the lack of financial resources and time. Another important problem for SMEs is knowledge and the employment of high skilled staff. Furthermore there is a problem of awareness and use of financial support instruments. Only a small percentage of SMEs is aware of the existing instruments and an even smaller percentage actually uses these instruments. Information is therefore crucial for a successful innovation policy towards SMEs.

Segmentation is very important in order to practise an efficient SME innovation policy. The main reason is that SMEs innovate in very different ways. Policies that answer to the needs of companies with a certain innovation profile, do not automatically answer to the needs of companies with a different innovation profile. Although there is a significant group of SMEs that needs support for research, there is also a large group of SMEs where innovation is essentially the implementation of state-of-the-art process technologies. The implementation and stimulation of state-of-the-art process technologies should be considered as ‘real’ innovation and should have a more prominent role in the innovation policies of the government. Segmentation can not mean that a distinction is made between good and bad companies. Companies that are less active in innovation are in need of clear and practical information.

Information is vital for the innovation efforts of SMEs. Entrepreneurs do not need to be convinced of the importance of innovation. Entrepreneurs need practical guidance. Where can they find help, support and advice? Especially the smaller companies are not aware of the existing innovation infrastructure.

Only a small percentage of SMEs work with knowledge centres. It is not acceptable that only the happy few can find the route to existing knowledge centres. The gap between small enterprises and knowledge institutions needs to be closed. Universities and research institutions should have more attention for SMEs and accept them as possible interesting partners. Large companies have the means to scan continuously and worldwide all available research. SMEs do not have these possibilities. If Flanders, Belgium and even Europe wants to become ‘the most competitive economy in the world’, it is essential for knowledge centres to activate their ‘sleeping knowledge.’

Another important conclusion we draw from this study is that half of the entrepreneurs evaluate the current innovation policy as ‘not enough.’ There is too little attention for specific SME needs and innovation.

142

The offered support by the government must be transparent and with a minimum of administrative burden. The support can not be complicated. Fiscal incentives focus best on the cost of wages, rather than reductions of taxes on profits as young innovative companies do not generate large profits. A reduction on the cost of wages is easily applicable and applies to all companies (small and large). Moreover, the reduction of taxes on profits is mainly interesting for large multinational companies. Companies where the decision centres are not in Brussels but in Shanghai or Washington. These multinationals locate their R&D activities in the countries most suited for them. The government has to make a clear choice in this respect. Do we want to support innovation in small home-based companies? Or do we want to support innovation in foreign-based multinationals?

143

7 Mid-range universities’ in Europe linkages with industry: knowledge types and the role of intermediaries

Mike Wright1 and Bart Clarysse1,2

1 Nottingham University Business School

2 Vlerick Leuven Gent Management School, University of Gent

Acknowledgements

The research assistance of Richard Gibson is acknowledged with thanks. Thanks also to the participants World Bank-CMI Workshop on University-Industry Linkages in Europe and North America, Cambridge University September 2005 for comments on an earlier draft.

7.1 Introduction

Universities may have a significant impact upon their local economy (Love and McNicoll, 1988; Bleaney, et al., 1992). This observation gave rise to a stream of research which has focused on the different mechanisms that capture the interaction between the university and its industrial environment (Bozeman and Corley, 2004). The role which universities play goes beyond the mere impact they have on the economic environment through direct licensing or contract research. Universities also have an indirect impact on the local economy through different linkages which they have with industry.

Direct and indirect forms of transfer tend to be associated with the dichotomy between tacit and explicit knowledge as developed by Polanyi (1967). Tacit knowledge cannot be codified, is hard to formalise and communicate (Nonaka, 1991). The transfer of tacit knowledge requires close social interaction between people and is difficult to manage. The knowledge that underlies skilful performance at universities is in large part tacit knowledge, in the sense that scientists are not fully aware of the details of their skills and find it difficult or impossible to articulate a full account of those details (Nelson and Winter, 1982). The idea of tacit knowledge is important for those trying to understand the roots of uniqueness at universities because it is the unexpressed knowledge and experiences of organizations which provide the unique competencies that cannot easily be replicated by competitors (Barney 1991). In contrast, explicit knowledge can be more easily articulated and universities increasingly have developed various sorts of IP policies to protect this form

144

of knowledge and capture its value. The underlying premise of this policy is that most of the knowledge at a university is explicit and could benefit from being marketed by technology transfer offices.

Recently, Colyvas et al. (2002) have shown that this assumption is too naïve. In an in-depth study of six inventions, they found the transfer of technology from universities does take place through informal networks which exist between academics and industrial corporations and not through the formal communication channels of the technology transfer office. They argue that academics and industrial corporations are part of the same scientific networks and exchange knowledge in a non-codified form. Formal technology transfer of explicit, codified knowledge is a consequence of this. Hence, they conclude that the Bayh-Dole Act, which accelerated the professionalization of Technology Transfer Offices in the US, does not really intensify the impact of universities on their environment. Instead, the patent disputes in which a technology transfer office is involved invoke complex contracting arrangements and therefore make any transfer of knowledge lengthier. They therefore argue that informal relations and mobility of personnel may be much more important in terms of impact on the environment than the formal transfer of technology. The roles of formal and informal relations draws attention to the potential importance of different types of intermediaries in effecting knowledge transfer which has been neglected.

As much of the empirical literature on technology transfer (Bozeman and Corley, 2004), the cases that were presented in Colyvas et al. (2002) took place in the very well developed environment of Stanford, where both the industrial and the scientific community are quite large and to some extent overlapping. But how relevant are the insights obtained from these contexts to environments where there seems to be less demand for innovation? How relevant are these insights for universities that may not possess a base of world class research? Is the planned marketing of technology through central technology transfer offices in these regions a necessity? Academics might have less of a local scientific community in which they are able to interact with industrial corporations. Alternatively, the process of spinning off companies from universities may be different in these contexts compared with developed high tech environments such as Silicon Valley or Boston (Roberts, 1991; Roberts and Malone, 1996; Shane, 2004).

A specific focus of attention in this paper is the knowledge transfer from universities in the so-called mid-level regions which are losing some of their traditional industries in the face of global competition. Extensive research has examined the nature of university-industry linkages in the context of strong research universities situated in developed high-tech entrepreneurial environments (Zucker et al., 1998; Van Looy et al., 2003, Colyvas et al., 2002), but the mid-level regions have been largely overlooked. Still, the local environment might play an important role in explaining technology transfer modalities. Clarysse et al. (2005) for instance show how differences in the local environment across Europe influence the nature of the incubation process for spin-offs and the type of spin-off created.

145

Universities may also generate other types of knowledge and technology transfer which less strong entrepreneurial environments may particularly seek to benefit from.

The purpose of this paper is to examine the processes involved in universities’ interaction with industry in mid-range universities in Europe. In so doing, we aim to show how regional, mid-range universities can assist with the survival/revival of secondary cities by helping to promote industries based on research that has a significant non-codified, tacit content and entails university industry interaction through a number of channels, which comprise spinning off of ventures, licensing, contract research, consulting, and graduate and researcher mobility. Universities can form centers to attract companies that want to anchor their research locally, even in cities which have exhibit less intrinsic attraction than the major science districts in Europe. They can play an important role in raising the credibility of new spin-offs. Both graduate and researcher mobility could support this interaction as a vehicle of knowledge transfer. We also consider the role and challenges faced by different types of intermediaries involved in knowledge transfer. We distinguish between intermediaries such as TTOs that are internal to the university and those that are external to the university such as public research centers and R&D departments associated with sectoral centers. While the former have been mushrooming since the mid-nineties (Debackere, 2001), the latter have existed for decades as centers of knowledge transfer between universities and local industry (Debackere et al., 1988). This paper is structured as follows. The next section develops a framework for the analysis of university-industry linkages and provides an overview of the literature relating to the different types of linkage and the role of intermediaries. The third section outlines the data and research method. In the fourth section we describe the contexts for the cases in terms of the regions, the universities and the regulatory environment in which they operate. In addition, we discuss the industrial composition and dynamics of these regions. In section 5, we analyze the nature of the different types of linkages between universities and local industry in six European universities in terms of contributions and constraints, as well as the role of intermediaries. Finally, we discuss the implications of our analysis for policy and present concluding comments.

7.2 Literature review

7.2.1 Types of university-industry linkages

In order to examine the nature of university-industry linkages involving knowledge and technology transfer we adapt a framework developed by Polt, et al. (2001). We outline the central aspects concerning the role of each mode of knowledge and technology transfer.

146

Figure 7-1 : Science as a Source for innovation in the Innovation Cycle

Number of innovating enterprisesin the field of technology

Invention Adaptation toMarket Needs

Diffusion ofTechnology

Product/ProcessDifferentiation

Joint R&D

Relevance of Science as anessential Source for

Innovation

Start-ups

Spin-offs(Prototypes,Licensing)

Contract Research

Consulting

Graduates Mobility, Training

Informal Contacts

Researcher Mobility

Time

Bron: Polt, Rammer and Schartinger, 2001

Spin-offs

At the invention stage, universities have an important role to play in the generation of new scientific and technological knowledge that has traditionally been codified in the form of a patent. The patent can be developed through formal transfer of the technology as license to an established company. Alternatively, the transfer may be more tacit in nature as with the creation of a company in which the academic becomes at least part of the entrepreneurial team. Polt et al. (2001) argue that spin-offs and academic start-ups will be most important in those regions where no or very little downstream industry exists to contract technology to. University spin-offs are defined as new ventures that are dependent upon licensing or assignment of the institution's intellectual property for initiation. In contrast, start-ups are companies where the University has been involved in some way in forming the company but where it does not have any formal intellectual property agreement with the company’s founder – i.e. the knowledge is tacit (or not formally protectable). Universities are more likely to spin-off companies where they are not able to capture the full value of their technology through a licensing arrangement (Franklin, Wright and Lockett, 2001). Consistent with the framework of Polt et al. (2001), such an environment implies that very

147

little or no downstream industry exists. Hence, we would expect more emphasis on technology transfer through spin-offs in relatively weak entrepreneurial environments.

Licensing

Licensing has traditionally been the most popular mode of university technology transfer (Siegel et al., 2003a,b) and arguably involves little transfer of tacit knowledge. Universities in regions with higher levels of R&D and GDP appear to be efficient in technology transfer, implying that there may be regional spillovers in university technology transfer. Universities may need to decide between spinning off a new technology through a new company or licensing it to an existing corporation. One of the factors affecting the choice between licensing or spinning out concerns the intellectual eminence of the academics within the University. Di Gregorio and Shane (2003) suggest that top Universities will always look to ‘spin-off’, but ‘second rank’ universities are more likely to use licensing.

Empirical evidence suggests that tacit knowledge may play an important role in deciding whether to license or spin-off a company. First, Thursby and Thursby (2002) suggest the possibility of learning by doing effects on the ability of university technology transfer officers to be efficient at generating licensing revenue. Second, Shane (2004) finds that universities will concentrate their patenting in lines of business in which licensing is more effective, and where they have more licensing experience. Third, Chapple et al. (2005) argue that there may be scope for the development of regionally-based, sector focused TTOs and there is a need to enhance the skills and capabilities base of TTOs. Following this logic, we would expect that licensing in relatively poor regions will happen in a concentrated number of industries with which the universities have built up tacit relations and have cumulated experience in licensing.

Contract research

Typically, contract research between a university researcher and a corporation involves applied research (Poyago Theotoky et al., 2002), typically in the form of specified formal knowledge. From a commercial standpoint, these ideas are still at a very early stage and only a fraction of the knowledge is actually codified (Poyago Theotoky et al., 2002). The need to access and transfer the tacit knowledge held by the scientists in the university potentially creates a role for members of the firm to be situated within the university, in effect leading to the joint creation of further tacit knowledge. For firms, research relationships generate two benefits: (i) the acquisition of knowledge that can ultimately generate additional profit and (ii) skill/knowledge enhancement of its own scientific workforce. Such relationships may significantly enhance a firm’s capacity to “absorb” certain R&D specific knowledge, as well as related knowledge emanating from other sources such as access to graduates (Stephan, 2001).

148

Consulting and reach out

Consulting typically involves interaction between the academic and industry in order to find the best and most appropriate solution to a problem (Denis and Lomas, 2003). The engagement of end users in the consulting process can provide greater insight into the knowledge which the academic has and is looking to transfer (Caplan, 1979; Lavis, et al., 2003). Jacobson et al. (2005) state that consulting helps ensure the relevance and utility of the knowledge generated in a university.

Graduate and Researcher Mobility

An important way in which knowledge is transferred from the higher education sector into industry is through the skills and experience gained by graduates and researchers (Argote and Ingram 2000). This knowledge may be tacit in the form of the knowledge and skills the graduate have within their mind, rather than a codified formal transfer. Graduate mobility is quite adjacent to contract research as graduates from universities might embody the absorptive capacity an industry needs to identify opportunities at universities. In other words, it may be an important source of local knowledge transfer as evidence suggests that graduates will often reside in their local area (Jaffe, et al., 1993).

Local and smaller businesses, which may benefit from the knowledge, may be reluctant to appoint a graduate. This may be due to the higher salary which a graduate may command, pre-conceived ideas about graduates which exist in some smaller companies and because graduates may not be equipped with the intellectual, specialist or transferable skills that they need to pursue a career in those industries (Lambert, 2003). Alternatively, graduates might be reluctant to get a job in an SME type of environment where he/she will be the only scientist.

Universities in mature regions facing decreasing economic activity may face difficulties in transferring graduates to local industry due to a leakage of knowledge and graduate mobility to more dynamic regions. Thus, Universities may develop graduate programs that more closely match the emerging needs of the region and/or which are compatible with policies to regenerate regions.

7.2.2 Intermediaries

Since the social networks of SMEs, large companies and knowledge institutes often do not overlap, various sorts of intermediaries organize the transfer of knowledge and bridge the gap between universities and industry. Such intermediaries play the role of boundary spanners, who take knowledge from one domain and move it to be applied in another. They

149

convey influence between constituents and their opponents and represent the perceptions, expectations and ideas of each side to the other. The distance between the groups in terms of language, physical distance and culture increases both the importance of these boundary spanning organizations and the complexity of boundary spanning (Kostova and Roth, 2003). In the context of universities, conducting boundary spanning between science departments and industry may be more challenging than across different groups within corporations as the language and cultural distance is likely to be greater (Debackere et al., 1988). Different types of intermediary may be equipped to facilitate the transfer of tacit or explicit knowledge.

Intermediaries which play boundary spanning roles between universities and SMEs are not new. These intermediaries can involve a range of actors from those internal to the university (e.g. TTOs, business schools, specialist fellows), through intermediate organizations such as incubators and science parks, to those that are external (e.g. surrogate entrepreneurs, consultants and agents, large and small firms, venture capital firms and development agencies).

Internal intermediaries

Since the mid nineties, universities and research organizations have been increasingly involved in commercialising research results (OECD, 1998). This trend was formalized in a number of legal actions that put the return and services to society equally high on the agenda of universities as education and research. Moreover, most European countries have adopted Bayh-Dole type of Acts which stipulate that the TTO legally owns the IP generated from research (Clarysse et al., 2007). In line with this, most European governments started subsidising the interface services to establish or further develop their activities. The process of commercialization of research results includes educational initiatives, active search for commercial opportunities in the pool of results, market research, protection of intellectual property and coaching the establishment of a commercialization plan.

Academic consultants facilitated by TTOs can generate a stream of income and provide an entry route into local and national business. In addition, reach-out activities may build links and lead to subsequent consulting contracts. Reach-out activities may also involve linkages that provide the transfer of tacit and codified knowledge through meetings and seminars. The specific and tacit nature of much of the knowledge emanating from university science departments suggests that there may be a need for intermediaries who have the particular expertise both to communicate this knowledge to industry and to communicate industry’s requirements to university scientists. Many TTOs may have the expertise to act as intermediaries in the transfer of more codified or explicit knowledge (such as in IP and licencing). Few may have the requisite expertise to act as intermediaries in the transfer of tacit knowledge (Lockett and Wright, 2005) unless they can actively develop such skills.

150

External Intermediate organizations

Among the first intermediate organizations which fulfilled boundary spanning roles between universities and industry are the so-called Collective Research Centers (CRCs). These centers were created in most European countries after the Second World War to stimulate the technological development of companies in the major industrial sectors through collective research.

Nowadays, collective research centers enable research & development (R&D) for the benefit of companies from a specific sector through mutual collaboration. This type of collaboration is particularly called upon by SMEs that do not possess the necessary resources to develop their own research activities. They perform applied technological research for an entire industry. Through these applied research activities, they have built up the absorptive capacity to recognize the technological and scientific paradigms that change at universities. In line with this, most collective research centers actively engage in various sorts of technology transfer activities, ranging from the organization of workshops towards the direct involvement of technology reach activities.

Collective research centers especially operate in traditional industrial sectors and are founded on the initiative of the industry. They are part of the private sector and are non-profit organizations. They can operate at a federal or regional level. Members are companies from a specific sector and are mainly SMEs. The centers enjoy government support from either or both the federal government and the regions.

External organizations and individuals

Surrogate entrepreneurs or commercial managers, as well as external private sector consultants and advisers may be able to provide strong intermediary skills that enable spin-offs to access customers and suppliers. However, their role may depend on the extent to which TTOs have developed networks to access surrogate entrepreneurs and other commercial actors (Franklin, Wright and Lockett, 2001). Large and small firms may also act as intermediaries in the commercialization of university knowledge. Joint venture spin-offs with larger firms can provide access to the industry knowledge acquired by the corporate through many years of commercial activity that would otherwise be difficult (Wright, Vohora and Lockett, 2004). A potential challenge is the need to select a partner with compatible objectives and complementary expertise.

Venture capitalists and business angels with specialist technological skills may be act as intermediaries that provide access to customers and suppliers, as well as complementary assets through the development of links with corporations that may eventually acquire the venture. However, general evidence suggests that such skills are less prevalent than more

151

general finance and consulting expertise (Lockett, Murray and Wright, 2002). There may thus be a need to identify venture capitalists that do have the requisite skills to perform this intermediary role (Wright, Clarysse, Mustar and Lockett, 2007).

Regional development agencies are typically established with the express purpose of facilitating links between university and industry. While access to these services is typically free or at a nominal cost, the expertise base may be limited (H M Treasury, 2004).

7.3 Data and method

This study focuses on the university-industry linkages involving knowledge and technology transfer activities by mid-range universities. In order to obtain insights into the extent of these activities, the processes involved in developing these activities and the barriers faced, the study focuses on detailed analysis of a small number of cases. The universities were selected on the basis that they were mid-range universities located in mid-range environments in their respective countries and that they were active in industry-university knowledge and technology transfer activities.

7.3.1 The regions

The universities in the study were selected from regions which represent the “average” European region in terms of R&D intensity, employment in high tech sectors and economic activity. To select these regions, we used the OECD MSTI indicators to calculate the Gross Domestic Product, Gross Domestic Product per inhabitant, unemployment rates, the percentage of labor force employed in knowledge intensive high tech services, the percentage of labor force employed in the high tech manufacturing industry and the number of patents applied for per million labor force. All of the regions selected have a GDP per capita that is slightly above the EU average and employment rates that are slightly below the EU average. With respect to the employment in high tech sectors, Oestra Mellansverige and Karlsruhe have a proportion of labor force employed in knowledge intensive high tech services that is above the EU-15 average. With respect to the proportion of labour force employed in the high tech manufacturing industry, we draw similar conclusions, with Flanders and East Midlands having a smaller representation in this industry compared to the EU average, Oestra Mellansverige equaling the EU average on this indicator, and Karlsruhe being above the EU-average. The indicator used on R&D intensity, namely the number of patents applied for per million labour force, indicates that East Midlands and Oestra Mellansverige are below the EU-15 average. Flanders slightly exceeds the average on this indicator and Karlsruhe has a higher than average relative number of patents applied for. Based on these indicators, we can conclude that these regions are quite representative for the European regions that are positioned in the third quartile in terms of R&D intensity.

152

Across all indicators, East Midlands in the UK represents the most “average” region: it has the lowest GDP per capita, the highest percentage unemployment, lowest degree of employment in knowledge intensive high tech services and high tech manufacturing, and the lowest number of high tech patents applied for per million labour force of all 4 regions.

Table 7-1 : Regional indicators regarding R&D intensity (Eurostat, 2001)

GDP** GDP per inhabitant**

% unemployed* % of employment in

knowledge intensive high tech services*

% of employment in high tech

manufacturing*

number of high technology patents per million labour

force**

EU-15 9,953,329 21,741 8.2 3.49 1.16 31.42East Midlands (UK) 103,78 24,415 4.2 3.56 0.92 12.84Flanders (BE) 157,28 26,194 5.4 3.80 1.03 35.04Oestra Mellansverige (S) 38,404 25,491 6.8 4.34 1.16 25.88Baden-Wurttemberg (D) 316,989 29,694 6.4 3.5 3.29 72.51 Bron: *Source: Eurostat, figures for 2004; **Source: Eurostat, figures for 2003

7.3.2 The universities

In developing the sample of universities, we intentionally selected the cases from a range of country environments where the context may have different influences on the nature of university-industry linkages. The universities selected were the University of Nottingham in the UK; The University of Ghent, the University of Antwerp and the Free University of Brussels in Belgium; the University of Karlsruhe in Germany; and the University of Uppsala in Sweden. The selection of three universities from Belgium enabled us to obtain insights relating to within country comparisons as well as between country differences.

Data collection involved both in-depth face-to-face interviews as well as the gathering of archival material. Archival data related to background information on the local context as well as data, brochures and reports relating to the university-industry interface activities. The interviews involved structured and semi-structured questions relating to the processes involved in university-industry knowledge and technology transfer. These included questions on interactions with finance providers and local and national industry. Data collection was carried out during the period 2004 to 2005. For all universities a common questionnaire was used to collect background data on university policies towards university-industry links from technology transfer officers. In addition, other sources were used to collect further specific data. For the Flemish universities, a series of workshops were conducted with the industry interface managers of the three universities and liaison officers from industry. In the UK, interviews were carried out with an industrial fellow and large local industry employees, various members of the university innovation centres, the enablers of university knowledge transfer including the directors of technology transfer

153

offices and local innovation manager, outreach development officers, local providers of funding and academics and business development executives.

The universities selected in each of these regions were not the best practices, nor were they the bad examples. Table 7-2 provides a view on the size of these universities, their R&D expenses and the importance of teaching in comparison to research activities.

Table 7-2 : Characteristics of the universities

Nott U U-KA UU UGent UA VUB

N Students 32695 15686 20121 21160 8029 8179N FTE researchers 2500 1991 1401 846 719N FTE in technology transfer 4 1 3 3 4 5.5Research expenditure, Mio € 150 83 225.4 121.4 44.4 48.2N Spin-offs (1991 - 2004) 27 Unknown Unknown 12 2 10Total RBSOs Unknown ~ 41 since

199623 4 11

The University of Nottingham's origins can be traced as far back as 1798, but the university gained its Royal Charter in 1948. In terms of research the university is a broad based institution which spans the sciences and engineering, medicine, social sciences and the arts. Nottingham is located in the East Midlands of the UK, with a regional economy that is characterised by light manufacturing industry and increasingly service industries. Services account for 82.6% of employment. The region lags behind the UK overall in terms of the number of its employees involved in sectors which could be defined as innovative. The University of Nottingham is the largest university in our sample in terms of student population. In the UK, the 1977 Patent Act and 1988 Copyright Act indicate that IP generated in the normal course of employment shall belong to the employer.

The University of Gent (UGent) is the second largest university in terms of student population in our sample. Despite its large student population, it only has a limited number of faculty, resulting in a very high teaching load and limited research capacity. It is a “general university”, offering all curricula, ranging from engineering, exact sciences to human arts. The Technology Transfer Office (TTO) was professionalized mid-2000. In 1999, the Flemish Government decided to subsidize the TTOs at each Flemish University (6 in total). This subsidy was of the order of 400K to 500K for the UGent and It boosted the technology transfer activities at the university. The University of Antwerp (UA) is a rather small university without an engineering faculty. Instead it excels in medical sciences, with implications for its possibilities for technology transfer. To structure this transfer, the UA delegates the commercialization of technology to a separate company, the Antwerp Innovation Center n.v. (AIC), 50% of whose shares are held by the UA. The technology is introduced via the Interface Service (part of the UA’s Research Policy Office), after

154

receiving a recommendation from the UA Innovation Policy Committee (Academic Forum). The AIC also participates as an observer in the meetings of the Innovation Policy Committee, which is chaired by a member of the tenured faculty. The UA is legally bound to offer inventions first to the AIC (exclusivity). The AIC has total capital resources at its disposal of 6.3 million euros: 17% originating from the university and 83% from private investors.

The Free University of Brussels (VUB) is also a general university offering all kinds of curriculums. In terms of students, it is a rather small university but in terms of researchers per student, the university has more critical mass than the UGent. Despite its small size, the university has invested a lot during the past five years in the development of a technology transfer office. The size of the technology transfer office is almost double that of other universities such as the UGent. In Flanders, all IP from university researchers belong to university (since 1998, Federal Law on Industry Property and Intellectual Property).

The University of Karslruhe (U-KA) was originally a technical university (established in 1825) but diversified into a general university in the 1970s. The university of Karlsruhe is the centre for one of the five EXIST regions20

20 The German EXIST programme is an example of a start-up promotion from universities using a regional network approach and supporting only a selected number of projects which serve as best practice examples (Polt et al., 2001, 155).

. The university’s mission is to provide top-level teaching and world-class applied research. Commercialization is regarded as very important. The promotion of research and technology transfer is organized within the law department. Following changes to the ownership of IP from the researcher to the university in 2002, this division is responsible for consulting the employee-researchers regarding the obligation to disclose and commercialize inventions through the regionalized licensing office (Technology License Office for Baden-Wurttemberg).

The University of Uppsala is the largest university in our sample in terms of research expenditure. It has a diversified portfolio of research activities. The scientific research body in Sweden is divided in 6 main faculties: medicine, natural sciences, technology, social sciences, philosophy and pedagogical science. Universities have different rights as to the extent they can organize research and teaching in particular fields. For example, Chalmers University of Technology holds rights in technology, natural sciences and some social sciences (like business administration). The University of Uppsala is a university with full faculty rights, along with the University of Lund and the University of Umea. During the 90s, about 14 holding companies were created in Sweden in an attempt to better organize and regionally centralize technology transfer activities. One of those holding companies is hosted by Uppsala University. In Sweden the researchers own the IP emerging from their activities.

155

7.4 Findings

In this section, we discuss the main findings for each of the technology transfer activities identified in the literature review, i.e. spin-off activity; licensing activities, consulting/contract research and finally graduate and researcher mobility. For each of these activities, we present some indicators that quantify the contribution of the university to linkages with industry in each of the categories. We also analyze aspects that constrain the ability of universities to make a contribution to linkages with industry. We pay specific attention to regional embeddedness in our discussion of the contributions and constraints. The synthesis gives a number of examples and offers quotes from respondents, where available. The main findings are summarized across all universities in Table 7-3.

Table 7-3 : Summary Table of Types of Knowledge and Technology Transfer, Strategies, Problems and Indicators

Contributions Constraints

average number of spin-offs : between 5 and 27 most professors do not want to start up a company and are considered non-entrepreneurialaverage number of start-ups: more than spin-offs legal frameworks concerning IP/equity shares make spin-offs difficult

gap between expectations in the VC community and the kind of companies that are created through attracting business entrepreneurs to complement the researchers

non-economic motives to start-up companies2 FTE specialised in patenting cost of patenting is not sustainable, nor the cost to defend the patent400K external fees royalty income fluctuates a lot by yearbetween 10-20 patent applications per year royalty income tends to be very concentrated in one or a few technologies50% of licenses with regional, 50% with international companies patenting is very technical and differs by technological domain

tension between publishing and “newness” principle in EPOon average €50 to 90 m contract research is rarely integrated in the incentive structure of the universityon average 25% of this comes from industrial partners contract research depends on investments in fundamental research and the establishment of research

issues with IP and royalty sharing affect mid-sized research groups in the average universityno indicators available no clear support, professor is responsible for everythingmainly local/regional development no administrative structure to pay employees

it is often the department which keeps the relations with companies, so very little central support can the official subsidy channels to finance researcher mobility remain small and unnoticed

low salaries and limited or non-existing career opportunities stimulate mobility, but not to SMEsresearch outside university that is not published internationally hinders a later on academic career


very low levels of researcher involvement in transfer programmes

Spin-offs/Start-ups

Licensing Activities

Contract Research

Consulting

7.4.1 Spin-offs/start-ups

(i) Contributions

Most universities have a portfolio of 5-27 spin-off companies and are only adding a small number to this total each year (see Table 7-4). Spin-off companies involve a formal agreement between the university and the company. This formal relation can be a licensing agreement or a technology for equity swap. At the same time, universities are beginning to actively manage their portfolio in terms of closing dormant companies. Spin-off companies do not really have a regional dimension. That is, the companies are commonly national and international entities from their inception. Our analysis shows that 80% of the spin-offs

156

realize more than 50% of their sales outside the country/regional state in which they are created (Clarysse and Bruneel, 2005).

Table 7-4 : Spin-offs and Start-up Activity

University of Nottingham

Ghent University

University of Brussels

University of Antwerp

University of Karlsruhe

Uppsalla University

Number of spin-offs/start-ups currently inportfolio

27 17 15 7 200*

Average number of spin-offs/start-ups peryear

4 1 1 0.5 50*

Number of FTE staff dedicated tospinning off companies in TTO

2 Unknown 3 Unknown Unknown

In contrast to spin-offs, start-ups around universities do not imply a formal transfer of technology. Start-up companies have a more regional dimension and may have an important role to play in terms of creating employment in the local region. In contrast to the spin-offs, less than 5% of the start-ups have more than 50% of their sales outside the country. The spin-offs around a typical university such as the UGent directly employ on average 9 people, and on average grow with an absolute growth rate of 1.5 employees per year. In contrast to spin-offs, universities have little incentive to collect data about start-up companies and their impact as they do not have any direct financial relation with the university. The University of Karlsruhe has listed a record of academic start-ups around the university since it is only recently that in Germany IP is disclosed by professors to the university. Hence, most of the companies that were created before 2004 did not include any formal transfer of IP at all and are not spin-offs. As a result, the university collected information on the total number of companies created around the university that could be traced back. They found that there were at least 200 start-ups informally linked with the university. This is in line with the annual report of the University of Twente, in the Netherlands which found that the start-ups around the university which were created since 1995 employed more than 3000 people. On average, a typical start-up employs less than five persons, rather less than in a spin-off. However, the total creation of employment in these start-ups is probably much larger. Moreover, since start-ups act more locally than spin-offs, they might be a neglected way of stimulating regional development.

The technology transfer officers that were included in our research articulated that most of their spin-offs benefited from the critical mass in research equipment and knowledge diversity which a university could offer the companies, even after being spun off. According to them, spin-offs could even with a small research base build a patent portfolio through leveraging the university resources.

The ability of universities to make a contribution to the creation of spin-offs in contrast to start-ups has been helped by the introduction of financial support schemes. In the UK, the

157

University of Nottingham was involved in the Lachesis Fund which was established in 2002 with a £3m award from the Office of Science and Technology University Challenge Initiative to provide ‘next step’ funding when a spin-off is likely. At the end of 2005 the fund had become a £7.65m seed fund linked to 5 East Midlands universities (Including the University of Nottingham). A similar initiative was taken in Flanders. The Universities of Gent, Brussels and Antwerp each have their respective seed capital funds, which have over 2.5 to 5 million Euro of seed capital at their disposal to invest in spin-offs. In 2005, this money has been leveraged by a Flemish SBIC-type of initiative, which allowed these funds to increase their capital with an equal amount of public money. On top of this, in January 2006, a public fund was started to co-invest with each of these university funds in spin-offs an amount up to 500 000 Euro per case.

The emphasis of universities on licensing instead of stimulating academic start-up activity is illustrated by the following quote by a TTO officer : “we always receive questions about our spin-off activities. But honestly, spin-offs are only a marginal part of our activities. Much more important are our IP and licensing activities. That is our real specialization, not spin-offs. We only spin-off if we do not find an incumbent to license to…” . This quote is a perfect illustration of how TTO officers see spin-offs as an alternative to licensing out.

(ii) Constraints

There are a number of constraints on universities’ ability to contribute to the successful creation of spin-offs is problematical. First, the regulatory environmental context may introduce constraints. In countries such as Germany, Belgium and to a lesser extent Sweden, the position of the university towards taking equity stakes in start-up companies is not clear. In Germany for instance, the university is not allowed to take equity stakes. In Belgium, the university can not take founders’ responsibility and thus enters the company at the moment of start-up. In Sweden, IP rights are usually in the hands of the individual researchers. Although these legal constraints are circumvented by different constructions, it remains difficult.

Second, creating spin-offs is too often seen as the only and/or major way to create entrepreneurial activity. In contrast to academic start-ups however, spin-offs usually are built upon IP developed at university that is transferred into a new company, which also needs a valuation at the moment of start-up. Clarysse et al. (2006) have shown that because of this, spin-offs tend to start up with relatively high amounts of capital and subsequently need to adjust their business model accordingly. This means that only projects that have a clear and excessive growth path make a chance of receiving such funding.

Third, at the average university, deal flow remains a clear problem. Even at the University of Uppsala, we only observe on average five spin-offs per year. At the University of Nottingham the number of spin-offs is between two and four per year, in spite of the ability

158

of this university to access Challenge Fund initiatives and the like. One explanation is clearly that the selection criteria are very high among the pre-seed capital funds that want to make money with technology. These pre-seed capital funds tend to adopt a VC logic of trading in companies. Only very few research departments have the critical mass to commercialize the technology through setting up a new venture.

Fourth, many academics feel uncomfortable with the idea of setting up a growth oriented company. A quote of one of our respondent investment fund managers seems illustrative of this problem: “Looking for and targeting potential opportunities for spin-off projects within the university is easy. Response is high. The problems arise at the moment that you need a professor to start to check the market hypotheses with potential clients. At that moment, enthusiasm disappears and they look at you as if we had to do the job…”

Many academics are not very interested in starting a company with a business model which is very unfamiliar to them. In a study of spin-offs and start-ups related to the University of Cambridge in the UK, Druihle et al. (2004) show that academics feel most comfortable starting a company with a very familiar business model (e.g. a contract research or consulting company). However, IP based spin-offs tend to follow a very different business model oriented towards the creation and protection of value. One of our respondent technology transfer officers noted: “it is the damned fault of the VCs. They do not understand the technology and the high potential of our start-ups. We will have to start up our own VC fund to provide the money for the successive rounds of financing. These VCs really do not understand our business. We will look for money in the corporate world to create our fund…” A solution to this problem, at least in part may be provided by government agencies, but the availability of these varies between the different environments analyzed here. Regional Development Agencies (RDAs), which are present in the UK, may provide one option for the development of appropriate funding sources. For example in the East Midlands the Lachesis fund is able to provide development funds for spin-offs having obtained £7.9 million from the DTI and EMDA for the period 2003-2007.

Fifth, and relatedly, is the problem of attracting business developers and potentially interested entrepreneurs. Few skilled and experienced people from industry are interested in leaving their position for an uncertain and underpaid job at a start-up. An important distinction is that while universities may have increased the size of their TTOs in terms of number of full time employees, they have not necessarily enhanced their capabilities to develop spin-offs that will create value. Our evidence for the UK as a whole shows that both the number of spin-offs created and the number of spin-offs created with external equity investment is significantly positively associated with the business development capabilities of TTOs and the royalty regime but not to the number of FTEs in the TTO (Lockett and Wright, 2005; Lockett, et al., 2005). The formal procedures that are put in place can be circumvented in cases where a star scientist wants to spin-off a company, where the university would normally discourage such a strategy. That is, mid-range

159

universities with limited critical mass of star researchers need to balance multiple and conflicting objectives.

7.4.2 Licensing

(i) Contribution

The average licensing income should be thought of as being “short-term and not very high”. Some universities such as the University of Nottingham are fortunate in that a very large proportion of their licensing revenue is derived from one particular invention. However, for the other universities in our sample their patenting activity was not a break-even operation and the royalty revenue from licenses is rather small. This is in line with what Covylas et al. (2002) and Polt et al. (2001) suggest. Covylas et al. suggest that licensing is usually the result of a bottom up activity of informal networks and contract research. Polt et al. (2001) suggest that licensing assumes that there is quite some absorptive capacity in the market to buy these licenses.

Comparing mid-range universities in the UK with top universities (Table 7-5) we find that the latter have LOAs with significantly more SMEs and university spin-offs but not with significantly more large companies. In Belgium, UGent and VUB appear to have fewer LOAs with SMEs. This might also be attributed to the fact that top universities are located in regions with a higher frequency of innovative companies within the region. This means that a greater absorptive capacity is available in each of the regions for SMEs to work with.

Table 7-5 : Licences and Option Agreements

Panel A: UKMean # of LOAS to USOs

(std. dev.)Mean # of LOAs to SMEs

(std. dev.)Mean # of LOAs to Large

firms (std dev.)5.4 15.3 5.0

(3.0) (12.0) (3.2)1.6 2.2 3.1

(2.3) (2.9) (5.6)Mann-Whitney U sig. level 1% 1% n.s.

Top universities** (n=5)

Mid-range universities (n=53)

Panel B: BelgiumNo. of new Licences 2002 LOAs to New USOs no.

(%)LOAs to SMEs no.

(%)LOAs to Large

Companies no. (%)UGent 7 3 (43%) 1 (14%) 3 (43%)VUB 6 2 (23 %) 1 (13 %) 4 (64 %)

Source : author’s survey Notes: * = remaining 12% of LOAs are with other institutions ** Top universities defined as Oxford, Cambridge, Imperial College, Kings College, UCL. Mid-range universities defined as all universities except top universities and new (post 1992) universities.

160

Data for UU and U-KA are not available. License activities are regionally managed in Germany. Data has been recorded since 2002 but PVAs are reluctant to disclose. Moreover, the activities can not be easily allocated to one particular university.

In Sweden, the inventor still holds title to invention and the Holding Companies do not systematically record license activities, expect if they are consulted for support.

Our evidence does suggest that mid-range universities can make a contribution to links with multinational firms. The higher degree of licensing activity with multinationals seems to suggest that mid range universities located in mid range regions do have to attract multinationals. This finding is in line with the study of Vandevelde and Clarysse (2004), who performed cases studies of four Flemish technology driven large companies. They found that the technology driven companies screened the science field on a global level and had up to 1000 license agreements worldwide. The key criteria for having these cooperations was “scientific excellence of the research group in a very specific domain” and a “clear and efficient IP policy”. One example of such an IP policy is established by the Belgian top research institute IMEC. This institute has the agreement that it remains owner of the generic IP rights but the knowledge behind such IP rights (usually procedural claims) is accessible to all licences of downstream IP. In a second stage, application IP is licensed on a non-exclusive basis and can only be accessed by the licensing parties. Finally, product IP might be licensed on an exclusive basis and thus can give the company with which one cooperates a competitive advantage. This so-called fingerprint model allows the development of an ongoing relation with different companies, which might in certain instances even be competitors. The comprehensiveness of the model and the ability of companies to share knowledge without being formal licensees has attracted some companies to invest in on campus laboratories.

Mid-range universities make a contribution the establishment of processes to promote licensing that appear to be more developed than those for spin-offs. These universities have clear incentive systems for individual researchers as well as their research groups to develop patents. Royalties usually are divided between the academic, the academic’s department and the central university in a percentage split. In rare cases (e.g. Gent University), the research department is required to co-finance the patent application cost. However, usually this cost is fully borne by the TTO. TTOs in these universities tend to specialize in the patent application process as well as the contract negotiation one. They look for “prior art”, they support the “patent application process” and manage the relations with external patent offices. This means that the majority of their time is spent on this kind of specialized activity.

161

(ii) Constraints

First, the environmental context may pose a constraint on the ability of the university in respect of its contribution to licensing activities. In most European countries, the legislation which ended the unclear situation in terms of IP rights dates from the late nineties. Before that, there was an unclear situation in terms of IP rights, which made it for most universities difficult to deploy a decent patent strategy. In Germany, for example, it is only since 2002 that invention disclosures had to be reported by professors and have been centralized in the law department of the university of Karlsruhe and forwarded to the innovation managers of the “Technology License Office, Ltd.” of Baden-Württemberg. They evaluate the invention in terms of its patent protection capacity and its economic prospects for success. The University administration has a supportive function in this registration process. Because of these changes that are so recent, it is difficult to make an evaluation of the impact the licensing policy have. However, some observations could be made, which we elaborate in the following paragraphs.

Second, royalty streams are fluctuating and are usually concentrated. One of our respondents observed: “it is extremely difficult to give you average annual revenues from royalties. Last year we were very lucky and got a lump sump payment, this year we did not close such a contract and the total amount of royalties decreases from 30% to a mere 9% of our budget. On top of it, a major royalty contract finishes in two years, so this latter percentage can easily drop to 0…” This quote is illustrative of how universities have to deal with their royalty streams. Although they are often expected to generate steady revenue streams, in reality royalties often are only a minor part of a university budget. Additionally, revenue streams are highly skewed towards a small percentage of research groups or technologies. This brings us to a third constraint: how to pay for the cost of patenting. As shown in Table 7-6, the average university applies for 10-20 patents per year. This means that the associated cost is €125 to 250 thousand per year for patent writing and applications. Given that a patent for a ten year period in a limited number of European countries costs about €125,000 to sustain, this means that every 10 patents applied for create a certain cash outflow of over €1.25 million over the following ten years. In reality, the cash outflow is often much higher since patents are not only applied for in Europe but also the US and Japan and they often carry claims for every European country instead of a few. The associated costs with such patents easily triple the initial amount. These sums exclude any costs of going to court in the case of a dispute. As one respondent clearly articulated : “our budget is barely sufficient to pay for the application costs. We have to delay claim and translation taxes by taking the PCT route, which is not always in the benefit of the researchers. I do not want to think about what will happen at the moment that we are confronted with a patent infringement…”

162

Table 7-6 : Licensing by University

University of Nottingham

Ghent University University of Brussels

University of Antwerp

University of Karlsruhe

Uppsalla University

Number of FTE staff dedicated tolicensing in TTO

2 2 3.5 0

Number of invention disclosuresper year

20 12 Unknown Unknown

License income per year £1.5 mio Euro 0.4 mio Euro 0.175 mio Euro 0.05 mio Euro 0

The unclear revenue stream that might result from patents makes the high incentives that are granted to individual researchers based upon the percentage division largely obsolete. Because the chances of success are so small, the researchers see the royalty income as a lottery. However, they experience the cost of patenting as a given in those cases where the research group bears part of this cost. In other words, royalty schemes are no incentive but the costs of patenting are a real disincentive. As one of the interviewed researchers stated : “in our industry, patenting is extremely unimportant but the TTO does not understand. Now they even want us to participate in the costs. I do not understand this. They are completely crazy…”

A fourth constraint exists in that if the average university operates across a broad science base, building specific scientific (and the associated commercial) expertise in all areas is almost impossible. In addition to problems associated with skills shortages TTO staff also face many other pressures in terms of their time. As a result, the people are not able to spend sufficient time developing and marketing the IP. As one respondent commented: “universities have chosen to appoint people, who engage in technology transfer, as former academics or post docs who are looking for a different career path. So here we have very early stage technology, so licensing is very difficult, and the people who are trying to do that don’t have the skills to do it. In addition, these people also have the responsibility for institutional business development and dealing with the research councils.”

7.4.3 Contract research, consultancy and reach-out

(i) Contribution

Measuring the extent of consultancy activity is very difficult if not impossible because it remains largely unknown. Universities have only a very vague idea of what might be the consultancy outcome. Still, consultancy is assumed to be a very good feeler into local industry. In particular, consultancy is commonly employed with local industry as a more flexible way of managing smaller scale research projects. In reality, however, the majority of consultancy performed by academics is with large companies and government.

163

Table 7-7 : Contract Research

Ghent University University of BrusselsN Contracts N Contracts

(N Companies) (N Companies)Regional based international companies. 58 (15) NA (3)International companies 120 (95) NA (23)Regional / National companies 274 (115) NA (50)

Nature of Research Partner

Quantitative data on research and consulting agreements remains very scarce. In Table 7-7, we report some data for the two Flemish universities in our sample that had kept track of their current continuing research agreements. The number of contracts they have with companies and the number of companies they collaborate with exceeds by far the number of licensing agreements reported in Table 7-6. Although we have no systematic data on the revenue stream, it seems logic that also the revenues will by far exceed the royalty streams. However, it is clear that – despite many government initiatives to stimulate cooperative research between SMEs and universities – 30 to 50% of the contract research agreements are with international companies, located outside the region or country. This means that companies look at an international level for research centers, which dispose over a research base which they find extremely interesting.

A counter-example of this international form of cooperation is the agreement between a Belgian university and a number of companies active in materials in Belgium. The industry was looking for an anchoring of knowledge domains that were key to them at the surrounding universities. A framework agreement was made, making sure that these strategic knowledge domains would be included in the curriculum of engineers, fundamental research would be carried out to support these domains, project research in these domains was supported by academic staff and that company employees got access to training programs by academic staff. The framework agreement provided a higher mobility of researchers, with PhD students being coached by university staff and industry. Additionally, professors and researchers stayed for a short period in the companies involved and participated in education courses in companies. It was crucial to the success of the agreement that the agreement was a long term one, and that key strategic domains for industry were defined and were of interest to the research carried out at university.

Measuring reach-out activity may also be problematical, although in the U.K. the universities receiving Science Enterprise Challenge funding had reach-out activity as an important part of their objectives. The Institute for Enterprise and Innovation at the University of Nottingham, which was funded by the SEC, engaged in over 600 new business links up to July 2003, some 300% of its target. It also organized 10 meetings and seminars, 143% of its target.

164

The Higher Education Reach-out to Business and the Community [HEROBC] scheme also provides a mechanism to facilitate the transfer of tacit and codified knowledge from UK universities. The University of Nottingham was part of a consortium of five East Midlands Universities that obtained a total of £750,000 for the period 2000-2004. With the funding, the universities established an Innovation Fellowship Fund, employed 52 Fellows to encourage/facilitate academic-led commercialization, and established a Regional Fellowship Fund with 7 Fellows whose remit is strategic engagement in regional development. The outcomes of the HEROBC initiative in the East Midlands included increased awareness of the scope for commercialization (Universities of Nottingham, Loughborough and Leicester, 2004). More concretely, the initiative supported 9 spin-offs, 15 licence opportunities, the securing of £908,000 of seed capital/industry funding. In addition, the funding facilitated academic engagement with 60 businesses. As a result, a portfolio of projects have been developed which secured £2.3m matched/follow-on funding.

Universities systems make an important contribution to encouraging contract research and sometimes actively supporting academics in attracting contract research and facilitating the administrative process (eg. University of Nottingham; Free University of Brussels; University of Karlsruhe). In these cases, there is a real incentive for the professors to attract research projects as there are big financial incentives for the university in raising research income from industry – it accounts for a substantial proportion of the universities’ total research income.

(ii) Constraints

There are constraints on the ability to universities to contribute to linkages with industry in relation to consulting and contract research. The first concerns the processes and incentives of the universities. University’s typically have implemented systems to allow academics to perform consulting activities in addition to their regular activities, usually requiring some form of permission from the head of department, the dean or even the vice chancellor (eg. The Belgian Universities). The actual amount seems to be limited to 20% of an academic’s time. This is only for the amount which is officially “declared” to the university, with many professors seeking to circumvent this process. Some universities actively try to get this type of activity out of the grey zone. The University of Nottingham for instance encourages academics to perform their consulting through its formally established consultancy arm Nottingham University Consultants Limited (NUCL). NUCL top slices 17.5% off any research project as a charge for their services. Another example is the Free University of Brussels which has created a similar initiative. However, despite these efforts, most professors remain very reluctant to use these facilities.

165

With respect to facilitating the process of attracting research income, an important constraint concerns how this is rewarded in the promotion process. Some universities such as the University of Gent, the University of Antwerp or Uppsala University have no real incentive system for individual professors to attract research money. As one professor told us: “performing contract research is necessary to keep the research group at top level, but we need to ask special permission from our university board of directors to get some extra pay. Needless to say, the demand is not even worth the effort….” The quote is very illustrative of the different needs at the different levels. At the level of the research group, contract research is very necessary; however at the level of the university the attitude towards contract research is much less clear.

The second constraint is that the university must have areas of research excellence if it is to be attractive to industry. There are two elements to this. First, larger companies and technology gazelles want to work with centres of excellence which complement part of their own research. Moreover, they seldom want to work with one university to keep control over the core body of knowledge. One company respondent highlighted this point by stating that “our strategy is to work with world class centres of excellence in our core technology domains. However, we only outsource specific parts of the fundamental research body so that no research group has full control over our knowledge base. Therefore, we maintain a dispersed but well balanced network of universities”. Furthermore, industry likes contract research with universities because the university has the skills and also the facilities to undertake projects that they could not in house. Again a respondent stated: “it is not that we do not want to be locally involved. However, over time there was no research group in Belgium which invested enough in our core domain to stay ahead of us. So it happens to be now that we have no collaboration left with the local universities”. This seems to be especially true for mid-range universities. In contrast, as for collaborations with top universities, national and international contracts go hand in hand, and even reinforce each other. Thus, contract research is very much dependent upon the specific long term vision of the university and a particular research group to invest in fundamental research which is complementary to the long term needs of the local industry. Research centres of excellence typically do not only have local contacts. Instead, they play at the international level. However, this means by definition the research group has to build up a minimum critical size in a particular domain. The advantage is that companies are actively looking for this kind of knowledge, which they consider to be core in developing a long term competitive advantage. Hence, IP issues might need time and complex models to solve, but it is never a huge barrier.

A third constraint is the development of personal relations between companies and particular professors. In this case, where the contract research and consultancy may not necessarily been in leading areas, its development has a strong temporal dimension. For instance in the case of Nottingham, many of the departments that had the strongest links with industry in terms of contract research and consultancy had well established individual-based relationships, which had taken a long time to develop.

166

In this case, where the nature of the research relies on the availability of cheap testing facilities or applied knowledge, IP issues become a real barrier. In this case companies decide to stop the collaboration because university TTOs started to create too high expectations in terms of royalty divisions.

7.4.4 Graduate and researcher mobility

(i) Contribution

In terms of contribution, the extent of researcher mobility is very low and data are not collected at the university level. Some major research projects are started by the Belgian universities to analyse where their post docs make careers after the Ph.D. However, this issue is only emerging as a topic of interest. Therefore, no consistent data are available.

The government/university managed (and thus also financed) schemes remain marginal and largely unknown. Numbers are very low. Universities’ contribution to researcher mobility is only emerging in Europe, with some universities , such as Nottingham, having knowledge transfer partnership scheme (KTP). Other universities such as the Belgian universities of Gent and Antwerp make use of government funded mobility scholarships stimulated by the Flemish Government which allow post doc researchers within the context of their research to be employed in a company. The idea is that knowledge can be transferred to industry, while the post doc still keeps the opportunity open to return to the university. A further contribution is made through collaborative research programs (2-5 years) with one or more research groups and / or industrial partners whereby post docs at university are financed by industry in order to guarantee continuity of the research agenda and / or to keep some perspective on recent developments that might be of interest for securing future business (opportunities).

(ii) Constraints

The laissez faire, laissez passer mentality of the average university in Continental Europe seems to stimulate a large part of the researcher mobility to and from universities. This is a positive side effect of a negative structural factor. However, as relatively few initiatives are taken to manage researcher mobility, researchers usually prefer a well known established international company over a small SME in which they would probably be the only ones with this level of scientific background.

Most university or government based schemes to promote transfer from and to universities are not widely known and are focused more at SMEs to encourage the development of joint projects with universities. The need for the scheme is because local SMEs do not have the

167

resources and money to pay for research projects as is the case with larger business. They often also include some form of coaching of the researcher at the SME site. Researchers tend to be reluctant to work in an SME as the only highly educated person. Because the researcher is probably the one with the highest degree of education, he might feel a need for coaching at a more senior level.

Those researchers who move to university R&D departments early in their careers face major difficulties returning to the university departments later on as professors. Especially in the Continental European universities, industry research experience is not seen as a value added in any kind of job application. Moreover, typical industry incentive metrics such as patents are not rewarded on the academic side.

A key constraint in trying to promote more interaction between local firms and graduates and also KTPs is that there is a lack of awareness of opportunities on behalf of graduates and university academics. The lack of awareness, however, is arguably due to a lack of interest on the part of researchers and graduates. Again, this highlights a tension that, for example, Nottingham University faces in trying to develop its reputation as a leading research institution while trying to link into its local community.

7.4.5 Intermediaries

(i) Contribution

Our interviews with TTOs across Europe show that they differ substantially in terms of size and age. Among the oldest and largest ones is the TTO at the KULeuven (over thirty years old and 40 employees for 4370 researchers). The median TTO in Belgium is only 8 years old and employs 7 persons (for a median university of 3000 researchers. In the UK, the growth in TTOs began in 1984 and by 2002, 94% of universities had at least 0.5FTEs dedicated to commercialization activites, with the median size being 3.5FTEs (Wright et al., 2003). The younger and smaller Technology Transfer Offices have intermediary roles relating to 1) creating and managing intellectual property, 2) marketing the research results via licenses and spin-outs, and 3) managing the intellectual property associated with contract research. The larger ones also train researchers on intellectual property, assist and advise researchers on intellectual property issues in contract research, support researchers in the creation of spin-offs, and manage the University’s science parks and incubators.

Internal.

168

In general, the strategic focus of mid-sized universities remains heavily geared towards contract research and this is reflected in the resources which are allocated to the different activities. Usually, 50% of the TTO staff is dedicated towards supporting contract research while the other 50% is split between licensing support and spin-off creation. The creation of spin-offs has become more important in recent years. In Belgium it is a less frequent mechanism for knowledge and technology transfer than contract research and licensing. In the UK, the median number of TTO staff devoted to licensing and spin-off creation is the same (Wright et al., 2003). Although TTOs increasingly engage themselves in the support of contract research, this does not necessarily result in better performance of the universities’ output. On the contrary, Table 7-8 shows the evolution of contract research of the University of Gent (UGent) and the KULeuven. UGent only invested in its TTO after 2004 so the numbers reflect an increase in contract research between 2003 and 2005 despite the absence of a TTO. KULeuven on the contrary has the oldest and largest TTO and invested heavily since 1996 in the professionalization of the TTO. Despite this, the total amount of contract research with industry has decreased while the total amount at UGent has increased. To interpret this data, we interrogated the different TTOs and it became clear that in the UGent case it was especially informal contract research performed by the professors and directly paid into their research accounts that had increased, while at the KULeuven contract research amounts of higher than 2500 Euro had to go through the TTO and needed a formal contract. The latter has resulted in better regulated contracts with large companies, but made the small informal contracts almost disappear. In the end, the increase in formal contracts did not make up for the decrease in informal ones.

In complement to the “professionalisation” of TTOs as a specific intermediary institute, different initiatives have been taken to decentralize boundary spanning activities within the universities, but coordinated by the TTO. A specific scheme to develop boundary spanning individuals is the Medici Fellowship Scheme that was established in five Midlands universities in the UK, including Nottingham, with the remit to equip scientists with commercialization skills. Although this pilot scheme is focused on the area of Biomedical research, it provides insights into important issues relating to intermediary activities that attempt to facilitate the transfer of more tacit knowledge. Fellows, who are often post-doc, are required to have significant prior research. Local training is provided in the host institution in finance, marketing, IP and business strategy. Fellows are encouraged to act as intermediaries by developing links with practitioners from the biotech business community, TTOs, the legal and regulatory professions and finance providers. The aim is then that these fellows would act as agents for change back in their own department by raising the visibility of the opportunities of commercialization to other scientists. The scheme was reported as having the most important impact on spin-off activity (77% of respondents) compared with other schemes and other forms of university-industry linkage (Mosey et al., 2006). Medici fellows make greatest use of network links with IP firms, large firms, RDAs, University Challenge Funds (UCFs), SMEs, government grants and other universities (Table 7-8). However, large and small firms and RDAs were reported to be relatively less useful than the extent of their use would suggest. In contrast, UCFs, government grants,

169

medical schools and business incubators in particular ranked as relatively more useful than the extent of their use.

Table 7-8 : Network resources used by Medici Fellows in East Midlands of UK

Network Usage (%) Rank Usefulness RankIP and legal firms 94.1 1 4.60 1Large firms 88.2 2 3.63 7Regional Development Agencies 82.4 3 3.32 10University Challenge Funds 82.4 4 4.33 2SMEs 82.4 5 3.58 8Government grants 76.5 6 3.92 4Medical Schools 70.6 7 4.04 3Other universities 70.6 8 3.82 6Venture capitalists 64.7 9 2.94 12Business Link schemes 64.7 10 2.50 15Management consultants 58.8 11 3.20 11Science Parks 52.9 12 3.56 9Business Angels 47.1 13 2.43 16Business Incubators 41.2 14 3.86 5Private laboratories 29.4 15 2.20 17Surrogate entrepreneurs/managers 23.5 16 2.67 13=Professional venture management firms 17.6 17 2.67 13= Notes: n=17. Ranks: 1=highest. Usefulness based on scale where 5 = highly useful to 1 = least useful. Source: adapted from Mosey et al. (2006).

Table 7-9 : Start-Up Rates in Different Periods

Age of start-up TotalsIndependent Corporate Academic

2000 - 2002 20.0 15.0 65.0 401997 - 1999 45.6 19.4 35.0 103before 1999 43.7 26.8 29.6 71Totals 86 45 83 214

Type of start-up

chi²= 15,987 and p=0,003 Source: Own calculations

The schemes such as the aforementioned De Medici scheme largely contributed to the creation of spin-offs as an explicit indicator of technological commercialisation. Table 7-9 is a clear illustration of the contribution which these intermediaries have made. As shown in the table, in the period 2000-2002 the creation of academic spin-offs was booming (65% of the spin-offs are started in this period). This is remarkable since it is a period of economic recession during which the annual growth in GDP dropped from over 3 to

170

slightly over 1 percent in the EU-zone and the supply of Venture Capital literally shrunk down with 200% in the same zone. This resulted in a strong decline in the number of start-ups created in the EU member countries (see also Table 7-9, independent start-ups and corporate start-ups). Despite these difficult economic and financial circumstances, the academic spin-off rate has substantially increased over the same period. This illustrates that the intermediaries substantially push spin-offs.

We already pointed to the importance of collective research centers as intermediaries between the more traditional SMEs and the research centers. As aforementioned, these collective centers were set up after the Second World War to conduct collective research activities and have as a specific aim to bridge the knowledge gap between the industry and the fundamental research. Despite the initial ambition of these institutes to play a major role in the research landscape, the day-to-day practice shows a different picture. Some recent research in Belgium shows that the 10 largest research centers spend about 20 mio Euro annually on research and development (in comparison, the two largest universities spend respectively 39.9 and 34.6 mio Euro on contract research with industry annually) and employ 500 researchers. This means that in terms of size these intermediary institutes together have the size of a mid range university.

Despite their size, these centres report that on average they have less than once a month contact with a local university or a research institute in Belgium. In comparison, they report daily contacts with SMEs and weekly contacts with major local companies. On a 1 to 7 scale in terms of importance, they further give technology counselling and technology watch activities a 6.4, which is significantly more important than doing R&D themselves (4.6 on the same scale). Usually, technology watch activities are undertaken because the member companies ask for technical solutions. However, these technical solutions seem to be rarely found in the local universities. Instead, international search activities take place. For the same reasons, these collective research centres give the “local” universities a 1.6 on a 1 to 7 scale in terms of importance in to their operations.

We can conclude thus that the intermediaries who have had historically a critical role in the bridging of the gap between the knowledge centres and the industry seem to have drifted away from that role.

External

In addition to the collective research centres, which clearly have an absorptive capacity in terms of research activities, Regional development agencies may also be important in facilitating strategic partnerships between local universities and major innovative employers where they have officers with the calibre, background and perspectives beyond a focus more routine, short term business needs especially for SMEs. In contrast to the collective research centres, these RDAs do not undertake R&D activities themselves.

171

Instead, they limit themselves to innovation counselling activities such as subsidy advice, assistance in asking for scholarships and assistance towards SMEs in terms of research mobility from universities to industry. In the UK, RDAs have been targeted to play a central role in innovation policy over the next decade (HM Treasury, 2004), including influencing where research funds go. For example, the East Midlands Development Agency (EMDA) has provided funding for the establishment of nanotech collaboration between Nottingham University and Nottingham Trent University to be located in the city’s Biocity facility. The East Midlands Incubation Network is a region wide network with a focus on facility management and support for incubatee companies. Also in Belgium RDAs play a major role since the creation of the innovation centre programme in 2002. By means of this programme, RDAs could get subsidies to employ innovation advice agents, clearly targeting to bridge the knowledge gap. In total 260 of these agents are employed to pro-actively go to SMEs and give advice about new technological evolutions or perform innovation audits. So far, no evaluation was made of the scheme.

(ii) Constraints

Where specific boundary spanning individuals are present within universities, as in the East Midlands Medici scheme in the UK, their ability to act as intermediaries may be limited by the extent to which they can indeed develop and use links with industry. The evidence in Table 6-8 suggests that while they do develop links with large firms and development agencies, these are relatively less useful than links associated with government and the public sector. This may reflect the generally academic background of the fellows in the Scheme and adds to the evidence regarding the limitations of the intermediary role of TTOs.

Wright et al. (2006) find that technology related experience is highly skewed towards a small number of venture capital firms even amongst that subset of the whole VC industry investing in high technology ventures. This suggests that the scope for VC firms to act as intermediaries for high tech firms may be limited.

7.4.6 Discussion and implications

The evidence in the previous section has shown how universities in mid-range universities have been able to contribute to the development of industrial change through tacit and codified knowledge transfer and where there are constraints on this behaviour. The following sub-sections discuss policy implications for the different types of tacit and codified knowledge transfer between universities and industry examined here.

172

Spin-off and start-up companies

Universities have emphasized extensively the creation of spin-offs and they have attracted pre-seed capital to enhance the creation of these companies. Spin-off companies are commonly focused beyond the region at a national / international level from their inception. At the same time, however, spin-off companies can be high profile and act to stimulate entrepreneurial activity by academics and encourage the creation of start-up companies. These start-up companies may have the potential to create more value for the regional economy in terms of generating local employment, and in particular high skilled employment.

It may be advisable, therefore, for universities seeking to transfer tacit knowledge to pursue a strategy of encouraging start-ups in addition to spin-offs. In effect, spin-offs are likely to be pursued for the direct financial gain of the university but they also have an important signalling role to play both internally and externally to the university. However, start-ups might be equally important. Start-ups are smaller companies and they do not have such a complex growth path or an unfamiliar or very ambitious business model. Their employment creation tends to be more local than that of spin-off companies. As such they can provide the glue for a regional economy. As a population, they can employ more persons than the typical population of spin-offs. Internally, start-ups can provide examples to academics and students of the benefits of being more entrepreneurial. By stimulating academic entrepreneurship, more start-ups may be created which subsequently will have a positive impact on the creation of skilled jobs in the local economy. Externally, successful spin-offs raise the profile of the research base of the university.

Licensing

Codified knowledge transfer through licensing and patent activity are typically cited as a high priority activity along with contract research and spin-off companies for the UK and Flemish cases. In practice the royalties that can be derived from these patents are very small. This means that patents and licenses do not make a major difference in terms of technology transfer and certainly not in terms of regional development. Universities either lose money on their patents or they make money with one patent to pay off the deficits on the other ones.

Licensing is primarily focused towards larger organizations and hence does not really have a regional dimension. The nature of the very early stage technology means that the IP generated by universities may only be attractive to larger companies who are then better able to work with the IP to develop it to take to market. A key potential future development here may be for universities to differentiate the way in which they transfer IP to different types of companies. For example, SMEs may need to be given access to IP on different

173

terms to larger firms which are better able to pay for the IP. An over-emphasis on patents by universities may inhibit the development of local contract research since attention may be focused too much on ownership of the intellectual property. Local companies may be reluctant to become mired in protracted discussions about IP. This may especially be the case where the research is not world ranking. In contrast, large international companies may be willing to pay significant sums where they appreciate that a particular activity is a centre of excellence. Universities may, therefore, need to consider carefully and realistically the commercial value of their research. Universities may also need to engage in more fine-grained segmentation when they seek to commercialize research both in terms of the nature of the clients and the subject disciplines involved.

In terms of the licensing of IP to larger firms, universities face a number of key issues that arise because of the nature and the range of technology. First, the IP generated by universities, as highlighted above, tends to be very early stage in terms of its development. As a result much IP generated by universities will not be attractive to business as the commercial application is not apparent. Second, many broad based universities will generate IP across a wide range of technological domains. As a result, licensing executives within the university find it difficult to be able to generate any real commercial experience in a sector. Allied to this problem is the fact that many TTO staff are drawn from academic departments and so commonly lack commercial experience.

If universities are able to develop a patent cooperation model, this might be the basis for attracting a cluster of multinationals that feel comfortable if IP is dealt with in a professional way and if they can have some exclusivity. We found examples of companies such as HP and Philips that developed embedded laboratories around MicroElectronics Center which is associated with the universities of Leuven, Brussels and Gent because of the attractive fingerprint IP model which this Center had developed.

Overall however, we can conclude that an IP strategy is only successful at regional level if it is embedded in a critical mass of research, attractive enough for international companies to build embedded laboratories at the university site. If not, most IP remains unnoticed and universities tend to benefit occasionally from a highly lucrative licensing contract, which is able to make up for the losses on the other patent contracts.

Contract research and consultancy

Often neglected in the wave of TTO professionalization driven by IP rights, but perhaps more important in terms of potential revenues is knowledge transfer through contract research and consulting activities. Performing contract research and even consulting is for most academics a logical side step to the fundamental research they undertake. Contract research is typically undertaken with partners who are large businesses rather than more local SMEs, despite the efforts by government to change this. Our analysis suggests first

174

that if universities are to develop close links with industry to generate research income they have to build areas of expertise that firms will want to access. This is a particular problem for mid-range universities that may have a mix of international, national and regional/local objectives. As a result contract research will tend to be focused towards a small number of stellar departments in each university. Only in a few cases, have clusters of companies been interested to cooperate in a consortium agreement with one or more local universities.

Second, where large scale industry funding of research has been secured it has typically been done over a considerable period and largely through the development of personal contacts by individual academics. It is therefore important to acknowledge the temporal dimension associated with trying to develop university-industry links. The more successful collaborations have taken time to develop and have commonly been a more bottom up phenomenon. The government schemes seen in Nottingham and the Belgian universities illustrate how processes can be introduced to facilitate these ‘boundary spanning’ activities.

Third, for local SMEs especially, small scale collaborative projects may be viewed more as consultancy rather than contract research. As a result there is currently something of a blurred distinction between contract research and consultancy.

Fourth, although contract research may not contribute directly to promotion, difficulty in accessing government grants by mid-range may mean that contract research becomes important as a means of obtaining funds for travel and other costs associated with academic research.

Fifth, our evidence suggests that the support provided by universities varies between the universities and from contract research to consultancy. In terms of contract research, a number of universities had procedures in place to stimulate interaction through the provision of administrative service. If centrally organized TTOs do support this activity, they often limit themselves to the administrative part of the job. This is different from the top universities and/or public research organizations where contract research is a business as such. Professional IP Management is needed to attract large companies to invest in embedded laboratories on a campus. Large companies usually find it important to work with a professional party and add much importance to the exclusive rights on certain IP aspects. A simplistic view of IP does not allow this since universities do not generally want to grant exclusivity. In practice, the link between IP and technology transfer seems to be much more complex.

Some universities do include research funding as an important dimension in promotion decisions. This may be especially important in some highly regulated continental European environments. Furthermore, rollover support involving the provision of temporary funding for researchers between the end of one contract and the start of the next was also seen as important.

175

While the high levels of costs charged by some consulting arms, in relation to the services they provide may mean that many academics perform their research outside of the formal university structures, some universities have developed a consultancy arm that is very attractive to encourage academics to perform their consultancy through the university.


In terms of graduate and researcher mobility there is again a distinction to draw between large (domestic and international) firms and SMEs (more regional). In particular, larger firms seem better able at organizing researcher and graduate mobility and at resourcing this themselves as they see key benefits in terms of accessing skilled human capital. The movement of researchers and graduates into local SMEs is more problematic for two main reasons.

First, local SMEs have resource limitations which limits the movement of researchers and graduates into their companies. This is a constraint that is less problematic for larger companies. Public money has been used to try and overcome this problem.

Second, it appears that one of the factors inhibiting the movement of researchers to and from universities to local SMEs is a lack of awareness on the part of researchers of the availability of opportunities. What is unclear, however, is whether or not the lack of awareness is only due to a lack of information or whether there is an associated lack of interest which prevents researchers searching for this information about opportunities.

7.4.7 Concluding comments

This paper has analyzed how mid-range universities can contribute to industrial change through the transfer of tacit and codified knowledge in the areas of spin-offs; licensing and patents; contract research, consultancy and reach-out; and graduate and researcher mobility. While it has been shown that mid-range universities can make a contribution, they face a number of constraints. We would emphasize that at the heart of this problem is the tension these universities face in terms of trying to develop internationally recognized areas of research excellence, with the associated critical mass, and trying to transfer knowledge to the local economy. Our findings suggest that in order to attract research funding and to capitalize on the IP generated, mid-range universities primarily need to focus on generating world class research and critical mass in areas of expertise. Only if sufficient critical mass is created, can a sound IP strategy be developed for the research department and eventually spin-offs become a possible outcome. Even if spin-offs are created, this can be at the expense of further ongoing activities within the research department. The research is transferred from the university towards the spin-off. However, if not enough critical mass

176

remains in the university research team it is unlikely that the collaboration will remain. Mid-range universities may therefore need to develop a portfolio of university-industry linkages both in terms of the scope of activities and the types of firms with which they interact. While licensing and patenting represent the transfer of codified knowledge, the development of collaborative contract research and consultancy may be mechanism jointly to build tacit knowledge. These universities may need to take careful strategic decisions to build up those areas where they have scope to make an international impact but also to differentiate investment in those areas where they can make a regional contribution. If the region contains other universities, there may be a strong case to explore the scope for differential strategies of different universities as well as areas of collaboration. These suggestions indicate a need for a more differentiated mandate for universities to diffuse knowledge and technology.

Our findings also suggest that policy designed to mandate universities to transfer knowledge more widely to industry needs to take a broad approach that emphasizes both tacit and codified knowledge transfer. Even within the mid-range universities considered in this paper, there are differences in their research bases and the scope of their university-industry linkages. Although policymakers may need to focus on measuring the effects of policy initiatives, it is also important to recognize that there may be difficult to measure indirect effects. These indirect effects might be in the social-cultural sphere. For instance, cities with a university presence often are more attractive for companies to be located, have a more intensive cultural and social life and do provide larger recruitment possibilities. This reflects the important point that universities can not be seen as single isolated institutes. They are embedded in a region which might have a clear impact upon the intensity and nature of the relationships that can exist and hence their ability to effect tacit and codified knowledge transfers.

177

References

Argote L. and Ingram P. (2000), ‘Knowledge transfer in organizations: A basis for competitive advantage in firms’, Organizational Behavior Human Decision Processes, 82 (1), 150-169.

Barney, J. (1991), ‘Firm resources and sustained competitive advantage’, Journal of Management, 17 (1), 99-120.

Bleaney M., Binks M., Greenaway D., Reed G. and Whynes D. (1992), ‘What does a university add to its local economy?’, Applied Economics, 24 (3), 305-311.

Bozeman, B. and Corley, E. (2004), ‘Scientists’ collaboration strategies: implications for scientific and technical human capital’, Research Policy, 33 (4), 599-616.

Caplan N. (1979), ‘The two communities theory and knowledge utilization’, American Behavioral Scientist, 22 (3), 459 470.

Chapple W., Lockett A., Siegel D. and Wright M. (2005), ‘Assessing the relative performance of U.K. university technology transfer offices: parametric and non-parametric evidence’, Research Policy, 34 (3), 369-384.

Clarysse B., Wright M., Lockett A., Van de Velde, E. and Vohora A., (2005), ‘Spinning out new ventures: A typology of incubation strategies from European research institutions’, Journal of Business Venturing, 20 (2), 183-216.

Clarysse, B. and Bruneel, J. (2005), ‘Growth of High Tech Start-ups : an International Perspective’, in: Spithoven, A. and Teirlinck, P. (eds), Beyond Borders -- Internationalisation of R&D and Policy Implications for Small Open Economies, Amsterdam, Elsevier , pp. 125-145.

Colyvas, J., Crow, M., Gelijns, A., Mazzoleni, R., Nelson, R., Rosenberg, N. and Sampat, B. (2002), ‘How do University Inventions get into Practice’, Management Sciences, 48 (1), 61-72.

Denis, J-L. and Lomas, J. (2003), ‘Convergent evolution: the academic and policy roots of collaborative research’ Journal of Health Services Research and Policy, 8 (4): Supplement 2 October 2003

DiGregorio D. and Shane, S., (2003), ‘Why do some universities generate more start-ups than others?’, Research Policy, 32 (2), 209-227.

178

Franklin S., Wright, M. and Lockett A. (2001), ‘Academic and surrogate entrepreneurs in university spin-off companies’, Journal of Technology Transfer, 26 (1-2), 127-141.

HM Treasury. (2004), ‘Science and innovation investment framework 2004-2014’, HMTreasury/dti/department for education and skills.

Jacobson N., Butterill D. and Goering P. (2005), ‘Consulting as a strategy for knowledge transfer’, Millbank Quarterly, 83 (2), 299-321.

Jaffe A., Trajtenberg M. and Henderson R. (1993), ‘Geographic localization of knowledge spillovers as evidence by patent citations’, Quarterly Journal of Economics 108 (3), 577-598.

Kostova, T. and Roth, K. (2003), ‘Social capital in multinational corporations and a micro-macro model of its formation’, Academy of Management Review, 28 (2): 297-317.

Lambert, R., (2003), Lambert Review of Business-University Collaboration, London, HMSO.

Lavis J.N., Robertson D., Woodside J.M., McLeod C.B., Abelson J. and Knowledge Transfer Study Group. (2003), ‘How can research organizations more effectively transfer research knowledge to decision makers?’, Milbank Quarterly, 81 (2), 221–248.

Lockett A. and Wright M. (2005), ‘Resources, capabilities, risk capital and the creation of university spin-out companies’, Research Policy, 34 (7), 1043-1057.

Lockett, A., Murray, G. and Wright, M. (2002), ‘Do UK venture capitalists still have a bias against investment in new technology firms?’, Research Policy, 31 (6), 1009-1030.

Lockett A., Siegel, D., Wright M. and Ensley, M. (2005), ‘The creation of spin-off firms at public research institutions: Managerial and policy implications’, Research Policy, 34 (7), 1043-1057

Love J. and McNicoll I. (1988), ‘The regional economic impact of overseas students in the UK: A case study of three Scottish universities’, Regional Studies, 22 (1), 11-18.

Nelson, R. and Winter, S. (1982), An Evolutionary Theory of Economic Change. Cambridge, MA.,Belknap Press.

Nonaka, I. (1991), ‘The knowledge creating company’, Harvard Business Review, 69 (6), 96-104.

Polanyi, M. (1967), The Tacit Dimension. Cox & Wyman, London

179

Polt W., Gassler H., Schibany A., Rammer C., Valentinelli N. and Schartinger, D. (2001), Benchmarking industry-science relations - the role of framework conditions. European Commission/Federal Ministry of Labour, Austria, Vienna/Mannheim, June.

Poyago-Theotoky J., Beath J. and Siegel D. (2002), ‘Universities and fundamental research: Reflections on the growth of university-industry partnerships’, Oxford Review of Economic Policy, 18 (1), 10-21.

Roberts E. (1991). Entrepreneurs in High Technology, Lessons from MIT and Beyond, Oxford, Oxford University Press.

Roberts E. and Malone, D.E. (1996), ‘Policies and structures for spinning off new companies from research and development organizations’, R&D Management, 26 (1), 17-48.

Shane S. (2004). Academic Entrepreneurship: University Spinoffs and Wealth Creation. Edward Elgar.

Siegel D.S., Waldman D. and Link, A. (2003a), ‘Improving the effectiveness of commercial knowledge transfers from universities to firms’, Journal of High Technology Management Research, 14, 111-133.

Siegel D.S., Waldman D. and Link A., (2003b), ‘Assessing the impact of organizational practices on the relative productivity of university technology transfer offices: an exploratory study’, Research Policy , 32 (1), 27-48.

Siegel, D., Westhead, P. and Wright, M. (2003), ‘Assessing the impact of science parks on the research productivity of firms: exploratory evidence from the UK’, International Journal of Industrial Organization, 21 (9), 1357-1369.

Thursby J., and Kemp S. (2002), ‘Growth and productive efficiency of university intellectual property licensing’, Research Policy, 31 (1), 109-124.

Thursby J. and Thursby M. (2002), ‘Who is selling the ivory tower? Sources of growth in university licensing’, Management Science, 48 (1), 90-104.

Van de velde, E. and Clarysse, B. (2005), ‘Capturing value from radical innovation: managing international partnerships’, in: Spithoven, A. and Teirlinck P. (eds), Beyond Borders -- Internationalisation of R&D and Policy Implications for Small Open Economies, Amsterdam, Elsevier, pp. 235-258. ,

180

Van Looy, B., Debackere, K. and Andries P. (2003), ‘Policies to stimulate regional innovation capabilities via university-industry collaboration: an analysis and an assessment’, R&D Management, 33 (2), 209-229.

Zucker, L.G., Darby, M.R. and Armstrong, J. (1998), ‘Geographically localized knowledge: spillovers or markets?’, Economic Inquiry, 36 (1), 65-86.

181

8 Role played by intermediary institutions in academy-industry technology alliances. The case of AGORIA, the Belgian technology industry federation

Régis Coeurderoy1 and Valérie Duplat2

1 Université Catholique de Louvain & Center for Research In Change, Innovation and Strategy

2 Université Catholique de Louvain & University of Maastricht

Abstract

Due to the increasing complexity and pace of scientific and technological development, and the higher uncertainty and costs imposed by R&D projects, organizations have strong motives to collaborate through various modes of strategic alliances. In the case of technology alliances involving simultaneously academy and industry organizations, the collaboration can be significantly complicated by the specific rules prevailing in both environments – namely academic environment and industrial environment. Academy-industry collaboration difficulties may arise for reasons of divergences in terms of motives, incentives, constraints, and organizational culture. Therefore, academy-industry technology alliances are likely to experience significant hurdles, which may appear during the ex ante specification of the payoff-relevant activities, the ex post monitoring of the execution of prescribed activities, and the ex post enforcement of the alliance terms. Hence they need to be managed with specific organizational schemes.

In the present chapter, we propose to shed light on the role that intermediary institutions may play in academy-industry technology alliances. Indeed, when allying, academy and industry organizations can have recourse to intermediary institutions, which may help them deal with their stringent and specific collaboration difficulties. We propose in this chapter to focus on a specific type of intermediary institution; namely the industry federation. On the basis of an exploratory case study on the Belgian Technology Industry Federation, AGORIA, we expose the regulatory mechanisms implemented by this intermediary institution. This chapter shows how intermediary institutions such as AGORIA may mitigate the collaboration difficulties and, therefore, ease the management of academy-industry technology alliances.

182

8.1 Introduction

The worldwide increasing success for inter-organizational technology alliances is explained in big part by the today highly competitive landscape. Organizations have to deal with the current combination of “rapid-fire technological change, shorter product life-cycles, continual entrance of new players, and constantly evolving customer needs” (Santoro and Gopalakrishnan, 2001) and, therefore, need to collaborate more intensively. In such dynamic environments, the inter-organizational collaborations enable to “share risks, to build on jointly shared capabilities, and to create synergies for better competitiveness (Cyr, 1999)” (Santoro and Gopalakrishnan, 2001).

The inter-organizational collaborations may take multiple forms going from licensing to research joint ventures, and more and more commonly involve academy and industry organizations simultaneously21

In response to this emerging interdependency between academy and industry organizations, academy organizations such as academic research centers, academic poles of excellence, and Superior Industrial Institutes (research report-ADE&MERIT

. Indeed, both academy and industry organizations have now strong motives to collaborate. While the current dynamic environment just described explains partly this new trend for academy-industry technology alliances, other motives are more specific to the academy-industry rapprochement. There is, on the one hand, an increasing dependency of basic research on private funding (due to budgetary constraints) and, on the other hand, an increasing dependency of industry organizations on basic research (the evolution to R&D-outsourcing). Numerous businesses notably in biotechnology, new materials, media or ICT indeed rely on scientific knowledge.

22

21 For a literature review of technology transfer mechanisms between academy and industry, read Phan and Siegel (2006). 22 Fonctionnement du système d’intermédiation scientifique et technologique en region wallon”, study conducted by ADE (Louvain-la-Neuve) and MERIT (University of Maastricht).

, 2005 ) tend to adopt new structures (Gibbons et al., 1994) more “practically oriented, transdisciplinary, network-dominated, and flexible” (Tijssen and Korevaar, 1997), and they commercialize their knowledge more intensively through “patenting, licensing, research joint ventures, and startup companies” (Link, Scott, and Siegel, 2003; Phan and Siegel, 2006). While we do not focus in the present chapter on the informal academy-industry relationships, it is important to point out that the exchange of ideas can be achieved through informal methods as well such as mobility of scientists and engineers (Pouder and St. John, 1996), social meetings, and ad-hoc conversations (Pouder and St. John, 1996). As pointed out by Santoro and Gopalakrishnan (2001), whether through formal and informal methods, academy and industry assets can be viewed as complementary. At the industry point of view, academy-industry relationships allow an “access to highly trained students and professors, access to new technologies, enhancement to the company’s image and reputation, proximity to

183

economic resources, access to university facilities, and access to new technologies (Phillips, 1991)”. At the academy point of view, they allow to “interact with industry in order to obtain additional research funding, gain access to industrial technical expertise, expose students and faculty to practical problems, obtain internships for students, and provide employment opportunities to university graduates (NSB , 1996; NSF, 1982)”.

While academy organizations tend to initiate both short-term and long-term technology alliances with high tech companies, collaboration may present substantial specific difficulties. Indeed, academy and industry organizations are characterized by different “modes of interpretation, decision rules, and objectives, and specific communicative standards”, and have “different motives and incentives and operate in different organizational cultures” (Kaufmann and Tödtling, 2000). These divergent objectives and environments often result in conflicts between academy and industry organizations, and that at the three stages of contracting for technology (Pisano, 1989; Williamson, 1996; Oxley 1997, 1999; Hagedoorn, Cloodt and van Kranenburg, 2005; Sampson, 2005): the ex ante specification of property rights, the ex post monitoring of the actual collaboration, and the ex post enforcement of the contractual terms.

Kaufmann and Tödtling (2000) have explained that “linking firms to non-business systems stimulates innovativeness more than remaining within the business system’s set of routines … and improves the capability of firms to introduce more advanced innovations”. Moreover, “knowledge spillovers from universities to other organizations is especially rich since universities have less incentive to keep research secret than do industrial firms (Jaffe, 1989)” (Santoro and Gopalakrishnan, 2001). Given the strong contribution of academy-industry technology alliances in innovation’s stimulation (Kaufmann and Tödtling, 2000), academy-industry collaborations deserve a special attention as well as the existing mechanisms that manage them. In this vein, this chapter is aimed at shedding light on the collaboration difficulties met between academy and industry organizations at the three stages of contracting for technology (specification/monitoring/enforcement) and at showing how mechanisms implemented by intermediary institutions such as industry federations help to deal with those difficulties.

8.2 Academy-industry technology alliances and the risk of knowledge leakage

Collaborations through technology alliance modes allow, among others, to share R&D costs and risks, to reduce uncertainty, to access complementary resources and skills, to achieve synergies leading to cost saving or improvements in R&D productivity, to technologically learn, to keep up with major technological developments, to improve the speed to market, and/or to achieve a critical mass in R&D (Caloghirou, Tsakanikas, and

184

Vonortas, 2001). However, the management of technology alliances should remain cautious since it can expose valuable knowledge at risk of appropriation by the alliance partners 23

8.2.1 The issue of property rights specification

.

It has been pointed out by scholars that three dimensions are particularly relevant when transferring knowledge through strategic alliances: the adequate ex ante specification of property rights, the ex post monitoring of the actual collaboration, and the ex post enforcement of contractual terms (Pisano, 1989; Williamson, 1996; Oxley 1997, 1999; Hagedoorn et al., 2005; Sampson, 2005). The more problematic these dimensions, the more likely the knowledge leakage - or so-called appropriability hazards (Teece, 1986; Pisano, 1989) - and the risks of conflicts in the collaboration. We intend to show in this section that in the case of academy-industry technology alliances, divergences in terms of rules prevailing in academic and industrial environments contribute to magnifying the difficulties with which property rights can be specified and effective monitoring and enforcement of partners’ actions can be achieved.

One of the key issues faced by the alliance partners is to define ex ante the future of collaborative outputs in a situation of high uncertainty. In contractual terms, it is often very difficult to set up ex ante the regime of property rights. Scholars have shown that, first, the nature of the knowledge transferred24

Difficulties met at this contractual level can significantly be magnified in the case of academy-industry technology alliances first due to the different nature of the knowledge

(Mowery and Rosenberg, 1989; Polanyi, 1962; Oxley, 1997) - tacit know-how vs. codified technology - and, second, the scope of collaboration activities (Teece, 1986; Hennart, 1988; Pisano, 1988; Oxley, 1997) - going from simple exploitation of the knowledge transferred by one partner to joint development of new knowledge by both partners - substantially impact the level of contractual complexity. The level of tacitness associated with the knowledge transferred , on the one hand, and the anticipation of creation of new knowledge or significant modification of the knowledge transferred, on the other hand, make difficult the ex ante specification of property rights (Oxley, 1997; Foss and Foss, 2006) and, therefore, limit the possibility to draft up complete contracts.

23 This is specially the case in the absence of shared equity since equity sharing allows to align the partners’ motivation by creating mutual interests and so by reducing the possibility for opportunistic behavior by partners (Pisano, 1989). 24 In order to understand why the nature of knowledge transferred may induce hazards, we need to recall the arguments of the literature on inter-firm knowledge transfers. Knowledge is considered as a complex mix of codified data and poorly defined tacit know-how (Mowery and Rosenberg, 1989). In the presence of tacit know-how, the transfer becomes difficult without intimate personal contact (Polanyi, 1962).

185

developed by academy and industry organizations, and second due to the different approach adopted by academic and corporate organizations to publicize the produced knowledge.

First, while the academy organizations ask for clear and rigid specification of property rights, industry organizations favor flexible specification of property rights. This is in big part due to the differences regarding the nature of research undertaken respectively in academy organizations and industry organizations. While academy organizations tend to focus on basic research (Tijssen and Korevaar, 1997), which is rigid, less flexible (Meyer-Krahmer, 1997; Kaufmann and Tödtling, 2000), and often too theoretical to be of immediate use (Tijssen and Korevaar, 1997), industry organizations have a more pronounced interest in applied short-term research (Kaufmann and Tödtling, 2000). Conflicts may therefore arise at the ex ante specification of property rights level since an agreement on specification of property rights which involves knowledge at both extreme phases of the research process - fundamental knowledge for academy organizations vs. ready to use knowledge for industry organizations - is difficult to reach.

Second, the attitude towards the research, the disclosure of knowledge, and the reward systems differ significantly between the two types of organization. Academic researchers are recognized within the scientific community on the basis of their publications and their presentations at prestigious conferences (Dasgupta and David, 1992; Siegel, Waldmand, and Link, 1999; Kaufmann and Tödtling, 2000). Industry researchers will adhere to the profit-oriented business system and focus, therefore, on patents and commercially useful results (Dasgupta and David, 1992; Kaufmann and Tödtling, 2000). In other words, academic researchers communicate via publications and industry researchers communicate via the price mechanism (Tijssen and Korevaar, 1997). At the ex ante specification of property rights level, it can be very difficult to manage the conflicting interests of making certain part of the produced knowledge public vs. restricting the access through patents or secrecy (Kaufmann and Tödling, 2000).

8.2.2 The issue of collaboration monitoring

As pointed out in the existing literature, contractual activities are another factor affecting the ease with which property rights are specified and partner’s actions are monitored. Contractual activities reflect the objectives pursued, which may vary from exploitation to creation of knowledge (Teece, 1986; Hennart, 1988; Pisano, 1988). As previously mentioned, if the parties anticipate that their contractual activities will lead to the creation or a significant modification of knowledge, the delineation of property rights becomes problematic due to the uncertainty surrounding the outcome of such activities (Teece, 1986; Hennart, 1988; Pisano, 1988). Beyond the ex ante specification of property rights (cfr supra), it makes the monitoring of partners’ activities much more complicated as well (Oxley, 1997). Recent research has shown that the success or failure of technological

186

collaborations strongly depends on how partners’ actions are monitored (Brousseau and Coeurderoy, 2005).

In the case of academy-industry technology alliances, monitoring knowledge creation and evolution is made even more difficult due to the distinct motives, ways of communication, and modes of decision rules prevailing in the academic and industrial environments (Kaufmann and Tödtling, 2000).

First, the communication codes and the information channels present specificities whether organizations belong to the academic or industrial environments (Monteverde, 1995). These specificities may strongly impede the effectiveness of academy-industry technology alliances. This is highly critical in the case of contractual activities going beyond simple exploitation of the transferred knowledge. As mentioned by Santoro and Gopalakrishan (2001), “first, effective communication helps articulate technology transfer objectives and expectations among partners (Lei, Slocum, and Pitts, 1997). Second, effective communication enables decision making in both organizations (the university research center and the industrial firm) to take place faster. If technology standards change, then the university research center and the industrial firm can refocus their efforts in order to respond to changes in the environment. Finally, effective communication reduces the manipulation of available information for political means (March and Simon, 1958). Effective communication allows collaborating parties to be more aware of expectations from the relationship thereby reducing uncertainty. Thus, there is greater confidence in each other’s capabilities resulting in more time being spent on technology-related activities and less time on personality-related issues”.

Second, when there is a modification of the knowledge transferred or a creation of knowledge, it becomes particularly crucial to align the respective motives and to reach an agreement regarding the collaborative process implemented. Again, when the technology alliances involve simultaneously academy and industry organizations, conflicts may arise when trying to align the respective motives throughout the contractual duration. While both academy and industry organizations produce and protect IP, academy organizations value IP not only as a revenue-producing resource, but also as a tool in the advancement and dissemination of knowledge (Link, Scott and Brainard, 1999). In the academy environment25

25 Other possible motives in the academy environment include “financial gain and a desire to secure additional funding for graduate assistants, post-doctoral fellows, and laboratory equipment/facilities. The norms, standards, and values of scientists reflect an organizational culture that values creativity, innovation, and especially, an individual’s contribution to advances in knowledge (basic research)” (Siegel, Waldman and Link, 2003).

, rewards come from reputation and recognition, which require dissemination of findings, generate salary increases and teaching reduction, and favor

187

mobility (Adams, Chiang, and Strakey, 2001). In the industry environment26

8.2.3 The issue of enforcement of contractual terms

, in contrast, rewards come from corporate profits, which require confidentiality. Hence, once collaboration process involves simultaneously academy and industry organizations, the academic research has to move towards secrecy, in conflict with standard academic practice.

Finally, when decisions have to be made throughout the contractual duration, it is also argued that the high levels of bureaucracy and of inflexibility characterizing the way academy organizations (Siegel, Waldman, and Link, 2003) arrange collaborations may be harmful to the effectiveness of the technology alliances.

Scholars have started exploring the institutional environments surrounding the transfer as another source of hazards (Henisz, 2000). Results of recent studies show that institutional hazards may cause difficulties at any of the three stages of contracting for technology (ex ante specification of property rights, ex post monitoring, or ex post enforcement) as well (Hagedoorn et al., 2005).

In the case of intellectual assets transfer, the “quality” of the institutional environment depends widely on the IP rights regime (Williamson, 1991; Oxley, 1999; La Porta, Lopez-de-Silanes, Schleifer and Vishny, 1999) whose “strength” and “completeness” vary across countries and industries (Anand and Khanna, 2000). The “quality” of the institutional environment in terms of IP rights protection has commonly been assessed on the basis of the levels of IP rights measurement and enforcement achieved by public institutions (e.g., Ginarte and Park, 1997; Ostergard, 2000). Beyond the “quality” of regulation per se, the knowledge of rules by organizations has to be taken into account as well. As pointed out by Coeurderoy and Murray (2005), “a poor understanding of a different regulatory framework, even in an environment protective of individual rights, is likely to allow opportunistic moves by locally established agents who have a superior knowledge as incumbents”.

The enforcement of contractual terms becomes even more delicate when academy and industry organizations are simultaneously involved given that they are ruled by institutions producing heterogeneous frameworks. Such a gap will yield to discrepancies and potential conflicts on the objectives of both parts as well as their respective behaviors.

26 “Firms and entrepreneurs seek to commercialize university-based technologies for financial gain. They also wish to maintain proprietary control over these technologies, which can potentially be achieve via an exclusive worldwide license. The entrepreneurial organizational culture of most firms (especially startups) rewards timeliness, speed, and flexibility.” (Siegel, Waldman and Link, 2003).

188

8.3 Beneficial recourse to intermediary institutions in the case of academy-industry technology alliance

Considering the potential sources of discrepancy between academy and industry organizations at each contractual level (specification/monitoring/enforcement), it becomes clear that face to face relationships between academy and industry organizations are likely to experience significant transaction costs. Hence, exist intermediary institutions whose raison d’être is partly or fully to ease the management of collaborations between academic and industrial environments. While the intermediary role of those institutions is undeniable and determining in academy-industry relationships, it has remained rather unexplored in the existing literature; maybe because those institutions are not always at the forefront of the value creation process.

In this section of the chapter, we intend to show how beneficial it can be for academy and industry organizations to have recourse to intermediary institution when allying. To this end, we will first articulate our arguments on the basis of the existing related literature and, afterwards, we will illustrate our arguments with a specific type of intermediary institutions, namely AGORIA, the Belgian Technology Industry Federation.

8.3.1 Mechanisms implemented by intermediary institutions

The essence of intermediary institutions is both collective and voluntary (De Clercq and Dakhli, 2003; Brousseau, Fares and Raynaud, 2004). One might consider them as forming an intermediary level between public institutions and inter-organizational alliances (Brousseau, Fares and Raynaud, 2004). Indeed, intermediary institutions are developed for two main reasons. The first is to respond to the high level of governance costs imposed by inter-organizational alliances. As organizations may share similar collaboration difficulties at any of the three stages of contracting for technology (specification of property rights, monitoring, and enforcement), intermediary institutions may enable them to achieve economies of scale, scope and learning effects. The second reason is to respond to the high level of maladaptation costs resulting from the general and incomplete design of the public institutional framework27

Academy and industry organizations can have recourse to intermediary institutions in order to benefit from the regulatory mechanisms they may implement, and that at any of the three stages of contracting for technology. The recourse to private institutions may provide

(Brousseau and Fares, 2000). Public institutions provide organizations with general solutions, which may not perfectly fit their specific coordination needs.

27 Resulting from political processes and evolutionary phenomena (North, 1990).

189

organizations with one or more regulatory mechanism(s) simultaneously and may require the organizations’ membership28

8.3.2 Mechanisms minimizing the ex ante specification problems

of their network. We present in this section the mechanisms that can be implemented in relation to the ex ante specification, ex post monitoring, and ex post enforcement difficulties developed supra.

As presented supra, due to the different nature of the knowledge produced by academy and industry organizations and the different approach they adopt to publicize the produced intellectual outputs, the ex ante specification of property rights is complicated.

The recourse to intermediary institutions may enable academy and industry organizations to benefit from information asymmetry reduction mechanisms, and so to reduce the costs of screening and selection of appropriate exchange partners a priori on the one hand, and the costs of negotiating and writing agreements on the other hand.

Information asymmetry reduction mechanisms. First, the ex ante information asymmetry about the parties' true characteristics is magnified if belonging to distinct environments - academic and industrial environments- and, therefore, gives rise to significant screening and selection costs designed to identify appropriate exchange partners a priori. Intermediary institutions can mitigate the ex ante information asymmetry and make the bridge between the academic and industrial environments thanks to two main channels: the "translation" of the intellectual assets produced in those two worlds and the information about the activities previously and/or currently undertaken by potential academy vs. industry partners. They enable academy and industry organizations to gather superior information on each other regarding identity, activities, resources and capabilities. One might, therefore, say that they allow a better match between partners belonging to academic and industrial environments respectively.

Second, another important form of information asymmetry is the asymmetry about negotiating and writing an agreement. Intermediary institutions may enable organizations to benefit from their own experience regarding those activities and, therefore, to reduce the possible gap between the ability of academy and industry organizations to manage design agreements.

28 As it is the case for AGORIA and SIRRIS, a collective industrial research and technological services center founded by AGORIA in 1949.

190

8.3.3 Mechanisms minimizing the ex post monitoring problems

The recourse to intermediary institution may enable academy and industry organizations to benefit from coordination mechanisms and control mechanisms and, therefore, to reduce the costs of communicating new information, renegotiating agreements, coordinating activities, and controlling alliance partners’ performance.

Coordination mechanisms. Intermediary institutions may ease the coordination thanks to the “roles, role relationship, conventions” (Jones, Hesterly and Borgatti., 1997) they specify and dictate. Moreover, the intermediary institution’s events may help “diffuse norms and values by providing role models, setting standards, and exchanging information among participants (Jones, 1996)” (Jones et al., 1997)

In the case of intermediary institution with membership , the more frequent the exchanges within the network, the more structurally embedded the network’s members, and so the more widely they share values, norms, assumptions, and role understandings (Abrahamson and Fombrun, 1992; Reddy and Rao, 1990; Jones et al., 1997). This network’s culture enhances coordination among members and reduces its costs in three ways (Jones et al. [1997]):

“(1) by creating “convergence of expectations” through socialization so that members do not work at “cross purposes” (Williamson, 1991), (2) by allowing for idiosyncratic language to summarize complex routines and information (Williamson, 1975,1985) (3) by specifying “broad tacitly understood rules… for appropriate actions under unspecified contingencies” (Camerer and Vepsalainen , 1988).”(Jones et al. [1997]).

Control mechanisms. A formal or informal control can be allowed by intermediary institutions and may help cope with the ex post information asymmetry relative to the task performance of the alliance’s partners. First, inspection of the activities of parties and their certification constitute a formal control mechanism that may be implemented by intermediary institutions. Second, in the case of intermediary institutions with membership, informal control is performed by the other members of the network. Indeed, when the private institution’s culture (i.e. set of norms, values, and practices) is diffused through its network, minority that does not conform to the culture is visible (Oliver, 1991).

8.3.4 Mechanisms minimizing the ex post enforcement problems

Considering the incompleteness of public institutions, intermediary institutions may enable academy and industry organizations to benefit from reputation mechanisms, collective sanction mechanisms, and arbitration mechanisms and, therefore, to reduce the costs of crafting necessary safeguards.

191

Reputation mechanisms. Intermediary institutions may use the reputation mechanism to make the opportunism more costly (Gulati, Nohria and Zaheer, 2000). Indeed, reputation mechanisms rest on the fact that once opportunistic behaviors are discovered, the information about these behaviors is rapidly spread around, and has the ability to significantly damage the current and future activities of the organization having misbehaved (Hirschmann, 1970; Blumberg, 2001). As a result, the reputation mechanisms discourage opportunism and reinforce safeguards.

These mechanisms are particularly efficient in the case of intermediary institution with membership. Indeed, intermediary institutions have a higher ability to collect and convey information to publicize defaults under the rules (Hadfield, 2000) among their network. They can serve as a repository of players’ reputational information regarding, for instance, the debts unpaid or the low-quality goods delivered.

Collective sanctions mechanisms. As defined by Jones et al. (1997), “collective sanctions involve group members punishing other members who violate group norms, values, or goals and range from gossip and rumors to ostracism (exclusion from the network for short periods or indefinitely) and sabotage”. Again, these mechanisms are more efficient in the case of intermediary institutions with membership. Collective sanctions mechanisms reinforce safeguards and discourage the opportunism as well since “they define and reinforce the parameters of acceptable behavior by demonstrating the consequence of violating norms and values” (Jones et al., 2007)

Thanks to their collective sanctions mechanisms, intermediary institutions make the opportunistic behavior damage not only the specific alliance in which one behave opportunistically, but also the other current and potential alliances (Blumberg, 2001).

Arbitration mechanisms. Some intermediary institutions may provide organizations with arbitration mechanisms. Those mechanisms enjoy sources of efficiencies over the public courts (Richman, 2004; McMillan and Woodruff, 2000; Hadfield, 2000), and that is particularly true in the case of innovative activities which require a certain expertise to be judged. First, judges are market participants more expert and specialized than public courts. Second, specialized rules are tailored to the idiosyncratic needs and transactional challenges of a particular field of activities. Third, specialized procedures are used to act more swiftly, at lower costs, and with more nuances than public courts. Fourth, arbitrator can consider information that could not be introduced in public court 29

The arbitration mechanisms are structured under the public law of contract and arbitration (Hadfield, 2000). Indeed, the power of the intermediary institution to coerce organizations

.

29 “such as impressionistic evidence about business trends or judgments about the quality of items sold. They can base their decisions on a firm’s behavior over time, on probabilistic patterns that would not be admissible evidence in court. ” (McMillan and Woodruff, 2000).

192

into respecting its legal regime and to enforce remedial orders arising from its private legal regime stems from contract law created and administered by the state30

8.4 The case of AGORIA, the Belgian technology industry federation

(Hadfield, 2000). As a result, arbitration mechanisms may ease the safeguard against vulnerabilities.

In this section, we propose to apply our arguments to a specific type of intermediary institution; namely the Belgian Technology Industry Federation, AGORIA. We intend to show on the basis of an exploratory case study which has been conducted on AGORIA how intermediary institutions may ease the management of academy-industry technology alliances, and that via the regulatory mechanisms they propose. The information regarding AGORIA, its structure, and its activities were mainly collected through a series of in-depth interviews with diverse representatives of AGORIA and SIRRIS - a De Groot Center- 31

In order to briefly introduce the raison d’être of industry federations (trade associations) in general, we will refer to the view of Oliver (1990) regarding industry federations and more particularly regarding the determinants to the emergence of industry federations. According to Oliver, organizations decide to form industry federations for five main categories of reasons: first, to promote their interests in case of strong threats of government intervention; second, to facilitate the communication and information sharing through the publication of journals, magazines, newsletters, or through the organization of conventions

.

30 “The state’s substantive involvement may be absolutely minimal, with no inquiry into the substantive or procedural attributes of an order. Alternatively, the state may take range of increasingly substantive roles: reviewing the extent to which the private legal entity has acted within a contractual or legislative grant of authority, adhered to its own procedural rules and/or reviewing the substantive approach taken in arriving at the order …. The range of possible legal mechanisms, therefore, allows for varying degrees of public law: from an absolute minimal public law component restricted to the registration of private legal judgments as publicly enforceable orders to a complete preemption of the field by public law. Within these extremes are regimes in which public law plays a role in structuring the private mechanism, such as by providing criminal penalties for fraud or perjury to promote the effectiveness of a private regime that relies on disclosures from self-interested parties, or by setting restrictions on the rules according to which contracting or disputing entities select a private regime, or establishing minimal conditions or broad principles which private legal rules must meet.” (Hadfield, 2000). 31 We had the opportunity to explore our topic through multiple in-depth interviews: two interviews with Mr. PINTE (General Manager, Mechanical & Mechatronical Engineering Department, AGORIA), three interviews with Mr. WALSCHOT (Director of the legal department, AGORIA), one interview with Mr. CAMPIOLI (General Director of AGORIA Wallonia), one interview with Mr. BARALDI (Assistant Director of SIRRIS Wallonia, European Project), one interview with Mr. SALMON (Operational Director Wallonia, SIRRIS), and one interview with Mrs. WINDELS (information and technological watch – patent library, SIRRIS).

193

and trade shows; third, to obtain selective (Olson, 1965) or economic advantages, such as information about less expensive sources of supplies, legal assistance, or statistical reports (Staber, 1987); fourth, to reduce the legislative uncertainty by disseminating information about political trends and requirements and to reduce the competitive uncertainty by providing members with standard definitions of products and product-quality guidelines or by disclosing the results of association-sponsored research (Pfeffer and Salancik, 1978); fifth, to assure legitimacy in the case of explicit institutional and public criticism.

8.4.1 AGORIA and its structure

AGORIA is the Belgian Technology Industry Federation that has been established in 1946 and corresponds to an association of Belgian firms. It represents organizations active in thirteen different technological sectors: aero spatial, industrial automation, automobile, contracting and maintenance, electro technique, mechanic and mechatronical engineering, metals and materials, assembling and crane, plastics, building products, security and defense, ICT, and metal transformation. Among the 1.400 members of AGORIA, 900 are Small and Medium Sized Enterprises.

AGORIA is composed of sectoral entities which are each dedicated to a specific and proper technological sector. Those entities represent the heart of the AGORIA’s activities. They directly provide members with information and/or concrete services specific to their technological sector. Moreover, AGORIA has developed central support departments - social department, economic department, legal department, and International Business Development department - that define the positions of the Industry Federation regarding the external world. Those latter departments offer their services and support to the sectoral entities of AGORIA but also directly to members32. Finally, whilst AGORIA treats federal issues, three regional departments - AGORIA Wallonia, AGORIA Brussels, and AGORIA Flanders - are responsible for treating regional issues. The main purpose33

32 The amount of support services directly aimed at members is, however, much lower that the amount of services aimed at the sectoral entities of AGORIA. 33 According to the statutes; the raison d’être of AGORIA is (1) to be fully in the service of its members and to use its influence to improve the economic, social, legal, and technological environment in which its members deploy their activities, to represent and defend the members and the sectors at the local, provincial, regional, comminatory, federal, European, and international levels; (2) to promote in permanent dialogue with the members their interests and to determine the collective stands; (3) to organize the collective actions and to offer individual services in response to the needs of members.

of AGORIA is,

According to the interior regulation whose objective is to guide and inspire the spirit and the working methods within the collectivity of members; at the sectoral level, and at economic, social, technical, fiscal, legal, environmental, and training levels, the federation will work on: (1) deepening and developing the links of professional solidarity and collaboration between its members, (2) undertaking collective actions and stimulating collective initiatives, (3) defending its positions and the

194

therefore, to develop resources for its members in social, economic, political, and technological areas, and to put them at their disposal or at the disposal of activities whose primary beneficiaries are its members.

Furthermore, a collective industrial research center has been established by AGORIA in 1949 under the De Groot law; SIRRIS. SIRRIS is a research and technological services center specialized in several areas of competence, such as engineering of materials34, mechatronical engineering35, technology and innovation in business processes36, processing technologies37, smart manufacturing and processes38, and rapid manufacturing39 for the sectors of metalworking, plastics, mechanical, electrical and electronic engineering, information and communication technologies and automotive40. SIRRIS puts at its 2.000 members’ disposal the know-how of 140 collaborators, mostly skilled engineers and operators. Among the main SIRRIS missions, we can mention providing members with information about the most recent technological evolutions and their applicability41

interests of its members at the public level and at the European, federal, and regional interprofessional federations levels, at the joint commission level, at the consultative council, committees, or commissions levels, or other entities of dialogue (4) documenting, informing, advising, and assisting members at collective or individual levels, (5) intervening towards administrations, private or public organisms in favor with members. In order to achieve this mission, members will regularly transmit necessary information. 34 Optimal use of materials in specific applications 35 Design and optimization of mechatronical engineering systems 36 Optimization of product development and production organization 37 Metal cutting, casting, surface treatments 38 Intelligent processes development 39 Rapid prototyping, tooling and manufacturing technologies development 40 More than 80% of firms in those technological sectors are SMEs 41 At this level, SIRRIS has been recognized since 2002 as a Center Patlib (Patent Library) on the European scene. “PATLIB stands for PATent LIBrary. The PATLIB centers were created to provide users with local access to patent information and related issues. The centers have qualified and experienced staffs who offer practical assistance on a variety of IPR. As the number of PATLIB centers has grown, the range of services has been expanded to include, for example, trademarks, designs, and copyright. Many of the centers have diversified still further to provide an even greater breadth and depth of services. The PATLIB network is made up of patent information centers located throughout Europe, currently about 300 centers. It was set up with the aim of improving communication and co-operation between individual centers and promoting patent information awareness and the provision of services to the public.” (Website: www.epo.com).

, proposing solutions to their daily technological problems, and accompanying them in introducing new technologies in products, services, and industrial processes. In order to achieve these missions, SIRRIS has built national and international networking activities and specific capabilities.

195

In line with the structure of AGORIA and the federalized nature of research activities in Belgium, SIRRIS has adopted a federalized structure; namely SIRRIS Wallonia, SIRRIS Brussels, and SIRRIS Flanders. SIRRIS collaborates with universities, research centers, companies, associations and institutions in Belgium and Europe. While SIRRIS is historically anchored in the academic environment42

8.4.2 AGORIA and its services for academy-industry technology alliances

, it tends to adopt a more industry-oriented than academy-oriented approach. SIRRIS plays a role of interface between academic and industrial environments.

Before describing the services proposed by AGORIA for academy-industry technology alliances and contributing to minimizing ex ante specification, ex post monitoring, and/or ex post enforcement problems, it is important to notice that the technological sub-sectors represented by AGORIA are very diverse in terms of innovation and inter-organizational collaborations. For instance, while the Belgian aero space sector initiates broad, pan-European, and highly intensive research projects, the Belgian ICT sector mostly develops research projects with Belgian universities through spin-offs. In this section, our intent is not to describe in an exhaustive way all services proposed by AGORIA in each technological sub-sector but rather to illustrate how AGORIA may ease the management of academy-industry technology alliances through some services it proposes.

Services proposed by AGORIA to minimize the ex ante specification problems. The recourse to AGORIA services may enable academy and industry organizations to benefit from information asymmetry reduction mechanisms and, therefore, to reduce the costs of screening and selection of appropriate exchange partners a priori, and the costs of negotiating and writing agreements. It is at this first stage of contracting for technology that AGORIA and SIRRIS play the most important and determining role.

First [reduced costs of screening and selection of appropriate exchange partners a priori], AGORIA has developed a deep knowledge about the academic and industrial environments at the national and international levels, and more particularly about the identity, activities, resources and capabilities of academy and industry organizations respectively 43

42 Moreover, SIRRIS shows specificities: in Liege, materials and applications, plastics and light metal substance; in Heverlee, sheet metal manufacture, flow study, production optimization; in Brussels, informatics and automation; in Diepenbeek, machining and surface treatment; in Gent, foundry. 43 Moreover, the knowledge that AGORIA has developed essentially about Belgian organizations can easily be complemented - if required - by the knowledge of its sister organizations in foreign countries about their own national members

. It can play a bridge role between those two environments; in other words, a role of “go between”.

196

There is an acknowledgment of the gap between what is produced by the academy organizations and what will be used by industry organizations and of the fact that industry organizations do not let the academy organizations sufficiently know their needs.

The main ex ante difficulties stem from the fact that, on the one hand, industrials think that academics are strong theorists and, on the other hand, the academics have a kind of complex “I am a theorist, I know things but they are not directly useful in industry”. AGORIA plays the role of interface, encourages them to meet one another, to learn about the intellectual outcomes produced in each environment - given the different nature of research undertaken, it may pose strong difficulties for industry organizations to understand the intellectual outputs produced by academy organizations, and vice versa -, and in the best case it will support them in the design of future collaboration.

To this end, AGORIA and SIRRIS organize meetings and seminars intended to assemble organizations, to bring them closer, to inform them about new technologies, and to foster technological developments and sectorial initiatives in collaboration with academy organizations. For instance, regarding the mechatronical engineering sub-sector, 5 seminars are organized each year in order to introduce the last developments achieved by academic organizations and their application for industry organizations. As another example, the membership of AGORIA in the Massachusetts Institute of Technology (MIT) allows its members to have access to the research results developed by the MIT, to offer a research position to some of their employees for a limited period at the MIT, and to invite American specialists as speakers on the occasion of seminars. We can also mention the “technological watch” information diffused among the members via a weekly electronic mail. The experts of AGORIA and SIRRIS assemble daily information about trends, evolutions, pilot applications, new developments and technologies and translate them in clear and concise articles. In addition to the AGORIA and SIRRIS experts, members themselves contribute to the “technological watch” by searching for new and interesting ideas potentially useful for themselves or for the other members and by publicizing them via TECHNILINE44

One might, therefore, say that AGORIA plays an undeniable role in the “technological guidance”. It even goes further beyond the technological guidance since the research and know-how developed by SIRRIS research center favor the “technological rupture” - essentially in three categories of technologies: rapid prototyping, thixo-molding of

(a technologic innovation gate developed by SIRRIS and equipped with electronic mail). Finally, a last example is the “ILLICO PRESTO” data base, which has been developed by AGORIA and allows any research center and company to post its own research themes and/or to find more easily potential Belgian partners.

44 It assembles information relative to technologies applied to their members’ products and processes: technological watch, costs/benefits analysis on technological innovation implemented in firms, main trends prefiguring the tomorrow society, deep analysis about specific thematic. Access to TECHNILINE is free for members of SIRRIS and AGORIA.

197

magnesium, nanopowders - , which is necessary for the long-term competitiveness of Belgian organizations. The main purpose of these “technological ruptures” is to favor and be at the root of formation of existing and/or new organizations clusters around those three key technological axes. Thanks to all those activities, AGORIA and SIRRIS are able to develop “road maps” intended to define what the different technological sub-sectors will need in the future, how they will develop and, therefore, what are the academic research needed.

Second [reduced costs of negotiating and writing agreements], AGORIA benefits in a way from the experience of 1.400 companies in terms of negotiating and writing agreements. It provides its members with individual advices from lawyers and experts in case of specific legal problems, with information related to strong legislative modifications, and with templates of contract available in multiple languages (French, English and German) such as a template45

In the specific case of academy-industry relationships, AGORIA can play its role of “go between” by encouraging industry organizations to visit academic research laboratories and/or by helping parties determine the types of contract they could negotiate and their respective contributions to the common projects. Indeed, AGORIA works on designing solutions regarding precisely the protection of the know-how and the implementation of the future know-how developed throughout the collaboration, and that on the basis of typical basic clauses intended

of licensing contract with European licensing partners and another template with non-European licensing partners. On the basis of these templates of contract, AGORIA may offer its support and expertise for the parties’ negotiations regarding for instance the royalty rates or indexes.

46

45 Those templates - which apply to the transfer of technology for use outside and/or inside the European Union and can be used as a basis for drafting pure know-how or pure patent licensing agreements, as well as for mixed know-how and patent licensing agreements - have been developed by ORGALIME; the European Engineering Industries Association defending the interests of the Mechatronical engineering, Electrical, Electronic, Metalworking and Metal Articles Industries. The objective of ORGALIME is three-fold: “(1) to be the prime voice of the EU engineering industry on selected issues affecting a broad range of its members; (2) to provide to its members information on the activities of the European Union and international bodies of direct relevance to the operations of reengineering companies operating in the EU, (3) to promote relations between member federations/associations.” (Website: www.orgalime.org). 46 On the one hand, there are clauses relative to the use of know-how and protecting industry organizations in a way that they prevent academic scientists to publish anything in link with the project before industry organizations had the ability to protect the know-how via patents. Some clauses may also prevent academic scientists to use the reached results in a project dedicated to favoring research for competitors and/or in the same industry. On the other hand, there are clauses relative to the exploitation of know-how and guarantying that academic scientists can use what they have learned from the project for learning and training ends. Indeed, in some cases, scientists want to pursue research on the basis of the collaboration results.

to address the specific problems met with academy-industry

198

collaboration. Those basic clauses will be elaborated and customized thereafter throughout the contractual negotiation. It is important to notice that contractual writing and negotiation functions differ widely with the research contexts, the facts, the reality of the project, the involved partners, and therefore this leads to very diverse contractual designs. The critical difficulty is often to distinguish the knowledge developed throughout the collaboration from the preliminary individual knowledge (individual background) which has been necessary to carry out the project.

Services proposed by AGORIA to minimize the ex post monitoring problems. The recourse to AGORIA services may enable academy and industry organizations to benefit from coordination mechanisms and control mechanisms and, therefore, to reduce the costs of communicating new information, renegotiating agreements, coordinating activities, and controlling alliance partners’ performance.

First [reduced costs of communicating new information, renegotiating agreements, and coordinating activities], AGORIA’s events and activities make its members share values, norms, role understandings, and common culture which may enhance and ease the coordination between members. In other words, it contributes to creating a convergence of expectations via socialization. This is allowed by their encouragement to attend congress, seminars (such as Isis-Consult or Steel Business Briefing), training dedicated to managers of SMEs and continuous training in management, to receive publications and specialized magazines or the daily electronic information letter, to be involved in e-learning projects, etc.

In the case of conflict between academy and industry organizations throughout the contractual duration, AGORIA can again play its role of “go between” in order to avoid severe and irremediable disputes. These conflicts can stem from divergences in terms of motives: whilst industrial organization focuses on what is marketable, academic organization focuses on what is scientifically innovating even if not marketable. Given those fundamental divergences, the project has sometimes to be put back on the rails.

The role of “go between” is even more significant when AGORIA and/or SIRRIS are/is themselves/ itself involved as proper entity(ies) in the collective research projects that simultaneously involve academy and industry. In those cases, clusters of organizations are formed in which each organization will benefit from the common research development. This makes preliminary negotiation particularly difficult and mediation by intermediaries such as AGORIA or SIRRIS highly valued. As examples, we can mention the Plan Marshall or CRAFT European research projects47

47 As first example, the Plan Marshall is an association between industry organizations of all size and from all regions, and academy organizations. This is a typical case where a mobilization is favored by third parties among academy and industry organizations of all size around specific themes. As second example, the CRAFT European research project are characterized by an operating mode relatively

. In those cases, the partners may benefit

199

from the experience of AGORIA and SIRRIS in terms of monitoring the ongoing collaboration. SIRRIS can accompany48

Another particularly successful initiative of AGORIA dedicated to bridging the gap between academic know-how and the implementation thereof in industrial applications, is the founding of the FMTC (Flanders’ Mechatronics Technology Center)

the collaboration in all the process from the conceptual project and technical feasibility analysis to final and tested prototype. Moreover, given its experience and quantitative techniques such as computer simulation of production line, SIRRIS has a high ability to detect the real causes in case of problems, to unveil the links between the causes, and to set up appropriate remedies. Being a center of excellence, SIRRIS is familiarized with challenges and daily problems in the technological industry and can, therefore, support academy-industry collaborations thanks to its specific solutions and its research practically oriented.

49. The FMTC is a center of excellence in mechatronics supported partly by the Flemish government and by 17 leading mechatronic companies in Flanders. This technology center is characterized by a rather unique business model of joint research projects and performs three types of projects: strategic basic research projects50, collective research projects51

codified and straightforward thanks to the preliminary signature of the “consortium agreement” required by the European Commission and relative to a series of aspects, such as the exploitation of the results or the attitudes towards breaches 48 More specifically for metal components in synthetic and composite materials, for metallic constructions, structures, machines, or complete products composed of mechanic and electro mechanic sub-systems. 49 At the end of 2006, FMTC employed 16 full time highly educated-engineers, and 4 PhD researchers at the department of mechanical engineering, University of Leuven, and had a membership of 17 member companies: Atlas Copco, Barco, Bekaert, CNH, Daikin, Dana, EADS, Gilbos, Hansen Transmissions, Alliance International (IPSO), LVD, Packo, Pattyn Packing Lines, Picanol, Teleservice Systems, Televic and Van De Wiele. “The major share of FMTC activities in 2006 consisted of 19 research projects classified in three industry-driven research programs; machine servitisation, modular machines and high productivity machine”. (Website: www.fmtc.be). 50 “These aim at the realization of scientific and technological breakthroughs that will form the basis for new products for the mechatronic industry in Flanders. The projects were followed up by at least three of FMTC’s member companies. The information from these projects is directly available for all members of FMTC, while the dissemination of the information to the broader mechatronic sector in Flanders occurs with a time-delay”. (Website: www.fmtc.be) 51 “These target the clustering and translation of academic know-how into innovative applications that can be used by several of the participating companies. At least three member companies need to be interested in a particular topic before the project is initiated. Participation in collective research projects is open to non-member companies if they provide added value to the project. By sharing the cost of collective research projects, the investment of the individual companies can be greatly reduced. Information from these projects is immediately available to the participating partners, while the other members of FMTC can obtain the information at the end of the project. The dissemination of the information to the broader mechatronic sector in Flanders occurs with a time-delay.” (Website: www.fmtc.be)

, and contract research

200

projects52

Second [reduced costs of controlling alliance partners’ performance], SIRRIS has developed a wide park of measuring and test equipment and is accredited

. This research center has for main objective to efficiently monitor the academy-industry collaborations in the mechatronical engineering industry. To this end, the FMTC is simultaneously industry-oriented (being partly financed by the 17 companies themselves, the activities of the FMTC are essentially driven by the effective needs of those companies in terms of research) and academic-oriented (the research projects involve in most cases PhD students and academic departments). The FMTC is an initiative guarantying a permanent and direct bridge between academic and industrial environments and offering a strong framework for monitoring the ongoing collaboration.

53 by BELAC54 (Belgian Accreditation Structure) for some tests and measures. This allows a control and certification for the outputs of its members. This control is crucial since given the current trend for harmonization, all products and services have to be approved nationally and/or internationally. Moreover, SIRRIS possesses the Q*For quality label55

Beyond the technical control of activities and outputs by an intermediary institution such as SIRRIS, the control can be relative to the respect of established and fixed budget by

for all its services such as training and consulting.

52 “These are specific projects for individual companies. These projects comprise both industry-oriented research, where a specific problem is analyzed, and prototype research, where FMTC uses its general technological knowledge to generate a specific prototype. Contract research projects are only conducted in FMTC fields of expertise on topics that are non-competitive with members activities.” (Website: www.fmtc.be) 53 “Economic structures are subject to a dynamic evolution forced by internationalization of trade. Confidence in conformity of products and services to stated specifications is of primary importance to eliminate technical barriers, to allow for competition and to achieve harmonization in trade agreement. In such a framework, it is essential to boost confidence of both the economic actors as well as of the authorities in charge of market control with regard to documents issued by conformity assessment bodies (laboratories, inspection and certification bodies). These documents need to be regarded as reliable technical passports for a product or a service.” (Website:http://economie.fgov.be/orgnization_market/belac). 54 The BELAC “is established according to legal stipulations and placed under the responsibility of the Federal Public Service Economy, SMEs, Self Employed and Energy. The royal decree of the 31st of January 2006 creating the BELAC system for accreditation of conformity assessment bodies has come into force on the 1st of August 2006. Because of this, the former accreditation bodies BKO, BELTEST and BELCERT cease to exist and BELAC has become the sole accreditation system in Belgium.” (Website: http://economie.fgov.be/organization.market/belac). 55 SIRRIS benefits from the Q*For Training and Q*For Consulting labels (Website: www.qfor.net). “The Q*For methodology has been developed under the framework of the Leonardo da Vinci Programme. The Q*For Network contains basic information about Training Organizations from Belgium, Spain, and Czech Republic that have been evaluated and meet the following conditions: more than 80% of their clients are satisfied or very satisfied with the company, have show an adequate level of consistency in management skills, and have shown a good level of professionalism.”

201

involved parties. This latter financial control usually implies regular reports showing whether expenses exceed the established budget. In some cases, this control is performed by third parties56

Second [reduced costs of crafting necessary safeguards], while formal collective sanctions are not really applied

.

Services proposed by AGORIA to minimize the ex post enforcement problems. The recourse to AGORIA services may enable academy and industry organizations to benefit from reputation mechanisms and collective sanctions mechanisms and, therefore, to reduce the costs of crafting necessary safeguards.

First [reduced costs of crafting necessary safeguards], even if AGORIA and SIRRIS may not force an organization to opt for one or another partner, reputation mechanisms play a crucial role in academy-industry collaboration and are present at any time. The damage of ruined reputation by previous opportunistic behavior is particularly critical when the organization is of small size since it relies a priori even more on the network of AGORIA to make business and find potential partners. Indeed, opportunistic behavior can be easily detected by the industry federation and/or its members and the information regarding this behavior will be informally diffused through the network as a damaging signal. In a way, AGORIA plays a role of witness and may on this basis recommend one or another partner.

57, informal sanctions can threaten the academy or industry organizations having misbehaved. Among the main informal collective sanctions, there are the avoidance by AGORIA and SIRRIS of recommending the organizations having misbehaved as potential reliable partners and the avoidance by members of involving them in future collaborations. However, in the case of collective research project with coordinator or management committee such as European research project58

56 This control is in general performed by an auditing company. 57 We can, however, mention the existence of formal sanctions in the statutes which regulate the relationship between AGORIA and its members; namely the exclusion from the industry federation. Can be excluded from the industry union, any organization that is responsible for a serious breach of its duties as member of the industry federation or that fails in laws of honor and probity. 58 The sanction is even heavier in the case of European research project since the organizations having misbehaved must reimburse the money that they received in advance and sometimes complements.

, formal sanctions may arise through the revocation of the academy or industry organizations having misbehaved (i.e., predefined obligations are not fulfilled by the organizations) from the ongoing research project and the replacement by another organization.

202

8.5 Conclusion

In the present chapter, our purpose was to shed light on the role of facilitator that intermediary institutions such as AGORIA - the Belgian Technology Industry Federation- may play in academy-industry technology alliances. We have shown that academy-industry collaborations deal with stringent difficulties arising from their divergences in terms of motives, incentives, constraints and organizational culture. Those difficulties can appear at each stage of contracting for technology - ex ante specification of property rights, ex post monitoring of the actual collaboration, and ex post enforcement of the contractual terms- and significantly magnify the risks of conflicts in the academy-industry collaboration. It becomes clear that face to face relationships between academy and industry organizations are likely to experience significant transaction costs.

At each contractual stage, we exposed the regulatory mechanisms potentially proposed by institutional intermediaries that can help to deal with the stringent difficulties met throughout the academy-industry collaborations. To this end, we proposed, first, a theoretical typology of regulatory mechanisms potentially provided by intermediary institutions - information asymmetry reduction mechanisms, coordination mechanisms, control mechanisms, reputation mechanisms, collective sanctions mechanisms, arbitration mechanisms - and, second, we developed the way those mechanisms contribute to mitigating the collaboration difficulties of academy-industry technology alliance. Finally, we illustrated our arguments via an exploratory case study on a specific type of intermediary institutions, namely the industry federation AGORIA.

While the role played by intermediary institutions such as AGORIA is undeniable and determining in easing the academy-industry relationships, it is important to notice that the potential effectiveness of intermediary institutions considered in isolation can be impeded by the lack of clarity of the global system in which they are included. Indeed, it has been shown by a study conducted in 2005 by the ADE-MERIT and dedicated to analyzing the scientific and technological intermediation system in the Walloon region that actors experience difficulties in clearly picturing the global system of intermediation and identifying the specific roles and functions of each intermediary within this broad system. The study reveals that only a small number of companies are able to match an intermediary and its specific functions . In line with the options proposed by the ADE-MERIT study, we would encourage the creation of a unique and centralized entity whose role would be to orient companies within the global intermediation system and to lead them to the adequate intermediary(ies) in accordance with their needs at the national level but also the international level. This unique and centralized entity would have as main purpose to guarantee that the global system of intermediation is clear, transparent, and easily understood for each individual company. This would indubitably magnify the efficiency of all individual intermediaries, of the global intermediation system, and, therefore, of academy-industry technology alliances in Belgium.

203

References

Abrahamson, E. and Fombrun, C.J. (1992), ‘Forging the iron cage: Interoganizational networks and the production of macro-culture’, Journal of Management Studies, 29 (2), 175-194.

Adams, J.D.; Chiang, E.P. and Starkey, K. (2001), ‘Industry-University Cooperative Research Centers’, Journal of Technology Transfer, 26 (1-2), 73-86.

Anand, B.N. and Khanna, T. (2000), ‘The structure of licensing contracts’, Journal of Industrial Economics, 48 (1), 103- 135.

Blumberg, B.F. (2001), ‘Cooperation contracts between embedded firms’, Organization Studies, 22 (5), 825-852.

Brousseau, E. ; Fares, M. and Raynaud, E. (2004), ‘ The economics of private institutions’, 8th Annual Conference of the New Institutional Economics, Institutions and Economic and Political Behaviour, Tueson Arizona, USA.

Brousseau, E. and Coeurderoy, R. (2005), ‘Combining institutional and contractual mechanisms to control transactional hazards related to transfers of technology: an empirical analysis of supervision provisions in technology licensing agreements’, International Journal of the Economics of Business, 11 (3), 425-446.

Brousseau, R. and Fares, M. (2000), ’The incomplete contract theory and the new-institutional economics approaches to contracts: substitutes or complements?’, in: Ménard, C., (eds.), Institutional, Contracts, Organizations, Perspectives form New-Institutional Economics, Edward Elgar Pub.

Caloghirou, Y.; Tsakanikas, A. and Vonortas, N.S. (2001), ‘University-Industry Cooperation in the Context of the European Framework Programmes’, Journal of Technology Transfer, 26 (1-2), 153-161.

Camerer, C. and Vepsalainen, A. (1988), ‘The Economic Efficiency of Corporate Culture’, Strategic Management Journal, 9 (5), 115-126.

Coeurderoy, R. and Murray, G. (2005), ‘Legal Environments and First International Market Entries: evidence on the internationalisation of new technology-based firms in three European Countries’, in: Spithoven, A. and Teirlinck, P. (eds.), Beyond Borders: Internationalisation of R&D, Amsterdam, Elsevier. pp. 97-124.

204

Cyr, D. (1999), ‘High tech, high impact: creating Canada’s competitive advantage through technology alliances’, Academy of Management Executives, 13 (2), 17-28.

Dasgupta, P. and David, P. (1992), ‘Toward a new economics of science’, Stanford, CA, Stanford University, Center for Economic Policy Research.

De Clercq, D. and Dakhli, M. (2003), ‘A cross-country comparison of innovation: the role of human capital and social capital’, in Spithoven, A. and Teirlinck, P. (eds.), Beyond Borders: Internationalisation of R&D, Amsterdam, Elsevier. pp. 147-178.

Foss, K. and Foss, N. (2006), ‘Entrepreneurship, transaction costs, and resource attributes’, Entrepreneurship, transaction costs, and resource attributes, 1 (1-2), 53-60.

Gibbons, M.; Limoges, C.; Nowotny, H.; Scwartzman, S.; Scott, P. and Trow, M. (1994), The New Production of Knowledge: The Dynamics of Science and Research in Contemporary Society, London, Sage.

Ginarte, J.C. and Park, W.G. (1997), ‘Determinants of patent rights: a cross-national study’, Research Policy, 26 (3), 283-301.

Gulati, R.; Nohria, N. and Zaheer, A. (2000), ‘Strategic networks’, Strategic Management Journal, 21 (3), 203-215.

Hadfield, G.K. (2000), ‘Privatizing commercial law: lessons from the middle and the digital ages’, Social Science Research Network, Working Paper, 195.

Hagedoorn, J.; Cloodt, D. and van Kranenburg, H. (2005), ‘Intellectual property rights and the governance of international R&D partnerships’, Journal of International Business Studies, 36 (2), 175-186.

Hennart, J.F. (1988), ‘A transaction costs theory of the equity joint ventures’, Strategic Management Journal, 9 (4), July and August, 361-374.

Henisz, W.J. (2000), ‘The institutional environment for multinational investment’, Journal of Law, Economics, and Organization, 16 (2), 334-364.

Hirschman, A.O. (1970), Exit, voice, and loyalty. Responses to decline in firms,organizations and states, Cambridge, MA, Harvard University Press.

Jaffe, A.B. (1989), ‘Real effects of academic research’, American Economic Review, 79 (5), 957-970.

205

Jones, C. (1996), ‘Careers in project networks: the case of the firm industry’, in: M.Arthur and Rousseau, D. (eds.), The boundaryless career, pp. 58-75, New York, Oxford University Press.

Jones, C.; Hesterly, W.S. and Borgatti, S.P. (1997), ‘A general theory of network governance: exchange conditions and social mechanisms’, Academy of Management Review, 22 (4), 911-945.

Kaufmann, A. and Tödtling, F. (2000), ‘Science-industry interaction in the process of innovation: the importance of boundary-crossing between systems’, Paper presented at the 40th Congress of the European Regional Science Association, Barcelona 2000.

La Porta, R.; Lopez-de-Silanes, F.; Shleifer, A. and Vishny, R. (1999), ‘The quality of government’, Journal of Law, Economics and Organization, 15 (1), 222-282.

Lei, D.; Slocum, J.W. and Pitts, R.A. (1997), ‘Building cooperative advantage: managing strategic alliances to promote organizational learning’, Journal of World Business, 32 (3), 203-223.

Link, A.N.; Scott, J.T. and Siegel, D.S. (2003), ‘The economics of intellectual property at universities: an overview of the special issue’, International Journal of Industrial Organization, 21 (9), 1217-1225.

McMillan, J. and Woodruff, C. (2000), ‘Private order under dysfunctional public order’, Social Science Research Network, Working Paper, 189.

March, J.G. and Simon, H. (1958),. Organizations, John-Wiley, New York.

Meyer-Krahmer, F. (1992), ‘The effects of new technologies on employment’, Economics of Innovation and New Technology, 2 (2), 131-149.

Monteverde, K. (1995), ‘Technical dialog as an incentive for vertical integration in the semiconduction industry’, Management Science, 41 (10), 1624-1638.

Mowery, D.C. and Rosenberg, N. (1989), Technology and the Pursuit of Economic Growth, Cambridge: Cambridge University Press.

National Science Foundation (1982), University-Industry Research Relationships: Selected Studies, Washington D.C., US Government Printing Office.

National Science Board (1996), Science and Engineering Indicators, Washington D.C., US Govt. Printing Office.

206

North, D. (1990), Institutions, Institutional Change and Economic Performance, Cambridge, Cambridge University Press.

Oliver, C. (1991), ‘Strategic responses to institutional processes’, Academy of Management Review, 16 (1), 145-179.

Ostergard, R.L. (2000), ‘The measurement of intellectual property rights protection’, Journal of International Business Studies, 31 (2), 349-360.

Oxley, J.E. (1997), ‘Appropriability hazards and governance in strategic alliances : a transaction cost approach’. Journal of Law, Economics and Organization, 13 (2), 387-409.

Oxley, J.E. (1999), ‘Institutional environment and the mechanisms of governance : the impact of intellectual property protection on the structure of inter-firm alliances’, Journal of Economic Behaviour and Organization, 38 (3), 283-309.

Phan, P.H. and Siegel, D.S. (2006), ‘The effectiveness of university technology transfer: lessons learned, managerial and policy implications, and the road forward’, Foundations and Trends in Entrepreneurship, 2 (2), 77–144.

Phillips, D. (1991), ‘New alliances for policy and the conduct of research and education’, International Journal of Technology Management, 6 (5-6), 478-487.

Pisano, G.P. (1988), Innovation through markets, hierarchies and joint ventures: technology strategy and collaborative arrangements in the biotechnology industry, unpublished PhD dissertation, University of California, Berkeley, CA.

Pisano, G.P. (1989), ‘Using equity participation to support exchange: evidence from the biotechnology industry’, Journal of Law, Economics, and Organization, 5 (1), 109-126.

Polanyi, M. (1962), Personal Knowledge: Towards a Post-Critical Philosophy, New York: Harper and Row.

Pouder, R. and St John, C. (1996), ‘Hot spots and blind spots: geographical clusters of firms and innovation’, Academy of Management Review, 21 (4), 1192-1225.

Reddy, N.M. and Roa, M.V.H. (1990), ‘The industrial market as an interfirm organization’, Journal of Management Studies, 27 (1), 43-59.

Richman, B.D. (2004), ‘Firms, courts, and reputation mechanisms: towards a positive theory of private ordering’, Columbia Law Review, 104 (8), 2328- 2368.

207

Sampson, R. (2005), ‘Experience effects and collaborative returns in R&D alliances’, Strategic Management Journal, 26 (11), 1009-1032.

Santoro, M.D. and Gopalakrishnan, S. (2001), ‘Relationship dynamics between university research centers and industrial firms: their impact on technology transfer activities’, Journal of Technology Transfer, 26 (1-2), 163-171.

Siegel, D.S.; Waldman, D. and Link, A. (2003), ‘Assessing the impact of organizational practices on the relative productivity of university technology transfer offices: an exploratory study’, Research Policy, 32 (1), 27-48.

Teece, D. (1986), ‘Profiting from technological innovation : implications for integration, collaboration, licensing, and public policy’, Research Policy, 15 (6), 285-305.

Tijssen, R.J.W. and Korevaar, J.C. (1997), ‘Unravelling the cognitive and interorganisational structure of public/private R&D networks: a case study of catalysis research in the Netherlands’, Research Policy, 25 (8), 1277-1293.

Williamson, O.E. (1991), ‘Comparative economic organization: the analysis of discrete structural alternatives’, Administrative Science Quarterly, 36 (2), 269-296.

Williamson, O.E. (1996), The Mechanisms of Governance, Oxford University Press.

208

9 Industry-science interaction in the framework of standardization and normalization

Ruslan Lukach1 and Joseph Plasmans1

1 University of Antwerp

9.1 Introduction

In this work we consider standards as a driver for collective innovation. Recent developments in high-tech industries around the world show that R&D cooperation among firms is one of the most important factors determining economic success and technological developments. R&D cooperation among innovating firms is a proven effective measure to increase the effectiveness of research and internalize the positive knowledge spillovers. In this manner cooperating firms cooperating in R&D (established enterprises as well as starting entrepreneurs) improve their competitive positions. Along with the development of new technologies in information and telecommunication industries, a new incentive for strategic R&D alliances has emerged: the creation of new standards that represents an important part of new market creation strategy, which goes beyond simple product compatibility agreements (Lukach et al. (2007a)).

Most of the innovations are made by firms, which try hard to preserve and strengthen their competitive positions. A firm's competitiveness largely depends on its ability to adapt to a changing environment. More and more often traditional business strategies of downsizing, reengineering, forming joint ventures, and decentralization are no longer sufficient to reinforce a firm's competitive position.

In many industries innovation is important and crucial for securing sustainability of a firm's existence. And in order to maintain their positions firms try to make use of all possible sources of knowledge, with special attention to the pool of knowledge created in public sector by universities, academic and public research institutions (Canton et al. (2005)). This allows us to state that, among possible ways for industry-science interactions, collaboration between firms and scientific institutions in the process of standardization is an important industry-science link previously (often) overlooked by analysts and researchers.

One of the issues widely discussed among policy makers in the European Union is an issue of a misbalance between high productivity and quality of the research at the universities and limited use of these capabilities by the European firms. A number of studies have been devoted to investigating this problem and analyzing the initiatives taken by the governments to improve the industry-science interaction (Belderbos et al. (2004), Faems et

209

al. (2005), and Lööf and Heshmati (2002)). Without assuming causality, these studies show that a higher intensity of the industry-science collaboration goes together with larger volumes of private R&D investment.

The impact of industry-science interactions is also influenced by a number of other factors such as: the quality of the education system, the quality of public research institutions, availability of scientists and engineering in the job market, intellectual property right, etc. All these factors affect the degree to which universities and public research institutions contribute to the effectiveness of private R&D. The innovating activities of the firms, in their turn, are influenced by the volume of own knowledge capital, competition, availability of venture capital, subsidies, and tax credits for own R&D.

Talking about the channels by which knowledge is transferred from science to the industry, Canton et al. (2005) identified the following:

· Scientific publications. In their publications, academic scientists make new scientific knowledge available to use by users from both public and private institutions.

· R&D outsourcing and subcontracting by enterprises. Firms may outsource (a part of) their R&D to a university or a public research center.

· Start-ups and spin-offs. Entrepreneurs among academic researchers and students may start their own business in order to bring a new idea to the market.

· Patents and licenses. The economic benefits from the results of academic R&D can be realized by patenting and eventual licensing of the research results, which in its turn promotes knowledge flows to industry.

· Human capital mobility. This channel is especially important for successful industry-science interaction, because people are the carriers of tacit knowledge, which allows firms to directly gain access to the knowledge otherwise not accessible via other channels.

There is substantial empirical support to a suggestion that the process of industry-science interaction takes place through a combination of the above channels. It also has been noted that most of such interaction takes place through less formal forms of collaboration (personnel mobility, informal contacts, consulting and joint research projects), and that more institutionalized relationships (patenting and spin-offs, for example) are less important in comparison to the former (see Faulkner and Senker (1995), Sequeira and Martin (1997), and Arundel and Geuna (2004)).

Such a situation occurs mainly because not many industry-science interaction projects have an objective of obtaining a finalized and commercialized product of technology (Mansfield and Lee (1996)). When engaging in such cooperation projects the majority of firms value the possibility of obtaining up-to-date knowledge, setting up contacts with students and faculty, and finding solutions to specific problems, which a firm is not able to solve on its own.

210

In the context of industry-science relationships (ISR), we pay attention to important features of standardization. First, standards are very important for facilitating knowledge transfer from science into industry by establishing the common language, methods, and measurement and evaluation techniques (Blind (2002)). With growing complexity of R&D and innovation processes, standards provide the necessary tools and environment for a more efficient knowledge flow from scientific research into industrial innovation processes.

Furthermore, when companies go to national standardization organizations (their administrating bodies and technical committees) and industrial associations (such as the Collective Research Centers (CRCs) in Belgium) in the framework of standard creation and standard compliance, all other interested parties (including consumers, academic and government institutions) are allowed to join in the standardization process.

9.1.1 Standards and ISR

Researchers and policy makers all over the world acknowledge that international standardization has made a substantial contribution to technological progress, economic growth and international trade. There are two prominent examples of such a recognition: a worldwide application of ISO 9000 quality standards and the fact that an Emmy award has been given to the creators of and the technical contributors to the standardization of digital imaging technologies (OECD (1999)). At the same time the main stakeholders show considerable interest in adopting the standard creation processes to the changing trade and technology environments.

The word ‘standard’ defines a specification (or a set of specifications) that relates to a particular product's attributes (Sykes (1995)). The International Organization for Standardization (ISO) describes the role of a standard as ‘providing for common and repeated uses, rules, guidelines, or characteristics for activities or their results, aimed at the achievement of the optimum degree of order in a given context’. In a broad understanding of standards we also include mandatory technical regulations and voluntary agreements on the quality of goods and services.

From the standpoint of the national standards development organizations, the following well-known reasons support the hypothesis that the agreement on common standards encourages trade and the exchange of products and services, as well as the diffusion of new technologies:

· Common standards help to deliver higher and more reliable product quality at a reasonable price.

· Common standards take environmental and safety issues into account. · The compatibility of different components is improved by standardization

211

· The handling of standardized products is easier by comparison with non-standardized products.

· The number of different types of one product is reduced by standardization, so that economies of scale can lower production costs and therefore prices.

· The diffusion process of standardized products is more efficient. · Maintenance and repair are less difficult with standardized products.

Standards also help to ensure the quality of innovation and to improve the innovation capabilities of firms, academic and scientific institutions in such areas as intellectual property rights (for example patent pools), privacy protection, property rights, and competition.

Standards can be mandatory (i.e., enforced in a legal sense) or be necessary to comply with in practice because of the fact that the majority of customers in the market require this. On the other hand, standards can be voluntary meaning that potential users can decide whether or not to comply with them and be prepared to deal with consequences of their decision.

Mandatory standards, also termed technical regulations or norms, are standards set by the public institutions or regulatory agencies and for which compliance is obligatory and is enforced. In certain industries the mandatory standards are the dominating form of standardization, such as in pharmaceutical industry and industries where health and safety are important factors. It is especially important in cases where the consumer is unable to assess reliability and/or the safety of the product prior to purchase or the cost of such an assessment is prohibitively high. Among the examples we give the food, pharmaceuticals, construction materials, electrical units and appliances, gas and fuel appliances, environmental safety and so forth.

Voluntary standards are mainly the results of a formal coordinated negotiation process involving main participants in a market from both the producers’ and the consumers’ side. Members of the group (officially named the Technical Committee) attempt to achieve an agreement on the best technical specifications to meet their collective needs. In quite many cases voluntary and mandatory standards operate side-by-side and we can observe numerous and strong interactions and dependencies between them.

Standardization of certain products and services allows firms to benefit from network externalities and expand the market (or the market share) more quickly, as was first shown by Farrell and Saloner (1985). Positive network externalities exist when the value of a product to any user is greater the larger is the number of other users of the same product. Firms that enter a consortium aiming at developing a standard, reserve a right to compete in the market thereafter, while keeping their products compliant with the standard.

Furthermore, the standard can be successfully established if all participants (or their majority) reach an agreement. The costs of standardization are outweighed by the fact that a

212

successful standard becomes a norm by complying with which other market players can strengthen their market position.

Finally, standards are also an instrument for public policy in safety and quality issues. The government can set up a technical standard, which mainly deals with minimum quality or safety norms, which are obligatory for producers of goods and services. The firms also benefit from the government’s standards because by complying they gain the consumers’ awareness about the (not always observable) quality of products and services.

In order to develop a product, the knowledge acquired in different industrial units or departments of an enterprise was enough in a first stage. Innovators and inventors not necessarily connected to the university world (like for instance Thomas Edison, or the Wright brothers) contributed to create new inventions. However, the technological progress has steadily moved towards more and more complex technologies and devices. As usage of sophisticated components employed in electronics and devices more sensitive to the environment conditions, a better understanding of the physical processes involved in the operation of these products and technologies become important and in many cases downright necessary. This resulted in growing demand for the results of research carried out by universities, or in the fundamental research units of the industry. The place where such a research becomes carried out (i.e., by the industry or the academic institution) is determined mainly by the field of application and on the specific culture of each country (Ianoz (2003)).

Universities play an important role in society as creators and disseminators of knowledge. Nonetheless, it is worth mentioning that the market structure and the technological specifics of particular industries play a role in the way universities are (or could be) involved in standardization processes. For example, the pharmaceutical industry has traditionally carried out its R&D activities in its own research structures because of the need for confidentiality. At the same time the electricity and the electronic technologies communities are more open to contacts and cooperation with the outside world.

In the latter, we also pay attention to the cultural differences in different countries. Traditionally, in France most research related to the development of the electrical power or the telecommunications was performed in strong research units owned by the electricity or telecommunication companies with strong state participation (EDF or France TBlBcom). On the other hand, in Germany and Switzerland where production and distribution of the electricity are carried out primarily by private enterprises, most of’ the R&D in this area was performed either by universities or by the manufacturers of the electric equipment themselves (Ianoz (2003)).

In this case when we think about specifics of the standardization activities we think about active interaction among the public and private institutions. Business, federations and research institutions together take part in numerous technical committees which develop

213

different standards: national (Belgisch Instituut voor Normalisatie (BIN)) and international (European Committee for Standardization (CEN), International Organization for Standardization (ISO), European Telecommunications Standards Institute (ETSI), Institute of Electrical and Electronics Engineers Standards Association (IEEE-SA), European Committee for Electrotechnical Standardization (CENELEC), etc.).

In this work we present several case studies which analyze participation of different Belgian research institutions in the standard creation bodies. We concentrate our attention on the following aspects of participation in standard creation:

· The degree of involvement of Belgian research institutions in standardization processes;

· The industrial structure of standardization consortia; · The question whether the cooperation links in the framework of standardization go

along with other types of cooperation, such as Research Joint Ventures (RJVs) and/or participation in collective research centers.

· Policy measures in the area of standardization towards ensuring the quality of innovation and improvement of innovation capabilities of Belgian research institutions.

9.2 Theory of standardization

In this study we consider the process of standard creation as a dynamic process involving the creation of a technical standard (or norm) and, if possible and necessary, introducing it into the market. In our view, the standard is a set of technical norms and specifications to which producers must/may comply. This set is defined implicitly or materialized in the form of a formal agreement (David and Greenstein (1990)).

Formally, the process of standard creation consists of three interrelated and interdependent activities (Fomin et al. (2003)): 1) creation of a product concept that meets a set of requirements formulated by the involved agents and presented as a standard; 2) a possible deviation from the existing technological path in the form of innovation; and 3) mobilization of agents willing to follow and embrace such deviations and solutions and comply with corresponding requirements.

In general, standards enable and at the same time impose constraints on the actions of firms regarding production of the standardized products or relevant technologies (Garud et al. (2002)). To achieve the agreement about a standard, all agents must eventually carry out the following actions: express their readiness to develop a standard; take part in meetings and activities to formulate the main concept and scope of the standard; agree on the exact content and formulations in the standard; design a contractual agreement regarding the

214

outcomes of the standardization process; and, finally, agree upon what are the requirements for effective compliance with the standard’s specifications. The actual form of these activities may vary ranging for the official face-to-face meetings at one location, to interactive online standardization platforms (Schmidt and Werle (1998)).

It is possible that during this process some or even all participants may fail to reach an agreement for different reasons. Lukach et al. (2007a and b) show that obtaining a stable standard creating coalition is not guaranteed and that its success depends on different factors, such as the strength of the underlying network effects in the market, the initial degree of differentiation among the products subject to standardization, and the fact whether the standard is open or proprietary. Standard creation involves making cooperative decisions on different levels of firms’ activities: from R&D and marketing departments to the legal advisors arranging the intellectual property rights and brand names. Therefore, when a firm decides to engage in standard creation it must be able to coordinate multiple activities and negotiate simultaneously with multiple actors of different nature (such as other firms, governmental institutions, universities, private and public research centers).

The actors involved in the creation of a standard may or may not have common or at least compatible interests. Reaching an agreement on the specification of a standard requires that involved bodies have clear understanding about what features of the standard are important for them and eventually “make sense” (i.e., have meaningful uses in the industry) when implemented (Fomin et al. (2003)).

Based on this understanding and individual beliefs the committee members negotiate about the actual implementation of a standard. Such negotiation is usually carried out in the form of choosing specific designs, performance, compatibility and safety requirements, identifying associated intellectual property rights, and agreeing on the normative framework that defines compliance and obligations of different bodies (for example, voluntary and/or mandatory certification). If we consider the case of wireless standards, the set of standardization agreements about compatibility requirements in critical network interfaces (terminal, base station, switch, backbone network connection, and switch) must cover all possible users and producer groups involved in this technological field, such as: regulators (regarding frequencies and radio interface), terminal manufacturers, telecommunication equipment manufacturers, chip-makers, wireless operators, and, finally, consumer groups.

Creation of a standard implies that an agreement between two or more actors is reached. If we consider the case of a proprietary standard, such as the one for mobile phone communication, the members of a standardization committee have to decide who can or should enter the standard agreement, why, how and under what conditions (Lukach et al. (2007b)). In this case it is important to analyze all necessary interactions that identify and engage different agents (such as producers, consumer groups, public institutions, and

215

regulating authorities) and conditions under which they reach an agreement (Hanseth et al. (1996)).

In our study we concentrate our attention on interaction of three actors which are involved in standard creation. These actors are: the private enterprises representing the side of the industry, universities as the representative of the science’s part in the industry-science interactions, and the regulating government bodies. Below we discuss special features inherent to each of these actors and their involvement in the process of standard creation.

9.2.1 Government involvement in standardization

In the majority of situations, the standards promoted by the regulators are more likely to be the mandatory standards, rather than the voluntary ones. Historically, most standards promoted by public institutions were mandatory and those promulgated by private institutions were voluntary. Nonetheless, in recent decades, public agencies developed voluntary standards, and at the same time we observed situations where the standards promoted by the private institutions became in fact mandatory.

When it comes to participation in standardization at the government’s level, the regulators can choose from a range of approaches and policies. Among their points of interest we can mention measures, which, according to OECD (1999):

· are concerned with product standards and/or conformity assessment; · deal only with issues of protection of the consumers or the employees or at a wider

range establish mandatory standards, where issues of quality go together with issues of safety (such as in the food industry);

· use any of a number of models for linking standards to regulations; · develop agreements either at the multilateral level (such as in the WTO), or at the

bilateral level.

Voluntary standards result from a formal coordinated negotiation process involving participants in the market. Different members of the group try to reach an agreement on the best technical specifications and criteria to meet their collective and/or common needs. Use of such a standard is voluntary. Quite often voluntary standards are adopted by the majority of producers. Further, the information exchange in the process of standards’ dissemination further promotes the use of standards.

The use of standards as points of reference in regulations reinforces the voluntary use of standards and gives them additional weight. Further, it increases the responsibility of standards’ institutions and ensures active participation of industries in the standards-setting process. When the use of voluntary standards becomes so widespread, they may become

216

embedded in mandatory standards. Thus, voluntary and mandatory standards should be seen as complimentary and equal components of systems of standardization. There are strong arguments for these elements to be coordinated in order to prevent duplication of efforts and to ensure compatibility.

Economic theory shows that the de facto mandatory standards result from an uncoordinated process of market-based competition (Katz and Shapiro (1985), Farrell and Saloner (1985), and Economides and Skrzypacz (2003)). In situations where products compliant with a particular standard gain a market share which is large enough, it is then considered a de facto standard. Standards sponsored by private institutions, unless endorsed by regulators, can not be legally enforced. Nonetheless, due to the fact that the market share “covered” by such a standard is considerable, such standards can become mandatory in practice. Firms are compelled to comply with these standards if they wish to enter or keep their position in a given market.

9.2.2 Industry’s position regarding standard creation

The manner in which an industry is involved in standardization, and the extent of its commitment, is also considered to be an important factor determining the success of one or another standard. The nature of the industry’s involvement in standardization activity can vary: it may be involved in standardization through the classic standardization bodies (such as officially sponsored technical committees), or, alternatively, it may create own independent standard creating bodies to ensure the total focus on its own unique goals.

If creation of an industry-wide standard is prevented by means of regulatory policy, Lukach et al. (2007b) show that the fact whether the standard is open or proprietary, plays an important role in determining whether the firms are able to create a stable standard creating consortium. In case standard creation takes place under loose commitment conditions (which is often the case with many Internet-related and basic information technology standards), the coalitions of firms are not generally stable and long-lasting. We often observe that a certain association exists temporarily until one or several of its participants deviate.

When the firms are involved in creating a proprietary standard, this process usually is accompanied by quite comprehensive contractual agreements determining the rights and the obligations of the participants. Under such conditions it becomes possible that several standard creating consortia compete among each other resulting in several standards being simultaneously present in the market. Thus, the proprietary nature of a technological standard is an important condition for the creation of stable standard setting coalitions.

However, as we observe later, the strong industry’s commitment to standardization does not usually lead to closer involvement in activities of the classic standard creating bodies. The

217

industry rather tries to circumvent them by creating organizations that are completely industry-run and by promoting the voluntary compliance agreements such as the producer’s declaration of conformity (OECD (1999) and EICTA (2005)).

The public-policy processes and public-sector regulatory arrangements can interact with self-regulatory initiatives of private enterprises in different and significant ways (Scott (2002)). Private actors may take into account demands and expectations from the government and society.

At the same time we may argue that public policy priorities are not necessarily mandatory in all stages of the standard creation process. The private actors are invited to comment on government initiatives, although this participation is mostly coordinated by the public institutions that manage and structure such opinion exchanges (Porter and Ronit (2006)).

We can observe a situation where recognizing the profound knowledge of a field, a group of firms (mostly a recognized private firm or a representative association), may be asked or pressed by the public authority to examine in depth a regulatory problem and give their recommendations. For example, such a task was set by the EU authorities for the European Automobile Manufacturers’ Association in 2001 to reduce carbon emissions (European Automobile Manufacturers’ Association (2001)).

Such a task can be formulated in a formal and detailed manner, so not allowing the industry any flexibility in its judgment, but in most cases a fair amount of flexibility is allowed and creativity is encouraged. Results of such studies are disseminated among the main stakeholders in order to test and adjust the final results and recommendations. As we see there is no clear cut division of spheres of interest between private institutions and the public regulator bodies.

As we are concerned with investigating the role of the academic institutions and universities in standardization in the framework of the industry-science relations, we definitely must take into account how the tasks of a university are positioned relative to the tasks and priorities of both the private industry and the public regulator. Furthermore, as we observe in our case studies below, such a positioning is crucially important for success or failure of each particular instance of the industry-science relationship.

9.2.3 The role of universities in standard creating processes

Ianoz (2003) formulates a number of criteria for a university’s involvement in standardization. The criteria for involvement of the universities in the standardization work can be defined at two levels:

218

1. Collaboration with the industry in order to perform a specific research which can be used by the industry to contribute to one or several standardization tasks listed in the Introduction.

2. Direct involvement of a member of the University staff in the standardization work in a certain field.

Direct involvement of scientists in this second case can be considered at different levels: i) as a specialist in a working group which creates a standard; or ii) as an officer also involved in the coordination work of the standardization institution.

The direct involvement of the university staff is more common and is more likely to take place in the working groups, where a specialist’s knowledge is necessary in order to formulate a standard. Another factor determining the level of involvement of university representatives is the nature of the technical committee. In particular, standardization items with which technical committees are occupied require a practical knowledge which can be found in the industry, yet some other items require knowledge of various physical phenomena, connected with the research performed in many cases in the universities.

When engaging in cooperation with universities, firms are mostly attracted by the resource base accumulated at the institution or department of interest. The volume of research resources and the quality level of research personnel at a particular department are among the most important factors contributing to the intensity of the industry-science cooperation. Nonetheless, there is evidence that suggests a U-shaped relationship between the size of the university department and the degree to which this department is involved in joint projects with the industry. In the study of Austrian university-industry linkages, Schartinger et al. (2001) observe that medium-sized departments are less intensively cooperating with private institutions as compared to their small and large counterparts.

Cooperation between universities and private enterprises in different industries are today a normal process, which permits and in many cases greatly contributes to the development of new products. Such cooperation agreements are more or less common in different countries and the degree of this collaboration has most likely a certain influence on the involvement of the university staff in the standardization work, but such an effect is not evident and difficult to estimate.

Furthermore, we must take into account the principal differences in missions of the universities in comparison to those of private enterprises (Feller (1990)). The widespread difficulties faced by university-private firm consortia as coming from the fact that the organizational arrangements inherent for the university are directed at upholding the university’s social-contractual commitment to society to create and sustain an “intellectual commons”, a knowledge base openly accessible to all members of the society (Agyres and Liebeskind (1998)). It is observed that in order to uphold this commitment, universities

219

have developed organizational arrangements that govern faculty conduct across academic departments.

On the mission to maintain the intellectual commons, the universities are required to support the practices of open science, that academic scientists completely disclose all new discoveries to the worldwide, or at least disclose to the nationwide scientific community. Such disclosure is an important condition for the evaluation and potential replication of findings by other scientists, necessary to ensure the quality of research (Merton (1973) and Nelkin (1984)).

On the other hand, private firms have strong incentives to keep new inventions and the body of their R&D secret so to gain and maintain their competitive position. It is possible that the university’s cooperation agreement with the industry encourages secrecy and diverts the faculty away from the academic research and education. In many cases such collaboration means for the university has to allow more external control of the direction of research, which may negatively affect the image of the academic institution and impede the impartial, independent, and therefore credible expertise (Nelkin (1984)).

One can definitely expect that a similar problem arises when the university-industry relations take place in the framework of standardization activities. This problem becomes even more important when talking about the proprietary standards where the university’s contribution becomes a part of a protected knowledge pool, establishing in this way private control over a public resource. Problems of secrecy and proprietary rights are very important in these new relationships and require serious consideration on the part of both academic institutions and the public authority.

9.3 Belgian universities’ participation in standardization: A first look

To obtain some first insights about universities’ participation in standard creation we conducted a preliminary analysis of the composition of selected technical committees (TCs) operated by the European Committee for Standardization (CEN).

The TCs considered below are all hosted on the electronic committee platform of the AFNOR group, which is headed by the French Standards’ Association. In total we have membership information on 71 TCs and 9 workshops (currently CEN hosts 277 active TCs) in different industrial sectors (see Table 9-2 in Appendix). Because hosting on AFNOR is voluntary and available to all officially recognized standardization committees, we can expect that the list of the standardization groups in our sample gives a representative picture for the whole committees’ structure sponsored by the CEN.

220

Table 9-1 presents a brief overview of the TC participation by members coming from different European countries.

First, we see that the rate of direct participation of Belgian enterprises and academic institutions in the standardization processes is low relative to the participation of groups and associations which unite producers, consumers and other interested groups in different industrial sectors. Therefore the influence of the intermediary institutions in standard creation is very strong.

Regarding Belgium, it is worth pointing out that among 69 associations and federations there are only five truly Belgian institutions, among which is the Belgian Institute for Normalization itself. The rest are international organizations, which have headquarters located in Brussels. Hence, this figure of 69 associations and federations can be interpreted as a strict outlier to our analysis.

In larger countries, such as Germany, France and the United Kingdom private enterprises are the main players in the field of standardization. Among smaller European countries we see that in the Netherlands and Sweden the number of participating enterprises is similar to that of Belgium.

What is common for all countries present in Table 9-1 (with probable exception of Norway) is the fact that the universities represent a really marginal share of the technologic TC members or are not present at all. This gives us the evidence that the industry-science relationships in the framework of normalization and standard creation are underdeveloped. Thus, we proceed further with a deeper analysis of factors influencing the participation of academic institutions in standard creation.

221

Table 9-1 : Technical committee participants (hosted on AFNOR platform) Associations and

federationsGovernmental

InstitutionsEnterprises Universities Private persons

Austria 4 1 5Belgium 69 2 10 1 5Denmark 2 4Finland 6 3 6France 31 2 33 3Germany 6 28 3 2Greece 2 1Hungary 2 1Ireland 2 1 2Italy 9 11 2Netherlands 4 1 11 1Norway 1 1 3 2Spain 2 3 11 1Sweden 1 2 10 2 1Switzerland 10 4 1United Kingdom 13 2 34 1 4Bron : …

From our preliminary results we can make several conclusions, which affect the direction in which this research will proceed further. It is important to take into account that many academic institutions take part in standard creation indirectly via different associations and federations mentioned above. We also acknowledge the fact that not all members of such associations participate in activities related to standard creation. Therefore, it is most efficient to approach the issue of science-industry interaction in standardization from the side of the public research institutions such as universities.

Below we proceed with several case studies of academic participations in standardization and normalization activities. We have interviewed four research groups affiliated with four Belgian universities with a goal to record the participants’ opinion on their experience. We used public information sources and relevant publications (both authored by the participants and the third-party authors) to obtain background information for the cases (see Appendix).

Further, we presented participants with a number of questions about their experience and the circumstances around their participation. In particular, we were interested in finding out whether the respondents received any support from their host institutions for their cooperation with standard creating bodies. We also inquired about the character of their involvement in the process and its relevance to their main research and education activities. Finally, we asked whether participation in the standard creating projects has led to setting

222

up the links with other participants, which spanned beyond the standardization project itself.

9.4 Observations and findings

Based on the above analysis and the case studies’ results, we are able to outline the set of possible obstacles lying on the way to more intensive participation of universities in standardization. Some of these obstacles are common with the general situation of industry-science relationships and knowledge transfer, but we also identify some of the obstacles specific to the participation of academic institutions in standard creation.

Among common obstacles we identify the following:

1. Incompatibility of the rewards’ structure of academic scientists and that in the commercial sector.

2. The lack of entrepreneurial interest in academia.

3. Discrepancies in the determination of the research agenda and the interests of the industry.

University researchers are usually rewarded on the basis of their publication record, while there is generally no regular reward scheme for activities carried out in the framework of industry-science interactions. Furthermore, it is customary for the firms to keep the results of their research private, which presents scientists with a dilemma of choosing between disclosure and secrecy (Dasgupta and David (1994)).

If scientists show more interest to the entrepreneurial activities, this often leads to a problem of diverging research agendas from the point of view of the university and the private commercial interest. Many observers in the public sector think that tighter cooperation between academics and the business sector imply a threat by presenting the scientists with a trade-off between scientific and commercial interests in public research projects.

All the above concerns were directly or indirectly mentioned in the case study interviews. Researchers themselves tend to value their involvement in standard creation as having average to above average importance for their main scientific research activities. They indicated that, in general, the academic institution did not show any special interest in their involvement in standardization. Such activities were neither stimulated nor discouraged. None of the universities covered by our study takes into account participation in standardization bodies as a possible item in their annual research reports.

223

On the other hand, if the university researcher (or the group of researchers) were involved in standard creation as a subcontractor to one of the committee’s members, the university’s R&D administration did provide the appropriate support following the general procedure for externally financed projects. It was also observed that in one case an indirect involvement as a contractor eventually has lead to a more direct involvement as a member of a standardization workshop.

Among the difficulties specific to participation in the standard creating bodies there are two particular problems we want to name: view at the university as an independent and objective observer and pro-industry vs. pro-consumer position of universities in standards’ creation.

4. View at the university as an independent and objective observer

As we already have observed, a common opinion circulating among the academic community is that the aim of universities should be to work upstream, on a research level, and so to be able to propose different strategies concerning standardization or to evaluate existing strategies from abroad, but not necessarily to belong to committees. An alternative way should be to work on guidelines which could be included in regulation. A good example is VDI (The Association of German Engineers), which is a group of engineers with a scientific approach to propose, test and evaluate guidelines.

The VDI is entrusted with a large variety of tasks by government authorities:

· in the field of air pollution control and noise abatement, the VDI contributes to developing and updating government legislation;

· government representatives and members of parliament are consulting with the VDI experts for advice on matters of technology and training;

· parliamentary conferences organized by the VDI in Berlin and Bonn, as well as in the German federal states, help to improve politicians' understanding of technology.

Nonetheless, such an association has an official role which is not completely compatible with that of a university. It is believed among many academic researchers that a university must remain free to "explore" new ways and to objectively assess existing rules (from other countries, regions) from a neutral scientific point of view and without any constraint. From this point of view there are very limited incentives for the universities to maintain close relationships with industry.

If such a relationship takes place, it is mainly regulated by a contract, where the academic institution serves as a contractor and is expected to perform a given scope of activities and to deliver a set of outputs previously agreed upon. Universities are free in presenting their results, but other partners are free to choose whether to incorporate them in the standard or

224

not. Nonetheless, such form of the university’s involvement in standards’ creating bodies seems to be the one which is the easiest to organize and maintain.

5. Pro-industry vs. pro-consumer position of universities in standards’ creation

Experience of the research group in the area of accessibility and assistive devices for web-based applications shows that the nature and the degree of industry-science interactions strongly depends on the position taken by universities with respect to industry vs. consumer interests.

Presented with such a difference in approaches, universities or other scientific institutions are facing the dilemma of choosing sides. In the case of an “eAccessibility mark”, participating universities stood firmly on the consumers’ position that limited the incentives from both industry and the academic institutions to cooperate closely in the standards’ creation process.

Often the choice between the industry’s and the consumers’ interest is determined by the origin of the academic institution’s involvement. If research is commissioned by the regulator (as it was indicated in three cases) or a consumer group, it is more than reasonable to predict that the researchers will operate from the consumers’ point of view. In such a situation one could expect little or no potential for intensive industry-science interactions.

6. Industry’s preference for self-regulating conformity agreements

For example, the European Community has stated clear political objectives towards establishing an “eAccessibility mark” for goods and services. On the other hand the EICTA (European Information & Communications Technology Industry Association), on behalf of European digital technology industry organizations, has published a White Paper on e-Accessibility (EICTA (2005)). This White Paper confirms their commitment to an inclusive information society and presents reasoned arguments in favor of the adoption of a supplier’s declaration of conformity, instead of a general European or an international standard. It explains why EICTA does not support accessibility labeling, or an accessibility mark on products or services.

In particular, they argue that manufacturers will not achieve accessibility by a hurdle set at the end of a process, but by organizational commitment through the supplier’s declaration of conformity. EICTA indicates that supplier’s declaration of conformity has been agreed on an international level defined in ISO 17050 and shown to be a successful and effective way to demonstrate conformity with requirements in other areas including safety.

225

EICTA does not support certification or third party testing for accessibility because these partners:

· tend to freeze innovation by driving focus and resources on passing certification tests – the “lowest common denominator” syndrome – rather than on new research and development that can lead to better methods for meeting the evolving needs of people with disabilities and age-related impairments;

· can delay the introduction of new products to the market; if conformity is self-declared it can be performed at all stages of the development process;

· are erroneously seen as enhancing quality whereas in practice they check conformity; · increase customer costs by driving up manufacturing and internet content service

provider costs; · discourage research and development investments in equivalent facilitation and

therefore hinder product innovation; third party testing should remain an industry-driven concept rather than a government-imposed solution;

· are impractical due to the inherent subjectivity and variety in product scope of any accessibility standard, the multiple ways to achieve accessibility, and the breadth and depth of technical expertise that would be needed by external testing organizations, and

· could raise false expectations for consumers and thereby generate significant legal and practical concerns for manufacturers and employers.

The White Paper has been endorsed or mirrored by other industrial ICT associations. The approach of elaborating a form of supplier’s declaration is supported by some other stakeholders.

In such a situation the industry’s involvement in a standardization body can be viewed as monitoring rather than constructive participation. Most of the firms, which are the stakeholders in the market subject to standardization, are more concerned with ensuring that the developed standard is least harmful to their interests and do not consider their participation as an opportunity for more industry-science interaction.

9.5 Conclusions

In this study we investigated industry-science interactions in a framework of standards’ creation, with a closer look at the incentives’ structures, interests and experiences of three main types of participants: academic institutions, private enterprises, and government regulators. Although research in the area of industry-science interactions has been growing rapidly in last decades, the issue of standardization as a cooperative development process was largely overlooked.

226

The most important result of our research shows that the degree of participation of the Belgian academic institutions in standards’ creation is very low, which, however, also holds for the other EU countries. We were able to identify a number of explanations of this observation and present a list of several possible obstacles on the way to more intensive industry-science interactions in the framework of standardization.

Apart from the difficulties common for most kinds of industry-science interactions (such as the incompatibility of the rewards’ structure in academia and private sector, the lack of entrepreneurial interest in public research institutions, and discrepancies in the public and private scientific research agendas), we identify three factors specific to the process of standardization. These factors are the traditional view at the university as an objective outside-observer, the dilemma of choosing between the pro-industry and the pro-consumer position in the negotiations, and the industry’s inherent preference towards self-regulation rather than compliance with standards.

When analyzing the organizational side of the universities’ involvement in standards’ creating bodies, we observe that the university administration is insufficiently aware of its faculty’s contributions to this process. Taking part in standards’ creation is considered more as a byproduct of the scientific research activities rather than one of possible applications of its results. The only situation when the university’s contribution to standards’ creation becomes officially registered is the case where the researchers act as a subcontractor for one of the standards’ creating institutions (public or private).

Due to the specific nature of industry-science interactions in the framework of standardization, it is difficult to design a policy measure directly dealing with this kind of collaboration. Nonetheless, the following more general policy measures can contribute to stimulating the universities’ participation in standards’ creation:

· provide direct incentives for scientists to engage in industry-science interactions, which will eventually spillover into more close collaboration in the standards’ creating bodies;

· provide preconditions for entrepreneurship in academia, which will stimulate scientists to seek additional channels for interactions with the industry;

· encourage public-private research collaborations to strengthen the match in research activities by placing additional requirements for scientific expert assessment of some standards’ specifications;

· increase absorptive capacity of private firms, which will eventually stimulate more demand for scientific expertise during standards’ development.

Finally, it is advisable to bring standardization into the research agendas of the Belgian universities and recognize it as a viable application for the results of scientific research. We believe that this measure alone can provide a notable contribution to the more intensive industry-science interactions in the framework of standards’ creation and normalization.

227

References

Argyres, N. and Liebeskind, J. (1998), ‘Privatizing the intellectual commons: Universities and the commercialization of biotechnology’, Journal of Economic Behavior and Organization, 35 (4), 427-454.

Arundel, A. and Geuna, A. (2004), ‘Proximity and the use of public science by innovative European firms’, Economics of Innovation and New Technology, 13 (6), 559–580.

Belderbos, R.; Carree, M. and Lokshin, B. (2004), ‘Cooperative R&D and firm performance’, Research Policy, 33 (10), 1477-1492.

Blind, K. (2002), ‘Driving forces for standardization at standardization development organizations’, Applied Economics, 34 (16), 1985-1998.

Canton, E.; Lanser, D.; Noailly, J.; Rensman, M. and van de Ven, J. (2005), ‘Crossing Borders: when Science Meets Industry’, CPB Document No 98, Netherlands Bureau for Economic Policy Analysis.

Dasgupta, P. and David, P. (1994), ‘Towards a new economics of science’, Research Policy, 23 (5), 487-521.

David, P. and Greenstein, S. (1990), ‘The economics of compatibility standards: an introduction to recent research’, Economics of Innovation and New Technology, 1 (1), 3-41.

Economides, N. and Skrzypacz, A. (2003), ‘Standards coalitions formation and market structure in network industries’, Working Paper, available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=378340.

EICTA (2005), White paper on eAccessibility, Brussels, http://www.eicta.org.

Engelen, J. (2003), ‘The next hot item for Assistive Technology and Design for All: Standardization’, in: Craddock, G. and McCormac, L. (eds.), Assistive Technology - Shaping the Future, IOS Press Amsterdam-Berlin, pp. 34-42.

European Automobile Manufacturers’ Association (2001), ‘European to EU CO2 emission reduction’, Press Release 30 May 2001, http://www.acea.be.

Faems, D.; Van Looy, B. and Debackere, K. (2005), ‘The role of interorganizational collaboration within innovation strategies: Towards a portfolio approach’, Journal of Product Innovation Management, 22 (3), 238-250.

228

Farrell, J. and G. Saloner (1985), ‘Standardization, compatibility, and innovation’, RAND Journal of Economics, 16 (1), 70-83.

Faulkner, W. and Senker, J. (1995), ‘knowledge frontiers: public sector research and industrial innovation’ in: Biotechnology, Engineering Ceramics, and Parallel Computing, NewYork, Oxford University Press.

Feller, I. (1990), ‘Universities as engines of R&D-based growth: They think they can’, Research Policy, 19 (4), 335-348.

Fomin, V.; Keil, T. and Lyytinen, K. (2003), ‘Theorizing about Standardization: Integrating Fragments of Process Theory in Light of Telecommunication Standardization Wars,’ Sprouts: Working Papers on Information Environments, Systems and Organizations, 3 (1), 29-60, http://sprouts.case.edu/2003/030102.pdf.

Garud, R.; Jain, S. and Kumaraswamy, A. (2002), ‘Institutional entrepreneurship in the sponsoring of common technological standards: The case of Sun Microsystems and Java’, Academy of Management Journal, 45 (1), 196–214.

Hanseth, O.; Monteiro, E. and Halting, M. (1996), ‘Developing information infrastructure: the tension between standardisation and flexibility’, Science, Technologies, and Human Values, 21 (4), 407-426.

Ianoz, M. (2003), ‘Standardization and the University World’, 2003 IEEE International Symposium on Electromagnetic Compatibility, 2, 977-979.

Katz, M. and Shapiro, C. (1985), ‘Network externalities, competition, and compatibility’, American Economic Review, 75 (3), 424-440.

Lööf, H. and Heshmati, A. (2002), ‘Knowledge capital and performance heterogeneity: A firm level innovation study’, International Journal of Production Economics, 76 (1), 61-85.

Lukach, R.; Kort, P. and Plasmans, J. (2007a), ‘Standard creating coalitions in oligopoly with differentiated products and variable network density’, Working Paper, Department of Economics, University of Antwerp, Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=996856.

Lukach R.; Kort P., and Plasmans, J. (2007b), ‘Standard creating coalitions: open vs. proprietary standards’, Working Paper, Department of Economics, University of Antwerp, Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=1054021.

Mansfield, E. and Lee, J. (1996), ‘The modern university: contributor to industrial innovation and recipient of industrial R&D support,’ Research Policy, 25 (7), 1047–1058.

229

Merton, R. (1973), ‘The normative structure of science’, in: Merton, R. (ed.), The Sociology of Science, Chicago, University of Chicago Press.

Nelkin, D. (1984), ‘Science as intellectual property: who controls research?’, American Association for the Advancement of Science, New York, MacMillan.

OECD (1999), ‘Regulatory reform and international standardisation’, Working Document TD/TC/WP(98)36.

Porter, T. and Ronit, K. (2006), ‘Self-regulation as policy process: The multiple and criss-crossing stages of private rule-making’, Policy Sciences, 39 (1), 41–72.

Schartinger, D.; Schibany, A. and Gassler, H. (2001), ‘Interactive relations between university and firms: empirical evidence for Austria’, Journal of Technology Transfer, 26 (3), 255–268.

Scott, C. (2002), ‘Private regulation of the public sector: A neglected facet of contemporary governance’, Journal of Law and Society, 29 (1), 56–76.

Schmidt, S. and Werle, R. (1998), Coordinating Technology. Studies in the International Standardization of Telecommunications, Cambridge (MA.), MIT Press.

Sequeira, K. and Martin, B. (1997), ‘The links between university physics and industry. A report prepared for the Institute of Physics by SPRU’, mimeo, Institute of Physics, London, pp. 45.

Sykes, A. (1995), ‘Product Standards for Internationally Integrated Goods Markets’, Brookings Institution, Washington DC.

Tassey, G. (2000), ‘Standardization in technology-based markets’, Research Policy, 29 (4-5), 587–602.

230

Appendix

Case Studies: Projects and Institutions

Standardization of Assistive Devices and Design for All Solutions (KUL)

In the middle of the nineties, the European Telecommunication Standards’ Institute with support of the Danish Centre for Technical Aids and the European Commission has launched an initiative to investigate the issue of the ICT standardization and disability in Europe (a 1996 workshop) along with the rapid development of ICT systems. This joint effort resulted in three major conclusions.

First, it was observed that the ICT industry is not aware of the market potential for the accessibility products. Second, there is a need for more attention from the standardization bodies to the needs of people with disabilities. Also it is desired that more users from these groups take part in the standardization efforts. Finally, the workshop participants recognized the need for additional legislation efforts in the area of ICT standards and disability.

The "Design for All and Assistive Technology Standardization Coordination group" (DATSCG) was created within the ICT Standards’ Board and has the following objectives (Engelen (2003)):

· to ensure co-ordination of the ICT related standardization work in the Design for All and Assistive Technology fields;

· to act as an overall focal point on design-for-all and assistive technology standardization;

· to assist in organizing promotional activities on design for all and assistive technologies standardization requirements in ICT;

· to promote the knowledge and awareness of existing guidelines and tools by the market players.

Although membership is on invitation, DATSCG tries to involve as many organizations as possible in their activities, including organizations of, or for, persons with a disability. DATSCG has proven to be an important channel for information exchange on standardization issues as it groups the main players in this field.

231

Electromagnetic Fields in Industry: Sources, Measurement Procedures, and Rules (UGent)

Researchers at the Information Technology department at the University of Gent carried out a project directed at the development of a measurement procedure for electromagnetic radiation in the industry. Its results are to be used to check whether the occupational exposure does not exceed the limits.

This project has contributed to the standardization organization CENELEC (European Committee for Electro-technical Standardization) technical committee TC106 for the base station standards put-into-service (EN50XXX) and put-into-field (EN50YYY).

This project has also contributed to the workgroup COST281 (www.cost281.org), where input for official organizations such as WHO, ICNIRP, NRPB, CENELEC, and the European Commission is given. Furthermore, the results are passed on to the BIN (Belgian Institute for Normalization).

Modification of the Belgian Biotic Index Method (UA)

The biotic index is based on structural and characteristic patterns of communities of macro-invertebrates. It was elaborated in the UK, France and Belgium, where under the name “Belgian Biotic Index“(BBI) it is now used as the standardized method for the evaluation of water quality. The index is also used in other countries, as in The Netherlands, Norway, and Hungary by more than 20 schools.

The index was developed to meet Belgium’s needs to assess both fast flowing shallow rivers and slow flowing deep rivers. The BBI has been used since 1978 and by 1985 30,000 kms of Belgium’s rivers had been surveyed. A single sampling in either early summer or autumn is sufficient for proper assessment. The BBI has been shown to be applicable in several other countries as Spain, Algeria, Luxembourg, Portugal, and Canada.

A proposal to modify the BBI came out as an initiative of the researchers at the University of Antwerp.

Evaluation methods for the implementation of the Construction Products Directive (ULg)

The project group is not directly involved in TCs, but participated to different works towards standardization as scientific researchers. The common field is outdoor assessment in an environment and indoor air pollution measurement.

232

The studies were carried out in cooperation with the BBRI (Belgian Building Research Institute), the Federal Public Service Health, Food Chain Safety and Environment on behalf of the National Environment and Health Action Plan (NEHAP). The research group at ULg was subcontractor of the BBRI carrying out the tasks of collecting and summarizing information on the indoor product policy currently applied in a selection of countries.

As a voting member the BBRI is also involved in TCs :

· HSE CAR WG 5, the European network for environmental monitoring methods, which comprises about 25 members mainly originating from EU Member States and has experts in the field of ambient and indoor air monitoring

· CEN TC 264, the European Normalization Committee, which is a member of different working groups for the standardization/harmonization of environmental measurement methods (about 30 European experts participate in these committees).

In the framework of other engagements with the BBRI the group focused on intensive research on the emission behavior of dangerous substances from construction products into indoor air and the development and/or modification of corresponding test methods in the framework of the Construction Products Directive.

Questions Presented to the Academic Researchers

1. What is the nature of your involvement in the work of standard creating bodies (technical committees)?

· Voting member. · Associated member. · Correspondence member. · Indirectly involved.

2. How important do you find your involvement in standardization for your main research activities (on a scale from 1 to 5, with 1 being completely unimportant to 5 being very important)?

3. Did you receive any support or assistance from your home institution for participation in standardization?

4. Did you receive any support or assistance from other institutions for participation in standardization? If yes, what was the type of this institution (academic, private, government, other)?

233

5. Other than in the framework of the technical committee, do you maintain any cooperation links with other members?

Table 9-2 : Figures and Tables

1 Acoustic properties of building elements and of buildings2 Advanced technical ceramics - ceramic composites3 Aluminum and aluminum alloys4 Bitumen shingles and corrugated sheets for roofing5 Breath-alcohol testers6 Caractérisation des boues7 Cast iron pipes, fittings and their joints8 Cereal and cereal products9 Chemical disinfectants and antiseptics

10 Clay roofing tiles11 Coatings for steel tubes12 Coding Structures in Support of freight Telematics (TAF) for Interoperability of the Trans-European Conventional

il 13 Water Supply14 Cryogenic vessels15 Data protection and privacy workshop16 Dedicated liquefied petroleum gas appliances17 Dimensional and geometrical product specification and verification18 Domestic gas-fired water heaters19 Doors, windows, shutters, building hardware and curtain walling20 Durability of wood and derived materials21 European electronic commerce for product nomenclature22 Execution of special geotechnical works23 Extensions for financial services24 Eye protective equipment25 Fittings26 Gypsum and gypsum based products27 Hydraulic bound and unbound aggregates28 Industrial piping and pipelines29 Industrial valves30 Installation and equipment for LNG

Specialization Areas of the Considered Technical Committees

234

31 Interoperability of Electronic Invoices in the European Community.32 Large kitchen appliances using gaseous fuels33 Lifts, escalators and moving walks34 Manual means of fire fighting equipment35 Materials, equipment and offshore structures for petroleum, petrochemical and natural gas industries36 Non destructive examination37 Non-destructive testing38 Oilseeds, vegetable and animal fats and oils and their by-products - Methods of sampling and analysis39 Packaging40 Packaging and Environment41 Personal identification, electronic signature and cards and their related systems and operations42 Plastics - Composites, reinforcements, prepegs43 Plastics - Welding of thermoplastics materials44 Precast concrete products45 Protection and repairs of concrete structures46 Pumps47 Road equipment48 Safety requirements for passenger transportation by rope49 Sealants for joints in building construction50 Security Management System for Suppliers to Secure Printers51 Self adhesive tapes52 Specification and qualification of welding procedures for metallic materials53 Steel - Mechanical testing54 Steel - Physico-chemical and non-destructive testing55 Steel castings56 Surface active agents57 Sustainability of construction works58 Tanks for transport of dangerous goods59 Test gases, test pressures and categories of appliances60 Tractors and machinery for agriculture and forestry61 Tubes for mechanical and general engineering purposes62 Water supply63 Winter maintenance and road service area maintenance equipment64 Workshop e-Authentication65 Workshop Web Accessibility Certification66 XFS for the Java Platform67 Zinc and zinc alloys

235

10 Science parks as strategic projects in a knowledge-based economy: an empirical assessment of science parks

André Spithoven1

1 Belgian Science Policy Office

Abstract

The regions in Belgium have been characterised as being part of the “knowledge-based” economy, for which activities like R&D and innovation are deemed extremely important. Since knowledge is dispersed, the need for a high degree of networking between agents becomes vital. Strategic projects in the realm of this knowledge-based economy are central to science policy. Science parks are among the most tangible projects in this field. There is hardly any empirical material evaluating science parks in the regions in Belgium. This contribution intends to fill this gap offering an empirical assessment.

10.1 Introduction

Due to exemplary role models like Silicon Valley science parks have attracted a lot of attention of academics and politicians alike. Recently the Flemish government opened three new science parks (Arenberg, Plassendale, Waterfront) and plans for at least two other exist (Termunckveld, Waterschei), implying that science parks are relevant to modern day Flemish science policy. The lack of data and studies is astonishing if one knows that many stakeholders are managing a science park (regional development agencies, universities, municipalities). What, then, is the basis for discourses held in favour of science parks (e.g. Hinoul, 1999)? Screening the literature revealed that Van Dierdonck and Debackere (1990) and Van Dierdonck et al. (1991) published the only academic papers on science parks located in the Flemish region so far59

59 Their article was in fact on a sample of Belgian and Dutch science parks.

. As will be shown in this contribution a lot has changed since then.

236

Writers have been enormously innovative when it comes to terming ‘science’ parks. As a consequence this prohibits a rigid definition. A complete overview of the literature is beyond the scope of this paper, but several scholars have framed the discourses so far. Massey et al. (1992) define science parks as instruments that “bring together and interrelate particular ideologies and practices of scientific advance and industrial innovation; division of labour within society and their related social structures and the geography of social and economic development.” (Massey et al., 1992: 2). Castells and Hall (1994) refer to science parks as ‘technopoles’ and see them as “planned developments originating from private and/or public investments. They are promoted by central or regional or local governments, often in association with universities, together with the private companies that occupy the resulting spaces. They also contain significant institutions of a quasi-public or non-profit type, such as universities or research institutes, which are implanted there in order to help in the generation of new information. The function of the Technopole is to generate the basic materials of the informational economy.” (Castells and Hall, 1994: 1). More recently the arguments on science parks are cast in the regional innovation systems approach (Cooke, 2001). Science parks “can be considered to constitute techno-poles, i.e. hierarchically planned centres, for high-technology firms and research facilities in which agglomeration is induced.” (Cooke, 2001: 22).

More practical definitions are given by the body of science park associations. According to the International Association of Science Parks (IASP) a science park is “an organisation managed by specialised professionals, whose main aim is to increase the wealth of its community by promoting the culture of innovation and the competitiveness of its associated businesses and knowledge-based institutions. To enable these goals to be met, a Science Park stimulates and maneges the flow of knowledge and technology amongst universities, R&D institutions, companies and markets; it facilitates the creation and growth of innovation-based companies through incubation and spin-off processes; and provides other value-added services toghether with high quality space and facilities” (IASP, 2006). This definition is based on experiences in 63 different countries, and is therefore fairly general.

The discourse on science parks is influenced by the enormous bulk of role model accounts. The main line of discourse runs that the success of Silicon Valley is transposable to other regions. Often science parks are meant to duplicate the endogenous dynamics found in leading knowledge based regions. This raises the question about the universality of science park models and explains why analytic instruments like benchmarking have gained such prominence in the field60

60 Benchmarking in their original sense of screening for best practices and not by merely comparing regions

. In the regions in Belgium, science parks were amongst the first to be established, rendering them old enough to be evaluated. The lack of recent studies is surprising, since regional science policy use the instrument of science parks rather intensely. Since the early accounts of Van Dierdonck et al. (1991) the situation has changed dramatically. First, several new science parks have been created and existing ones have

237

reached a mature stage making them eligible for re-evaluation. Second, there has been a thorough change in the R&D and innovation management with the advent of reliance on scientific knowledge. Third, there has been a major decentralisation in the science policy from national to regional level.

The discourses on science parks usually evolve around the potential benefits they bring in their wake: science parks reinforce or regenerate regional expertise; science parks create economic growth by increasing innovation, high value added activities, high skilled employment; science parks attract international investors; science parks facilitate transfer of knowledge and technology; science parks source additional income for universities in times of financial constraints. This contribution assesses science parks focussing on two of their main functions: they are beneficial for regional economic development and for technology transfer between universities and industry. Section 2 briefly reviews the theoretical issues: the changing nature on the innovation process itself and its spatial organisation. Section 3 looks at science parks as an exponent of science policy reflecting changes in institutional settings. Section 4 empirically assesses the Flemish science parks. Finally, section 5, summerises and draws some policy implications.

10.2 Theoretical foundations and shifting discourses on science parks

The literature on science parks is extensive and even in recent years there is hardly any sign of diminishing academic interest. Reviewing this could be a task in itself, but will not be attempted here. The majority of literature evolves around case study material. Obviously, science parks differ greatly across and within regions which underscores the urban and regional context at their foundation. Thus a major shortcoming the the lack of a systemic framework to understand the dynamic nature of science parks (Phan et al., 2005). It is precisely this heterogeneity of science parks makes it difficult to study them in other ways than through case study material. Different types of science parks seen to be related to different regional contexts.

Two key theoretical insights are particularly relevant: the broad issue of the innovation process itself; and the spatial organisation of innovation.

10.2.1 Science parks and the innovation process

Innovation depends very much on the concept of knowledge. Afuah (1998) defines innovation as the use of knowledge in developing new products and processes for their profitable commercialisation on the market. What, then, is meant by knowledge-based? The key idea is that institutional agents pursue a joint strategy to enhance the generation

238

(universities) and use (industry) of knowledge mediated by stable interactions and exchange (government) (Cooke and Leydesdorff, 2006). Knowledge is becoming the most vital production factor in the economy. Science parks are considered as an infrastructural policy instrument to transfer this knowledge from university to industry. The emphasis is placed on innovative SMEs in general and the new technology-based firms in particular (Löfsten and Lindelöf, 2002). Some science parks are specialised in a particular science-based technology developed by the parent university: information technology, biotechnology, nanotechnology. Again science is becoming increasingly marketable as originated by the “entrepreneurial” university both in the US (Bayh-Doyle act) and in the EU (partly because the alternative funding for universities due to budget constraints). Especially in the 1980s "academic entrepreneurship" flourished as a strategy for commercializing scientific knowledge. In the Flemish region this issue came to be investigated only recently. Van Looy et al. (2003) look at the impact on regional development and Moray and Clarysse (2005) consider this by focussing on the industry-science relations. Table 10-1 relates the key features of innovation management to the science parks.

Table 10-1 relates the key features of innovation management to the science parks.

Table 10-1 : The evolution of the discourses on innovation and the changing role of science parks

Science park name Creation Total number of firms

Share of new firms at creation -

in %Louvain-La-Neuve 1971 161 95,7Researchpark Haasrode 1972 301 94,4Da Vinci 1974 91 80,2Mercator 1980 38 86,8Researchpark Zellik 1985 77 92,2Erasmus 1981 46 37,0Sart Tilman 1981 74 95,9Vasalius 1985 14 50,0Wetenschapspark Ardoyen 1986 41 87,8Wetenschapspark Limburg 1989 25 96,0Crealys 1988 71 83,1Aéropôle 1990 90 68,9Initialis 1996 50 72,0Waterfront 2002 5 100,0

Source: author

239

Looking at the subsequent innovation models and the features of innovation management reveal one constant: science parks are most active in the phases comprising research and development. Production on site is not always allowed and retail selling is often explicitly forbidden. The evolution of the role of science parks also relates to innovation models. The linearity of the innovation process, implied by much of the science park literature, relies on the discourse that any resultant economic growth is manageable and controllable. Therefore these projects are referred to as strategic in nature: the planning horizon is a long one. This well known linear model of innovation fitted the original science park model (Massey et al., 1992). It was replaced by its successor, the interactive or non-linear feedback model (Kline and Rosenberg, 1986), incorporating the changed nature of technology and zooming in on the learning process within and between firms and other organisations. But, as innovation networks grew more complex, innovation strategies of firms also changed. This is captured by the ‘new imperative’ for creating and profiting from technology: open innovation (Chesbrough, 2003). Here, the boundaries of the firm are opening up in favour of R&D activities and technical change that take place outside the firm intensifying dependence on external knowledge.

10.2.2 Spatial organisation of innovation: science parks as local embedded hubs in a global world

Science parks raise great expectations in the development or conversion of urban areas and regions into a knowledge-based economy. High tech activities on parks are assumed to spillover to adjacent places and thus stimulate the generation of value added and employment in the region. The tendency by firms towards open innovation has some potential implications for the spatial organisation of innovation networks (Teirlinck and Spithoven, 2008). Interactions become the focus of research and these interactions imply an adapted spatial setting to facilitate the establishments of innovation networks and external knowledge relations. External knowledge is, however, crystallised in space. The awareness of the spatial organisation has gained importance in innovation in general (see Breschi, 2000) and in the attraction of new technology based firms, start-ups and spin-offs in particular (Löfsten and Lindelöf, 2002). The rise of the spatial organisation in the innovation literature is being underscored by many discourses framed as ‘innovative environments’, ‘innovative milieux’, ‘clusters’, ‘regional innovation systems’, ‘learning regions’ (Teirlinck and Spithoven, 2008).

A concept that has proved quite influential has been that of the national innovation system (OECD, 1997). Its Flemish counterpart is referred to as a regional innovation system. These ‘territorial’ innovation systems are to be regarded as a thorough description of the ways in which institutional agents are involved in the production, the development and the diffusion of new knowledge. Because of the descriptive nature of this framework and the identification of the key agents, the innovation system also serves as a policy framework; a conceptual and practical instrument for science policy (Larosse, 2002).

240

Although science parks provoke great expectations when it comes to both urban revitalisation and regional development, their spatial planning is extremely difficult in the Flemish region which has been characterised as an urban field (Teirlinck and Spithoven, 2005). But because of the nature of the residents populating these parks – new technology based-firms – science parks have to be implemented in the vicinity of the parent university or research centre. Firms that work closely together with universities are expected to contribute to a process of cumulative causation and impose (or at least catalyse) a transformation of the region into a knowledge-based economy. Hence science parks are considered truly strategic projects.

10.3 Science parks as an exponent of science policy

Originally the legislation on science parks dates from January 29th 1971. In Belgium the issue of science parks is a regionalised policy matter as of 1994 and since that time each region has its own legislation on them. The Belgian Law Gazette (Belgisch Staatsblad) from October 15th 1994 mentions science parks for the first time (then still referred to as “researchpark”). A science park was meant to be a science-industrial zone reserved for the location of research intensive enterprises. Universities can have activities that complement these of the enterprises but these should be limited. In this decree the issue of science parks is tackled in some detail. First, science parks are created by universities containing one or more of the following departments: applied sciences; sciences; medical sciences; and agricultural sciences. Collaborative agreements between universities and industrially orientated polytechnics on science parks are allowed conditional on having a formal collaborative agreement on the development and management of the science park (Janssens and De Groof, 2005). The decree also specifies, or reaffirms previous engagements made on the national level of 1971, the number of hectares each university might develop as a science park. This is captured by Table 10-2.

Table 10-2 : Legal provision of surfaces of science parks University Realised - in ha

1994/1998 2004 2006Katholieke Universiteit Leuven (a) 58 100 149Universiteit Antwerpen 20 32 32Universiteit Gent 50 100 38Universiteit Hasselt 11 23 11Vrije Universiteit Brussel (b) 50 50 37

Planned - in ha

Source: Janssens and De Groot, 2005

The number of allocated hectares is subject to regular evaluation and – after winning the advice of the Flemish Interuniversitary Council (VLIR) – can be adapted by the Flemish government. As can be seen by the Table 10-2, such a revision took place in 2003 to be

241

formalised by the decree of February 5th 2004 (Janssens & De Groof, 2005). The recognition as a science park is given by the Flemish government following the Flemish Minister of Economics. The funding of these parks runs through subsidising procedures. Subsidies up to 40% cover the construction and equipment of the science park. This percentage can be raised to a maximum of 85% when needed and the budget allows it (Janssens & De Groot, 2005).

The management of a Flemish science park is done through a committee. Its tasks are the promotion and physical aspects on site; the research and evaluation of the candidate-investors and administrative procedures on sales contracts, contracts on long lease etc.

There are 20 science parks in Belgium. Not all of them are fully operational or have linkages to universities, reducing the number to 14 parks. In the Flemish region five parks are fully operational: Researchpark Haasrode; Researchpark Zellik; Wetenschapspark Ardoyen; Wetenschapspark Limburg; and Waterfront. Recent science parks are Arenberg (2004) and Plassendale (2005). Future plans for two more exist: Waterschei-Genk (2007) and Termunckveld (2010)61

Table 10-1

. Science parks are supply side knowledge infrastructures in answer to the ways firms and agencies look upon R&D and innovation processes and on the emphasis of science policy of the time, which is itself an exponent of a changing innovation process (see ).

10.4 Assessing the role of science parks

The key data sources used in the assessment are 1) a primary hand picked database on science park firms; 2) the BELfirst database containing financial data of enterprises; and 3) the OECD R&D Survey used for monitoring R&D intensities62

Due to the absence of a systemic analytical framework there is a lack of clarity regarding the performance of science parks, rendering their assessment troublesome. For is it really in terms of employment and value added that science parks ought to be looked at (Van Dierdonck et al., 1991)? These are small firms at the very beginning of their growth path and have often not yet reached their full high potential. Are science parks not also a matter of showing the commitment of local and regional government agencies to characterise their territory as being knowledge-based. Something like an image building exercise or part of city branding? The critical assessment of Flemish science parks is being done in two

.

61 There is also a science park located outside the Flemish region: Mercator in the Brussels-Capital Region. Due to the innovation system in Belgium: the Flemish region has nothing to say on regional and spatial planning in the Brussels Capital region, and therefore Mercator was excluded. 62 The results of the Community Innovation Survey (CIS) which focused on the innovation process of firms had insufficient coverage of science park firms. For CIS3 34 matches between the primary dataset and the innovation survey were found and in the case of CIS4 only 53 matching firms.

242

complementary ways. First, the motives for location on science parks is being investigated and opposed to the reasons for not locating on them. Secondly, the particular features on novelty and technical intensity of science park residents is assessed empirically.

10.4.1 Motives for location on science parks

The OECD R&D questionnaire is a bi-annual survey directed at permanent R&D investors. The ‘input’ of enough resources – R&D investment – proved a strategic and long term policy target. In the edition 2004 of the R&D questionnaire – covering the years 2001 and 2002 – the survey probed into the motives for location of R&D activities of Belgian companies (Figure 2). Due to insufficient answers for the Flemish population of R&D spenders on science parks it was necessary to use the extended sample referring to the Belgian level. About 60% of all R&D investment is done in the Flemish region so these results are expected to hold at regional level as well.

Figure 10-1 : Reasons for locating R&D activities on science parks

1 1,2 1,4 1,6 1,8 2 2,2 2,4 2,6 2,8 3

Presence of clients and/or suppliers

Local rules and regulations

Financial attractive location conditions

Presence of physical infrastructure (terrains, transport, ...)

Presence of production activities

Historical reasons

Presence of a cluster of companies active in the domain ornetworking

Availability of highly skilled personnel

Presence of a university or research center

Possibilities of enjoying subsidies

Source: OECD R&D survey 2005, own calculations Note: Scores between 1=not important and 3=very important; 0 was used if no answer was given for that item; N=38-41 for all items

243

The average scores on these items show that the possibilities of benefiting from grants or subsidies play an important incentive for firms to locate on science parks. As expected from the literature and the existing discourses the presence of a university or research centre and, as a corollary to this, the availability of highly skilled personnel is another appreciated factor of location. Next the cluster effect (in terms of specialisation or diversification) and the possibilities for networking are received positively. The relative low scores of the co-location of production activities might be due to the fact that these activities are in most cases banned from science parks. Remarkably are the low scores of both the physical infrastructure and the financial attractive location conditions at science parks. These arguments are mostly put forward by sceptics to criticise the science park phenomenon. Especially in the Flemish region, characterised as an urban field and where the need for quality industrial sites are scarce, the discourse of the presence of physical infrastructure should be expected to score much higher. This might indicate to the fact that the screening procedures by science park management, which included the universities, are quite effective in choosing the R&D intense firms willing to insert in a localised network of R&D related activities. The item which scored lowest is the presence of vertical network agents: clients and/or suppliers. A reason for this might be that the new technology based firms and /or academic spin offs on parks are too young to engage in vertical network and have not all fully developed products (e.g. biotech firms).

Opposing these scores on location factors of on-park R&D active firms to the off-park firms is often done in assessment excersises (Van Dierdonck et al., 1991; Löfsten and Lindelöf, 2002). This is performed in Table 10-3.

Table 10-3 : Reasons for locating R&D activities: comparing on and off park

Reason for locating R&D activities Difference in Pairwise t-test:

Observa-tions

Average Standard-deviation

Observa-tions

Average Standard-deviation

averages on-park vs off-park

Availability of highly skilled personnel 41 2,220 0,690 500 2,050 0,810 0,170 n.s.Presence of a university or research center 41 2,220 0,690 498 1,892 0,900 0,328 ***Presence of production activities 40 1,975 0,920 501 2,106 0,695 -0,131 n.s.Presence of clients and/or suppliers 38 1,526 0,797 492 1,752 0,856 -0,226 *Presence of physical infrastructure (terrains, transport, ...) 41 1,878 0,872 494 1,974 0,848 -0,096 n.s.Local rules and regulations 38 1,868 0,844 486 1,514 0,809 0,354 **Possibilities of enjoying subsidies 39 2,308 0,766 491 1,884 0,888 0,424 ***Presence of a cluster of companies or networking 39 2,103 0,882 487 1,575 0,847 0,528 ***Financial attractive location conditions 40 1,875 0,853 487 1,608 0,858 0,267 *Historical reasons 40 2,075 0,829 492 2,041 0,778 0,034 n.s.

Firms on a science park Firms not on a science park

Source: OECD R&D survey 2005, own calculations Note: *** = 1% significance; ** = 5% significance; * = 10% significance; n.s. = non significance

From the Table several statements can be inferred. First the presence of a university or a research centre is significantly appreciated much more by firms located on science parks than by off-park firms. Of course, the fact that universities are in the science park admission committee might exert a biased effect on this preference. Further analysis on this point is

244

necessary, but it points towards a stronger inclination towards industry-science relations for these linkages are by no means enforced. Apart from formal linkages, the knowledge spillovers might be informal through face-to-face contacts which are easier when a university or research centre is present in the vicinity of the science park (distance world wide is 18km, which is the average for Belgium as well). The next positive significant location factor for on-park firms is the presence of companies clustering or networking. This reflects the necessity for sourcing and collaborating of resource constrained science based firms. This is also financially the case, which explains the significant appreciation of science park firms to benefit from subsidies. This also implies that, for attracting the types of firms on science parks, there is some room left for policy initiative to stimulate this kind of science-based activities that might – at a later stage – turn into a process of endogenous growth and hence regional economic development. The significance of the difference of appreciation by science park firms of local rules and regulations underscores the relative local autonomy in offering a ‘constructed advantage’ (Cooke and Leydesdorff, 2006). The presence of vertical networks has been commented earlier, and as expected off-park firms rate this presence (marginally, at 10%) higher. The presence of production activities is rated indifferent (the expected negative difference is non significant) by on- and off-park firms. This is a remarkable finding, because the production facilities are in most cases not allowed at science parks. The non-significance of the presence of physical infrastructure points to the facts that terrains are hard to come by wherever you are in the Flemish region and, in addition, that transport and accessibility are also equally spread across the Flemish urban field. The same can be stated about the presence of highly skilled personnel (in conjunction with the excellent transport facilities).

10.4.2 An assessment in terms of the targeted population of science parks

Science parks are created with a mission to create new high tech based firms (NTBFs). Again looking at performances is largely inappropriate for it fails to consider the particular aim of the science park: to function as a seedbed and to offer an innovative environment for firms that might otherwise not make it to a growth path guaranteeing their survival. The assessment runs via their objective of being a seedbed for technology for new, small high tech enterprises. Firms are examined, first, in terms of age to establish their novelty and to look at the possible displacement of existing firms and, second, in terms of their technical content in terms of technical intensity and technical trajectory.

First consider the age of the science park residents. The primary database on science park firms is confronted with that of the BELfirst database containing the creation of the firm. Since it is known when the science park became operational Table 10-4 gives an indication which part of the firms on science parks are new.

245

Table 10-4 : New and existing firms on science parks

Science park name Creation Total number of firms Share of new firms at creation - in %

Louvain-La-Neuve 1971 161 95,7Researchpark Haasrode 1972 301 94,4Da Vinci 1974 91 80,2Mercator 1980 38 86,8Researchpark Zellik 1985 77 92,2Erasmus 1981 46 37,0Sart Tilman 1981 74 95,9Vasalius 1985 14 50,0Wetenschapspark Ardoyen 1986 41 87,8Wetenschapspark Limburg 1989 25 96,0Crealys 1988 71 83,1Aéropôle 1990 90 68,9Initialis 1996 50 72,0Waterfront 2002 5 100,0 Source: Author (based on primary dataset of science park firms and BELfirst). There is no information available for Waterfront.

Most science parks host firms that are new, i.e. that are created while the science park existed. There was no information on whether or not the firm was created on the premises of the actual science park. So the resulting figures possibly overestimate the science park influence, because no information exists on the previous location of the newly founded enterprises.

Overall, there are 6 times more new firms on science parks than existing ones. The most successful in this respect are the Wetenschapspark Limburg, Sart Tilman and Louvain La Neuve. This might be related to the admission criteria that are used by the management of the science park. As seen earlier this management consists of members of universities and regional development agencies which guard the scientific merits of the company that has to be located on site.

The second feature of the envisaged firms is the technology intensity. Two classifications are possible to investigate this feature: the OECD use a continuum of low and high tech firms; whereas Pavitt (1984) focuses on the specific technology trajectories to classify firms. This classification was revised and elaborated by Tidd et al. (1997) to incorporate the services. Technical trajectories focus on the underlying technology or technologies used in the production system; the skills needed to operate these technologies; the sources about these technologies and the strategy to monitor and exploit the technologies. Five industrial sectors are identified: resource intensive (e.g. textiles), scale intensive (e.g. chemicals),

246

specialised suppliers (e.g. electrical machines), information intensive (e.g. telecom) and science-based (e.g. pharmaceuticals). Each classification entails a good deal of subjectivity, yet the alternative classification in high-medium-low technology (OECD 1997) is far less concerned with the underlying technology because it exclusively rests on the ratio of R&D investment over turnover. Both classifications are based in the OECD R&D survey for Belgium. Not only the number of firms is screened, but also is the importance of these activities brought in via the business R&D expenditures of the so-called permanent R&D spenders. Table 10-5 reviews the results of the analysis.

Table 10-5 : Technical activities on and off science parks – in column percentages in 2003

Technological intensityOn park (in %) Off park (in %) On park (in %) Off park (in %)

Manufacturing high tech 29,7 30,8 59,2 61,9Manufacturing low tech 5,4 38,4 13,8 14,9Services high tech 59,5 23,9 25,0 21,0Services low tech 5,4 7,0 2,0 2,1Total 111 1559 365466670 2787878990Technological trajectory

On park (in %) Off park (in %) On park (in %) Off park (in %)Information intensive 38,7 16,5 25,5 7,2Resource intensive 3,6 28,7 0,2 10,9Science based 27,0 10,3 56,8 40,9Scale intensive 11,7 19,5 14,0 18,9Specialised supplier 18,9 25,0 3,4 22,1Totals 111 1559 365466670 2787878990

Establishments R&D expenditures

Establishments R&D expenditures

Source: Author’s calculations (based on OECD R&D Survey 2005)

First, the overall importance of science parks in the innovation system shows up: 11.8% of the business R&D expenditures by permanent R&D spenders is done on science parks. Since 65.8% of all R&D expenditure is done in the Flemish region and only 46% of all R&D expenditures on science parks in fond in the Flemish region, the concentration is less outspoken than in the other regions. This, again, points to the existence of an urban field in Flanders and the fact that the activities are far more de-concentrated in the case of the Flemish region.

Science parks are truly a ‘high tech’ phenomenon as can be seen in the part on the establishments in upper half of Table 10-5. Also the fact that physical production is not always allowed is clearly visible since 59.5% of the science parks firms are active in services. This is far less prominent in off park firms. Of course, when looking at the importance in terms of R&D activities, the manufacturing high tech is the most important sector both on and off park. Focussing at the technological trajectories of these firms, in the lower part of Table 10-5, these dynamic information intensive and science based

247

establishments are relatively more present on science park than those off park. This is an indication that the linkages with universities are indeed attracting this type of activities. This finding is corroborated by the R&D expenditures. Although the majority of science based firms are investing in R&D, this share is 16 percentage points higher on science parks than off parks. In the case of the information intensive sectors a similar result shows up.

Finally, the average amount of R&D expenditure from on park firms with respect to their technological intensity is compared to those off park. In the case of high versus low tech only the average of R&D expenditures in firms active in high tech services prove 1.5 million euro higher on parks than off parks (at 10% significance level). In the case of the technological trajectories, the resource intensive firms spend on average half a million euro less on science parks (at 1% level of significance) and almost a million less in the case of specialised suppliers (at 5% level of significance).

10.5 Policy implications and main findings

Science policy in the Flemish region turned towards science parks as an active ingredient in their policy mix. The difficulty with science parks is that – because of its physical and spatial nature – they have to align the goals set by science policy, regional policy and spatial planning authorities. This accordance is facilitated if all of these aspects are bottom up phenomena, which is hardly the case for spatial policy that is dominated by the regional level. The strategic choices behind science park foundation is that new technology-base firms rely heavily on scientific knowledge implying the promotion of knowledge and technology transfer and thus links with universities. For this reason spatial proximity to the parent university guarantees the most success, a finding this contribution corroborated empirically. The subsequent supply of highly skilled personnel, related to the presence of universities and research centres, and the presence of other companies indicates that the networking function and the tapping in of companies of knowledge is in line with the adherence of open innovation business models.

Science parks are seen to play an important part in innovation systems since 11.8% of all permanent R&D activities is found on these parks. Therefore they are vital in regional innovation policy aiming to make the region a ‘hotspot’ for knowledge based activities producing high value added and employment for knowledge workers. The analysis showed that possibilities of enjoying subsidies and local rules of regulation are more appreciated by firms on park then off park. But the science park is – as the name tells us – a park. This means it has to benefit from accessibility and a campus like environment. The evidence,however, pointed to indifference between on and off park firms in their assertion of the presence of physical infrastructure.

248

Finally, science parks are indeed populated by high tech activities both in terms of number of firms, where the majority is active in services; as in terms of importance measured by R&D expenditures where the manufacturing sector dominates. By looking at the technological trajectory the information intensive or science based activities are seen to be present on science parks. This is what science policy in the Flemish region set out to achieve, and these elements are part and parcel of science park management. The overall assessment of science parks is, therefore, a positive one. But it was also pointed out that science parks are a heterogeneous even within regional innovation systems. Not all of them perform up to standard. Yet, science parks, once created, are not finished products and policy might be able to exert some influence on its operation. Science parks also goes through learning and adaptation processes. A possible way to enhance performances of local or regional science parks is to insert their activities (perhaps as hubs in other science parks) abroad when the difficulty lies in getting enough critical mass to develop in true hotspots of high technology.

249

References

Afuah A. (1998), Innovation Management. New York, Oxford University Press.

Breschi, S. (2000), ‘The geography of innovation: a cross-sector analysis’, Regional Studies, 34 (3), 213-229.

Castells, M. and Hall, P. (1994), Technopoles of the World. The Making of 21st Century Industrial Complexes. London, Routledge.

Chesbrough, H.W. (2003), Open Innovation. The New Imperative for Creating and Profiting from Technology. Boston (MA), Harvard Business School Press.

Cooke, P. (2001), ‘From technopoles to regional innovation systems. The evolution of localised technology development policy’, Canadian Journal of Regional Science, 21 (1), 21-40.

Cooke, P. and Leydesdorff, L. (2006), ‘Regional development in the knowledge-based economy: the construction of advantage’, Journal of Technology Transfer, 31 (1), 5-15.

Hinoul, M. (1999), Silicon Valley, Leuven, Universitaire Pers Leuven.

IASP (2006), website accessed on 21 December 2006.

Janssens, Y. and De Groof, J. (2005), De Universitaire Regelgeving. Coördinatie en Annotatie. Nijmegen, Wolf Legal Publishers.

Kline, S.J. and Rosenberg, N. (1986), ‘An Overview of Innovation’ in Landau, R. and Rosenberg, N. (eds) The Positive Sum Strategy: Harnessing Technology for Economic Growth, Washington DC, National Academy Press, 275-304.

Larosse, J. (2002), ‘The evolution of innovation policy and the emergence of a ”new economy” in Flanders’, in Cincera, M. and Clarysse, B. (eds) Belgian Report on Science, Technology and Innovation – The Belgian Innovation System: Lessons and Challenges. Brussels, Federal Science Policy, 43-62.

Löfsten, H. and Lindelöf, P. (2002), ‘Science parks and the growth of new-technology-based firms – academic-industry links, innovation and markets’, Research Policy, 31 (6), 859-876.

Massey, D.; Quintas, P. and Wield, D. (1992), High-tech Fantasies: Science Parks in Society, Science and Space. London, Routledge.

250

Moray, N. and Clarysse, B. (2005), ‘Institutional change and resource endowments to science-based entrepreneurial firms’, Research Policy, 34 (7), 1010-1027.

OECD (1997) National Innovation Systems. Paris, OECD.

Pavitt, K. (1984), ‘Sectoral patterns of technological change: towards a taxonomy and a theory’, Research Policy, 13 (6), 343-373.

Phan, P.H.; Siegel, D.S. and Wright, M. (2005), ‘Science parks and incubators: observations, synthesis and future research’, Journal of Business Venturing, 20 (2), 165-182.

Teirlinck, P. and Spithoven, A. (2005). ‘Location characteristics of R&D activities in Belgian districts’. Tijdschrift voor Economische en Sociale Geografie, 96 (5), 558-572.

Teirlinck, P. and Spithoven, A. (2008), ‘The spatial organization of innovation: open innovation, external knowledge relations and urban structure’, Regional Studies, 42 (5), 689-704.

Tidd, J.; Bessant J. and Pavitt, K. (1997), Integrating Technological, Market and Organisational Change. Chichester, John Wiley and Sons Ltd.

Van Dierdonck, R. and Debackere, K. (1990), ‘Science parks and technological innovation’, Tijdschrift voor Economie en Management, 35 (3), 233-255.

Van Dierdonck, R.; Debackere, K. and Rappa, M. A. (1991), ‘An assessment of science parks: towards a better understanding of their role in the diffusion of technological knowledge’, R&D Management, 21 (2), 109-123.

Van Looy, B., Debackere, K. and Andries, P. (2003), ‘Policies to stimulate regional innovation capabilities via university-industry collaboration: an analysis and an assessment’, R&D Management, 33 (2), 209-229.

251

DEEL III BELEIDSIMPLICATIES VOOR

KENNISUITWISSELING TUSSEN BEDRIJFSWERELD EN ONDERZOEKSWERELD

252

11 Beleidsaanbevelingen

Op basis van de werkzaamheden die beschreven werden in de voorgaande hoofdstukken kwam een reeks van beleidsaanbevelingen tot stand, die worden weergegeven in onderstaande tekst.

11.1 Situering

Kennisuitwisseling tussen onderzoek en bedrijfsleven – ook wel industry-science relaties (ISR) genoemd - vindt plaats in een innovatiesysteem waarbinnen verschillende beleidsniveaus bevoegd zijn. In België is dit voor het grootste deel de verantwoordelijkheid van de gemeenschappen en de gewesten. De gewesten dragen de hoofdverantwoordelijkheid voor het economisch gericht onderzoek, de technologische ontwikkeling en de innovatieverspreiding. De voornaamste bevoegdheid van de gemeenschappen is de financiering van het hoger onderwijs. Een aantal welomschreven restbevoegdheden blijven echter federaal (bv. de financiering van het ruimtevaartonderzoek in een internationaal kader, fiscale stimuli voor O&O,…). Deze institutionele realiteit zorgt ervoor het het innovatiesysteem in België gekenmerkt wordt door een groot aantal actoren.

Een belangrijke categorie van actoren zijn de technologische intermediairen die een brug vormen tussen het bedrijfsleven en de onderzoekswereld. De werkgroep organiseerde vraaggesprekken met een aantal van deze organisaties (zie hoofdstuk 2). Onderstaand schema geeft op een sterk vereenvoudigde manier weer waar deze organisaties zich situeren binnen het bredere innovatiesysteem. Een meer gedetailleerd overzicht van de sleutelorganisaties uit het nationale innovatiesysteem vindt u in bijlage 1.

253

Figuur 11-1 : Situering van de ondervraagde actoren

Bron: gebaseerd op CBS, 1997; Larosse, 1997; OECD, 1998; Capron & Meeusen, 2000

Het onderste gedeelte van de figuur geeft een niet-exhaustief overzicht van de verschillende vragers en aanbieders van kennis en van een aantal intermediaire organisaties tussen deze actoren. In de ISR-context zijn de bedrijven de belangrijkste vragers van kennis. De bedrijfswereld is heterogeen samengesteld: het omvat kleine en middelgrote bedrijven (KMOs), grote ondernemingen en multinationale ondernemingen (MNOs) en is actief in traditionele sectoren en in speerpuntactiviteiten zoals micro-electronica, biotechnologie,

Federale overheid

Franse Gemeenschap

Brussels Hoofdstedelijk Gewest

Administratieve organisaties

Financierende organisaties

Bedrijfsleven Raadgevende commissies

Internationale organisaties (oa. EU)

Onderzoek in

bedrijven (KMOs, MNOs,

traditionele sectoren)

Publieke onderzoekscentra

Collectieve onderzoekscentra, Vlaamse competentiepolen, Waalse competitiviteits-polen,…

Particuliere non-profitorganisaties

Wetenschappelijke instellingen

Hogescholen

Interfacediensten Spin-offs

Wetenschaps-parken

Incubatoren

Intermediaire organisaties

Universiteiten

Bedrijfsleven

Waals Gewest

Vlaamse overheid

254

ICT en nanotechnologie. Kennistransfer is niet alleen belangrijk voor de hoogtechnologische sectoren, maar de uitdaging schuilt eveneens in het implementeren van nieuwe technologieën in de meer traditionele sectoren.

In een ruimere context zijn de bedrijven natuurlijk ook aanbieders van kennis, zoals blijkt uit het gegeven dat 68% van alle O&O in België wordt uitgevoerd door bedrijven. Deze inspanning is, zoals in alle landen, sterk geconcentreerd in een beperkt aantal grote bedrijven en in een beperkt aantal sectoren.

In een ISR-context gebeurt het aanbod van kennis door de kennisinstellingen (binnenlandse en buitenlandse). Van de kennisinstellingen in België zijn de universiteiten de belangrijkste verantwoordelijken voor onderzoek en producenten van kennis. Als aanbieder van hoger onderwijs zijn ze ook belangrijke leveranciers van human capital (afgestudeerden, doctoraten, enzovoort). Maar naast onderzoek en onderwijs kregen de universiteiten er in de jaren ’90 een derde missie bij: maatschappelijke en wetenschappelijke dienstverlening. De bedoeling is de kennis die aan de universiteit ontwikkeld wordt te laten doorstromen naar de maatschappij.

In lijn hiermee zijn de meeste overheden in Europa gestart met het subsidiëren van interfacediensten of technology transfer organisaties (TTO’s). Deze organisaties vormen een schakel tussen de academische onderzoekers en de bedrijfswereld. De activiteiten van een TTO kunnen teruggebracht worden tot twee hoofdtypes: 1) het bevorderen van samenwerking tussen universiteiten en bedrijven, bv. contractonderzoek; 2) het zorgen voor de commercialisatie van het onderzoek, door het sensibiliseren en het opleiden van de eigen onderzoekers in diverse aspecten van economische valorisatie, door het opsporen van octrooieerbare zaken en het nemen van octrooien en het opstellen van licentiecontracten, en door het oprichten van academische spin-offs. In het laatste geval zorgen de TTO’s voor begeleiding bij het opstellen van het businessplan en bij het zoeken naar financiering in de opstartfase, en voor opleiding van het management (IWT, 2008). Het relatieve belang van de hierboven opgesomde taken verschilt van TTO tot TTO, afhankelijk van de grootte van de instelling, de plaatselijke situatie en/of de voorgeschiedenis.

Onderzoeksresultaten van universiteiten bevinden zich vaak nog in een vroege fase vergeleken met de potentiële toepassingen. Niet alle ondernemingen zijn in staat om deze resultaten te absorberen. Men mag van TTO’s dan ook niet verwachten dat ze met alle ondernemingen in België een (nauwe) relatie hebben. Wel hebben ze vaak relaties met collectieve onderzoekscentra en vergelijkbare centra die dichter bij de bedrijven (vooral KMO’s) staan en die de onderzoeksresultaten verder kunnen ontwikkelen tot mogelijke toepassingen.

Een tweede intermediaire structuur, meestal nauw verbonden met een universiteit, zijn de wetenschapsparken. Deze parken stimuleren de groeikansen van (high tech) bedrijven door aangepaste vestigingsmogelijkheden en door het creëren van voorwaarden voor een

255

kruisbestuiving tussen de meest geavanceerde technologiedomeinen. Ze bieden infrastructuur (bv. gespecialiseerde incubatoren voor de begeleiding van high tech start-ups) en een gepriviligeerde omgeving (dicht bij onderzoekscentrum, aanwezigheid van hooggeschoold personeel,…) om hun ontwikkeling te stimuleren en hun competitiviteit te versterken. Ze leveren ook heel wat diensten op het vlak van netwerking (cf. infra).

Zoals hierboven reeds vermeld, bestaan er kenniscentra die zich specifiek richten op de noden van de industrie. Ze hebben een duidelijke technologische en doelgroepenfocus. Naast het uitvoeren van precompetitief en toegepast onderzoek leveren ze ook heel wat technologische en wetenschappelijke diensten. Een aantal voorbeelden zijn: het uitvoeren van technologische audits; het uitvoeren van haalbaarheidsstudies en ontwikkelingsstudies; het maken van prototypes; kwaliteitscontrole; continue vorming en vorming op maat; technology-watch en opvolging van normen; het organiseren van informatiesessies en sensibilisering rond nieuwe technologieën; technologietransfer en begeleiding van de bedrijven in hun technologische mutatie; wetenschappelijke en technologische outsourcing. Deze instellingen produceren dus niet alleen kennis, maar zijn ook een platform langs waar kennis getransfereerd wordt naar het bedrijfsleven. Ze vertonen wel een grote verscheidenheid op gebied van schaal, niveau van onderzoek (excellentie versus state-of-the-art), financierings- en governancemodellen, gerichtheid op korte termijn of eerder lange termijn resultaat, bottom-up of top-down initiatieven,… De meeste centra vallen onder de bevoegdheid van de gewesten (zie bijlage 1 en 2).

Een speciale categorie zijn de collectieve onderzoekscentra. Deze centra werden opgericht onder impuls van de sector, in toepassing van de Besluitwet ‘De Groote’ van 1947. Deze besluitwet had tot doel het toegepast onderzoek in de industrie te bevorderen, om aldus het concurrentievermogen van de sectoren te verhogen. Typisch voor deze centra is dat ze in belangrijke mate gefinancierd worden door hun leden (voornamelijk KMO’s): het zijn private non-profitorganisaties. Ze hebben dan ook heel nauwe band met hun leden, die vertegenwoordigd worden in hun technische comités. Via deze comités wordt (onder meer) nagegaan wat de strategisch collectieve uitdagingen van de industrie zijn. Op basis daarvan worden onder andere prioriteiten voor collectief onderzoek vastgelegd.

Bovenbeschreven intermediaire organisaties (de TTO’s, de wetenschapsparken en de collectieve onderzoekscentra63

63 Tijdens het gesprek met de TTO’s waren ook een aantal vertegenwoordigers van het bedrijfsleven aanwezig en tijdens het gesprek met de collectieve onderzoekscentra was ook een vertegenwoordiger van een Vlaamse competentiepool aanwezig. De namen van alle deelnemers zijn terug te vinden in het dankwoord vooraan dit boek.

) werden uitgenodigd voor een vraaggesprek rond ‘kennisuitwisseling tussen de wetenschappelijke wereld en de bedrijfswereld’. Hun ideeën werden daarna afgetoetst aan de ideeën van de relevante federale en regionale beleidsactoren. Samen met de andere activiteiten van de werkgroep vormde dit de basis voor de beleidsaanbevelingen in onderstaande sectie.

256

11.2 Beleidsaanbevelingen

De werkgroep erkent dat de verschillende overheden al heel wat inspanning leveren om kennisuitwisseling tussen de wetenschappelijke wereld en de bedrijfswereld te stimuleren (cf. bijlage 1 en 2) en dat sommige van de aanbevelingen die gemaakt worden in onderstaande tekst al ten dele geïmplementeerd werden. Dit neemt echter het belang niet weg om de schaal en intensiteit ervan verder te ontwikkelen en deze maatregelen zo breed mogelijk te communiceren. De aanbevelingen werden immers gemaakt omdat een groot deel van de deelnemers vond dat ze niet, of onvoldoende, ontwikkeld waren in België of toch niet in alle delen van het land.

Aanbevelingen komende van één welbepaalde groep (bv. de COC’s of de TTO’s of…) worden als dusdanig vermeld. Aanbevelingen die tijdens meerdere discussierondes aan bod kwamen, krijgen in onderstaande tekst geen referentie.

Het geheel wordt gestructureerd rond vier punten:

1) een aantal strategische uitdagingen;

2) maatregelen rond het aanbod van kennis door de onderzoekswereld;

3) maatregelen rond de vraag naar kennis door het bedrijfsleven;

4) maatregelen rond de intermediatie tussen bedrijfsleven en de onderzoekswereld.

Nieuwe trends in het onderzoeksgebeuren stellen een aantal strategische uitdagingen voor het beleid. Punt 1 start dan ook met een beschrijving van deze uitdagingen en van een aantal meer algemene aandachtspunten. De meer concrete ISR-aanbevelingen worden gegroepeerd rond de punten 2 tot 4. Het verbeteren van de kennisuitwisseling tussen bedrijfsleven en onderzoekswereld is niet alleen een kwestie van het verbeteren van de intermediatie tussen deze twee werelden (punt 4). Vooraleer sprake kan zijn van kennistransfer is er ook nood aan het ‘juiste’ aanbod van kennis (punt 2) en actoren die deze kennis kunnen gebruiken/vragen (punt 3). Het is wel zo dat bovenstaande categorieën (strategische uitdagingen, vraag, aanbod en intermediatie) niet strict gescheiden zijn. Bepaalde beleidsaanbevelingen kunnen onder meerdere categorieën geklasseerd worden.

11.2.1 Strategische uitdagingen en trends in het onderzoeksgebeuren

Sedert de jaren ’90 is het proces van globalisering in een duidelijke stroomversnelling terechtgekomen. Om het hoofd te bieden aan de toegenomen concurrentie moeten bedrijven zich voortdurend aanpassen. Bedrijven kunnen streven naar kwalitatief betere producten en

257

diensten (o.a. via innovatie…) waarvoor de consumten bereid is om meer te betalen. Een tweede strategie bestaat erin te streven naar lagere kosten en meer competitieve prijzen, onder andere door outsourcing en delokalisatie van bepaalde productie-activiteiten. Vaak kiezen bedrijven voor een combinatie van deze twee strategieën. Zo zijn de jongste jaren vrijwel alle economische sectoren in België kennisintensiever geworden. Tegelijkertijd werd een groeiend aantal segmenten van de productieketen, voornamelijk activiteiten met een lagere toegevoegde waarde, gedelokaliseerd naar lage loonlanden. Het resultaat is dat vooral de activiteiten met een hogere toegevoegde waarde nog in België blijven.

Een voorbeeld van dergelijke activiteiten zijn de onderzoeks- en ontwikkelingsactiviteiten, maar ook deze zijn aan verandering onderhevig. Tot eind jaren ’80 werden nieuwe producten voornamelijk ontwikkeld en gecommercialiseerd binnen de O&O-afdelingen van grote industriële bedrijven. Echter, als gevolg van de globalisering, de toenemende concurrentie, de steeds korter wordende levenscyclus van heel wat producten en de stijgende kosten voor het ontwikkelen van nieuwe producten door de toenemende technische complexiteit, reageerden meer en meer bedrijven met een ‘open innovatie bedrijfsmodel’.

Een dergelijk bedrijfsmodel kenmerkt zich door twee tendensen. Vooreerst wordt steeds meer extern ontwikkelde kennis gebruikt om de interne innovatieprocessen te versnellen. Dit maakt van het bestaan van een kennismarkt een belangrijk gegeven. Voorbeelden van externe kennisrelaties zijn het uitbesteden van onderzoek, het kopen van licenties op octrooien of het opkopen van eigendomsrechten, de samenwerking met of het opkopen van start-ups,… Naast het insourcen van bestaande kennis gaan bedrijven ook meer en meer eigen kennis verkopen aan andere bedrijven door het verlenen van licenties, alliantievorming, het opzetten van ‘corporate spin-offs’,…(Vanhaverbeke, 2009).

Ook dit insourcen en outsourcen van kennis gebeurt in een globale context. Meer en meer bedrijven – vooral grotere – nemen hun O&O-beslissingen op mondiale schaal. Ze gaan op zoek naar excellentie, waar die zich ook bevindt. Internationalisatie geldt dus niet langer alleen voor productie-activiteiten, maar ook voor onderzoeksactiviteiten die in toenemende mate naar opkomende economieën getransfereerd worden.

Bovenstaande evoluties brengen een aantal strategische uitdagingen met zich mee die strategische beleidsantwoorden veronderstellen:

- Hoe kan het federale en regionale beleid inspelen op de internationalisatie van het onderzoek?

- Hoe kan de overheid garanderen dat publieke middelen voor O&O (taxpayer’s money) gepaard gaan met maximale spillovers in het eigen land en regio?

258

- Welke mogelijkheden hebben het nationale en regionale beleid nog om prioriteiten te stellen, gezien de toenemende internationalisatie en intersectorale vervlechting van het onderzoeksgebeuren?

- Dient het beleid rond intellectuele eigendom te worden herzien?

- enz...

In de gewesten bestaan reeds initiatieven die tegemoet komen aan bovenbeschreven uitdagingen. Zo is in de verschillende gewesten steun voorzien om internationale (Europese) samenwerking op het vlak van O&O en innovatie te stimuleren, worden beheersovereenkomsten afgesloten met de publieke onderzoeksinstellingen waarin performantiecriteria rond valorisatie zijn opgenomen, enzovoort. Maar ondanks de bestaande initiatieven is het belangrijk dat er verder over deze uitdagingen wordt nagedacht en dat er, naast continue incrementele verbeteringen van het instrumentarium inzake kennisuitwisseling, een strategische discussie gevoerd wordt aangaande nieuwe beleidskeuzes.

Hieronder worden een aantal punten besproken die belangrijk zijn in deze strategische discussie en die verder gaan dan een zuiver ISR-beleid.

Nood aan een strategische ondersteuning van het innovatiebeleid

Rekening houdend met hoger beschreven evoluties is er nood aan specifieke kennis om (met het oog op langere termijn) beleidsbeslissingen te nemen. Er bestaat nog weinig literatuur over het optimale niveau van kennisrelaties, de optimale vorm (combinaties) van kennisrelaties, de efficiëntie en effectiviteit van bestaande steunprogramma’s ter stimulering van kennisrelaties,… om maar te zwijgen over algemene studies met betrekking tot de wijze waarop het federale en regionale beleid in België het best zou reageren op de grote strategische uitdagingen die gesteld worden aan het innovatiesysteem (Veugelers, 2009). Het is belangrijk dat hier verder onderzoek naar gebeurt.

Dit vereist het systematisch verzamelen van informatie over het beleid en, na toetsing ten overstaan van de vooropgestelde effecten en verwachtingen, hieruit conclusies trekken (Ministerie van de Vlaamse Gemeenschap (2002)). Dit dient te gebeuren op basis van betrouwbare en internationaal vergelijkbare statistische indicatoren die ook op Belgisch vlak nauwgezet dienen te worden verzameld met en door alle betrokkenen. In de verschillende regio’s bestaan reeds initiatieven in die richting. Voorbeelden zijn de jaarlijkse opvolging van de kernindicatoren uit het Vlaams Innovatiepact door de Vlaamse Raad voor Wetenschapsbeleid (VRWB) en onderzoek van de Vlaamse steunpunten ‘O&O-statistieken’ en ‘ondernemerschap, ondernemingen en innovatie’ over de thema’s die belangrijk zijn bij de voorbereiding en evaluatie van het WTI-beleid. In het Waals gewest

259

zijn opvolging en evaluatie belangrijke componenten van het Marshallplan. Ondanks deze initiatieven is verbetering mogelijk. Er moet verder gestreefd worden naar een evaluatiecultuur, gekenmerkt door een openheid en bereidheid tot feedback over de effectiviteit en efficiëntie van het beleid en de instrumenten of programma’s, en bereidheid tot dialoog en tot leren uit tekortkomingen en uit successen.

Concreet is er nood aan structuren voor beleidsvoorbereiding, -benchmarking en –evaluatie alsook aan instrumenten om beter en sneller vernieuwingen door te voeren en in te voeren. Het gaat daarbij vooral om het opzetten van een geïnstitutionaliseerd leerproces voor beleidsontwikkeling, met participatie van alle relevante actoren (Larosse, De Cock et al (2007), blz. 10). Dit vereist het engagement van alle betrokken overheden in het brede beleidsdomein van O&O en innovatie, uiteraard naargelang de bevoegdheid die ze elk bezitten.

Policy mix en governance

Het wetenschaps- en innovatiebeleid in België is sterk versnipperd. Het resultaat is een complex en gedifferentieerd geheel van agentschappen en instellingen, en van instrumenten, subsidiërings- en financieringsmechanismen (zie bijlage 1). Zoals opgemerkt door de EC(2007b) is dit “een weerspiegeling van de constitutionele realiteit en van een aantal uiteenlopende trends tussen de drie regio’s in termen van socio-economische situatie, van het zetten van beleidsprioriteiten en van groeivoeten”. Dit neemt echter niet weg dat, in volle respect voor de bevoegdheidsverdeling, de interactie en samenwerking tussen de verschillende overheden verder kan uitgebouwd worden. Zeker tijdens de voorbereidingsfase van nieuwe maatregelen kan proactief overleg nuttig zijn zodat een maximale impact kan bereikt worden en zodat maatregelen van verschillende beleidsniveaus versterkend op elkaar kunnen inwerken. Het ‘Forum O&O’, een Forum tussen de Federale Regering en de Gewest- en Gemeenschapsregeringen, was op dit vlak een goed initiatief. Het zou nuttig zijn, zoals voorzien in het regeerakkoord, om dit Forum nieuw leven in te blazen. Dit laat immers informatie-uitwisseling en een betere coördinatie toe zonder de creatie van nieuwe institutionele structuren.

Drie aspecten die een betere coördinatie vereisen, werden tijdens de discussies meermaals benadrukt: (i) Het criterium dat overheidssteun koppelt aan de ‘realisatie van voldoende toegevoegde

waarde in het financierende gewest’ werd als problematisch ervaren en in contradictie met de economische realiteit waarin ondernemingen op Europese of globale schaal actief zijn. Het is logisch dat een regio die overheidssteun verleent, voldoende wil genieten van de baten, maar dergelijke koppeling mag geen rem vormen op de internationalisering van het bedrijfsleven. Deze discussie wordt in alle landen gevoerd, maar verdient in het federale en kleinschalige België speciale aandacht. Op basis van

260

het nieuwe Europese kader voor staatssteun aan O&O&I besliste het Waals gewest om dit criterium te laten vallen.

(ii) Momenteel is het moeilijk om binnen België samen te werken over de regiogrenzen heen. Er is nood aan programma’s die samenwerking tussen onderzoeksteams (zowel publiek als privaat) van de verschillende gemeenschappen en gewesten stimuleren. Er moet onderzocht worden hoe binnen de bestaande federale en regionale programma’s samenwerking mogelijk gemaakt kan worden.

(iii) Naast samenwerking werd ook gewezen op de nood aan meer communicatie tussen verschillende onderzoekscentra, ook over de regiogrenzen heen (en tussen de betrokken overheden onderling), zodat dubbel onderzoek vermeden wordt en synergieën mogelijk worden.

Ook binnen elke overheid bestaan verschillende beleidsdomeinen waarvoor wetenschap en innovatie belangrijk (kunnen) zijn. Innovatie zou dan ook in elk van deze departementen een bijzondere aandacht moeten genieten. Een interessant beleidsinstrument om aan deze doelstelling tegemoet te komen is het ‘innovatief aanbesteden’, openbaar aanbesteden om het innovatiepotentieel te stimuleren. Vlaanderen startte in dit kader met het actieplan ‘Innovatief Aanbesteden (2008-2010)’.

Kadervoorwaarden die onderzoeken in België aantrekkelijk maken

In een globale context treedt de aantrekkelijkheid van de regio op de voorgrond. De omgeving en randvoorwaarden waarin onderzoek gebeurt, spelen een belangrijke rol in het aantrekken en behouden van onderzoeksactiviteiten. Een belangrijke determinant is de mogelijkheid tot netwerken met universiteiten en onderzoekscentra. Agoria en het federaal Planbureau hebben hier vroeger reeds op gewezen in een studie rond de metaalverwerkende nijverheid in België (Hertveldt et al, 2005). Ook Verbeek et al. (2003) onderstreepten het belang van de aanwezige kennisbasis voor de chemische nijverheid en voor kennisintensieve technologieën in het algemeen. Andere belangrijke localisatiefactoren zijn een goede ligging, infrastructuur, een goed aanbod aan cultuur en onspanningsmogelijkheden, beschikbaarheid van afgestudeerden in bepaalde disciplines (in het bijzonder exacte wetenschappen en ingenieurs), fiscale druk, flexibiliteit van de arbeidsmarkt, goede en stabiele regelgeving, de mate waarin opgebouwde sociale zekerheidsrechten internationaal kunnen worden overgedragen,… (Vanhaverbeke, 2009; Lukach & Plasmans, 2009 en Spithoven, 2009).

11.2.2 Aanbevelingen inzake het aanbod van kennis

In een open innovatiesyteem-logica gaan kennisintensieve bedrijven op zoek naar kennis buiten hun muren, onder andere bij universiteiten/kennisinstellingen. Ze gaan daarbij op zoek naar kwalitatief hoogstaande kennis die tevens complementair is aan hun noden. De

261

voorstellen die tijdens de activiteiten van de werkgroep aan bod kwamen, worden hieronder besproken.

Verdere ondersteuning van kwalitatief hoogstaand onderzoek

In veel gevallen is een zekere kritische massa van onderzoek nodig om excellentie te bereiken, zeker excellentie op internationale schaal. Als antwoord hierop hebben de gewesten in bepaalde onderzoeksdomeinen een aantal zwaartepunten gecreëerd waarvoor ze internationaal bij de top behoren (of willen behoren) en die tegemoet komen aan de behoeften van het bedrijfsleven. Dergelijke initiatieven creëren visibiliteit en zijn op die manier belangrijk voor het aantrekken en verankeren van (buitenlandse) kennisinvesteringen. Voorbeelden hiervan zijn de Vlaamse strategische onderzoekscentra (bv. IMEC) en in mindere mate de competentiepolen (bv. Flanders’ Drive). In het Waals gewest zijn er het initiatief van de ‘programmes d’excellence’ en de competitiviteitspolen.

Internationalisering van O&O bemoeilijkt echter het vormen van kritische massa binnen de grenzen van een regio of land. Vandaar dat het nodig is dat :

(i) er zorg besteed wordt aan de organisatie van dergelijke initiatieven: hun optimale grootte (afhankelijk van de technologie en het type innovatie); de wijze van prioriteitsbepaling; de keuzes van financieringsmechanismen; beslissingen over hun governance (bv. samenstelling van de Raad van Bestuur). Al deze aspecten zijn cruciaal voor de effectiviteit van deze initiatieven. Het VIB, een instituut onder de vorm van een interuniversitaire samenwerking op het vlak van biotechnologie, werd door de deelnemers erkend als een efficiënte en creatieve manier om om te gaan met de nieuwe uitdagingen.

(ii) er qua prioriteitsbepaling een voorkeur uitgaat naar gezamenlijke (bottom-up) initiatieven van universiteiten en bedrijven. In vergelijking met de overheid voelen onderzoeksactoren sneller de ontwikkeling van nieuwe internationale trends op het terrein. De overheid kan wel een ondersteunende rol spelen in het tot stand komen van deze initiatieven door het samenbrengen van de relevante personen.

Kritische massa

(i) Cruciaal in het onderzoeksproces zijn onderzoekers. Verschillende deelnemers stelden dat het in België, zowel voor onderzoeksinstellingen als voor het bedrijfsleven, een toenemend probleem wordt om gepaste onderzoeksprofielen te vinden. Vereist is dat voldoende mensen afstuderen in wetenschappelijke en technologische richtingen.

Aantrekken en behouden van (top)onderzoekers

262

België scoort nog altijd relatief slecht op dit vlak. Tussen 2003 en 2005 daalde het aandeel van deze richtingen in het totaal aantal nieuw-afgestudeerden zelfs.

(ii) Daarnaast moeten afgestudeerden in de richtingen wetenschappen en technologie meer aangemoedigd worden om voor onderzoek te kiezen. Meer positieve aandacht voor toponderzoekers kan de populariteit van het beroep ‘onderzoeker’ doen toenemen. Maar in het geval van academische onderzoekers moet eveneens gewerkt worden aan de excessieve onzekerheid waarmee onderzoekers te vaak geconfronteerd worden (CPS, 2008). Het is in deze context belangrijk dat universiteiten voldoende structurele financiering krijgen om de stabiliteit van het personeel te garanderen.

(iii) De collectieve onderzoekscentra (en Vlaamse competentiepool) vragen eveneens een zekere structurele financiering voor hun onderzoekers. Op dit moment kunnen deze centra enkel beroep doen op projectfinanciering.

(iv) De lonen van onderzoekers hebben een effect op het aanbod ervan. De Hay-group vergeleek het nettoloon van een ‘R&D-engineer’ en ‘R&D-manager’ in België met een aantal andere landen64

64 België werd vergeleken met Frankrijk, Duitsland, Italië, Nederland, het VK en de VS. Het referentietijdstip was 1 juli 2005

. Dit was voor beide types van onderzoekers het laagst in België. Daartegenover stond dat de totale kost respectievelijk het hoogste en het tweede hoogste was in België. Deze cijfers dateren van 1 juli 2005. Ondertussen werd de vrijstelling van doorstorting van bedrijfsvoorheffing voor de werkgevers van onderzoekers die aan bepaalde voorwaarden voldoen, wel substantieel verhoogd.

(v) Het aantrekken van buitenlandse onderzoekers kan voor een deel tegemoet komen aan het dreigend tekort aan onderzoekers. De terugkeermandaten van de federale overheid, het Vlaamse Odysseusprogramma en de Waalse ‘mandats d’impulsion scientifique – mobilité ULYSSE’ spelen hierop in. Tijdens de discussies werd gesuggereerd dat het Belgische diplomatenkorps ook een aanmoedigende rol zou kunnen spelen om nog meer op zoek te gaan naar toponderzoekers in het buitenland (Belgische én buitenlandse). De ambassades zijn het ideale vlaggenschip om contacten te leggen met het buitenland. Eenmaal het contact gelegd is, kunnen de regionale sterktes volop uitgespeeld worden.

(vi) Het verkrijgen van verblijfs- en werkvergunningen voor buitenlandse onderzoekers moet flexibeler gemaakt worden. Buitenlandse doctoraatsstudenten bijvoorbeeld, zouden gemakkelijker een werkvergunning moeten krijgen zodat de afgestudeerde na de studies een aantrekkelijke job kan zoeken en zo aan kennisoverdracht naar het bedrijfsleven kan doen. Het systeem van wetenschappelijke visa komt deels aan deze vereisten tegemoet.

(vii) Belgische onderzoekers zouden nog meer gestimuleerd moeten worden om een aantal jaar in het buitenland door te brengen om zo internationale expertise op te doen en om de vruchten van internationale kruisbestuiving te plukken.

263

De complexiteit van de huidige vraagstukken vraagt vaak om de inzet van uiteenlopende disciplines. Doorbraken in onderzoek zitten ook steeds vaker op de kruispunten van verschillende disciplines. Het stimuleren van (internationale) netwerken tussen onderzoekscentra uit verschillende wetenschappelijke en technologische disciplines kan dan ook tot een interessante kruisbestuiving leiden.

Verder stimuleren van multidisciplinair onderzoek

Streven naar grotere complementariteit tussen het onderzoek van kenniscentra en de noden van het bedrijfsleven

Open innovatie, waarbij bedrijven steeds meer beroep doen op extern ontwikkelde kennis, zorgt ervoor dat de onderzoeksagenda’s van kenniscentra en van het bedrijfsleven steeds meer met elkaar verstrengeld geraken. De verwevenheid tussen wetenschappelijke vraagstelling en technologische toepassing is daardoor groter geworden. Desalniettemin kwam vanuit verschillende hoek de vraag naar een nog verdere afstemming van de onderzoeksagenda’s. Dit mag echter zeker niet ten koste gaan van het fundamenteel onderzoek op initiatief van de vorser. Deze vorm van onderzoek blijft immers een onontbeerlijke voorwaarde voor het baanbrekend onderzoek van vandaag en morgen.

Verdere complementariteit van onderzoeksagenda’s vereist dat de onderzoekswereld voldoende op de hoogte is van de noden van de bedrijfswereld. Het omgekeerd geldt evenzeer: de bedrijfswereld dient geïnformeerd over de mogelijkheden van de onderzoekswereld. Hieronder staan een aantal voorstellen die aan bod kwamen tijdens de activiteiten van de werkgroep.

(i) Verschillende actoren bevestigden dat persoonlijk contacten tussen de onderzoeks- en bedrijfswereld een efficiënte manier zijn om beide werelden te informeren over elkaars activiteiten. Het belang van netwerken tussen universitaire wereld en bedrijfswereld werd tijdens de gesprekken met de intermediairen meermaals benadrukt. Er zijn heel wat organisaties actief op het vlak van netwerkvorming. Het aanmoedigen van samenwerking tussen deze organisaties met het oog op verruiming/samenwerking van bestaande netwerken kan echter belangrijke positieve effecten hebben.

Verder stimuleren van ontmoetingen tussen het bedrijfsleven en de onderzoekswereld

(ii) De collectieve onderzoekscentra en vergelijkbare regionale centra zijn door hun werkzaamheden goed op de hoogte van de noden van het bedrijfsleven. Via hun technologische adviseurs, technische comités, trouble-shooting diensten,… staan ze in nauw contact met hun leden. Dankzij hun activiteiten kunnen deze centra road maps

264

opstellen over wat verschillende technologische subsectoren nodig zullen hebben in de toekomst, hoe ze zullen ontwikkelen en dus, wat hun academische onderzoeksnoden zijn (Coeurderoy en Duplat, 2009). Het verder stimuleren van contacten tussen de collectieve onderzoekscentra en universiteiten en TTO’s kan helpen bij het (verder) afstemmen van het universitaire onderzoek op de vraag van het bedrijfsleven. Deze contacten gebeuren tegenwoordig nog relatief weinig.

(iii) De verantwoordelijken voor de wetenschapsparken zijn goed op de hoogte van de noden van hun residenten. Hoewel deze parken gelinkt zijn aan een of meerdere kennisinstellingen, kan de samenwerking tussen deze parken en de universiteit (TTO) vaak nog beter.

(i) Een heel intensieve vorm van ontmoetingen tussen de onderzoeks- en bedrijfswereld gebeurt onder de vorm van (tijdelijke) mobiliteit van personeel tussen deze twee werelden. Dit wordt algemeen erkend als een efficiënte manier om kennis te transfereren. Het laat immers toe om ook kennis die niet makkelijk te codificeren is, toch over te dragen. (Tijdelijke) personeelsuitwisseling tussen bedrijven en onderzoeksinstellingen wordt nog te weinig benut. Vooral een aantal regels, personeelsstatuten, pensioenregelingen, … vormen hierbij hinderpalen. Een op te richten werkgroep zou, met behulp van deskundigen, een aantal mogelijke verbeteringen ter zake kunnen formuleren. Het is aangewezen dat zowel het federale als het regionale beleidsniveau vertegenwoordigd zijn in deze werkgroep. Immers, de verschillende beleidsniveaus (federaal, gemeenschappen en deels ook gewesten) zijn bevoegd voor aspecten die te maken hebben met personeelsuitwisseling. Bovendien moet personeelsuitwisseling ook over de regiogrenzen heen mogelijk zijn.

(ii) Een andere hindernis voor de mobiliteit tussen het bedrijfsleven en de onderzoekswereld is het verschil in evaluatiecriteria. Universiteiten baseren hun evaluaties voornamelijk op wetenschappelijke publicaties, wat het voor onderzoekers met een aantal jaar bedrijfservaring moeilijk maakt om zich te (her)integreren in de academische wereld. Analoog voldoen academici niet noodzakelijk aan de voorwaarden van het bedrijfsleven. Overleg rond dit thema werd gesuggereerd met het oog op het opstellen van equivalentiecriteria die door beide milieus erkend worden. De overheidsadministraties die de context creëren waarbinnen de universiteiten actief zijn, zouden ook aan deze discussies moeten deelnemen.

(iii) Schema’s ter stimulering van mobiliteit van onderzoekers beheerd (en dus ook gefinancierd) door de overheid of universiteit blijven marginaal en grotendeels onbekend (Clarysse & Wright, 2009). Tijdens de discussies met de intermediairen werd voorgesteld om bestaande steunprogramma’s gericht op de uitwisseling van personeel tussen het bedrijfsleven en de onderzoekswereld sterker te promoten, bijvoorbeeld door de verspreiding van succesverhalen.

Verder stimuleren van de mobiliteit van personeel tussen het bedrijfsleven en de onderzoekswereld

265

(iv) De bestaande programma’s zijn voornamelijk gericht op de uitwisseling van personeel tussen universiteiten en bedrijfsleven. De collectieve onderzoekscentra merken op dat ook een meer pragmatische uitwisseling van experten in het kader van collectief onderzoek interessant kan zijn.

(v) Het bedrijfsleven wenst zelf meer thesis- en doctoraatstitels te kunnen voorstellen waarbij het onderzoek hoofdzakelijk binnen het bedrijf gebeurt. De TTO’s, de wetenschapsparken, de collectieve onderzoekscentra, de agentschappen voor onderzoekssteun aan bedrijven… zouden een coördinerende rol kunnen spelen in het samenbrengen van studenten en bedrijven.

Onderzoeksresultaten zijn het gevolg van de inspanning van onderzoekers. Zoals vermeld, krijgen deze echter nog altijd weinig aansporingen om rekening te houden met een mogelijke commercialisatie of maatschappelijke valorisatie van hun onderzoek. Het is belangrijk dat dit verandert.

Tijdens de gesprekken met de intermediairen werd ook voorgesteld om voor alle onderzoekers uit wetenschappelijke richtingen basistrainingen rond spin-off en licentie-activiteiten te organiseren. Dit kan de ondernemerschapsgeest van onderzoekers vergroten en op die manier het cultuurverschil tussen de onderzoekswereld en het bedrijfsleven verkleinen. Met het oog op het genereren van schaalvoordelen zou de training regionaal kunnen gecoördineerd en financieel ondersteund worden.

Aansporingen voor onderzoekers om zich meer te richten op de noden van het bedrijfsleven

Een open innovatiesysteem impliceert een actief IP-beheer binnen de onderneming. Innovaties (of zelfs gewoon kennis) die binnen de bedrijven niet gecommercialiseerd worden, kunnen op de markt gebracht worden en op die manier toch aanleiding geven tot bedrijfsopbrengsten (Chesbrough, 2003). Omgekeerd doet het bedrijf zoveel mogelijk beroep op externe kennis, onder meer door het in licentie nemen van externe technologie, samenwerking met onderzoekscentra,…Een belangrijke voorwaarde voor het tot stand komen van een samenwerking met een bepaalde onderzoeksgroep is een duidelijk en efficiënt octrooibeleid van de onderzoeksinstelling (Vandevelde en Clarysse, 2004). De activiteiten van de werkgroep leidden tot volgende ideeën hierrond:

Intellectuele eigendom (intellectual property of IP)

266

(i) In België werd decretaal vastgelegd65

(iv) Over het nut van het samenbrengen van octrooien bestaat onduidelijkheid. De EC(2007) wijst op de voordelen die kunnen verkregen worden door het samenbrengen van octrooien van onderzoeksorganisaties. Dergelijke praktijk kan de kritische massa van intellectuele eigendom creëren die nodig is opdat een innovatief idee aantrekkelijk zou zijn voor de private sector (EC(2007)). Deze voordelen worden erkend langs Franstalige zijde waar de verschillende TTO’s, geïntegreerd in het netwerk LIEU, hun octrooien in gemeenschap brengen. Echter, niet alle deelnemers aan de werkgroep zijn

dat de octrooirechten op onderzoek uitgevoerd door de universiteit en gefinancierd met middelen van de overheid toegekend worden aan de universiteit. Deze praktijk is weliswaar gekoppeld aan een billijke vergoeding voor de onderzoeker en het kaderen van deze activiteiten binnen de andere missies van de universiteit, met name onderzoek en onderwijs. De invoering van dit systeem heeft een positief effect gehad op het ondernemend gedrag van universiteiten (gemeten aan de hand van octrooi-indicatoren) en lijkt geen negatief effect te hebben op de samenwerking tussen universiteiten en bedrijfsleven (Van Looy et al, 2009). Het verdient aanbeveling dat deze regelgeving ook wordt toegepast voor onderzoek gefinancierd met federale middelen. De FOD Economie, Middenstand, KMO en energie werkt hier momenteel aan.

(ii) Universiteiten kunnen hun octrooien in licentie geven. Zoals blijkt uit de inkomstenstromen van de universiteiten, moet het belang hiervan echter niet overschat worden. Dit neemt niet weg dat een aantal bedrijven vindt dat TTO’s van universiteiten hun octooirechten te duur verkopen, zeker wanneer rekening wordt gehouden met het feit dat er vaak nog veel bijkomende investeringen nodig zijn om de onderzoeksresultaten te commercialiseren. Het verdient aanbeveling dat deze ’meningen’ grondig (empirisch) onderzocht worden door een onafhankelijk expert om te kijken of, en in welke mate, bijsturing van bestaande kaders (in België) relevant is. Daarnaast wordt er gepleit voor een grondig overleg tussen bedrijfsleven en universiteiten dat moet leiden tot een transparante en voorspelbare gedragscode over een billijke vergoeding voor de IP van universiteiten. Deze code mag echter niet marktverstorend werken. Dergelijke gesprekken vonden reeds plaats in het Waals gewest. In het kader van het Marshallplan heeft LIEU, het netwerk van Franstalige TTO’s, hierover onderhandeld met de bedrijfswereld.

(iii) Het kan nuttig zijn dat universiteiten een onderscheid maken tussen verschillende types bedrijven in de manier waarop ze IP transfereren. Bijvoorbeeld, KMO’s kunnen op een verschillende manier toegang gegeven worden tot IP dan grotere bedrijven (Clarysse en Wright, 2009), natuurlijk in zoverre dit niet in strijd is met de Europese kaderregeling voor O&O&I.

65 Vlaamse gemeenschap : decreet betreffende de universiteiten in de Vlaamse gemeenschap van 12/6/1991, artikel 169ter (ingevoegd bij decreet van 14/7/1998; BS 29/8/1998). Franse gemeenschap : décret-programme du 17 décembre 1997 portant diverses mesures en matière d’impôts, taxes et redevances, de logement, de recherche, d’environnement, de pouvoirs locaux et de transports (M.B. du 27/01/1998, p. 1940)", article 14.

267

overtuigd van het nut hiervan en wijzen erop dat talloze initiatieven om over te gaan tot het samenbrengen van octrooien niet van de grond komen omdat het de succeskansen niet zou verhogen. Kortom, verder onderzoek hierover is nodig.

(v) Het is belangrijk dat onderzoekers (zowel academische als onderzoekers uit het bedrijfsleven) zich meer bewust worden van de schat aan informatie die octrooien vertegenwoordigen. Vooraleer een nieuw onderzoeksproject wordt opgestart, zou de reflex moeten bestaan om op basis van octrooidatabanken een zicht te krijgen op de stand van de technologie. Tijdens de opleiding van onderzoekers zou hier meer aandacht moeten aan geschonken worden.

Samenwerking met universiteiten is niet voor elk bedrijf de optimale oplossing. Voor veel KMO’s, zeker KMO’s uit minder kennisintensieve sectoren, zijn naast de collectieve (en vergelijkbare) onderzoekscentra ook de hogescholen vaak meer aangewezen als samenwerkingspartner. Zowel het Vlaamse als het Waalse gewest voorzien specifieke steunprogramma’s voor samenwerking met hogescholen (TETRA en FIRST Hautes Ecoles).

Belangrijke potentieel van collectieve onderzoekscentra en hogescholen voor KMO’s

11.2.3 Aanbevelingen ter stimulering van de vraag naar kennis

Vanuit een open innovatie perspectief zijn kennisinstellingen een waardevolle bron van nieuwe kennis en technologie. Echter, niet alle ondernemingen zijn zich hier voldoende van bewust. In onderstaande paragraaf worden een aantal maatregelen beschreven die de vraag naar kennis kunnen stimuleren. Onafhankelijk daarvan, bestaat er een soort ‘natuurlijke vraag’ naar kennisrelaties. Deze wordt in grote mate bepaald door de economische structuur van een land. Het is belangrijk dat deze structuur voldoende evolueert in de richting van een kenniseconomie.

Aanbevelingen inzake de vraag naar kennis

(i) Er bestaan heel wat steunprogramma’s ter stimulering van kennisuitwisseling tussen het bedrijfsleven en de onderzoekswereld. Om verdere versnippering van middelen

Financiële steun voor samenwerking tussen het bedrijfsleven en de onderzoekswereld

268

tegen te gaan, is het belangrijk om te vertrekken van de bestaande programma’s eerder dan de creatie van nieuwe.

(ii) De visibiliteit en transparantie van de initiatieven voor de ondernemingen kan beter. Het bestaande innovatie-instrumentarium is complex en de steunprogramma’s vallen onder de verantwoordelijkheid van verschillende administraties en agentschappen (zie ook rapport van Expertgroep voor de doorlichting van het Vlaams innovatie-instrumentarium (2007)). Vooral kleinere, maar ook grote ondernemingen weten niet altijd tot wie ze zich moeten richten in verband met de financiering van hun onderzoek. Vereenvoudiging dient nagestreefd en de communicatie inzake de beleidsinstrumenten kan beter.

(iii) De nood aan administratieve vereenvoudiging werd meermaals benadrukt. (iv) Er is nood aan programma’s die samenwerking tussen onderzoeksteams (zowel

publiek als privaat) van verschillende gemeenschappen en de gewesten stimuleren (cf. supra).

(v) De meeste ondervraagde actoren stonden positief tegenover innovatiecheques voor KMO’s, waarmee deze, bijvoorbeeld, een deel van de eerste kennismaking met een kennisinstelling kunnen financieren.

(vi) Er werd gepleit voor een (verhoging van de) bonus bovenop het normale steunpercentage (fiscaal of subsidie) voor alle onderzoek van bedrijven in samenwerking met universiteiten/kennisinstellingen, voor zover het nieuwe Europese kader voor steun voor O&O en innovatie dit toelaat.

(vii) Op Europees niveau bestaan steunprogramma’s ter stimulering van internationale samenwerking, onder meer de Europese kaderprogramma’s voor Onderzoek en Technologische Ontwikkeling (KP OTO) en voor Concurrentievermogen en Innovatie (KCI). De bedrijfswereld in België is relatief ondervertegenwoordigd in deze programma’s. In deze context wezen de collectieve onderzoekscentra op het belang van de continuïteit van het Vlaamse EIS-programma (Europese Innovatiestimulering). Dit programma biedt financiële steun aan intermediairen om op zoek te gaan naar innovatieve KMO’s met potentieel om in een Europees kader samen te werken in transnationale projecten. Daarnaast werd onderstreept dat België op voorhand voldoende actief moet zijn bij het tot stand komen van internationale programma’s (en de keuze van de thema’s).

(i) Naast de door de gewesten gesubsidieerde technologische adviseurs die bedrijven op weg helpen met nieuwe technologieën, beschikken de collectieve onderzoekscentra ook over een aantal generalisten die vragen beantwoorden vanuit trouble-shooting. Deze dienst wordt door de bedrijven sterk geapprecieerd en is volgens de collectieve onderzoekscentra vaak de eerste stap op weg naar innovatie. De collectieve

Trouble shooting en stages als opstap naar meer intense vormen van kennisuitwisseling

269

onderzoekscentra (en Vlaamse competentiepool) vragen ook voor deze vorm van dienstverlening overheidssteun.

(ii) Stages en formules als ‘formation en alternance’ kunnen de vraag naar andere (meer intensere) vormen van kennisuitwisseling verhogen. Het contact met de student en stagebegeleider kan voor bedrijven een laagdrempelige manier zijn om netwerkvorming met kenniscentra te bevorderen. Het systeem van stages is in België echter onderontwikkeld in vergelijking met Nederland, en dit zowel op het vlak van het aantal stageplaatsen als op het vlak van de duur van de stages (Vanhaverbeke, 2009). Om echt zinvol te zijn, moet een student immers minstens gedurende een drietal maanden ondergedompeld worden in een echte bedrijfssituatie. In de Franse gemeenschap werd deze vraag reeds ten dele beantwoord met de Bologna-hervorming die voor studenten industrieel ingenieur 13 weken stage voorziet in het laatste jaar.

(i) Verschillende studies tonen aan dat relaties tussen universiteit en bedrijfsleven bijdragen tot een verhoogde onderzoeksproductiviteit op bedrijfsniveau. Hun bijdrage, en dus de vraag naar dergelijke relaties, hangt echter af van de onderzoekscapaciteit van de bedrijven evenals van de mogelijkheid van het bedrijf om nieuwe kennis te absorberen (Cassiman et al., 2009). De collectieve onderzoekscentra (en vergelijkbare regionale initiatieven) zijn een goed voorbeeld van het opbouwen van absorptiecapaciteit bij kleinere ondernemingen in traditionele sectoren (Spithoven et al., 2008).

(ii) Afgestudeerden van het hoger onderwijs beschikken over heel wat kennis en vaardigheden (vooral stilzwijgende of ‘tacit’ kennisvaardigheden). Ze kunnen de absorptieve capaciteit vertegenwoordigen die een bedrijf nodig heeft om externe opportuniteiten te identificeren. In mature regio’s bestaat echter vaak het probleem dat studenten weglekken naar meer dynamische regio’s. Om dit tegen te gaan zouden universiteiten programma’s kunnen ontwikkelen die meer inspelen op de noden van de regio en/of compatibel zijn met het beleid om de regio te regenereren (Clarysse & Wright, 2009).

Maatregelen ter stimulering van de absorptiecapaciteit van bestaande ondernemingen

De vraag naar kennis wordt beïnvloed door de mate waarin bedrijven zich bewust zijn van nieuwe technologische ontwikkelingen. Technologie evolueert enorm snel. Het is belangrijk dat bedrijven hiervan op de hoogte blijven. Aandacht voor technology watch is cruciaal. De bedrijfswereld (zelfs grote ondernemingen) vraagt meer hulp bij deze activiteit.

Meer steun voor technology watch-activiteiten

270

(i) Een aantal collectieve en vergelijkbare regionale onderzoekscentra is reeds actief op dit domein (drie collectieve onderzoekscentra beschikken zelfs over een octrooicel, waarvoor het uitvoeren van technology watch-activiteiten een belangrijke taak is). De onderzoekscentra verspreiden informatie over de nieuwste technologische ontwikkelingen door middel van nieuwsbrieven, van websites,… Heel wat bedrijven, zeker KMO’s, hebben echter vaak niet het absorptievermogen om nieuwe technieken/technologieën zonder meer te integreren in hun bedrijfssituatie. Ze hebben over het algemeen een meer gerichte vorm van technology watch nodig. De collectieve onderzoekscentra vragen bijkomende publieke steun voor beide vormen van technology watch. De FOD Economie, KMO, Middenstand en Energie overweegt alvast een uitbreiding van het aantal octrooicellen.

(ii) De beleidsactoren onderstreepten dat overheidssteun voor technology watch-activiteiten slechts nuttig is op voorwaarde dat de technology watch thematisch georganiseerd wordt en/of zich richt tot een welbepaalde doelgroep. Gegeven de complexiteit en arbeidsintensiteit van technology watch-activiteiten kan het wel nuttig zijn dat bestaande technology watchers hun krachten bundelen. Verschillende deelnemers waren dan ook voorstander van de ondersteuning van technology watch-netwerken (platformen) waarin TTO’s, collectieve onderzoekscentra, competentiepolen, bedrijven, buitenlandse actoren,… op geregelde tijdstippen samenkomen en informatie uitwissselen.

(iii) De organisatie van buitenlandse technologiemissies werd positief geëvalueerd. België heeft in een aantal ambassades permanente attachés die op regelmatige basis technology watch rapporten opstu(u)r(d)en. Dit is potentieel een interessant instrument. Het is daarbij belangrijk dat de resultaten ook bij het bedrijfsleven terecht komen.

Naar een kennisintensievere economische structuur

Zoals vermeld, bepaalt de economische structuur van een land (of een deel ervan) in belangrijke mate de vraag naar kennisuitwisseling. Hoe kennisintensiever de bedrijven, des te groter de vraag naar kennisuitwisseling. Het is in deze context belangrijk dat bestaande ondernemingen (ook ondernemingen in meer traditionele sectoren) voldoende innoveren en nieuwe technologieën implementeren. Daarnaast is ook de ontwikkeling van nieuwe ondernemingen nodig. Dit laatste thema wordt uitvoerig bestudeerd binnen de werkgroep die de CRB opzette rond ondernemerschap, maar ook binnen de werkgroep ISR kwamen hierover een aantal ideeën aan bod :

(i) Er was onder de deelnemers geen eensgezindheid over het feit of er nu wel of niet genoeg financiering is voor innovatieve start-ups en spin-offs. Het is niet duidelijk of het geringe gebruik van venture capital een vraag- of een aanbodprobleem is. In het Vlaams gewest bijvoorbeeld zijn verschillende beleidsinstrumenten opgezet en is

271

kapitaal beschikbaar, zelfs meer dan gevraagd wordt op dit moment (cf. middelen ARKimedes, VINNOF,…).

(ii) Er was wel consensus over het feit dat innovatieve spin-offs en start-ups vaak geconfronteerd worden met een managementprobleem. Het stimuleren van ontmoetingen tussen (doctoraats)studenten van technische en economische richtingen (bv. meer gemeenschappelijke cursussen, business schools,…) werd voorgesteld om de kans op de vorming van succesvolle managementteams vergroten.

(iii) Succesvolle voorbeelden van innovatieve start-ups zouden nog meer als rolmodellen naar voor geschoven moeten worden.

(iv) Naast academische spin-offs mogen ook de corporate spin-offs (spin-offs ontstaan uit de schoot van bedrijven) niet verwaarloosd worden.

11.2.4 Maatregelen gericht op intermediairen

Het bedrijfsleven en de onderzoekswereld vertegenwoordigen twee verschillende werelden met elk een eigen onderzoeksagenda, prioriteiten, financiering, personeelsbeleid, strategie en termijnplanning. Er heerst een divergentie in termen van motieven, van aansporingen, van beperkingen en van organisationele cultuur (Coeurderoy en Duplat, 2009). Dit maakt kennisuitwisseling tussen deze twee werelden complexer dan andere vormen van samenwerking en het verhoogt het belang van intermediaire organisaties die een brug slaan tussen deze twee werelden. Er zijn heel wat technologische intermediairen in België die zich met deze taak bezighouden. Hieronder de beleidsaanbevelingen die aan bod kwamen in het kader van de activiteiten van de werkgroep specifiek gericht op de intermediairen (voor zover ze in de bovenstaande tekst nog niet aan bod kwamen).

Technology transfer organisaties (interfaces)

De diensten van de TTO’s worden alsmaar uitgebreider, maar het bedrijfsleven verwacht veel van deze instellingen. Er is, bijvoorbeeld, vraag naar een grotere pro-activiteit van de TTO’s, naar het nog beter screenen van de industriële noden, naar het sensibiliseren van onderzoekers voor het belang van commercialisatie, naar vertegenwoordiging van het bedrijfsleven in initiatieven als de Europese Technologieplatformen,… De TTO’s erkennen het belang van bovenstaande taken, maar benadrukken dat ze momenteel over onvoldoende financiële en menselijke middelen beschikken om alle taken goed uit te voeren.

Vanuit de TTOs worden een aantal voorstellen ter verbetering aangereikt:

(i) De TTO’s vragen meer middelen voor hun dienstverlening, in het bijzonder op het vlak van personeel;

272

(ii) De TTO-functies moeten aantrekkelijker gemaakt worden om voldoende hoog gekwalificeerd personeel te kunnen aantrekken: mensen met een wetenschappelijke, economische, bedrijfsgerichte en juridische kennis en idealiter ook bedrijfservaring. Evidentie uit het Verenigd Koninkrijk toont aan dat het aantal gecreëerde spin-offs significant positief geassocieerd is met de ‘business developement’-capaciteiten van de TTO’s, en niet met het aantal voltijds equivalente personeelsleden werkzaam in de TTO (Clarysse en Wright, 2009). Met het oog op een verdere professionalisering van de TTO’s is het raadzaam dat dergelijke profielen kunnen worden aangetrokken;

(iii) Het geven van specifieke trainingssessies gericht op TTO-personeel (bv. georganiseerd op regionaal niveau) kan nuttig zijn.

Een vraag die in deze context echter niet uit het oog mag verloren worden, is op welk niveau de TTO’s optimaal georganiseerd en gefinancierd worden. Het succes van een TTO hangt immers gedeeltelijk af van de mogelijkheid om schaaleffecten te kunnen exploiteren. Zo is het voor een aantal kleinere TTO’s moeilijk om al het gespecialiseerde personeel in huis te hebben. Een te grote schaal heeft eveneens nadelen. Immers voor de commercialisatie van onderzoek is een vertrouwensrelatie met de onderzoekers belangrijk. Verder onderzoek hieromtrent is nodig. Het netwerken van TTO’s (zoals reeds in zekere mate gebeurt) is een stap in de goede richting: het laat toe om schaalvoordelen te realiseren zonder de afstand tussen TTO en onderzoeker groter te maken.

De TTO’s erkennen dat ze veel van elkaar kunnen leren door het uitwisselen van best practices. Het kan nuttig zijn om regelmatige ontmoetingen te organiseren, idealiter over de lands- en gewestgrenzen heen.

Collectieve onderzoekscentra

(i) Demonstratieprojecten zijn bedoeld om op realistische schaal de levensvatbaarheid aan te tonen van nieuwe technologieën waarvan de onderzoeksfase grotendeels voltooid is maar die nog technische en economische risico’s lopen en daardoor niet onmiddellijk commercialiseerbaar zijn. Ondersteuning voor dergelijke projecten kan de innovatie wezenlijk opstarten of versnellen. Dit soort projecten vereisen echter vaak grote investeringen in infrastructuur, investeringen die individuele KMO’s dikwijls niet kunnen dragen. De collectieve onderzoekscentra kunnen in dit soort projecten (een deel van) het risico op zich nemen. Ze vragen van de overheid dan ook kanalen voor het financieren van dit soort infrastructuur. Momenteel kan dit enkel binnen het EFRO-kanaal, een van de structuurfondsen van de EU.

De collectieve onderzoekscentra (en Vlaamse competentiepool) vragen voor een aantal projecten bijkomende middelen

273

(ii) De collectieve onderzoekscentra vragen een verhoogde financiering voor technology watch- activiteiten. De FOD Economie, KMO, Middenstand en Energie overweegt alvast een uitbreiding van het aantal octrooicellen (cf. supra).

(iii) De collectieve onderzoekscentra vragen financiering voor trouble-shooting diensten (cf. supra).

(iv) De collectieve onderzoekscentra vragen continuïteit in de dienstverlening. In dit kader werd verwezen naar het voorbeeld van de technologische adviseurs. Men verwacht vanuit de sector een grote expertise van de adviseur en de vertrouwensrelatie is belangrijk. Dit komt niet overeen met de korte termijn van de overheidsfinanciering: deze beslaat een periode van 4 jaar wat als te kort wordt beschouwd.

(v) De collectieve onderzoekscentra vragen structurele financiering voor de werking van hun technische comités. In deze comités, samengesteld uit vertegenwoordigers van hun leden, worden de prioriteiten van het collectief onderzoek vastgelegd. Sommige technische comités stellen ook state-of-the-art documenten op (bv. technische voorlichtingsnota’s in de bouw).

Volgens cijfers van SIRRIS, het collectief centrum van de Belgische technologische industrie, wordt 50% van de innovatietrajecten in hun sector geïnitieerd door een vraag over normen. Prestatiegerichte normen verplichten een bedrijf immers om op zoek te gaan naar een creatieve oplossing. De collectieve onderzoekscentra spelen een belangrijke rol in dit proces.

(i) De meeste collectieve onderzoekscentra beschikken over normenantennes. Deze ‘antennes’ informeren KMO’s van hun sector over de bestaande en in voorbereiding zijnde normen. Ze verstrekken advies omtrent normen aan individuele bedrijven. Het verdient aanbeveling om deze normenantennes uit te breiden naar andere centra. Een uitbreiding van het aantal normenantennes wordt momenteel overwogen door de FOD Economie, KMO, Middenstand en Energie.

(ii) Alle collectieve onderzoekscentra spelen de rol van sectoraal operator. De sectorale operatoren leiden de normalisatiewerkzaamheden voor een welbepaalde sector of domein en organiseren deze op administratief en technisch vlak. Concreet zorgen ze ervoor dat alle belanghebbenden van hun domein betrokken worden bij het normalisatieproces en dat dit proces transparant verloopt. Voor die rol worden zij echter niet door de overheid vergoed. De normalisatiecommissies van de sectorale operatoren moeten zelf hun werking dragen. Op die manier is het moeilijk om ook KMO’s aan te zetten om deel te nemen aan normalisatiecommissies. Om het draagvlak voor een norm zo groot mogelijk te maken, is het nochtans belangrijk dat ook zwakkere marktpartijen toegang hebben tot het normalisatieproces. De collectieve onderzoekscentra pleiten dan ook voor een publieke financiering van de sectorale operatoren.

Aanbevelingen met betrekking tot het normalisatieproces

274

(iii) Ter ondersteuning van het werk in de normalisatiecommissies verrichten de collectieve onderzoekscentra prenormatief onderzoek. Het steunpercentage voor dit soort onderzoek bedraagt 50%, wat laag is in vergelijking met de regionale financiering voor collectief toegepast onderzoek (Vlaams gewest: 80% en Waals gewest: 75%). De collectieve onderzoekscentra pleiten dan ook voor een verhoging van het steunpercentage en van de enveloppen voor prenormatief onderzoek.

(iv) Lukach en Plasmans (2009) merken op dat de directe participatie van academische instellingen aan het normalisatieproces heel laag is in België. Ze ondervroegen vier onderzoeksgroepen verbonden aan verschillende universiteiten over hun ervaring ter zake. Deze gaven aan dat academische instellingen over het algemeen geen speciale interesse tonen in hun directe66

Wetenschapsparken

betrokkenheid in het standaardisatieproces. Dergelijke activiteiten worden niet gestimuleerd, noch afgeremd. Participatie in standaardisatie-organen wordt ook niet gemeld in de jaarlijkse onderzoeksrapporten van de universiteiten. Deelnemen aan de creatie van standaarden wordt beschouwd als een bijproduct van wetenschappelijke onderzoeksactiviteiten eerder dan als een mogelijke toepassing van haar resultaten.

(i) De wetenschapsparken bieden niet alleen infrastructuur, ze leveren ook heel wat diensten op het vlak van netwerking. Zo maken bepaalde parken werk van bedrijvenclubs waarin ook academici van de universiteit waaraan het park verbonden is, vertegenwoordigd zijn; sommige parken organiseren bedrijfsbezoeken voor academische onderzoekers en laboratoriabezoeken voor bedrijfsleiders; ook de publicatie van een nieuwsbrief met info over nieuwigheden aan de universiteit en het wetenschapspark kan de wederzijdse interesse voor elkaar vergroten;… De wetenschapsparken krijgen voor deze activiteiten geen overheidssteun.

(ii) De wetenschapsparken ervaren dat ze nog relatief weinig gekend zijn. Bedrijven (vooral KMO’s) weten vaak niet welke voordelen een wetenschapspark kan opleveren. Er is dringend nood aan meer informatie en promotie hieromtrent.

(iii) De vertegenwoordigers van de wetenschapsparken pleiten voor de organisatie van een platform waar verantwoordelijken van wetenschapsparken elkaar op geregelde tijdstippen kunnen ontmoeten en ervaringen uitwisselen, alsook aanbevelingen kunnen formuleren voor het beleid. Ook hier werd gewezen op het belang van intra- en inter-gewestelijke en internationale uitwisseling van informatie.

(iv) Het is niet aangewezen om een wetenschapspark te richten op slechts één technologiedomein omwille van potentiële spillover-effecten tussen verschillende technologiedomeinen. Specialisatie van wetenschapsparken in een beperkt aantal

66 Indien een universitaire onderzoeker (of groep van onderzoekers) in het standaardisatieproces betrokken was als een onderaannemer voor een lid van het comité voorzag de O&O-administratie van de universiteit de gepaste steun volgens de algemene procedure voor extern gefinancierde projecten.

275

technologiedomeinen is nuttig om de competenties en kennisactoren optimaal te laten renderen. In deze context moet rekening gehouden worden met de sterkten van het onderzoek en de schaal van het park.

(v) Wetenschapsparken, die belangrijke hoogtechnologische bedrijvenclusters herbergen, kunnen een belangrijke aantrekkingskracht uitoefenen op andere (buitenlandse) hoogtechnologische bedrijven. Het is dan ook belangrijk dat de aanwezige bedrijvenclusters voldoende gepromoot worden in het buitenland. De wetenschapsparken in België zijn allemaal relatief klein in vergelijking met best practices uit het buitenland (bv. Silicon Valley). Netwerking en samenwerking van deze parken, zoals reeds het geval in het Waals gewest (SpoW), kan de visibiliteit ervan verhogen en het aantrekken van (internationale) investeringen stimuleren. Een andere mogelijkheid om tegemoet te komen aan een gebrek aan kritische massa van de wetenschapsparken in België, is de integratie van de activiteiten van deze parken in het buitenland, bv. als hubs in andere wetenschapsparken (Spithoven, 2009).

Zoeken naar synergieën tussen bestaande intermediairen

In België bestaan er heel wat intermediaire organisaties die soms met overlappende activiteiten bezig zijn. Dit is voor de bedrijfswereld niet altijd overzichtelijk, zeker niet voor KMO’s die vaak geen duidelijk beeld hebben van de specifieke rollen en functies van elke intermediair binnen dit brede systeem (Coeurderoy en Duplat, 2009). Het is belangrijk dat:

(i) bij de toekenning van nieuwe taken vertrokken wordt van de bestaande organisaties eerder dan het creëren van nieuwe. Waar mogelijk, moet ook gestreefd worden naar integratie van bestaande intermediairen.

(ii) de missie van elke technologische intermediair zo goed mogelijk gedefinieerd wordt. Het is vanuit efficiëntiestandpunt (schaalvoordelen en transparantie) immers niet optimaal dat eenzelfde taak door veel verschillende intermediairen wordt uitgevoerd.

(iii) elke instelling goed weet waar de andere mee bezig is, zodat ze kunnen doorverwijzen en voor gemeenschappelijke taken kunnen samenwerken (bv. op het vlak van technology watch). De overheid moet het netwerken van intermediairen nog verder stimuleren, idealiter over de gewestgrenzen heen en internationaal.

Dit is precies de taak van het recent door het Waals Gewest gecreëerde ‘Agence de Stimulation Technologique’, opgericht om de coherentie van het intermediatiesysteem te verhogen en om ten volle de complementariteiten tussen de verschillende spelers te kunnen exploiteren.

276

11.3 Samenvatting

11.3.1 Algemene maatregelen

- Nieuwe strategische uitdagingen vereisen een strategische discussie aangaande nieuwe beleidskeuzes. Daarvoor is kennis nodig. Het opzetten van een geïnstitutionaliseerd leerproces voor beleidsontwikkeling, met participatie van alle relevante actoren, moet dan ook aangemoedigd worden.

- Het wetenschaps- en innovatiebeleid is in België sterk versnipperd over de gemeenschappen, gewesten en federale overheid. In volle respect voor de bevoegdheidsverdeling, is er nood aan een betere interactie en samenwerking tussen deze niveaus zodat maatregelen van diverse beleidsniveaus versterkend op elkaar kunnen inwerken.

- Aandacht voor kadervoorwaarden zoals fiscale druk, flexibiliteit van de arbeidsmarkt, goede en stabiele regelgeving,… is belangrijk.

11.3.2 Maatregelen gericht op aanbod van kennis

- Realiseren van kritische massa door:

· prioriteitsbepaling, bij voorkeur bottom-up bepaald; · een betere communicatie en samenwerking tussen onderzoeksgroepen (publieke

en/of private), ook over de regiogrenzen heen.

- Wegwerken van het (dreigend) tekort aan menselijk kapitaal in wetenschappen en technologie door:

· jongeren te blijven aanmoedigen om voor W&T-richtingen te kiezen; · nog meer inspanning te leveren om studenten en onderzoekers uit het buitenland

aan te trekken; · te evolueren naar een betere omkadering voor onderzoekers; meer lange termijn

financiering op basis van excellentie en minder precaire statuten voor (jonge) onderzoekers.

277

- Verder stimuleren van interdisciplinair onderzoek;

- Streven naar een verdere verruiming/samenwerking van bestaande netwerken tussen bedrijfswereld en onderzoeksinstellingen (en intermediaire organisaties);

- Nood aan overleg tussen alle belanghebbenden rond hinderpalen voor ‘(tijdelijke) mobiliteit van personeel’;

- Stimulansen voor academische onderzoekers om meer oog te hebben voor valorisatie:

· valorisatie en technologietransfer moeten meer deel uitmaken van de parameters waarop academische onderzoekers beoordeeld worden;

· organisatie van basistraining rond IP- en spin-off activiteiten (regionaal gecoördineerd en financieel ondersteund);

· stimuleer ontmoetingen tussen (doctoraats)studenten van technische en economische richtingen bijvoorbeeld door gemeenschappelijke cursussen, promotie van business schools,…

- Nood aan een grondig overleg tussen bedrijfsleven en universiteiten dat moet leiden tot een transparante en voorspelbare gedragscode over een billijke vergoeding voor de IP van universiteiten.

11.3.3 Maatregelen gericht op vraag naar kennis

- Onderzoek is nodig naar mogelijke vereenvoudiging van de bestaande beleidsinstrumenten en naar mogelijke verbeteringen in de communicatie ervan;

- Verminderen van de administratieve last van bestaande programma’s;

- Verhoging van de bonus voor onderzoek van bedrijven in samenwerking met kennisinstellingen, natuurlijk binnen de grenzen van het Europees kader voor staatssteun voor O&O&I;

- Innovatiecheques (voor zover nog niet geïmplementeerd);

- Verder ontwikkelen van het systeem van stages en ‘formation en alternance’ (aantal plaatsen en duur van de stage);

- Steun voor technology-watch diensten aan bedrijven:

278

· voldoende financiering voor technology watch-diensten van COC’s en vergelijkbare onderzoekscentra;

· stimuleren van samenwerking bestaande technology watchers; · potentieel van ambassades.

- Normen kunnen (in bepaalde domeinen) een belangrijke katalysator zijn voor innovatie. Identificatie van deze domeinen is nodig evenals de erkenning van de belangrijke rol van COC’s in dit proces.

11.3.4 Maatregelen gericht op intermediairen

- Maak de bestaande intermediatiestructuur efficiënter door:

· (waar mogelijk) te streven naar integratie van bestaande actoren met het oog op het bereiken van een optimale schaal;

· een duidelijke afbakening van de missie van elke organisatie; · het stimuleren van de doorstroming van informatie en samenwerking tussen de

verschillende actoren, idealiter over de regiogrenzen heen.

- Waak erover dat de intermediairen over voldoende financiering beschikken om hun taken uit te voeren.

Bijna alle voorgestelde maatregelen vragen bijkomende financiering. Het zou nuttig zijn dat de verschillende beleidsniveaus samen hun prioriteiten bepalen evenals de modaliteiten om deze te financieren.

279

Referenties

Capron, H. and Meeusen, W. (eds.), (2000), The National Innovation System of Belgium. Heidelberg, Physica-Verlag.

Cassiman, B., Veugelers, R. and Zuniga, P., (2009), ‘Science linkages and innovation performance: an analysis on CIS-3 firms in Belgium’, Kennisuitwisseling en technologieverdracht tussen het bedrijfsleven en de onderzoekswereld, hoofdstuk 5.

Centraal Bureau voor de Statistiek (CBS), (1997), Kennis en Economie. Den Haag, CBS.

Chesbrough, H. (2003), Open Innovation: the new imperative for creating and profiting from technology, Boston, Harvard Business Studies.

Coeurderoy, R. and Duplat, V. (2009), ‘Role played by intermediary institutions in academy-industry technology alliances – the case of AGORIA’, Kennisuitwisseling en technologieverdracht tussen het bedrijfsleven en de onderzoekswereld, hoofdstuk 8.

CPS (2008), Evaluation de la politique scientifique de la région wallonne et de la communauté française, 98 blz.

CRB (2006), Het Belgische innovatiesysteem: advies en diagnose van de sociale partners, 41 blz.

EC (2006), Community framework for state aid for research and development and innovation, 42 blz.

EC (2007), Improving knowledge transfer between research institutions and industry across Europe: embracing open innovation, Brussel, 12 blz.

EC (2007b), INNO-Policy Trench Chart – Policy Trends and Appraisal Report Belgium 2007, 117 blz.

Expertgroep voor de doorlichting van het Vlaams Innovatie-instrumentarium (2007), Eindrapport, 68 blz.

Hertveldt, B., C. Kegels, B. Michel, B. Van den Cruyce, J. Verlinden, F. Verschueren (2005), Determinanten van internationale lokalisatie, met toepassing op de Agoriabranches, Brussel, 82 blz.

IWT(2008), Activiteitenverslag 2007 – het instrumentarium onder de loep genomen, 208 blz.

280

Larosse, J. (1997), Het Vlaams Innovatiesysteem. Een nieuw statistisch kader voor het innovatie- en technologiebeleid, VTO studie, no. 1. Brussel, IWT.

Larosse, J., O. De Cock et al (2007), Strategische intelligentie over innovatie in Vlaanderen: verleden, heden en toekomst, IWT-studie 57, De Cock en Larosse (eds), Brussel, 168 blz.

Lukach, R. en J. Plasmans (2009), ‘Industry-science interaction in the framework of standardization and normalization’, Kennisuitwisseling en technologieverdracht tussen het bedrijfsleven en de onderzoekswereld, hoofdstuk 9.

Ministerie van de Vlaamse Gemeenschap – Administratie Planning en Statistiek (2002), Opvolgen en evalueren van het beleid: handleiding, 49 blz.

OECD (1999), Managing National Innovation Systems. Paris, OECD.

OESO (2002), Benchmarking Industry-Science Relationships, Paris, OECD.

Raad van bestuur IWT (2008), Doorlichting van het Vlaams Innovatie-instrumentarium: reflecties van de Raad van Bestuur van het IWT, 16 blz.

Spithoven, A. (2009), ‘Science parks as strategic projects in a knowledge-based economy : an empirical assessement of flemish science parks’, Kennisuitwisseling en technologieverdracht tussen het bedrijfsleven en de onderzoekswereld, hoofdstuk 10.

Spithoven, A., B. Clarysse en M. Knockaert (2008), Building absorptive capacity to organise inbound open innovation in low tech industries, Paper presented at the ISPIM conference, 15-18 June, Tours, France.

UNIZO (2009), ‘Innovation and SME’s’, Kennisuitwisseling en technologieoverdracht tussen het bedrijfsleven en de onderzoekswereld, hoofdstuk 6.

Vandevelde, E. en B. Clarysse (2004), ‘Capturing value from radical innovation : managing international partnerships’. In: Spithoven, A. & P. Teirlinck (eds) ‘Beyond Borders – internationalisation of R&D and policy implications for small open economie’, blz. 125-145, Elsevier, 2005.

Vanhaverbeke, W. (2009), ‘Open Innovatie’, Kennisuitwisseling en technologieoverdracht tussen het bedrijfsleven en de onderzoekswereld, hoofdstuk 3.

Van Looy, B. (2009), ‘Ondernemende Universiteiten en Intellectuele Eigendomsrechten’, Kennisuitwisseling en technologieoverdracht tussen het bedrijfsleven en de onderzoekswereld, hoofdstuk 3.

281

Verbeek, A., K. Debackere, R. Wouters (2003), De chemische industrie in Vlaanderen ‘op weg naar 2010’, VRWB studiereeks 11, Brussel, 177 blz.

Veugelers, R. (2009), ‘Industry-Science Relaties: Evidentie en Beleidsimplicaties’, Kennisuitwisseling en technologieoverdracht tussen het bedrijfsleven en de onderzoekswereld, hoofdstuk 3.

Wright, M. en B. Clarysse (2009), ‘Mid-range universities’ in Europe linkages wtih industry: knowledge types and the role of intermediaries’, Kennisuitwisseling en technologieoverdracht tussen het bedrijfsleven en de onderzoekswereld, hoofdstuk 7.

282

Bijlagen

Bijlage 1: Sleutelorganisaties binnen het Nationale Innovatiesysteem Bron : INNO-Policy Trendchart – Policy Trends and Appraisal Report Belgium 2007

België is een federale staat bestaande uit een federale overheid, drie gewesten en drie gemeenschappen. De gewesten dragen de hoofdverantwoordelijkheid voor het economisch gericht onderzoek, de technologische ontwikkeling en de innovatieverspreiding. De voornaamste bevoegdheid van de gemeenschappen is de financiering van het hoger onderwijs. Een aantal welomschreven bevoegdheden blijven echter federaal, zoals het wetenschappelijk onderzoek in de resterende federaal wetenschappelijke instellingen, intellectuele eigendom, fiscaliteit en wetgeving rond tewerkstelling en sociale zekerheid.

In termen van coördinatie van het innovatiebeleid tussen de federale en regionale niveaus is er wettelijk gezien geen hiërarchie van macht. Er gebeurt wel overleg en samenwerking tussen de verschillende overheden via de Interministeriële Conferentie voor Wetenschapsbeleid (IMCWB). Deze wordt ondersteund door twee permanente subcommissies waarin elke overheid vertegenwoordigers aanduidt: de Commissie Internationale Samenwerking (CIS) en de Commissie Federale Samenwerking (CFS).

In onderstaande figuur wordt voor elke overheid, van boven naar onder, een overzicht gegeven van de belangrijkste adviesorganen rond het wetenschaps- en innovatiebeleid, de belangrijkste administraties en agentschappen en de belangrijkste instrumenten en maatregelen ter ondersteuning van het wetenschaps- en innovatiebeleid. De instrumenten en maatregelen specifiek gericht op het versterken van kennisuitwisseling tussen wetenschap en industrie staan meer uitgebreid beschreven in bijlage 2.

Op federaal niveau zijn er drie administraties bevoegd voor innovatie: de POD Federaal Wetenschapsbeleid, de FOD Economie, KMO, Middenstand en Energie en de FOD Financiën. De POD Federaal Wetenschapsbeleid coördineert het wetenschapsbeleid op federaal niveau met de regio’s en de gemeenschappen (door middel van samenwerkingsovereenkomsten), zorgt voor het ontwerp en de implementatie van onderzoeksprogramma’s en -netwerken, voor het management en de deelname van België in Europese en internationale organisaties (ESA, ESRF,…) en voor de supervisie van 10 federaal wetenschappelijke instellingen. De FOD Economie financiert de octrooicellen en normenantennes van de collectieve onderzoekscentra. Ook de Dienst voor de Intellectuele Eigendom (DIE) maakt deel uit van de FOD Economie. De FOD Financiën is bevoegd voor alle fiscale maatregelen gericht op het stimuleren van wetenschappelijk onderzoek en innovatie.

283

In het Waals Gewest wordt de bevoegdheid voor innovatie gedeeld door twee ministers: de Minister voor Onderzoek, Nieuwe Technologieën en Buitenlandse Zaken (verantwoordelijk voor onderzoek met industriële finaliteit en technologische innovatie) en de Minister voor Economie en Tewerkstelling (verantwoordelijk voor investeringssteun aan bedrijven, buitenlandse investeringen, start-ups en clusterbeleid,…). De voorbereiding en implementatie van hun beleid gebeurt respectievelijk door la Direction Générale des Technologies, de la Recherche et de l’Energie (DGTRE) et la Direction Générale de l’Economie et de l’Emploi (DGEE).

Met het oog op een betere coördinatie van ‘de steun voor technologiepromotie’ en ‘meer algemene bedrijfssteun’ heeft het Waals Gewest recent twee agentschappen opgericht: het ASE (Agence de Stimulation Economique) en het AST (Agence de Stimulation Technologique). Het eerste zorgt voor de coördinatie, rationalisatie en integratie van alle economische stimulatie-actoren. Het probeert specialisatie, partnerships en netwerken aan te moedigen. Het AST moet een beleid van technologiepromotie formuleren en moet het systeem van wetenschappelijke en technologische intermediatie in de regio optimaliseren (rationaliseren en netwerken van bestaande actoren om zo hun effectiviteit en visibiliteit te vergroten).

Twee belangrijke instellingen op het vlak van financiering zijn SOWALFIN (Société Wallonne de financement et de garantie des PME) en SRIW-FIRD. SOWALFIN wil het unieke financieringsloket zijn voor KMO’s en heel kleine ondernemingen (leningen, waarborgen voor bankleningen, coördinatie van de Waalse ‘Invests’ die risicokapitaal voorzien,…). Sinds het Marshall Plan ligt een grotere nadruk op innovatiegeoriënteerde start-ups en KMO’s. De SRIW (Société Régionale d’ Investissement de Wallonie) beheert een fonds dat bestaande ondernemingen of ondernemingen in oprichting wil helpen om de resultaten van de door het gewest gefinancierde onderzoek industrieel en commercieel te exploiteren (door middel van kapitaalparticipaties of leningen) : FIRD (Fonds d’Investissement en Recherche et Développement).

Binnen de Franse gemeenschap is de Direction Générale de l'Enseignement non obligatoire et de la recherche scientifique (DGENORS) verantwoordelijk voor de voorbereiding en de uitvoering van het wetenschapsbeleid.

In het Brussels Hoofdstedelijk Gewest is de Minister voor Tewerkstelling, Economie en Wetenschappelijk onderzoek verantwoordelijk voor innovatieaangelegenheden. Twee belangrijke uitvoeringsagentschappen zijn het BAO (Brussels Agentschap Ondernemen) en het IWOIB (Instituut ter bevordering van het Wetenschappelijk Onderzoek en de Innovatie van Brussel). Het BAO wil alle informatie omtrent het oprichten of het uitoefenen van een economische of vernieuwende activiteit in het Brussels hoofdstedelijk gewest centraliseren. Daarnaast is het ook een toegangsplatform dat bedrijven gidst naar de voor hen meest aangewezen publieke of private instellingen of partners. Een mogelijke instelling is het IWOIB dat financiële steun verleent aan projecten van wetenschappelijk onderzoek en

284

technologische innovatie voorgesteld door ondernemingen, universiteiten en hogescholen gevestigd in het gewest.

De Vlaamse gemeenschap en het Vlaams gewest vormen samen de Vlaamse overheid. Het wetenschaps- en technologisch innovatiebeleid is de bevoegdheid van één minister: de Minister van Economie, Ondernemingen, Wetenschap, Innovatie en Buitenlandse Handel. Sinds een paar jaar heeft de Vlaamse administratie een nieuwe organisatiestructuur. Het nieuwe departement Economie, Wetenschap en Innovatie (EWI), een fusie tussen de vroegere administratie Wetenschap en Innovatie (AWI) en de Administratie Economie, staat in voor de voorbereiding, opvolging en evaluatie van het wetenschaps- en innovatiebeleid en voor een betere afstemming met het economisch beleid. Belangrijke uitvoerende agentschappen zijn het VLAO (Vlaams Agentschap Ondernemen), het IWT (Instituut voor de Aanmoediging van Innovatie door Wetenschap en Technologie in Vlaanderen), het Agentschap Economie, de PMV (ParticipatieMaatschappij Vlaanderen), FWO (Fonds voor Wetenschappelijk Onderzoek). Het VLAO is het aanspreekpunt van de Vlaamse overheid voor ondernemers. Het vormt de eerste toegangspoort tot de overheid en zorgt voor doorverwijzing naar de juiste overheidsinstellingen en instanties. Het IWT verleent O&O- en innovatiesteun in Vlaanderen, het FWO-Vlaanderen verleent steun voor fundamenteel wetenschappelijk onderzoek. Het Agentschap Economie verleent algemene steun en subsidies voor bedrijven gevestigd in Vlaanderen. De PMV is het investeringsvehikel van Vlaamse overheid. De business unit PMV-kmo heeft een sleutelpositie in de markt van Vlaamse KMO-financiering van bij het prille begin tot aan de internationale groei – ze beheert een aantal garantie- en risicokapitaalmaatregelen (zoals VINNOF en ARKimedes)

286

Bijlage 2: ISR-instrumenten in België

Vlaamse overheid toegekende steun (in miljoen euro)

strategische onderzoekscentra

structurele financiering voor 4 strategische onderzoekscentra : IMEC, VIB, IBBT en VITO + eenmaligesteun uit FFEU voor VITO in 2008

148,9 mio structureel + 8,0

mio eenmalig (2008)

SBO Strategisch basisonderzoek (SBO) streeft naar het opbouwen van wetenschappelijke of technologische 'knowhow' als basis voor economische en/of maatschappelijke toepassing in Vlaanderen. Vooral onderzoeksinstellingen nemen deel aan dit programma

(steunpercentage 100%). Er is interactie met bedrijven in een gebruikerscommissie.

38,6 mio (2008)

IOF Het industrieel onderzoeksfonds (IOF) stelt universiteiten in staat om een portefeuille op te bouwen met toepassingsgerichte kennis. Bij de verdeling van de middelen over de universiteiten wordt onder andere rekening gehouden met hun octrooien, spin-

offs, IWT-projecten en deelname aan het Europese kaderprogramma (KP).

16,7 mio(2008)

specialisatiebeurzen doctoraatsmandaten toegekend door IWT voor onderzoeksprojecten met een mogelijks toegepast karakter (economisch of maatschappelijk)

27,0 mio (2008)

toegepast biomedisch onderzoek

financieringskanaal open voor alle Vlaamse non-profit O&O-actoren voor toepassingsgericht biomedisch onderzoek dat een uitgesproken maatschappelijke toepasbaarheid biedt met slechts een beperkt potentieel voor industriële toepasbaarheid

6 mio (2008)

steun aan universitaire interfacediensten

UGent, KULeuven, KUBrussel, Uhasselt, UA, VUB 2,8 mio (2008)

TETRA-fonds Het fonds voor TEchnologieTRAnsfer is een programma dat toepassingsgericht onderzoek ondersteunt. De hogescholen zijn de prioritaire doelgroep als hoofdaanvragers, maar universiteiten spelen een steeds belangrijker rol. Aan elk project is een

gebruikerscommissie van minimum 4 KMO's verbonden die ook een klein deel van de projectkosten voor hun rekening nemen.

9,2 mio (2008)

PWO een financieringsinstrument voor onderzoeksprojecten die een belangrijke rol spelen bij de toepassingsgerichte vertaling en de concrete implementatie van de onderzoeksresultaten van de hogescholen

9,5 mio (2008)

postdoctorale onderzoeksmandaten

persoonsgebonden post-doc beurzen uitgevoerd onder begeleiding van een promotor uit de academische wereld en een promotor uit de bedrijfswereld

4,2 (2008)

type 1 : gericht op de voorbereiding van een spin-off 8,6% van aanvragen sinds

2003type 2 : gericht op de transfer van basisonderzoek vanuit de onderzoeksinstelling naar de bestaande onderneming met het oog op

een latere effectieve valorisatie; de bursaal werkt gedurende 2 jaar (uitzonderlijk verlengbaar met een periode van 1 jaar) hoofdzakelijk in het bedrijf.

13,5% van aanvragen sinds

2003type 3 : gericht op de valorisatie van onderzoeksresultaten bekomen binnen een Vlaamse universiteit of andere

onderzoeksinstelling, waar de OZM-activiteit grotendeels plaatsvinden; de mandataris is ofwel afkomstig van voorgenoemde instelling, of wenst zich als medewerker van een onderneming te herbronnen via deze 'sabbatical'.

78% van aanvragen sinds

2003VIS-programma Vlaamse InnovatieSamenwerkingsverbanden (in totaal 6 soorten projecten en 2 soorten programma's)

VIS - Technologische dienstverlening (TD); financiering voor technologische adviseurs in kenniscentra; taken : 1) prestaties naar individuele bedrijven (verstrekken van technologisch advies, het uitvoeren van een GTA en innovatiestimulering; 2) prestaties naar een groep van bedrijven (geven van lezingen ter verspreiding van onderzoeksresultaten van het CO uit het kenniscentrum

waar de adviseur gehuisvest is)

70 VTE in 31 kenniscentra

(2007)

VIS - Thematische innovatiestimulering (TIS) en regionale innovatiestimulering (RIS); financiering van innovatie-adviseurs die bedrijven (georganiseerd rond een bepaald thema of gevestigd in een bepaalde regio) bewust moeten maken en begeleiden bij de omschrijving en uitdieping van hun innovatieproces. Een cruciale taak is het bevorderen van de netwerking tussen bedrijven en

kenniscentra en tussen bedrijven onderling.

68 + 27 VTE (2007)

VIS - projecten van collectief onderzoek (CO) (valoriseerbaar voor/door een zo ruim mogelijke groep van bedrijven) steun voor 16 projecten twv 6,1

mio (oproep 2006)

VIS - haalbaarheidsstudies; uitvoering van verkenningsstudies, foresightstudies, opmaken van road-maps, grondige behoefteanalyses => voorbereiding van initiatieven gericht naar het ondersteunen van gemeenschappelijke innovatie-uitdagingen

voor een zo ruim mogelijke groep van bedrijven en kenniscentra

1 studie toegekend twv

van 0,2 mio (2007)

VIS - samenwerkingsprojecten; het ondersteunen van initiatieven van innovatie-actoren die kunnen leiden tot een betere samenwerking tussen deze actoren, een verhoging van de performantie van het Vlaams innovatienetwerk (VIN) of een verbetering

van de professionaliteit van de diensten aangeboden vanuit het VIN.

0,02 mio (2007)

Competentiepolen VIS - Competentiepolen : kenniscentra die zich richten op de bundeling van competenties op strategisch belangrijke thema's in Vlaanderen door samenwerking tussen bedrijven, kennisinstellingen en onderzoeksinstituten; collectief onderzoek en

kennisdiffusie (vnl. naar KMO's) zijn de voornaamste activiteiten van een competentiepool. Na vier jaar valt structurele financiering weg en vallen ze terug op VIS-financiering.

15 mio (2007)

subsidies voor O&O-bedrijfsprojecten en KMO-innovatieprojecten

In een aantal gevallen krijgen O&O-projecten een hoger steunpercentage en een hogere prioriteit. Dit geldt ondermeer voor projecten waarin substantieel wordt samengewerkt met een onderzoeksinstelling.

KMO-innovatiestudies (grondige hervorming vanaf 1 januari 2009)

verplichte samenwerking met een onderzoekspartner in geval van type 1 (korte voorstudie) en type 3 (haalbaarheidsstudie met belangrijke externe inbreng); types 4 (voorbereiding voor internationale samenwerking), 5 (aanwerving eerste hooggeschoolde

voor innovatie) en 6 (haalbaarheidsstudie voor startend bedrijf) laten onderzoekspartners toe (regeling tot 31/12/2008!)

287

Vanaf 1 januari 2009 verandert de regeling van het KMO-programma aanzienlijk. De types 2, 3, 4, 5, en 6 worden gebundeld in 1 type, namelijk de KMO-haalbaarheidsstudies. Daarnaast gebeurt er een bundeling van het type 1 met het Grondig Technologisch

Advies en met de kennischeques van het Budget Economisch Advies (BEA), in een nieuw type, namelijk KMO-technologieverkenningen, als deel van BEA

versterke opstartfinanciering voor innovatieve bedrijven ( d d i ff )

waaronder:

VINNOF (vanaf februari 2009 enkel voor zaaikapitaalinvesteringen) PMV-Mezzanine (in voorbereiding vanaf eind januari 2009): achtergestelde leningen die een alternatief bieden voor de vroegere

VINNOF-projectfinanciering en het vroegere NRC-fonds; het zorgt ook voor groeifinanciering voor de zogenaamde gazellen.

Incubatiefinanciering: achtergestelde leningen gekoppeld aan KMO-haalbaarheidsstudie (sinds 2009 niet meer onder VINNOF)

inVita Fonds (in voorbereiding vanaf eind januari 2009): een fonds binnen de PMV voor zaaikapitaal binnen de levenswetenschappensector

ARKimedes (Activering RisicoKapitaal): een fonds dat investeert in Vlaamse KMO's. Het haalt geld op bij particulieren in het Vlaamse Gewest door de toekenning van een fiscaal voordeel en een kapitaalgarantie. Per euro opgehaald geld, voegt de Vlaamse

overheid een euro toe. In september 2005 werd 110 mio euro opgehaald bij particulieren. De voorbereidingen starten om een tweede ARKimedesfonds te lanceren in de eerste helft van 2010.

Baekeland-mandaat maandaat voor het uitvoeren van een doctoraatsproject in samenwerking met het bedrijfsleven: het bedrijf bepaalt het onderwerp van het doctoraat en de onderzoeker spendeert een groot deel van zijn/haar tijd in het bedrijf

1,2 mio (2008)

Waals Gewestprogrammes d'excellence Concentratie van middelen gedurende 5 jaar rond activiteiten van universitaire laboratoria gekend voor hun wetenschappelijke

excellentie en hun valorisatiecapaciteit. Het Waals gewest co-financiert deze programma's voor de helft. De andere helft komt van de universiteit (en eventueel ook van een of meerdere bedrijven in geval van 'programmes d'excellence en partenariat public-

privé').

Marshallplan: 22,5 mio over 4 jaar + middelen

buiten Marshallplan

programmes mobilisateurs Financiële steun voor onderzoeksprojecten waarvan de resultaten op termijn kunnen leiden tot de toepassing in bestaande of nieuwe bedrijven. Deze programma's zijn thematisch georganiseerd. Ze staan open voor universitaire onderzoekslabo's,

hogescholen, erkende onderzoekscentra en/of bedrijven. De nadruk ligt op interdisciplinaire en insitutionele samenwerking.

Winnomat 2: 17,5 mio (2007),

Energywall: 10 mio (2007) en Marshallplan:

gedurende 4 jaar jaarlijks 5 mio

voorzienFRIA-beurzen doctoraatsbeurzen rond thema's die de industrie kunnen interesseren (industrie is vertegenwoordigd in jury bij selectie) normaal budget:

2,86 mio/jaar; Marshallplan: 5

mio in 4 jaarFIRST financiering gedurende een bepaalde periode (meestal 2 jaar) van het loon van een jonge onderzoeker die werkt :

binnen een labo verbonden aan een universiteit of hogeschool, voor een onderzoek gericht op de noden van een industriële partner die peter is van het project (FIRST Hautes Ecoles, FIRST Post Doc) of gericht op de creatie van een nieuwe activiteit (FIRST spin-

off).

aantal mandaten in 2007: HE (9); PD (22); spin-off

(13)binnen een onderneming, maar gedurende een aantal maanden stage loopt bij een onderzoeksinstelling of excellentiepool (FIRST entreprise) of voor een haalbaarheidsstudie van een project dat buiten de activiteiten van de onderneming valt met het oog op de

creatie van een nieuwe onderneming (FIRST spin-out).

aantal mandaten in 2007 : E (18)

en spin-out (0)binnen een erkend onderzoekscentrum, voor het op punt stellen van een nieuwe technologie (in samenwerking met een universiteit

uit het Waals gewest + via internationale stage) die potentieel kan gevaloriseerd worden bij Waalse bedrijven (FIRST DO.C.A.)aantal mandaten

in 2007 : 4

versterkte opstartfinanciering spin-offs en spin-outs

via SRIW, SOWALFIN en 'les Invests' Marshallplan: 70 mio in 4 jaar

interface-diensten 12 valorisatoren en 26 octrooiaanvragen in 2007guidance technologique steun voor technologische begeleidingsdiensten in erkende onderzoekscentra (technology watch en sensibilisering voor nieuwe

geavanceerde technologieën; technische interventies in bedrijven; begeleiding van het innovatieproces)7,6 mio (2007)

conseillers à l'innovation technologique

gericht op niet-innovatieve ondernemingen : sensibiliseren voor innovatie en begeleiden

collectieve onderzoeksprojecten

de financiering van collectief onderzoek, uitgevoerd door minimum 2 erkende onderzoekscentra en nuttig voor een groep van bedrijven of een Waalse activiteitssector

3,7 mio (2007)

supplementaire financiering voor deelname aan Europees KP

bijkomende financiering van Waals gewest voor projecten van erkende onderzoekscentra en KMO's die genieten van Europese steun, op voorwaarde van een voldoende impact van het onderzoek op de Waalse economie

1,7 mio (2007)

Horizon Europe subsidies gericht op de voorbereiding en indiening van voorstellen van internationale O&O-projecten van KMO's en onderzoekscentra in het kader van de EU Kaderprogramma's en het Europese programma EUREKA.

0,85 mio (2007)

financiering O&O-projecten op initiatief van de competitiviteitspolen

Een competitiviteitspool is een groep van ondernemingen, publieke en private onderzoekscentra en vormingscentra georganiseerd rond een technologiedomein. Ondernemingen en onderzoeksinstellingen binnen deze polen kunnen, onder meer, samen

onderzoeksprojecten indienen.

Marshallplan: 195 mio over 4 jaar

steun voor O&O-projecten van bedrijven

verhoogd steunpercentage voor samenwerking met onderzoeksinstellingen enkel binnen een partnerschap van technologische innovatie (waaronder de competitiviteitspolen en de clusters)

subsidies voor haalbaarheidsstudies

gericht op KMO's, uit te voeren door een extern organisme; het nieuwe decreet betreffende de steun voor onderzoek, ontwikkeling en innovatie in Wallonië voorziet steun voor 2 types: technische haalbaarheidsonderzoeken en advies- en steunverlening voor

innovatie. cheque "service technologique"

chèque waarmee KMO's een technologische prestaties (haalbaarheid, ontwikkeling, exploratie,…) kunnen financieren geleverd door erkende onderzoekscentra en hogescholen

288

Brussels Hoofdstedelijk Gewest toegekende steun (in mio euro)

impulsprogramma's: programma's die zich situeren tussen fundamenteel en industrieel onderzoek, uitgevoerd door onderzoeksteams op hoog niveau die zich organiseren in een netwerk. Momenteel lopen dergelijke programma's in de ICT-sector

en in de 'life sciences'-sector.

6,8 (ICT) en 7 (life sciences)

voor periode 3 jaar

gewestelijke programma's waaronder ook steun voor de interfacecellen van de ULB, VUB en UCL evenals de interface Indutec die de 4 industriële hogescholen van het Gewest groepeert

steun aan universiteiten en hogescholen voor economisch gerichte projecten en projecten van algemeen nut

spin-off in Brussels' (SOIB): programma gericht op de creatie van academische en industriële spin-offs 1 mio euro voor periode van 2 jaar

projecten van algemeen belang uitgevoerd in een Europees kader met gevolgen voor het gewest

ondersteuning van nieuwe eenheid WTCM-Brussels : ontwikkeling van een expertisecentrum op het gebied van software-engineering en technologische begeleiding van de Brusselse ondernemingen van de Agoriasector

0,5 (okt 2007- sept 2008)

sectorale ondersteuning 2006

project MISTRAL binnen SIRRIS: project dat KMO's wil helpen bij het identificeren van hun innovatiepotentieel op basis van een analyse van hun industriële activiteiten, de noden van de markt en de technologische evoluties

0,45 (okt 2007-sept 2009)

project van technologische begeleiding van de Brusselse KMO's van de bouwsector (WTCB) 0,43 (sept 2006-aug 2008)

steun voor de vzw Brufotec (Brussels Food Technology Center) sinds 1997 0,6 (sept 2006- aug 2008)

steun voor industrieel onderzoek en preconcurrentiële ontwikkeling

het tussenkomstniveau is hoger in geval van substantiële samenwerking met een universitair of gelijkwaardig laboratorium en de aanwezigheid van een transnationaal partnerschap

steun voor technologische begeleiding en technologieoverdracht van sectorale centra voor collectief onderzoek

Federale overheidloonsubsidie vermindering van de bedrijfsvoorheffing voor onderzoekers in ondernemingen die aan O&O doen in samenwerking met een

universiteit van de EER of Belgische onderzoeksinstelling

technologische attractiepolen

een onderzoeksprogramma gericht op een aantal domeinen waarvan de resultaten op relatief korte termijn kunnen leiden tot bruikbare resultaten; elk project wordt opgesteld in de vorm van een interdisciplinair netwerk waarin tenminste een universitaire

instelling, een centrum voor collectief onderzoek, een Nederlandstalige en Franstalige partner vertegenwoordigd is.

Kennisuitwisseling tussen de bedrijfswereld en de ... · Verder willen we ook de professoren...

Documents

Transcript of Kennisuitwisseling tussen de bedrijfswereld en de ... · Verder willen we ook de professoren...