1. Kennisintensieve activiteiten in en rond Brussel

1Wat is de omvang van de kennisactiviteiten in Brussel? Zijn ze atypisch in vergelijking met de rest van België? Dit lijken misschien simpele vragen, maar kennisintensieve activiteiten kunnen op verschillende manieren gedefinieerd worden [Galindo-Rueda en Verger, 2016; Marsili en Verspagen, 2002].

2De officiële statistieken van de OESO en Eurostat zijn gebaseerd op verschillende sectorindelingen om de “kennisindustrie” te definiëren. In plaats van met een vooraf vastgelegde lijst te werken, kunnen we ervan uitgaan dat elke sector wel kennisintensieve banen omvat, en een empirische telling uitvoeren. Deze meer gedetailleerde empirische benadering beschouwt de kennisintensiteit binnen een sector door zowel het opleidingsniveau als de beroepsstatus van de werknemers te combineren. Door de gegevens uit de enquête naar de arbeidskrachten te combineren met socialezekerheidsstatistieken, beschouwen we een persoon met minstens een diploma hoger onderwijs van het korte type én met een ISCO-status (volgens de internationale standaardclassificatie van beroepen) die valt onder de “Managers”, “Intellectuele, wetenschappelijke en artistieke beroepen” of “Technici en verwante beroepen” (namelijk ISCO-niveau 1, 2 en 3), als een kennisintensieve werknemer in een sector [zie Eyckmans et al., 2022].

3Op basis van de hoger beschreven gedetailleerde opsplitsing verkrijgen we een gemiddeld aantal van 323 677 kennisintensieve banen in het Brussels Hoofdstedelijk Gewest (BHG) in de periode 2008-2020. Voor 2020 betekent dit dat 45,2 % van de banen in Brussel als kennisintensief beschouwd kan worden. Verhoudingsgewijs is het BHG daarmee het meest kennisintensieve gewest van België. Min of meer dezelfde intensiteiten zien we rond Brussel, in het grotere Brussels grootstedelijk gebied (BGG – in het lichtblauw in figuur 1), maar de cijfers voor de rest van het Vlaamse (31,3 %) en Waalse (30,9 %) Gewest liggen een stuk lager.

4In vergelijking met het nationale gemiddelde van 1,11 % was het samengestelde jaarlijkse groeipercentage van de kennisintensieve werkgelegenheid voor de periode 2008-2020 echter het laagst in het BHG (0,51 %) en het hoogst in het omliggende BGG (zonder Brussel). Om de resultaten in Brussel beter te begrijpen en te verklaren, hebben we een shift-share-analyse. Hierbij worden de groeipercentages van elke sector in een referentiegebied – in dit geval is de “rest van België” het referentiegebied – toegepast op de verschillende grondgebieden (in dit geval Brussel). Zo’n analyse heeft dus als doel om een structuureffect dat veronderstelt dat de groei het resultaat is van de sectorale samenstelling van de lokale werkgelegenheid, te onderscheiden van een gewestelijk effect. Dit gewestelijk effect wordt dan gemeten op basis van het verschil tussen de theoretische werkgelegenheidsgroei (die afgeleid wordt van de sectorale samenstelling) en de werkelijk waargenomen groei [Murray, 2010]. In het geval van Brussel kenmerkt de sectorale samenstelling zich door een sterke aanwezigheid van gemiddeld dynamische sectoren, die in Brussel echter zwakker presteren. Hoewel een aantal belangrijke kennisintensieve sectoren zoals financiële dienstverlening, menselijke gezondheidszorg, vrije beroepen, wetenschappelijke, juridische en boekhoudkundige activiteiten en activiteiten van hoofdkantoren nog altijd oververtegenwoordigd zijn in Brussel, blijkt uit de analyse voor Brussel dus dat de hoofdstad net in die sectoren terrein verloor op het vlak van werkgelegenheidsgroei in vergelijking met de rest van België. Wat de toegevoegde waarde betreft, ziet de situatie er iets anders uit. Sectoren zoals financiële dienstverlening tekenden immers een sterke economische groei op ondanks het forse verlies aan werkgelegenheid in de jaren 2010.

2. Patronen van kennisintensieve activiteiten op het vlak van ruimtelijke spreiding

5Een kaart op gemeentelijk niveau geeft de geografische spreiding van zeer kennisintensieve activiteiten in België weer. Op deze kaart blijkt duidelijk hoe dergelijke activiteiten zich concentreren in en rond Brussel – veel meer dan in en rond Antwerpen, de tweede grootste Belgische stad op het gebied van kennisactiviteiten – en hoe gespecialiseerd Brussel is in dergelijke activiteiten.

6Dit patroon op het vlak van ruimtelijke verdeling kan verder gedetailleerd worden volgens specifieke sectoren. Het bevestigt de hoge concentratie van verschillende kennisdiensten in het BHG, met zijn grote en gekwalificeerde arbeidspool, aantrekkelijkheid voor internationale werknemers, connectiviteit op Europees en wereldwijd niveau, verbindingen qua luchthavens en hogesnelheidstreinen, enz.

7Uit ruimtelijke analyses blijkt echter ook dat de geografische concentratie van kennisintensieve activiteiten sectorgebonden is in België. In het BGG varieert de concentratie van ongeveer de helft van alle Belgische banen in de financiële sector tot een derde in andere sectoren, zoals juridische en boekhoudkundige diensten. Bovendien kenmerkt het BHG zich door zeer uiteenlopende locatiepatronen: sommige activiteitenclusters (bv. de financiële sector) bevinden zich vooral in het stadscentrum, terwijl andere meer de voorkeur geven aan een locatie in de rand (bv. de farmaceutische industrie, met grote fabrieken in Waals-Brabant, en de grote accountancykantoren in Zaventem). Uit onze analyse blijkt dus duidelijk dat, net als bij andere economische activiteiten, de “Brusselse” kennisbank gepaard gaat met een ongelijke geografische spreiding binnen Brussel en noodzakelijkerwijs impliceert dat er ook rekening gehouden moet worden met de relatie met de Brusselse rand.

3. Kennisintensieve activiteiten in Brussel en de creatie van hoog- en laaggeschoolde banen

8De impact van kennisintensieve activiteiten kan beoordeeld worden op basis van econometrische modellen die de relatie tussen de groei van de kennisintensieve werkgelegenheid en de totale werkgelegenheid onderzoeken, ook de (relatieve) werkgelegenheidsmultiplicator genoemd [zie bijvoorbeeld Moretti, 2010, en Dotti et al., 2021].

9Conceptueel gezien komt de geraamde coëfficiënt in een eenvoudige regressie het dichtst bij de gebruikelijke definitie van een multiplicator. We stellen vast dat elke bijkomende kennisintensieve baan in Brussel in verband gebracht kan worden met de creatie van nog eens 2,12 banen in het BHG. Dat is vrij weinig in vergelijking met de andere gewesten (bv. 2,44 banen in het Vlaams Gewest). Belangrijk is echter om de relatieve aard van dergelijke multiplicatoren in gedachten te houden. Een lagere verhouding tussen de groei van de totale werkgelegenheid en de groei van de totale kennisintensieve werkgelegenheid kan namelijk net zo goed het gevolg zijn van een lagere waarde van de teller als van een relatief hoge waarde van de noemer (of omgekeerd). En eigenlijk doet Brussel het vrij goed, juist wat de noemer betreft (zie hoger).

10In werkelijkheid is de verandering qua kennisintensieve banen niet exogeen en hebben verschillende variabelen een impact op de totale werkgelegenheid. Rekening houdend met de samenstelling van de sector en met economische en kennisgerelateerde indicatoren, blijft de coëfficiënt in verband met kennisintensieve banen statistisch significant: als alle andere factoren gelijk blijven, genereert in het BHG een extra job in een kennisintensieve activiteit nog een extra job in de totale werkgelegenheid.

11Werkgelegenheidsmultiplicatoren kunnen ook rechtstreeks afgeleid worden uit de intergewestelijke input-outputtabellen van het Federaal Planbureau. Volgens het onderliggende economische model (Leontief-model) waarvan deze multiplicatoren afgeleid zijn, kunnen ze gebruikt worden om de werkgelegenheidseffecten te beoordelen na een vraagschok met een impact op een of meerdere kennisintensieve sectoren in het BHG [Avonds et al., 2021].

12Het input-outputkader heeft als voordeel dat we niet alleen een opsplitsing kunnen maken in directe en indirecte werkgelegenheidseffecten, maar dat we ook de intra- en intergewestelijke (“spill-over”) werkgelegenheidseffecten van dergelijke schokken kunnen zien. Bovendien kan onze empirische informatie over de kennisintensiteit van sectoren (zie hoofdstuk 1), op basis van een methode die besproken wordt door Miller en Blair [2022, p. 25-26], gebruikt worden om al die effecten verder op te splitsen in het creëren van kennisintensieve banen maar ook van minder gekwalificeerde banen.

14Vervolgens bekijken we een vraagschok van 1 % met een impact op alle kennisintensieve sectoren. Dit zou leiden tot ongeveer 3 000 extra banen (het precieze aantal hangt af van de bepaling van de betrokken sectoren zoals besproken in hoofdstuk 1). Tabel 1 geeft meer details voor het geval waarin de definitie van de OESO gebruikt wordt voor de identificatie van de sectoren die een vraagschok ondervinden.

Tabel 1. Geaggregeerd werkgelegenheidseffect van een toename van de finale vraag met 1 % voor alle kennisintensieve sectoren in Brussel (volgens de definitie van de OESO)

Extra banen:	Kennisintensief	Niet-kennisintensief	Totaal
In het BHG:	1618	1092	2710
Initieel effect	1406	860	2266
Indirecte effecten	212	232	444
In het Vlaamse Gewest	118	248	366
In het Waalse Gewest	59	126	185
TOTAAL Belgische economie	1795	1466	3262