De impact van grootschalige onderzoeksinfrastructuren. Een meetmethode voor de return on investment van internationale onderzoeksfaciliteiten

Meetmethode voor de directe economische opbrengst van de Nederlandse deelname aan grootschalige internationale onderzoeksfaciliteiten, ontwikkeld op verzoek van het samenwerkingsverband van Nederlandse industrial liaison officers. De methode zet het aandeel dat Nederland uit de aanbestedingen van zo'n faciliteit verkrijgt af tegen het aandeel dat Nederland aan de financiering bijdraagt, en levert zo een returncoefficient op. Zij is toegepast op vier faciliteiten: het deeltjesfysicalaboratorium CERN, de synchrotronbron ESRF, de fusiereactor ITER en de radiotelescoop LOFAR, elk beschreven in een factsheet met bestuur, financiering, aanbestedingsbeleid en geldstromen, opgesteld via deskstudie, gesprekken en validatie door de instellingen zelf. De cijfers laten zien dat de opdrachten aan het Nederlandse bedrijfsleven niet altijd in verhouding staan tot de Nederlandse bijdrage. De uitkomsten vormen een nulmeting waarmee toekomstige beleidsmaatregelen om de deelname van Nederlandse bedrijven te bevorderen kunnen worden geevalueerd. Bredere maatschappelijke impact blijft in deze analyse buiten beschouwing.

Financiële, liquiditeits- en insolventierisico'sMarktverandering en concurrentie

Waarom deze indeling: De studie draait om de vraag of grote publieke bijdragen aan internationale onderzoeksfaciliteiten via opdrachten terugvloeien naar Nederland, en drukt dat uit in contributies, uitgaven en returncoefficienten. Daarnaast gaat het om de positie van Nederlandse bedrijven en kennisinstellingen bij internationale aanbestedingen en de knelpunten die zij daarbij ervaren.

Toegekend met een AI-model (Opus 5) op basis van de zestien thema's van Risk in Focus; niet door mensen gevalideerd. Om de labels beter te onderbouwen gaan we ze gefaseerd herbeoordelen met een tweede, onafhankelijk model van een andere aanbieder (OpenAI naast Anthropic); vanwege tokenlimieten gebeurt dat stapsgewijs. Ziet u een fout? Laat het weten.

Ministerie

Ministerie van Onderwijs, Cultuur en Wetenschap

Bron

Onderzoeken en evaluaties: Rathenau Instituut

Toegepaste standaard

Extern onderzoek

Datum

2019-12-09

Het rapport zelf

originele publicatie

Omschrijving

samenvatting door een AI-model (Opus 5) op basis van de publicatie

Risicolabels

toegekend met een AI-model (Opus 5) volgens de zestien thema's van Risk in Focus (ECIIA), niet door mensen gevalideerd

Bijgewerkt

augustus 2026