In de economische literatuur wordt sinds lang erkend dat gegevens op ondernemingsniveau cruciaal zijn om inzicht te krijgen in de factoren die het concurrentievermogen bepalen, aangezien de geaggregeerde resultaten sterk beïnvloed worden door beslissingen op ondernemingsniveau en schokken een verschillend macro-economisch effect kunnen teweegbrengen, afhankelijk van de onderliggende spreiding van de ondernemingen. Om deze redenen is de analyse van het concurrentievermogen van sectoren en landen aan de hand van gegevens op micro- of ondernemingsniveau van meet af aan een van de pijlers geweest van het Competitiveness Research Network van het EU-stelsel van Centrale Banken (CompNet). In de praktijk wordt de grensoverschrijdende analyse van gegevens op ondernemingsniveau evenwel door minstens twee factoren belemmerd. Ten eerste zijn de bestaande grensoverschrijdende indicatoren op basis van ondernemingsgegevens vaak niet vergelijkbaar, aangezien ze betrekking hebben op verschillende periodes of berusten op uiteenlopende methodologieën of definities van variabelen. Ten tweede zijn ondernemingsgegevens normaliter confidentieel. De analyse van het concurrentievermogen op basis van microgegevens blijft daarom meestal beperkt tot het nationale niveau, wat het potentieel inzake vergelijkende analyse verkleint, onder meer wat betreft het zoeken naar beste praktijken in andere landen en het verwerven van een beter inzicht in de rol van het regelgevend kader en de instituties bij micro- en macro-ontwikkelingen.

Een van de mogelijkheden om het hoofd te bieden aan de met de analyse op ondernemingsniveau verbonden problemen inzake confidentialiteit en vergelijkbaarheid, is vertrekken van gegevens op ondernemingsniveau en aangepaste indicatoren van ondernemingsdynamiek genereren op het niveau van de bedrijfstak. Die benadering staat bekend als de 'distributed micro-data analysis' en werd door CompNet gebruikt om een nieuwe onderzoeksinfrastructuur op te zetten die grensoverschrijdende indicatoren op basis van ondernemingsgegevens kan afleveren. De onderzoeksinfrastructuur omvat de ECB, 13 NCB's, een Nationaal Statistisch Instituut (ISTAT) en het EFIGE-team, wat resulteert in een huidige dekking van 11 EU-landen, die samen ongeveer twee derde van het bbp van de Europese Unie vertegenwoordigen: België, Tsjechië, Duitsland, Estland, Frankrijk, Hongarije, Italië, Polen, Spanje, Slowakije en Slovenië. Met de inbreng van alle partijen werd een geharmoniseerd protocol of instructieset samengesteld, teneinde indicatoren op ondernemingsniveau op te stellen over variabelen in verband met concurrentievermogen, zoals productiviteit of arbeidskosten per eenheid product. Bij de opstelling van het protocol werd bijzondere aandacht besteed aan geharmoniseerd grensoverschrijdend databeheer op een aantal cruciale punten, zoals de classificatie van de bedrijfstakken, het gebruik van deflatoren, de behandeling van uitschieters en de omschrijving en de berekening van variabelen.

Het resultaat van de oefening is een databank voor 58 bedrijfstakken uit de NACE Rev.2 over de periode 1995-2011 in de 11 EU-landen, met vergelijkbare informatie over de resultaten inzake productiviteit en de dynamiek van de onderliggende heterogene ondernemingen. Het voordeel van de onderzoeksinfrastructuur van CompNet met betrekking tot de bestaande informatie uit de geaggregeerde statistieken, is dat ze het mogelijk maakt de rijkdom van de gegevens op ondernemingsniveau grotendeels te behouden wat betreft de volledige distributie van variabelen of de op ondernemingsniveau berekende gezamenlijke correlaties. Deze zeer rijke set van indicatoren zal de voorwaarden creëren om te komen tot beter gefundeerde beleidsbeslissingen.

Enkele voorlopige bevindingen op basis van deze nieuwe databank luiden als volgt:

• In eng gedefinieerde sectoren bestaat grote heterogeniteit tussen de ondernemingsresultaten, zelfs meer dan tussen de sectoren.
• Binnen de sectoren kunnen de ondernemingsresultaten niet worden benaderd aan de hand van een normale waarschijnlijkheidsverdeling. De verdeling is daarentegen sterk scheefgetrokken, met een groot aantal slecht presterende ondernemingen en enkele 'kampioenen'. Het feit dat de verdeling van de ondernemingsresultaten niet symmetrisch is, impliceert dat de 'gemiddelde' onderneming niet representatief is voor de onderliggende verdeling van ondernemingen.
• De ondernemingen aan de verschillende uiteinden van de verdeling, met andere woorden zeer slecht en zeer goed presterende ondernemingen binnen een bepaalde sector, vertonen zeer uiteenlopende kenmerken qua omvang, productiviteitsgroei of verloop van de arbeidskosten per eenheid product. Meer concreet blijkt dat productievere ondernemingen stelselmatig groter zijn dan weinig productieve ondernemingen (de best presterende ondernemingen kunnen tot tien keer groter zijn dan de mediaan van de productiviteitsverdeling in dezelfde sector). De meest productieve ondernemingen in een bepaalde sector geven daarenboven een dynamischer productiviteitsverloop te zien en beperken - bovenal - in ruimere mate de arbeidskosten.
• Uiteenlopende resultaten van de ondernemingen in een sector kunnen leiden tot een grotere sectorproductiviteit, aangezien ze de reallocatie van productie-inputs (middelen) mogelijk maken tussen weinig en zeer productieve ondernemingen. Hoe groter de covariantie tussen productiviteit en omvang, op ondernemingsniveau, hoe efficiënter de toewijzing van de middelen is.
• De mate waarin een efficiënte toewijzing van middelen tussen ondernemingen die actief zijn in dezelfde sector bijdraagt aan de geaggregeerde productiviteit, varieert sterk tussen landen en sectoren. De verdeling van middelen, arbeid in dit geval, blijkt evenwel in alle landen slechter te zijn in de sectoren van de niet-verhandelbare goederen dan in die van de verhandelbare goederen.
• Het belang van het in aanmerking nemen van de spreiding, in plaats van louter het gemiddelde van de productiviteitsverdeling, wordt bevestigd als de dataset wordt gebruikt om de sectorale uitvoerresultaten op Europees niveau te verklaren. In sectoren met een sterkere scheeftrekking van de verdeling van de arbeidsproductiviteit (rechtse staart vetter en langer), worden vaker grotere uitvoervolumes opgetekend. Dat zou de these ondersteunen dat de geaggregeerde resultaten inzake handel worden bepaald door de hoogste percentielen, onafhankelijk van het gemiddelde productiviteitspeil.

Algemeen is deze paper opgevat als een uitvoerige documentatie van de nieuwe CompNet-databank van indicatoren op ondernemingsniveau. Tevens worden een aantal interessante onregelmatigheden tussen de landen aan het licht gebracht, alsook landenspecifieke ontwikkelingen die als uitgangspunt kunnen dienen voor toekomstig onderzoek en beleidsgeoriënteerde werkzaamheden.