Bijlage A: Onderzoeksverantwoording

De onderzoeksverantwoording voor de Financieringsmonitor bestaat uit drie onderdelen: 

• methodologie achter de enquête; 
• begrippen; 
• afkortingen.

I. Onderzoeksmethode enquête

Cijfers over de manier waarop het bedrijfsleven op zoek gaat naar externe financiering zijn verzameld door middel van een digitale enquête. De enquête is uitgezet onder 9 950 bedrijfseenheden waarvan 50 procent ook daadwerkelijk heeft deelgenomen. De netto steekproef bedraagt 4 980 bedrijfseenheden. De onderzoekspopulatie van de monitor wordt gevormd door het gehele mkb in de business economy met tenminste 2 werkzame personen (zie I.1). Aan de enquête hebben ook grote bedrijven en ondernemingen die actief zijn in de landbouw deelgenomen. Hun uitkomsten maken geen deel uit van de uitkomsten als er alleen totaalcijfers voor het mkb in de business economy worden gepresenteerd, maar vormen wel een benchmark. De verantwoordingsonderdelen I.1 tot en met I.3 gaan nader in op de populatie, stratificatie, weging en onzekerheidsmarges van de enquête.

Bewerkingen
Op de ruwe enquêtedata zijn verschillende bewerkingen uitgevoerd. Zo zijn er controles uitgevoerd op de routing van de vragenlijst om er zeker van te zijn dat vragen alleen zijn beantwoord door respondenten die de vraag ook horen te beantwoorden. 

Sommige vragen bevatten een categorie “anders, namelijk…”. De open respons op die categorie is in detail bekeken. Wanneer mogelijk zijn antwoorden toegekend aan gegeven antwoordcategorieën. Zo bleken veel van de open antwoorden bij de financieringsdoelen toch toe te kunnen worden geschreven aan het doel uitbreiding. Soms leverde dit ook nieuwe categorieën op die aanvankelijk niet in de vragenlijst waren opgenomen. Bij de (overwogen) financieringsvormen werden vaak antwoorden gegeven die, ondanks de expliciete vraag naar externe financiering, toch intern eigen vermogen betroffen. Winstinhoudingen en privévermogen werden daar vaak genoemd. Daarom is die categorie alsnog toegevoegd in de weergave van de antwoorden. 

Corrigeren voor extreme waarden
De enquête bevat slechts een beperkt aantal kwantitatieve vragen. Het gaat dan om het aantal aanvragen, de omvang van de financieringsaanvraag en het daadwerkelijk aangetrokken bedrag en om de vaste en variabele rentepercentages die betaald zijn op die financiering. 

Omdat deze variabelen (de bedragen in het bijzonder) gevoelig zijn voor uitschieters naar boven is winsorising toegepast op 1,5 keer de standaardafwijking boven het gemiddelde. Dat wil zeggen dat iedere waarde boven dat punt is vervangen door de waarde die gelijk is aan 1,5 keer de standaardafwijking boven het gemiddelde. Dat maakt de variabelen beter geschikt voor het berekenen van representatieve rekenkundige gemiddelden. Het heeft geen invloed op de mediaan (de middelste waarde van alle waarnemingen). Deze blijft ongewijzigd, omdat het aantal waarnemingen niet verandert en alleen de extremere waarden worden afgekapt.

I.1 Populatie en stratificatie

De onderzoekspopulatie van de Financieringsmonitor bestaat uit het mkb in de business economy. De business economy bestaat uit het bedrijfsleven met uitzondering van de landbouw en financiële dienstverlening. Het mkb is gedefinieerd als ondernemingen met minder dan 250 werkzame personen. Er wordt een ondergrens van 2 werkzame personen gehanteerd. De onderzoekseenheid is de bedrijfseenheid (BEID) zoals die door het CBS gedefinieerd wordt. De BEID is bepalend voor de bedrijfsgrootte, niet de omvang van het (eventuele) gehele concern. 

In de Financieringsmonitor wordt binnen de business economy een onderscheid gemaakt naar zes bedrijfstakken, ingedeeld op basis van de Standaard Bedrijfsindeling (SBI). De combinatie van de bedrijfstak onroerend goed (L) en de sector reparatie (95) is geen voor de hand liggende. Hier is voor gekozen, omdat de sector reparatie op zichzelf te klein is voor veel uitsplitsingen en dan onderdrukt zou moeten worden in de weergave van de resultaten. Uitkomsten voor de landbouw worden aanvullend gepresenteerd wanneer relevant. 

Binnen het mkb worden drie grootteklassen onderscheiden op basis van de werkzame personen (wp). Voor het grootbedrijf worden uitkomsten aanvullend gepresenteerd als benchmark. Uitkomsten zijn ook opgenomen naar twee klassen van bedrijfsleeftijd: jong en oud.

De steekproef van de enquête is disproportioneel gestratificeerd naar drie dimensies: sector (7), grootteklasse (4) en bedrijfsleeftijd (2). Dit leidt in beginsel tot een totaal van 56 strata waarvoor consistente uitkomsten gepresenteerd kunnen worden. Drie strata zijn niet gevuld in de steekproef. Het grootbedrijf in de landbouw, jong en oud, is bewust niet opgenomen in de steekproef. Als cijfers betrekking hebben op de landbouw, is dat namelijk alleen voor het mkb in de landbouw. Als cijfers betrekking hebben op het grootbedrijf, is dat dus alleen voor de business economy. Daarnaast is er in de sector onroerend goed en reparatie geen bedrijf dat én jong én groot is. Dit stratum kan daarom ook niet ondervraagd worden.

Disproportionele stratificatie betekent dat de aandelen van strata in de steekproef niet gelijk zijn aan hun aandelen in de populatie. Zo maakt het microbedrijf 81 procent uit van het mkb in de business economy, maar slechts 38 procent van de uiteindelijke steekproef. De reden is tweeledig. Enerzijds is er efficiëntie: er zijn op deze wijze minder waarnemingen nodig om uitspraken met voldoende betrouwbaarheid te doen. Anderzijds zou een proportionele verdeling er toe leiden dat er in absolute zin bijna geen grote bedrijven in de steekproef zitten. 

I.2 Ophoging

De populatie voor de Financieringsmonitor bestond uit 301 940 bedrijfseenheden toen in juni 2022 een steekproef werd getrokken. Uiteindelijk hebben er 4 980 bedrijfseenheden deelgenomen aan de enquête. Door ophoging kunnen op basis van de enquête uitspraken gedaan worden over de gehele onderzoekspopulatie. Elke bedrijfseenheid in de steekproef krijgt een ophooggewicht. Er vindt weging plaats naar werkgelegenheid binnen de strata.

De ophoogfactoren worden berekend per stratum: een driedimensionale combinatie van bedrijfstak, grootteklasse en bedrijfsleeftijd. Omdat de stratificering erg gedetailleerd is, wijken de ophoogfactoren bij weging naar werkgelegenheid en naar het aantal bedrijven weinig van elkaar af. De impact op de hoofduitkomsten ligt in de orde van grootte van enkele tienden van procentpunten.

Insluitgewichten
In eerste instantie worden insluitgewichten berekend. Het insluitgewicht van een bedrijf in stratum h wordt genoteerd met ih. Het insluitgewicht van een respondent is gelijk aan 1 gedeeld door de insluitkans. 

De insluitkans van een bedrijf wordt gedefinieerd als de kans dat het bedrijf in de respons voorkomt. De kans dat een bedrijf in de respons voorkomt, is gelijk aan de kans dat een bedrijf in de steekproef voorkomt (aantal in steekproef in stratum gedeeld door het aantal in populatie in stratum), vermenigvuldigd met de kans dat een bedrijf in de respons voorkomt gegeven dat het bedrijf in de steekproef voorkomt (aantal in respons in stratum gedeeld door aantal in steekproef in stratum). In formulevorm:

\begin{align*}

              i_h         &= \frac{1}{\frac{n_h}{N_h}\cdot\frac{r_h}{n_h}} \\

                            &= \frac{1}{\frac{r_h}{N_h}} \\

                            &= \frac{N_h}{r_h}

\end{align*}

met n_h de steekproefomvang in stratum h, N_h de populatieomvang in stratum h en r_h de responsomvang in stratum h. Merk op dat de insluitgewichten van respondenten in stratum h op deze manier optellen tot de populatieomvang in stratum h. In formulevorm:

\begin{equation} \label{eq2}
    i_h \cdot r_h = \frac{N_h}{r_h}\cdot r_h = N_h
\end{equation}

Correctiegewichten
Vervolgens worden de insluitgewichten vermenigvuldigd met correctiegewichten om te komen tot eindgewichten. Het eindgewicht van een bedrijf in stratum h wordt genoteerd met w_h. 

Alle indicatoren in de monitor worden op een hoger niveau bekeken dan op dat van het stratum. Doelvariabelen zoals de financieringsbehoefte en zeker de slaagkans correleren met het economische gewicht van bedrijven. Als proxy voor het economische gewicht van een stratum kan beter het aantal werkzame personen in dat stratum worden gebruikt dan het aantal bedrijven. 
De correctiegewichten worden daarom zodanig bepaald dat het eindgewicht van een bedrijf gelijk is aan het aantal werkzame personen in de populatie van het betreffende stratum gedeeld door het aantal werkzame personen in de respons van het betreffende stratum. In formulevorm:

\begin{equation} \label{eq3}
    w_h = \frac{A_h}{a_h}
\end{equation}

met A_h het aantal werkzame personen in de populatie van stratum h en a_h het aantal werkzame personen in de respons van stratum h. 

Bedrijven in de steekproef tellen na ophoging niet op tot de bedrijvenpopulatie
Merk op dat de eindgewichten van respondenten in stratum h op deze manier niet optellen tot de populatieomvang in stratum h. Dit komt doordat de responsfractie (aandeel respons in populatie) uitgedrukt in bedrijven anders kan zijn dan de fractie uitgedrukt in werkzame personen. 

Dat de eindgewichten van respondenten in een stratum niet optellen tot de populatie-omvang in het stratum, is geen probleem als de doelvariabelen worden uitgedrukt in aandelen. Dat is ook het geval in de Financieringsmonitor. Doelvariabelen kunnen dan niet in aantallen bedrijven worden uitgedrukt. Als de berekende eindgewichten niet aan bedrijfseenheden in de respons worden toebedeeld, maar aan alle werkzame personen in de respons, tellen de eindgewichten in stratum h wel op tot het aantal werkzame personen in de populatie van stratum h. 

Deze manier van ophoging naar werkgelegenheid wordt ook toegepast in de Survey on the Access to Finance for Enterprises (SAFE), een soort financieringsmonitor voor de hele Europese Unie, van de Europese Centrale Bank (ECB) en de Europese Commissie.²²⁾

Ten slotte gaat op dat de berekende eindgewichten minimaal gelijk zijn aan 1. Bedrijven die gerespondeerd hebben, tellen na weging dus minimaal voor 1 bedrijfseenheid mee: zichzelf.

I.3 Betrouwbaarheidsintervallen 

De enquêtering heeft plaatsgevonden onder een klein deel van de daadwerkelijke populatie. De resultaten die gebaseerd zijn op deze steekproef vertegenwoordigen schattingen van de uitkomsten. Er zit een bepaalde onzekerheid rondom die geschatte waarde. Dit zijn de 95%-betrouwbaarheidsintervallen waarbinnen de uitkomsten vallen. Dat wil zeggen dat bij herhaling de geschatte uitkomst in 95 procent van de gevallen binnen dat interval ligt.

Marges zijn te berekenen voor alle indicatoren, maar deze zijn in de monitor uiteindelijk alleen opgenomen voor de vijf voornaamste indicatoren. Het gaat om het aandeel van het mkb in de business economy…

… met een financieringsbehoefte;
… dat vervolgens de mogelijkheden verkend heeft;
… dat vervolgens een financieringsaanvraag heeft gedaan;
… met een succesvolle financieringsaanvraag;
… dat een financieringsbehoefte verwacht in het komende jaar.

Iedere indicator leidt tot een fractie voor ieder van de 53 strata. Deze fracties kunnen worden geschat per stratum h maar ook voor combinaties U van strata. Dat speelt bijvoorbeeld bij het schatten van de uitkomsten voor het gehele microbedrijf. Dit is immers een combinatie van 12 strata: 6 bedrijfstakken in 2 leeftijdsklassen. Dit resulteert voor een dergelijke deelpopulatie U in de volgende schattingen van relatieve fractiesss:

\begin{equation} \label{eq4}
    \hat{r}_U^{\frac{y}{x}} = \frac{r_U^y}{r_U^x}
\end{equation}

met uit de respons

\begin{equation} \label{eq5}
    r_U^y = \frac{\sum_{h \in U} \left(w_{h}n_{h}^{y}\right)}{\sum_{h \in U} \left(w_{h}n_{h}\right)}
\end{equation}

met ophooggewichten w_h gelijk aan $$A_h/a_h, n_h^y$$ het aantal bedrijven in de respons in stratum h met categorie y_hi=1 voor enquêtevraag y, en n_h het aantal bedrijven in de respons in stratum h. Analoog in de notatie voor enquêtevraag x. De bijbehorende variantie voor doelgroep U is:

\begin{equation} \label{eq6}
    Var\left(\hat{r}_U^{\frac{y}{x}}\right) = \frac{\left(Var\left(r_U^y\right)+\left(\hat{r}_U^{\frac{y}{x}}\right)^2Var(r_U^x)-2r_U^{\frac{y}{x}}Cov(r_U^y, r_U^x)\right)}{(r_U^x)^2}
\end{equation}

Met als variantie en covariantie voor de doelgroepen U: 

\begin{equation} \label{eq7}
    Var\left(r_U^y\right) = \sum_{h \in U} W_h^2Var(r_h^y)
\end{equation}

\begin{equation} \label{eq8}
    Cov\left(r_U^y, r_U^x\right) = \sum_{h \in U} W_h^2Cov(r_h^y, r_h^x), \text{ met } W_h = \frac{N_h}{N_U}.
\end{equation}

Opgebouwd vanuit de variantie en covariantie van de individuele strata h: 

\begin{equation} \label{eq9}
    Var\left(r_h^y\right) = (1-r_h)r_h^y\frac{1-r_h^y}{n_h-1}
\end{equation}

\begin{equation} \label{eq10}
    Cov\left(r_h^y, r_h^x\right) = (1-r_h)r_h^y\frac{1-r_h^x}{n_h-1}
\end{equation}

Analoog in de notatie voor enquêtevraag x. De gebruikte variantieschatter is een eerste-orde linearisatie inclusief eindige-populatie correctie. Hieruit worden 95%-betrouwbaarheidsintervallen berekend waarbij de marge gelijk is aan 1,96*SE met de standaardfout berekend als:

\begin{equation} \label{eq11}
    SE = \sqrt{Var\left(\hat{r}_U^{\frac{y}{x}}\right)}
\end{equation}

De betrouwbaarheidsintervallen worden groter naarmate de berekende schatting op minder waarnemingen gebaseerd is en de geschatte ratio dichter bij 50 procent in de buurt komt. In de praktijk betekent dit dat de marges veelal het grootst zijn voor het grootbedrijf en de landbouw. Deze groepen behoren ook niet tot de onderzoekspopulatie en zijn alleen opgenomen als benchmarks.

Aan de hand van de variantie kan bepaald worden of verschillen tussen twee groepen of tussen twee jaren significant zijn. Als uit een statistische test blijkt dat dat de overschrijdingskans (de kans dat een dergelijk verschil wordt gevonden, terwijl er in werkelijkheid geen verschil is) kleiner is dan 5 procent, dan is er een statistisch significant verschil tussen de twee groepen of tussen de twee jaren die met elkaar worden vergeleken. Bijvoorbeeld, als A en B normaal verdeeld zijn, dan verschillen ze statistisch significant van elkaar als:

\begin{equation} \label{eq12}
    \textit{Absolute waarde}\left(A - B\right) > 1,96 \cdot \sqrt{Var(A)+Var(B)}
\end{equation}

I.4 Verrijking

De resultaten uit de enquête zijn verrijkt met gegevens uit andere bedrijvenstatistieken van het CBS. Op die manier is informatie over de rechtsvorm en regio toegevoegd, een reeks samengesteld met jaarlijkse werkgelegenheid (vanaf mei 2013) en kwartaalomzet (vanaf 2016) en de gehele balans en resultatenrekening voor responderende bedrijven die in 2021 al bestonden. Kernindicatoren zoals de solvabiliteit, liquiditeit, rentabiliteit en het aandeel onderpand zijn berekend als maatstaf van de financiële gezondheid van ondernemingen.

Bronnen en peilmomenten
De steekproef voor de enquête is getrokken op basis van de populatie in juni 2023. De ophooggewichten zijn ook op basis van die populatie bepaald. Dezelfde peilmaand geldt voor kenmerken van ondernemingen: bedrijfstak, grootteklasse, bedrijfsleeftijd, regio, en rechtsvorm. Deze kenmerken komen allen uit het Algemeen Bedrijven Register (ABR) en het Bedrijfsdemografisch Kader (BDK) van het CBS.

De jaarlijkse werkgelegenheid is bepaald op basis van de Polisadministratie. De Polisadministratie bevat gegevens van banen in een inkomstenperiode en is gebaseerd op data uit de loonaangiften. Het peilmoment is steeds de maand mei van een jaar. Alle werknemers die in die maand actief waren, worden gerekend tot de werkgelegenheid. Er worden zowel personen geteld als fte. Als een persoon twee banen heeft binnen dezelfde onderneming, telt deze mee als één werknemer, maar in termen van fte als de optelling van de twee bijbehorende fte-factoren. Deze werkgelegenheidscijfers hebben alleen betrekking op werknemers, niet op zelfstandigen die actief zijn bij bedrijven. Als er in deze monitor over werkzame personen wordt gesproken, gaat het wél over werknemers en zelfstandigen, bovendien uitgedrukt in fte. 

Omzetcijfers zijn afkomstig uit de Directe Ramingen Totaal (DRT) en vertegenwoordigen de totale omzet per kwartaal van ondernemingen. De cijfers bestaan voor een groot deel uit btw-aangiftecijfers. Ondernemingen die geen btw hoeven te betalen of een ontheffing hebben, komen niet in deze bestanden voor. Dat betekent bijvoorbeeld dat de omzet voor landbouwbedrijven vaak ontbreekt: zij vielen tot begin 2018 onder de landbouwregeling en hoefden geen btw af te dragen over hun agrarische activiteiten.

De financiële indicatoren zijn afkomstig uit twee bronnen. De Statistiek Financiën van Niet-Financiële Ondernemingen (NFO) voor bedrijven mét rechtspersoonlijkheid en de Satelliet Zelfstandige Ondernemers (SZO) voor bedrijven zónder rechtspersoonlijkheid. Die bronnen zijn gecombineerd om zo compleet mogelijk de balans en resultatenrekening van respondenten in beeld te brengen. Beiden zijn (deels) gebaseerd op aangiftegegevens en voor deze monitor daarom niet recenter beschikbaar dan 2021. Gegevens hebben betrekking op dat gehele jaar.

Financiële indicatoren
De balans en resultatenrekening van ondernemingen worden gebruikt om indicatoren te berekenen die hun financiële positie uitdrukken. De primaire bron voor deze cijfers is de NFO. De NFO bevat gegevens op het niveau van het fiscale nummer. De enquête voor de Financieringsmonitor en alle andere gekoppelde data betreffen gegevens op het niveau van de bedrijfseenheid van het CBS. Een bedrijfseenheid kan meerdere fiscale nummers hebben of een fiscaal nummer kan bij meerdere bedrijfseenheden horen. Alleen voor die gevallen waar één fiscaal nummer hoort bij één bedrijfseenheid, zijn de waarden uit de NFO één-op-één overgenomen.

Als die link niet eenduidig bestaat, is de balans en resultatenrekening gebruikt van het gehele concern: de ondernemingengroep (OG). Dat zorgt ervoor dat de balans van een bedrijfseenheid die onderdeel vormt van een groter ondernemingengroep nu groter is. Dit gebeurt vanuit het idee dat het de financiële positie van het gehele concern is die er toe doet bij een financieringsbehoefte en -aanvraag en niet alleen die van de business unit. Er wordt in de monitor bovendien alleen gewerkt met de financiële positie van het concern, uitgedrukt in samenvattende indicatoren. 

Gegevens uit de NFO hebben alleen betrekking op bedrijven met rechtspersoonlijkheid. De natuurlijke personen (eenmanszaken, stichtingen, vof) ontbreken dus. Die bedrijven maken een wezenlijk deel uit van de populatie en komen bovendien veelvuldig voor in het microbedrijf. Om ook voor die bedrijven een beeld te krijgen van hun financiële positie is gebruik gemaakt van de SZO. Dit is een statistisch halffabricaat binnen het CBS dat alleen gebruikt wordt als input om statistieken en microdatabestanden te maken. Deze bron wordt ook niet gaafgemaakt en is daardoor van mindere kwaliteit. Er zijn op de koppeling voor de monitor diverse controles uitgevoerd. Waarnemingen die niet aan deze controles voldeden, zijn uitgesloten. 

Er zijn vier indicatoren berekend om de financiële gezondheid van deelnemers aan de enquête uit te drukken. De solvabiliteit meet de mate waarin ondernemingen met eigen middelen gefinancierd zijn en ze kunnen voldoen aan betalingsverplichtingen op de lange termijn. De liquiditeit meet de mate waarin bedrijven kunnen voldoen aan verplichtingen op korte termijn. Rentabiliteit op totaal vermogen en op eigen vermogen zijn maatstaven van de winstgevendheid van ondernemingen, gerelateerd aan de ingelegde middelen. De onderpandratio geeft een indicatie van de financiële zekerheden die een onderneming de financier kan bieden. De indicatoren worden als volgt berekend:

solvabiliteit = eigen vermogen / balanstotaal

liquiditeit = vlottende activa / kortlopend vreemd vermogen

rentabiliteit totaal vermogen (RTV) = resultaat uit bedrijfsvoering / balanstotaal
rentabiliteit eigen vermogen (REV) = resultaat na belastingen / eigen vermogen

onderpand = materiële vaste activa / balanstotaal

Het resultaat na belastingen komt niet voor in de SZO. Daarom wordt in de monitor alleen gewerkt met de rentabiliteit op het totaal vermogen. Die maatstaf is bovendien minder gevoelig voor de hefboomwerking van vreemd vermogen. Bij een gelijk eigen vermogen kan een onderneming veel vreemd vermogen aantrekken en die grotere pot aan geld inzetten om meer winst te behalen. Hogere winst bij een gelijk eigen vermogen zorgt voor een hogere rentabiliteit op dat eigen vermogen. Maar tegelijkertijd wordt er ook veel meer risico genomen en gaat de solvabiliteit omlaag. De rentabiliteit op het totaal vermogen geeft een evenwichtiger beeld. Op de financiële indicatoren is ook winsorising toegepast om te corrigeren voor extreme waarden.

In de monitor wordt gesproken over significante verschillen betreft de solvabiliteit en liquiditeit tussen bedrijven met verschillende financieringsbehoeften of doelen. Voor het bepalen van deze significantie is gebruik gemaakt van de Mann-Whitney U test in het geval van een numerieke variabele (solvabiliteit en liquiditeit). Er is gebruik gemaakt van een Chi-square test in het geval van een kruistabel (verwachte solvabiliteit en liquiditeit). Deze testen werden in eerdere versies uitgevoerd met IBM Statistics SPSS 25.0, hierbij werd de dataset groter gemaakt op basis van de weging. Een bedrijf met een gewicht 30 kreeg hierdoor 30 rijen in de dataset. Dit jaar is R gebruikt om de monitor uit te voeren, in R wordt op een juistere manier rekening gehouden met gewichten in de dataset. Hierdoor zijn resultaten minder snel significant, maar reflecteren ze beter de werkelijke onzekerheid.

I.5 Privacy

Privacy is een groot goed. Ook als je niks te verbergen hebt, heb je heel wat te beschermen. Het CBS is het Statistisch Bureau van Nederland dat onafhankelijk onderzoek uitvoert. Het CBS werkt bij elk onderzoek met strenge eisen om data op een veilige manier te verwerven, te verwerken en te publiceren en is transparant over de manier van werken en de methodieken. 

Het CBS verzamelt gegevens van natuurlijke personen, bedrijven en instellingen. Dit is wettelijk vastgelegd in de CBS-wet en de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG). Identificerende persoonskenmerken worden na ontvangst direct gepseudonimiseerd. Hierdoor kan het onderzoek alleen worden uitgevoerd op gegevens met een pseudosleutel. Bij publicatie zorgt het CBS er bovendien voor dat natuurlijke personen of bedrijven niet herkenbaar of herleidbaar zijn. Ook hanteert het CBS diverse maatregelen tegen diefstal, verlies of misbruik van persoonsgegevens. Het CBS levert geen herkenbare gegevens aan derden, ook niet aan andere overheidsinstellingen. Wel kunnen sommige (wetenschappelijke) instellingen onder strenge voorwaarden toegang krijgen tot gegevens met pseudosleutel op persoons- of bedrijfsniveau. Dit noemen we microdata. 

Voor meer informatie, zie onze website.