12. Data en methoden

De volgende databronnen zijn gebruikt voor de totstandkoming van deze publicatie:

United States Geological Survey (hoofdstuk 3)

Deze bron is gebruikt om inzicht te verschaffen ten aanzien van de wereldwijde productie van kritieke materialen.

Europese Commissie (hoofdstuk 4)

Voor het geven van een overzicht van het belang van de import van kritieke materialen op EU-niveau is uitvoerig gebruik gemaakt van het rapport ‘Study on the critical raw materials for the EU 2023’.

Eurostat (hoofdstuk 5)

Voor het in kaart brengen van de positie van Nederland als importeur binnen de EU van kritieke materialen is gebruik gemaakt van de ‘Easy Comext’ database van Eurostat. Bij Eurostat komen alle data van alle statistiekbureaus van de EU samen en zo kan er internationaal worden vergeleken.

Internationale handel in goederen CBS (hoofdstuk 6 en 10)

Om inzicht te geven in de ontwikkeling van de Nederlandse import (waarde, gewicht) van kritieke materialen maken we gebruik van de statistiek Internationale Handel in Goederen (IHG) van het CBS. Ook voor hoofdstuk 10 is gebruik gemaakt van deze bron.

Grondstoffenscanner TNO en RVO (hoofdstuk 10)

Voor het in kaart brengen van de producten met kritieke materialen is dankbaar gebruik gemaakt van de Grondstoffenscanner (TNO & RVO, 2021). Deze tool geeft voor vele kritieke en niet-kritieke materialen weer welke goederen eraan te koppelen zijn (welke producten hebben welke kritieke materialen). Doordat de goederen worden weergegeven als HS6-codes (geharmoniseerd systeem VN) was het mogelijk om deze te koppelen aan de invoergegevens van het CBS en zodoende de omvang van de importstromen in kaart te brengen.

De databronnen voor de materialen die in de Grondstoffenscanner staan, zijn internationaal geaccepteerde databases. Ze zijn gepubliceerd door bijvoorbeeld de VN, World Bank en FAO. Vele gerenommeerde studies maken gebruik van deze databases. De Grondstoffenscanner vertaalt ze naar een op maat gemaakte analyse van producten, grondstoffen en landen van herkomst. De materialen en gegevens die in de Grondstoffenscanner gepresenteerd worden, zijn gebaseerd op rapporten van Bastein en Rietveld (2015) en van TNO (2019).

De Grondstoffenscanner wordt voortdurend geactualiseerd en verbeterd en daarom zijn de cijfers in hoofdstuk 10 voorlopige cijfers. Daarnaast dient te worden opgemerkt dat de cijfers in hoofdstuk 10 ruwe schattingen zijn, omdat de Grondstoffenscanner uitgaat van geaggregeerde goederengroepen (HS6) en dat is iets minder precies dan de meest gedetailleerde goederensoorten (GN8). Ten slotte is het goed om op te merken dat de gepresenteerde cijfers in hoofdstuk 10 totale productwaarden weergeven, waarbij de waarden van de kritieke materialen zelf slechts een fractie kunnen zijn van de totale productwaarde.

De Grondstoffenscanner is een product van TNO dat in opdracht van RVO gemaakt en geactualiseerd wordt.

Waardeketenanalyse CBS, met ook cijfers van OESO en Figaro/Eurostat (hoofdstuk 7, 8 en 9)

Voor diepgaande analyses ten aanzien van het belang van kritieke materialen voor onze Nederlandse economie is gebruik gemaakt van waardeketenonderzoek van het CBS op basis van input-outputtabellen van de Nationale Rekeningen van het CBS.

Vanwege de toenemende complexiteit van productieprocessen wordt het steeds uitdagender om een nauwkeurige inschatting te maken van de onderlinge afhankelijkheid tussen deelnemende landen en sectoren. Deze onderlinge afhankelijkheid gaat verder dan alleen de directe relatie tussen leveranciers en afnemers; het strekt zich uit tot alle betrokkenen in de gehele keten. Een waardeketenanalyse biedt de mogelijkheid om inzichtelijk te maken hoeveel waarde er op elke stap in de keten wordt toegevoegd, waardoor dwarsverbanden en de mate van afhankelijkheid binnen de keten zichtbaar worden.

Door IHG statistieken te koppelen aan input-outputtabellen afkomstig van de Nationale Rekeningen van het CBS, kunnen we berekenen hoeveel geïmporteerde goederen er in het productieproces worden gebruikt door verschillende bedrijfstakken. De input-outputtabellen bevatten onder andere per bedrijfstak informatie over hoeveel ze aan andere bedrijfstakken leveren, waar ze zelf benodigde goederen en diensten inkopen, en hoeveel ze produceren en exporteren. Met behulp van zo'n input-outputtabel kunnen we berekenen hoeveel toegevoegde waarde er in elke bedrijfstak wordt gegenereerd. Dit stelt ons in staat om afhankelijkheden in waardeketens zichtbaar te maken.

Het CBS beschikt alleen over gegevens over directe internationale handel van Nederland met andere handelspartners. Deze gegevens waren beschikbaar voor het verslagjaar 2022, en de CBS-cijfers die hier worden gebruikt gaan niet verder terug dan 2015 vanwege verschillende herzieningen. De gebruikte methode om de koppeling tussen handelscijfers en input-outputtabellen tot stand te brengen zijn gebaseerd op methoden ontwikkeld door Lemmers (2015), Lemmers & Wong (2019) en Aerts et al. (2022), en maakt het mogelijk om te bepalen hoeveel en welke import er verwerkt wordt in de productie van Nederlandse goederen en diensten. Hierbij maken we gebruik van input-output analyses (Miller & Blair, 2022).

Om productinformatie in het buitenlandse deel van de toeleveringsketen van Nederland (d.w.z. de indirecte import van Nederland via andere landen) af te leiden maken we gebruik van de methode ontwikkeld door Lemmers et al. (2023a/b). We schatten eerst hoeveel buitenlandse bedrijfstakken met elkaar handelen. We weten op grof productniveau welke producten ze produceren en gebruiken. We weten ook in welke producten landen met elkaar handelen. Dat productniveau gebruiken we om dat grove productniveau te verfijnen. Nu volgt een uitgebreidere beschrijving.

1. Schat hoeveel buitenlandse bedrijfstakken met elkaar verhandelen

In de eerste stap leiden we af hoeveel import van welk product ieder van de toeleverende bedrijfstakken nodig heeft om te produceren voor de Nederlandse import. De geïmporteerde goederen en diensten worden toegewezen aan bedrijfstakken in die landen. Dat gebeurt met behulp van FIGARO-data (Remond-Tiedrez en Rueda-Cantuche, 2019), die weergeeft welke bedrijfstakken in welke landen welke producten produceren. Het resultaat is productie per bedrijfstak per land ten behoeve van de Nederlandse import.

Een multiregionale input-output (MRIO) tabel knoopt de input-outputtabellen van verschillende landen aan elkaar, zodat ook afhankelijkheden met bedrijfstakken in andere landen in kaart kunnen worden gebracht. In dit onderzoek hebben we gekozen voor de MRIO van de OESO. Deze MRIO is beschikbaar voor verslagjaar 2019 en heeft informatie voor 76 landen en 45 bedrijfstakken. Gebruik nu input-output analyse en de MRIO om af te leiden hoeveel productie er nodig is bij de directe toeleveranciers van die bedrijfstakken. En hoeveel productie er nodig is bij de directe toeleveranciers van die toeleveranciers enzovoorts. Dat brengt alle directe leveringen in kaart in de toeleveringsketen. Tel deze op naar het niveau van leveranciers x afnemers. Dat is bedrijfstak A1 in land A x bedrijfstak B1 in land B waar land A en land B van elkaar verschillen.

2. Voeg grof productniveau toe aan de uitkomsten

Gebruik nu de FIGARO-aanbodtabel; deze laat zien welke producten iedere bedrijfstak produceert. De FIGARO-gebruiktabel laat zien welke producten iedere bedrijfstak gebruikt. Het detail in beide tabellen is beperkt. Voor de aanbodtabel is dat minder erg omdat een product relatief vaker gemaakt wordt door 1 bedrijfstak dan dat het gebruikt wordt door een bedrijfstak. Bijvoorbeeld, schroeven worden gemaakt in 1 bedrijfstak en gebruikt in meerdere bedrijfstakken. Het is dus gewenst om meer detail te hebben aan de gebruikerskant. Daarom gebruiken we de Nederlandse gebruiktabel; deze bevat meer detail dan de FIGARO-gebruiktabel. Het is dan wel nodig om de aanname te maken dat de verhoudingen waarin buitenlandse bedrijfstakken een specifiek product gebruiken hetzelfde zijn als in Nederland. Verbind vervolgens de aanbod- en gebruikdata met de data uit de vorige stap. Dit leidt tot gegevens op het niveau van leveranciers x afnemers x grof productniveau. Er is dus ook bekend welke producten tussen landen verhandeld worden.

3. Verfijn het productniveau

De BACI¹²⁾ data over internationale handel in goederen beschrijft op gedetailleerd productniveau (ongeveer 5000 verschillende producten) de handel tussen landen. De data schat, waar nodig, vertrouwelijke delen van internationale handel. De data lost, met behulp van aannames, handelsasymmetrieën op. Bijvoorbeeld, wanneer de invoer van Duitsland uit Nederland anders is dan de uitvoer van Nederland naar Duitsland. De data bevat geen correcties voor wederuitvoer, de uitvoer van eerder ingevoerde producten. De BACI data bevat daarnaast geen bedrijfstakinformatie en de totalen wijken af van die uit de eerdere stap. Weeg daarom de totalen in de BACI-data op land x land x product niveau naar de totalen uit de vorige stap. Neem aan dat de verdeling op fijner productniveau voor iedere leverende en afnemende bedrijfstak hetzelfde is. Dat leidt tot gegevens op het niveau van leveranciers x afnemers x gedetailleerd productniveau. In deze laatste stap hebben we ook ervoor gezorgd dat de uiteindelijke gegevens optellen naar de randtotalen van de MRIO.