Zoekresultaten

The innovative performance of SMEs

Het belang van innovatie voor economische groei en het scheppen van werkgelegenheid in het MKB wordt erkend door zowel academici als politici. Er worden daarom programma’s ontwikkeld om innovatie te stimuleren. Met deze maatregelen ontstaat de vraag te bepalen of deze initiatieven succesvol zijn en zo ja, in welke mate. In de literatuur hebben we geen indicator gevonden die ons in staat stelt de mate van innovativiteit van MKB bedrijven te bepalen voor een dergelijke interventie en daarna. De hoofdvraag van ons onderzoek was dan ook: hoe kunnen we het effect van een interventie voor het bevorderen van de innovatiekracht van MKB-bedrijven meten? Kijkend naar de definities van innovatie zoals die zijn verzameld door King & Anderson (2002) hebben we vastgesteld dat een bedrijf innovatief genoemd mag worden als het met opzeten succesvol nieuwe ideeën implementeert. Succesvol wil in dit verband zeggen: het draagt bij aan de winst en dus aan de continuïteit van het desbetreffende MKB-bedrijf. Door de verschillende (bewuste) innovaties te identificeren samen met de ondernemer en te berekenen wat de winstgevendheid is geweest van de innovaties, kunnen we de ’innovatiewinst’ van de ondernemer berekenen. Dit bedrag delen door de omzet creëert een indicator waarmee de innovativiteit van de organisatie door de tijd gemeten kan worden. Wij stellen daarom de volgende definitie van innovatiekracht voor: KIKR = [ [Winst Innovatie1+Winst Innovatie2+ ... +Winst Innovatie5] / Omzet] x 100. De ratio kan alleen met voldoende betrouwbaarheid bepaald worden door een gestructureerd interview met de directeur/ eigenaar van de het bedrijf door een gekwalificeerde gesprekspartner. De auteurs realiseren zich dat dit gesprek op zichzelf misschien een interventie is, omdat de ervaring leert dat het innovatiebewustzijn van de ondernemer er door toeneemt. Om te bepalen of dit daadwerkelijk zo is, en om te testen of de KIKR inderdaad als bruikbare maat voor innovatiekracht kan worden gebruikt is vervolgonderzoek noodzakelijk. Desalniettemin zijn de auteurs van mening dat met de KIKR de innovatiekracht van bedrijven door de tijd heen gemeten kan worden en daarmee een bruikbaar instrument is om het effect te bepalen van interventies die innovatiekracht moeten vergroten. The importance of innovation as an engine for economic growth and the creation of employment opportunities is acknowledged by both academia and politicians. This makes the need for good innovation measures crucial. In the third edition of the Oslo Manual (2005), a need for proper indicators to capture the changes in the nature and landscape of innovation is voiced. According to the manual, a considerable body of models and analytical frameworks for innovation were developed in the 1980s and 1990s. Over time, the scope of what is considered as innovation has been widened and expanded to include marketing and organizational innovation. In this paper, we focus on innovative performance as a measure of success. This is part of ongoing research in the Netherlands in The Hague region. This research is framed within an approach based on action research. We have worked with 45 SMEs in four sectors. This has formed the basis for the conceptual development of innovative performance as a new metric for the measurement of a successful innovation. In this paper, we review our findings thus far and explore the validity of innovative performance as an appropriate indicator for measuring innovation within SMEs.

Onderzoeksrapportage impact Dutch Grand Prix Zandvoort 2023

Gemeente Zandvoort en de organisatie van de Dutch Grand Prix (DGP) hebben Breda University of Applied Sciences (BUas) gevraagd om de economische, sociale en maatschappelijke impact van het evenement Dutch Grand Prix 2023 en haar side events (onder de noemer Zandvoort Racefestival) te onderzoeken.Het onderzoek is uitgevoerd middels online en/of face-to-face afgenomen gestructureerde vragenlijsten onder 726 bezoekers van het circuit, 286 bezoekers aan het dorp Zandvoort, 108 ondernemers van Zandvoort en 3418 bewoners van Zandvoort (736), Bloemendaal (37), Haarlem (2322), Haarlemmermeer (162), Heemstede (59) en Noordwijk (102). Daarnaast is aanvullende informatie opgevraagd bij de organisatie van de Dutch Grand Prix, Stichting Zandvoort Beyond, Zandvoort Marketing en Gemeente Zandvoort.Voor het berekenen van de economische impact is gebruik gemaakt van de richtlijnen zoals deze opgesteld zijn door de Werkgroep Evaluatie Sportevenementen (WESP). Er is inzicht verkregen in de additionele bestedingen van DGP-bezoekers en de DGP-organisatie.In de berekening van economische impact is niet gecorrigeerd voor verdringingseffecten. Sponsoractivaties (zoals afhuur van gelegenheden in Zandvoort, inhuur personeel, verzorgen eten en drinken voor genodigden) zijn niet in kaart gebracht. Bestedingen van bezoekers die niet het circuit maar wel het dorp hebben bezocht tijdens het raceweekend zijn eveneens niet meegenomen in de berekening van de economische impact. Het winstcijfer van de DGP-organisatie wordt niet gedeeld en is ook niet meegenomen in de berekening van de economische impact.

Meer dan een druppel : NHTV ontwikkelt instrument voor het berekenen van economische effecten bij toeristische investeringen

Statistische toetsen in Excel

In KG-18 hebben we verschillende grafieken laten zien. Een veel gebruikte grafische figuur in de statistiek is de zogenaamde boxplot. Weliswaar wordt deze niet vermeld bij de standaard keuzemogelijkheden onder de Wizard Grafieken, toch is het mogelijk om deze figuur met behulp van Excel te tekenen. KG-20 opent met het tekenen van een boxplot. Het tweede onderwerp is het berekenen van de Cronbach’s alfa, andere woorden hiervoor zijn homogeniteitsindex of coëfficiënt alfa. Beide begrippen worden zo vaak gebruikt in onderzoeksrapporten en artikelen dat we gemeend hebben dit onderwerp in dit KG te bespreken. Bovendien geeft dit ons de mogelijkheid om de veelzijdigheid van Excel te demonstreren. Deze KG-publicatie is het logische vervolg op KG-18. In het laatste hoofdstuk van KG-18 hebben we een aantal rekenschema’s gemaakt voor het berekenen van kengetallen zoals het gemiddelde, de variantie en de correlatiecoëfficiënt. Natuurlijk kunt u dergelijke kengetallen ook met een functie in Excel opvragen. Werken en ‘spelen’ met dergelijke rekenschema’s is echter van onschatbare waarde om de betekenis van kengetallen te illustreren en eigen te maken. De lezer ziet immers meteen hoe een kengetal verandert als hij of zij de ruwe gegevens wijzigt waarop dit kengetal gebaseerd is.

Vlaamse Sportparticipatie Index (VSI)

Hoe meten we sportparticipatie? Hoe kunnen we sportparticipatie kernachtig maar toch genuanceerd weergeven? Welke meetmethodes zijn er om sportparticipatie in kaart te brengen? In BMS Studie 48 ontwikkelen we de Vlaamse Sportparticipatie Index (VSI) die aangeeft hoeveel mensen in Vlaanderen aan sport doen, hoe frequent en hoeveel tijd zij hieraan spenderen. We berekenen (en voorzien een handleiding) over hoe we de VSI berekenen. Aanvullend bieden de diversiteitsindexen ook inzicht in welke mate bepaalde doelgroepen (vrouwen, 55-plussers, mensen met een lagere opleiding, mensen die leven in armoede, mensen met een migratieachtergrond) meer of minder sporten. Deze indexen kunnen berekend worden voor de algemene sportparticipatie in Vlaanderen of voor specifieke (groepen) van sporten, en dit voor verschillende jaargangen of zelfs landen/regio’s. Deze BMS Studie toont daarnaast ook aan dat surveys een belangrijk instrument blijven voor het in kaart brengen van sportparticipatie, en dat we niet blind mogen zijn voor innovatieve onderzoeksmethoden die complementaire inzichten kunnen verschaffen.

Kroon de boom tot airco van de stad

Vijf studenten aan Hogeschool Van Hall Larenstein (VHL) hebben in 2019/2020 als onderdeel van de minor ‘Bomen en Stedelijke Omgeving’ onderzoek uitgevoerd naar het effect van groen/beplanting op de gevoelstemperatuur in 'bloemkoolwijken'. De opdrachtgever voor dit onderzoek was dr. ir. Jelle Hiemstra van Wageningen University & Research. Op het gebied van ENVI-met kregen zij begeleiding van dr. ir. Cor Jacobs van Wageningen University & Research, die hen hielp met het bouwen van het model en het berekenen van de temperatuur, luchtvochtigheid, windstromen en gevoelstemperatuur. De studenten werden begeleid door docent dr. Mart Vlam. Dit artikel is geschreven op basis van vragen die ex-redactielid Jozé ’t Hoen en redactielid Jaco Houweling de studenten hebben voorgelegd.