In de afgelopen decennia is veel beleid ontwikkeld om de productiviteit van de publieke dienstverlening te verbeteren. Eerder onderzoek van IPSE Studies toonde aan dat het effect hiervan vaak beperkt was (Blank & Van Heezik, 2019). Veel eerder lijkt de productiviteit te worden bepaald door een aantal niet- of nauwelijks beïnvloedbare factoren, zoals de aard van de dienstverlening, de groei van de geleverde diensten en de aard van de technische ontwikkeling. Het gaat hier om de voor economen bekende ‘wetten’ van Baumol (Baumol, 1967, 1993), Verdoorn (Verdoorn, 2002; Verdoorn, 1980; Verdoorn, 1949) en Robinson (Robinson, 1965).
Dit artikel is een samenvatting van de IPSE studie naar de effecten van Baumol, Verdoorn en Robinson in de publieke dienstverlening. De gehele studie kunt u hier teruglezen.
De veronderstelde effecten van deze wetten op de productiviteit van de publieke dienstverlening zijn als volgt samen te vatten:
- In arbeidsintensieve sectoren is de productiviteitsgroei lager dan in andere sectoren (Baumol-effect).
- Sectoren met een hoge productiegroei kennen een hogere productiviteitsgroei dan andere sectoren (Verdoorn-effect).
- Een hoge productiviteitsgroei gaat meestal gepaard met een relatieve verlaging van het aandeel arbeid (Robinson-effect).
Om na te gaan of deze effecten ook daadwerkelijk optreden hebben we onlangs een nadere analyse uitgevoerd op de uitkomsten van ons onderzoek naar de productiviteitstrends in vijftien belangrijke sectoren van de publieke dienstverlening in Nederland over de periode 1980-2018 (Blank & Van Heezik, 2020). De resultaten van dat onderzoek zijn gepubliceerd in de vierdelige reeks Productiviteit van overheidsbeleid (Blank & Van Heezik, 2015; Blank et al., 2016; Blank & Van Heezik, 2017; Blank & Van Heezik, 2018) en (deels) op de website TrendsinPubliekeSector.nl (TiPS).
Voor de nadere analyse hebben we op basis van gegevens uit TiPS de gemiddelde jaarlijkse productiviteitsontwikkeling tussen 1980 en 2018 berekend. Deze jaarlijkse productiviteitsgroei zetten we vervolgens af tegen drie variabelen waarin de effecten van de wetten van Baumol, Verdoorn en Robinson tot uitdrukking komen:
- het kostenaandeel personeel (Baumol-effect)
- de gemiddelde jaarlijkse groei van de productie (Verdoorn-effect)
- de gemiddelde jaarlijkse verandering kostenaandeel personeel (Robinson-effect).
Effecten in beeld
De relaties zijn in de onderstaande figuren voor vijftien sectoren in beeld gebracht. Het betreft sectoren op vier belangrijke domeinen van publieke dienstverlening:
| Onderwijs | Zorg | Netwerksectoren | Justitie en Veiligheid |
| primair onderwijs (po) | ziekenhuiszorg (zh) | drinkwater (dw) | politie (pol) |
| voortgezet onderwijs (vo) | verpleging, verzorging en thuiszorg (vvt) | energie (en) | |
| middelbaar beroepsonderwijs (mbo) | gehandicaptenzorg (ghz) | spoorwegen (spoor) | rechterlijke macht (rm) |
| hoger beroepsonderwijs (hbo) | geestelijke gezondheidszorg (ggz) | gevangeniswezen (gw) | |
| wetenschappelijk onderwijs (wo) |
Figuur 1 Samenhang jaarlijkse productiviteitsgroei en kostenaandeel personeel, 1980-2017 (Baumol-effect)
In figuur 1 zien we dat in de arbeidsextensieve sectoren, de drinkwater-, spoor- en energiesector, de gemiddelde productiviteitsgroei het hoogst is. Bij sectoren met een hoge arbeidsintensiteit zien we vrijwel overal een veel lagere gemiddelde productiviteitsgroei en bij het grootste deel is zelfs sprake van negatieve groei. Duidelijke uitzondering is de ziekenhuissector. Ondanks de veel hogere arbeidsintensiteit, weten de ziekenhuizen toch een productiviteitsgroei te realiseren die bijna net zo groot is als die van de drinkwater- en spoorsector. Dit is voor een belangrijk deel te danken aan de forse productiegroei bij de ziekenhuizen, zoals blijkt uit figuur 2. Figuur 2 weerspiegelt de relatie tussen productiviteitsgroei en groei van de productie.
Figuur 2 Samenhang jaarlijkse productiviteitsgroei en groei van de productie, 1980-2017 (Verdoorn-effect)
Uit figuur 2 blijkt dat sectoren met een lage groei (of zelfs negatieve) groei van de productie een lagere gemiddelde productiviteitsgroei kennen dan sectoren met een hoge productiegroei. Dit is een indicatie voor het optreden van het Verdoorn-effect. Vooral in het primair en voortgezet onderwijs, waar de leerlingenaantallen al jaren dalen, is sprake van geringe en negatieve productiegroei. Aanpassingen in de inzet van personeel en kapitaal vinden hier met vertraging plaats en er zijn weinig prikkels om te innoveren. De productiviteit in deze sectoren is laag of zelfs negatief. De positieve variant van deze wet is terug te zien bij ziekenhuizen. Zij hebben te maken met een continue groei van het aantal patiënten, terwijl de (extra) inzet van middelen na-ijlt. Dit stimuleert tot innovatie en efficiëntie, een belangrijke oorzaak van de hoge gemiddelde productiviteitsgroei van de ziekenhuizen.
Figuur 3 Samenhang jaarlijkse productiviteitsgroei en verandering personeelskostenaandeel 1980-2017 (Robinson-effect)
Figuur 3 laat zien dat groeiende productiviteit hand in hand gaat met een dalend kostenaandeel van personeel. Dit wijst erop dat door technische vooruitgang vooral het belang van de factor arbeid afneemt, zoals de Wet van Robinson voorspelt. Overigens geldt voor de meerderheid van de sectoren dat het relatieve aandeel van personeel gemiddeld toeneemt. Dit komt overigens ook voor bij twee sectoren met een positieve productiviteitsgroei: wetenschappelijk onderwijs en verpleging, verzorging & thuiszorg.
Impact in cijfers
De impact van de genoemde effecten is ook in cijfers uit te drukken. Zo blijkt dat in een sector met een 10 procentpunt hoger kostenaandeel personeel de jaarlijkse productiviteitsgroei gemiddeld 0,2 procent lager is (Baumol-effect). Als de productie met 10 procent groeit, dan stijgt de productiviteit met bijna 7 procent (Verdoorn-effect). In sectoren waar de productiviteit gemiddeld met 1 procent groeit, daalt het autonome kostenaandeel van personeel met gemiddeld 0,3 procentpunt (Robinson-effect).
Conclusie en beleidsimplicaties
Het Baumol- en Verdoorn-effect ‘verklaren’ samen driekwart van de variatie in de gemiddelde productiviteit per sector. Dat geeft aan dat deze contextvariabelen een belangrijke rol spelen bij de productiviteitsontwikkeling en er waarschijnlijk weinig ruimte is om dit via beleid te beïnvloeden. De beleidsmatige conclusie is dat het van belang is om bij beleidsevaluaties rekening te houden met deze contextvariabelen. Anders kunnen er onjuiste conclusies worden getrokken. Zo moet de sterke productiviteitsgroei van de ziekenhuissector na 2006 niet worden toegerekend aan de introductie van de marktwerking, maar aan de sterke groei van de productie. Een ander voorbeeld betreft de SUWI-evaluatie uit 2007. Hierbij werd de conclusie getrokken dat de hervorming van de sociale zekerheid de beoogde doelstelling van 20 procent doelmatigheidswinst had geboekt. In werkelijkheid was dit niet zozeer te danken aan de hervorming, maar vooral aan de sterke toename van het aantal uitkeringsgerechtigden als gevolg van de conjuncturele neergang in 2003.
Bovenstaande betekent niet dat er een soort onwrikbare wetmatigheid schuilt in geconstateerde samenhangen. Zo is het van belang om bij een (verwachte) dalende productie de beschikbare budgetten ook snel af te knijpen en zodoende een sterke prikkel tot efficiënt gedrag in te bouwen. Ook een relatief groot kostenaandeel van personeel dient niet als een excuus te worden gezien voor het achterwege laten van technische en sociale innovaties. De ziekte van Baumol dreigt daarmee een self-fulfilling prophecy te worden.
Literatuur
Baumol, W. (1967). Macroeconomics of unbalanced growth: The anatomy of urban crisis. The American Economic Review, 57(3), 415–426.
Baumol, W. (1993). Health care, education and the cost disease: A looming crisis for public choice. Public Choice, 77(1), 17–28. Retrieved from http://dx.doi.org/10.1007/BF01049216
Blank, J. L. ., & Heezik, A. A. S. van. (2020). De effecten van Baumol, Verdoorn en Robinson in de publieke dienstverlening. Een verdiepende analyse van productiviteitstrends. Delft. Retrieved from https://www.ipsestudies.nl/wp-content/uploads/2020/05/IPSE2003rap.pdf
Blank, J. L. T., & Heezik van, A. A. S. (2017). Productiviteit van overheidsbeleid, deel III: de Nederlandse veiligheid en justitie, 1980-2014. Den Haag/Delft: Eburon.
Blank, J. L. T., & Heezik, A. A. S. Van. (2019). Productiviteit van de overheid. Een essay over de relatie tussen beleid en productiviteit in onderwijs, zorg, veiligheid & justitie en netwerksectoren. Delft: Stichting IPSE Studies.
Blank, J. L. T., & van Heezik, A. A. S. (2015). Productiviteit van overheidsbeleid, deel I: het Nederlandse onderwijs, 1980-2012. Den Haag/Delft: Eburon.
Blank, J. L. T., & Van Heezik, A. A. S. (2018). Productiviteit van overheidsbeleid, deel IV: De Nederlandse netwerksectoren, 1980-2015. Den Haag/Delft: Eburon.
Blank, J. L. T., van Heezik, A. A. S., & Niaounakis, T. K. (2016). Productiviteit van overheidsbeleid, deel II: de Nederlandse zorg, 1980-2013. Den Haag/Delft: Eburon.
Robinson, J. (1965). Essays in the theory of economic growth. Retrieved from https://books.google.com/books?hl=nl&lr=&id=xVGuCwAAQBAJ&oi=fnd&pg=PA1&ots=Gny96IKFp7&sig=W5RvSBhjvxvlz5UZLdejJedK0iw
Verdoorn, P. J. (1949). Fattori che regolano lo sviluppo della produttività del lavoro. L’Industria, 1, 3–10.
Verdoorn, P. J. (1980). Verdoorn’s Law in Retrospect: A Comment. The Economic Journal, 90(358), 382–385. http://doi.org/10.2307/2231798
Verdoorn, P. J. (2002). Factors that determine the growth of labour productivity. In J. McCombie, M. Pugno, & B. Soro (Eds.), Productivity growth and economic performance. Essays on Verdoorn ́s Law (pp. 28–36). Basington/New York: Palgrave MacMillan.
