Endbericht Entwicklung eines allgemeinen indikatorgestützten Evaluationssystems für den Aufgabenbereich „Entwicklung konvergenter Informations- und Kommunikationstechnik (IKT)“ Studie im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Technologie (BMWi) Berlin, Mai 2015 Das Unternehmen im Überblick Geschäftsführer Christian Böllhoff Präsident des Verwaltungsrates Gunter Blickle Handelsregisternummer Berlin HRB 87447 B Rechtsform Aktiengesellschaft nach schweizerischem Recht Gründungsjahr 1959 Tätigkeit Die Prognos AG berät europaweit Entscheidungsträger aus Politik, Wirtschaft und Gesellschaft. Auf Basis neutraler Analysen und fundierter Prognosen entwickeln wir praxisnahe Entscheidungsgrundlagen und Zukunftsstrategien für Unternehmen, öffentliche Auftraggeber und internationale Organisationen. Arbeitssprachen Deutsch, Englisch, Französisch Hauptsitz Prognos AG Henric Petri-Str. 9 CH-4010 Basel Telefon +41 61 3273-310 Telefax +41 61 3273-300 [email protected] Weitere Standorte Prognos AG Goethestr. 85 D-10623 Berlin Telefon +49 30 52 00 59-210 Telefax +49 30 52 00 59-201 Prognos AG Domshof 21 D-28195 Bremen Telefon +49 421 51 70 46-510 Telefax +49 421 51 70 46-528 Prognos AG Science 14 Atrium; Rue de la Science 14b B-1040 Brüssel Telefon +32 2808-7209 Telefax +32 2808-8464 Prognos AG Schwanenmarkt 21 D-40213 Düsseldorf Telefon +49 211 91316-110 Telefax +49 211 91316-141 Prognos AG Nymphenburger Str. 14 D-80335 München Telefon +49 89 954 1586-710 Telefax +49 89 954 1586-719 Prognos AG Friedrichstr. 15 D-70174 Stuttgart Telefon +49 711 3209-610 Telefax +49 711 3209-609 Internet www.prognos.com LOGO ZIWD Inhalt 1 Management Zusammenfassung 1 2 Schwerpunktübergreifende Besonderheiten der konvergenten IKT 3 2.1 2.2 3 3 5 9 3.1 9 Historische Entwicklung 3.1.1 Eigenständige Kommunikations- und Nachrichtentechnik in den 1970er- und 1980er-Jahren 3.1.2 Internet, neue Software-Paradigmen und Wissensmanagement in den 1990er-Jahren 3.1.3 Neupositionierung von FuE-Maßnahmen (2000er-Jahre) 3.1.4 Konvergenz Internet der Dienste Internet der Dinge Internet der Energie Zusammenfassung und Zwischenfazit zur Genese der Konvergenten IKT 9 10 10 11 11 12 13 14 Die Schwerpunkte der Förderung konvergenter IKT 17 4.1 17 17 24 31 38 45 Überblick über die Ergebnisse 4.1.1 Trusted Cloud 4.1.2 IKT für Elektromobilität II 4.1.3 IT2Green 4.1.4 AUTONOMIK für Industrie 4.0 4.1.5 Smart Data Gemeinsamkeiten der Förderschwerpunkte 52 5.1 5.2 52 60 61 68 70 72 73 74 75 77 5.3 6 7 Genese der konvergenten IKT 3.2 3.3 3.4 3.5 4 Die Bereiche der IKT und ihre schwerpunktübergreifenden Besonderheiten Zwischenfazit zu den schwerpunktübergreifenden Besonderheiten der konvergenten IKT Analyse der Grunddaten Förderklientel 5.2.1 Analyse der Hauptgeschäftsfelder 5.2.2 Analyse der Unternehmens-Altersstruktur 5.2.3 Analyse der Unternehmensgröße (Mitarbeiterzahl) Exkurs: Möglichkeiten der semantischen Analyse 5.3.1 Erkennung und Unterscheidung von Entitäten 5.3.2 Kookkurrenz-Analyse 5.3.3 Differentielle Analyse 5.3.4 Empfehlungen aus dem Konsortium Anforderungen der BHO an die Evaluierung von Fachprogrammen im IKT-Bereich 6.1 6.2 6.3 6.4 79 Zielerreichung 80 Wirkung 83 Wirtschaftlichkeit 85 6.3.1 Vollzugswirtschaftlichkeit 89 6.3.2 Maßnahmenwirtschaftlichkeit 90 Ausblick: Anforderungen für die Evaluierung von Maßnahmen im Bereich der konvergenten IKT 94 I LOGO ZIWD 7 Internationale Good-Practice-Analyse 7.1 7.2 7.3 7.4 Wissenschaftliche Trends 7.1.1 Szientometrie 7.1.2 Internationale Forschung zur Evaluation IKT 7.1.3 Erfahrungen international tätiger Evaluatoren Monitoring von Innovationsprozessen in der Industrie Schlaglichter auf die Evaluationspraxis ausgewählter Länder 7.3.1 Österreich 7.3.2 Finnland 7.3.3 Großbritannien 7.3.4 Europäische Union 7.3.5 USA Instrumentarium zur Evaluierung von Programmeffekten 97 97 97 99 104 105 106 107 110 115 118 119 123 8 Ableitung eines Wirkungsmodells konvergenter IKT 125 9 Konsequenzen für die Evaluationspraxis 133 9.1 9.2 9.3 9.4 9.5 134 136 140 155 157 Evaluationsverständnis Zielkatalog Ergebnisdatenbank und Sammlung möglicher Zielindikatoren Optimierung der Evaluationspraxis Anforderungen an die Methode 10 Ausblick: Bedarf an neuen Erhebungsinstrumenten 159 11 Glossar 162 12 Literaturverzeichnis 165 II LOGO ZIWD Abkürzungsverzeichnis ACM Association for Computing Machinery BAnz Bundesanzeiger BASE Bielefeld Academic Search Engine BF Begleitforschung BHO Bundeshaushaltsordnung BMBF Bundesministerium für Bildung und Forschung BMF Bundesministerium der Finanzen bmvit Bundesministerium für Verkehr, Innovation und Technologie BMWi Bundesministerium für Wirtschaft und Energie BRH Bundesrechnungshof BWV Bundesbeauftragten für Wirtschaftlichkeit in der Verwaltung CASRAI Consortia Advancing Standards in Research Administration Information CERIF Common European Research Information Format CPS Cyberphysikalisches System DARPA Defence Advanced Research Projects Agency DFN Deutsches Forschungsnetz DOI Digitaler Objektbezeichner EDB Ergebnisdatenbank EITO European Information Technology Observatory EM Elektromobilität ERC European Research Council ERIS ERC Research Information System ESF European Science Foundation EU Europäische Union III LOGO ZIWD Eval Evaluation FET Future Enabling Technology FFG Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft fteval Plattform für Forschungs- und Technologieevaluierung FTI-Förderung Forschungs-, Technologie- und Innovationsförderung FuE Forschung und Entwicklung GPT General Purpose Technology IaaS Infrastructure-as-a-Service IEEE Institute of Electrical and Electronics Engineers IKT Informations- und Kommunikationstechnik KET Key Enabling Technology KMU Kleine und mittlere Unternehmen KPI Key Performance Technology KVP Kontinuierliche Verbesserungsprozesse NEP Nationaler Entwicklungsplan Elektromobilität NITRD Program Networking and Information Technology Research and Development NPE Nationale Plattform Elektromobilität OAIPMH Open Archives Initiative Protocol for Metadata Harvesting PaaS Platform-as-a-Service PCAST President’s Council of Advisors on Science and Technology R&D Research and Development RDF Resource Description Framework ROI Return on Investment SaaS Software-as-a-Service SHOK Strategic Centres for Science, Technology and Innovation IV LOGO ZIWD SIAMPI Social Impact Assessment Methods through Productive Interactions STAR METRICS Science and Technology for America's Reinvestment: Measuring the Effects of Research on Innovation, Competitiveness, and Science STEM Science, Technology, Engineering and Math TIB Technische Informationsbibliothek TEKES Finnish Funding Agency for Technology and Innovation TQM Total Quality Management TIVIT Center for Information and Communication Industry and Services VTT Technical Research Centre of Finland XML Extensible Markup Language V LOGO ZIWD Abbildungsverzeichnis Abbildung 1: Hypothesen zur Genese der Konvergenten IKT 15 Abbildung 2: Zeitliche Entwicklung bezogen auf Anzahl der Teilprojekte gruppiert nach Leistungsplansystematiken 54 Abbildung 3: Fördersummen der Programme (nominal, normiert) 56 Abbildung 4: Mittlere Verbundgröße der Programme 57 Abbildung 5: Mittlere Laufzeit der Programme 58 Abbildung 6: Netzdiagramm zur Visualisierung der Programmstrukturen 59 Abbildung 7: Übersicht über die Verteilung der Hauptbranchen (Abschnitte) der gewerblichen Fördernehmer in den vier Programmen 62 Verteilung der Hauptbranchen der gewerblichen Fördernehmer im Programm Autonomik 4.0, nach Häufigkeit geordnet 63 Abbildung 9: Verteilung der Hauptbranchen im Programm IT2Green 65 Abbildung 10: Verteilung der Hauptbranchen im Programm IKT für Elektromobilität II 66 Abbildung 11: Verteilung der Hauptbranchen der gewerblichen Fördernehmer im Programm Trusted Cloud, nach Häufigkeit geordnet Abbildung 8: 67 Abbildung 12: Verteilung des Unternehmensalters der gewerblichen Fördernehmer innerhalb der jeweiligen Programme 68 Abbildung 13: Anteile ausgewählter Altersgruppen an den geförderten Unternehmen in den betrachteten Förderprogrammen 69 Abbildung 14: Verteilung der Anteile von KMU und Großunternehmen an den gewerblichen Fördernehmern in den ausgewählten Programmen 70 Verteilung der Unternehmensgröße innerhalb der betrachteten Förderprogramme (auf Basis der Mitarbeiterzahl im Jahr 2013) 72 Abbildung 16: Erkennung von Entitäten in conTEXT 74 Abbildung 17: Kookkurrenz-Analyse in conTEXT 75 Abbildung 18: Tag Cloud für die Autonomik 4.0 Ausschreibung 77 Abbildung 19: Zeitliche Entwicklung der Anzahl von Publikationen zur Bewertung oder Wirkungsmessung von Wissenschaft und Forschung 98 Abbildung 20: Zeitliche Entwicklung der Anzahl von Publikationen zur Szientometrie 99 Abbildung 21: Fünfstufiges IPERF-Modell 106 Abbildung 22: Modell gesellschaftlicher Wirkungen von FuE der Tekes 110 Abbildung 23: Ausgewählte Indikatoren für ökonomische Wirkungen von Forschung und Innovation 111 Abbildung 24: Ziele von Entwicklungs- und Innovationsaktivitäten 115 Abbildung 25: Stokes-Quadranten 117 Abbildung 26: IKT-Bereiche mit großer wirtschaftlicher Wirkung 120 Abbildung 27: Interaktive Visualisierung im STEM Inventory 123 Abbildung 28: Wirkungsmodell von Förderprogrammen im Bereich „Konvergenter IKT“ 126 Die sechs Elemente des Evaluationssystems im Überblick 130 Abbildung 15: Abbildung 29: VI LOGO ZIWD Abbildung 30: Programmentwicklung in Form eines einfachen LebenszyklusModells 134 Abbildung 31: Elemente einer Ergebnisdatenbank (beispielhaft, weitere Elemente können, basierend auf der zugrundegelegten Ontologie und der konkreten Maßnahme dazukommen) 145 Abbildung 32: Aufgabenbereich einer Longitudinal-Studie 161 VII LOGO ZIWD Tabellenverzeichnis Tabelle 1: Charakterisierung des Förderschwerpunktes „Trusted Cloud“ 17 Tabelle 2: Bewertung des Förderschwerpunktes „Trusted Cloud“ 19 Tabelle 3: Charakterisierung des Förderschwerpunktes „Elektromobilität II“ 24 Tabelle 4: Bewertung des Förderschwerpunktes „Elektromobilität II“ 26 Tabelle 5: Charakterisierung des Förderschwerpunktes „IT2Green“ 31 Tabelle 6: Bewertung des Förderschwerpunktes „IT2Green" 33 Tabelle 7: Charakterisierung des Förderschwerpunktes „AUTONOMIK“ 38 Tabelle 8: Bewertung des Förderschwerpunktes „AUTONOMIK“ 40 Tabelle 9: Charakterisierung des Förderschwerpunktes „Smart Data“ 45 Tabelle 10: Bewertung des Förderschwerpunktes „Smart Data“ 47 Tabelle 11: Übersicht der ausgewählten Länder zur Evaluationspraxis 107 Tabelle 12: Zieldefinition zum Programm „IKT der Zukunft“ des bmvit 108 Tabelle 13: Übersicht zu den vier Phasen der Lebenszyklus-basierten Methode 135 Tabelle 14: Vorschlag für eine mögliche Erstbefüllung des Zielkatalogs 137 Tabelle 15: Verhältnis Zielkatalog und Ergebnisdatenbank 139 Tabelle 16: Gegenüberstellung von Zielen und Indikatoren für den Wirkungsbereich Projektförderung 148 Tabelle 17: Zusammenfassende Gegenüberstellung von Zielen und Indikatoren für die Wirkungsbereiche: Community-Building im Umfeld der Förderung, Agenda-Setting und Awareness, Diffusion von Wissen und Technologie in die IKT und Anwendungsbranchen und Branchenentwicklung im internationalen Vergleich 152 Tabelle 18: Indikatoren für die Basisanalyse 154 VIII LOGO ZIWD 1 Management Zusammenfassung Das Vorhaben „Konvergente IKT - Entwicklung eines allgemeinen indikatorgestützten Evaluationssystems“ prüft die Möglichkeit der Entwicklung einer allgemeinen Indikatorik, die sowohl dem Gegenstandsbereich als auch den Anforderungen der Bundeshaushaltsordnung (BHO) Rechnung trägt. Damit soll eine Grundlage für zukünftige Evaluierungen von Maßnahmen im Rahmen der „Konvergenten IKT“ geschaffen werden. Die Ergebnisse zeigen, dass neue Evaluierungsansätze erforderlich sind, um die beiden genannten Anforderungsprofile (gegenstandsangemessen und BHO-kompatibel) in Einklang zu bringen. Gründe hierfür sind: die hohe Entwicklungsdynamik und Interaktionsintensität (Agilität) im Bereich Konvergente IKT; dies kann zur Anpassung von Zielsetzungen im laufenden Programm führen, die für die Evaluierung immer wieder neue Benchmarks setzen, die methodisch komplexe Aufgabe der Isolierung einzelner Stimuli (Förderungsimpulse) und des vollständigen Nachvollzugs von Wirkungsketten; Effekte zeigen sich nur zum Teil bei den geförderten Unternehmen und zu einem großen Teil bei Anwenderbranchen, die nicht gefördert wurden; eine Trennung der Fördereffekte von anderen Einflüssen ist dabei sehr aufwendig, daraus resultierend: die Problematik einer validen Kontrollgruppenbildung sowohl im geförderten als auch im nicht-geförderten Bereich, daraus resultierend: die Problematik, eindeutige Ursache-Wirkungszusammenhänge zu identifizieren, in denen Effekte ausschließlich einzelnen bezuschussten Maßnahmen zugerechnet werden können, die im Vergleich zu den gesamten Investitionen und FuE-Ausgaben im Feld Konvergente IKT eher niedrigen Fördervolumina. Die Analyse der internationalen Literatur und der geübten Praxis verweist darauf, dass bisher kein ausdifferenziertes Controlling-Instrument für den hier betrachteten Gegenstandsbereich vorliegt. Gleichwohl bieten sich Möglichkeiten und Perspektiven durch eine Verknüpfung von kontinuierlicher Datengewinnung durch die geförderten Akteure, parallel durchzuführenden Analysen der Begleitfor- 1 LOGO ZIWD schung und klassischen Elementen der Evaluationspraxis, ergänzende Indikatoren zu erfassen. Diese führen sowohl dazu, die Steuerung der Programme auf eine fundierte Datenbasis und ein modernes Management-Verständnis zu stellen, als auch Effekte im näheren und weiteren Umfeld der geförderten Vorhaben zu beobachten und zu dokumentieren. In Erweiterung der klassischen Evaluierungsansätze schlagen wir folglich einen neuen methodischen Ansatz mit folgenden Elementen vor: Basisanalyse: Strukturmerkmale, Hintergrund und Rahmenbedingungen für die Fördernehmer Konjunkturen und Brüche in Wissenschaft u. Wirtschaft Zielkatalog: frühzeitige Definition überprüfbarer Förderziele, die sowohl quantitative als auch qualitative Elemente enthalten können Ergebnisdatenbank: Einspeisung von Informationen aus den geförderten Unternehmen und Verbünden zur Weiterentwicklung einzelner Themenbereiche im Rahmen der Ergebnisdatenbank semantische WebAnalysen: Analyse von Begriffen und Trends, mit der die Diffusion neuer Themen/neuer Förderschwerpunkte gemessen werden kann Diese Neustrukturierung eines Evaluierungsansatzes basiert auf umfangreichen Analysen des Projektteams. Untersucht wurden die Genese des Aufgabenbereichs „Entwicklung konvergenter IKT“ und seiner Vorläuferprogramme (Wie haben sich die Programme über 30 Jahre entwickelt?) (Vgl. Kapitel 3), Materialien und Richtlinien zur „Konvergenten IKT“ (Welche Ziele werden verfolgt?) (Vgl. Kapitel 4), fünf Programmschwerpunkte im Detail (Wie werden Zielsetzungen präzisiert?) (Vgl. Kapitel 4), Gemeinsamkeiten der Förderschwerpunkte (Vgl. Kapitel 5) und der internationale Stand der Literatur. Darüber hinaus wurden Experten im In- und Ausland sowie Programmverantwortliche befragt (u. a. Wie machen es vergleichbare Länder?) (Vgl. Kapitel 7). Im Rahmen der Dokumentenanalyse wurden die BHO sowie ihre Begleitliteratur ausgewertet (Können die Analyseergebnisse zur Deckung gebracht werden mit der BHO?) (Vgl. Kapitel 6). Die hier skizzierte Vorgehensweise ermöglicht eine Programmsteuerung, die nicht nur Ex-post-Wissen generiert, sondern in der Umsetzung vielfältige Quellen erschließt, die einen hohen Informationsgehalt und eine hohe Validität besitzen. Gleichwohl gilt es, diesen Evaluationsansatz in einem Pilotvorhaben zu validieren. 2 LOGO ZIWD 2 Schwerpunktübergreifende Besonderheiten der konvergenten IKT 2.1 Die Bereiche der IKT und ihre schwerpunktübergreifenden Besonderheiten Die Informations- und Kommunikationstechnik umfasst nach der Definition des European Information Technology Observatory (EITO 2013) die folgenden fünf Bereiche: 1. IT-Dienstleistungen 2. Software 3. Telekommunikations-Dienstleistungen 4. IT-Hardware 5. Telekommunikationsgeräte Im Kern beschäftigen sich alle Bereiche mit verschiedenen Facetten der digitalen Verarbeitung von Daten. Offensichtlich handelt es sich dabei jedoch um eine heterogene Mischung aus Produkten bzw. Dienstleistungen, die auf unterschiedlichen Fachdisziplinen (Elektronik, Informatik, Betriebswirtschaft etc.) basieren. Die Konvergenz – also das Angleichen sowie Zusammenfließen bisher unterschiedlicher Teilbereiche – ist ein Merkmal, das die Branche seit vielen Jahren kennzeichnet. Diese Konvergenz beobachten wir auf unterschiedlichen Ebenen: Auf der Ebene der Netze verschwinden die früher stark ausdifferenzierten Übertragungsnetze für Sprach-, Datenund Videoübertragung zugunsten des Internets, das flexibel genug ist, unterschiedlichste Inhalte zu transportieren. Analog dazu konvergieren auch die Dienste, sodass der Privatkunde heute bereits Telefondienst, Internet, Fernsehen und Mobilfunkdienst über einen gemeinsamen Vertrag nutzten kann. Auf Ebene der Endgeräte werden sehr spezifische Datenverarbeitungssysteme (z. B. Textverarbeitungsarbeitsplätze, Graphik-Workstations oder Steuergeräte) durch universelle PCs ersetzt. 3 LOGO ZIWD Der Trend zum Cloud Computing ist ein Zeichen für die Konvergenz von Software und Diensterbringung. Vergleichsweise kleine Änderungen im Betriebsmodell und im Lizenz- bzw. Geschäftsmodell führen hier zum Konzept „Software-as-a-Service“ (SaaS). Die universellen Beschreibungsmechanismen der Extensible Markup Language (XML) fördern zudem die Konvergenz auf Ebene der Daten. Verschiedenste Datenformate unterschiedlicher Anwendungsgebiete können so mit den gleichen Werkzeugen verarbeitet werden. Vergleicht man die IT-Branche mit anderen Sektoren, wie beispielsweise dem Maschinenbau, zeigt sich eine Reihe von Unterschieden, die auch bei der Evaluation von Innovationsprojekten beachtet werden müssen. Diese Spezifika betreffen teils nur das Segment der Software, zum großen Teil aber die gesamte Branche. Von erheblicher Bedeutung ist der Charakter der IKT als Querschnittstechnologie, die inzwischen fast alle anderen Branchen nachhaltig beeinflusst. Erfolgreiche Innovationen in der IKT haben neben dem direkten Effekt (Umsatzsteigerung, Arbeitsplätze) immer auch Auswirkungen in anderen Branchen, die auf dieser Grundlage beispielsweise ihre Prozesse optimieren können. Die Expertenkommission „Forschung und Innovation“ hat in ihrem Gutachten zur Forschung, Innovation und technologischen Leistungsfähigkeit Deutschlands im März 2014 den Begriff der General Purpose Technology (GPT) verwendet (EFI 2014). Wirkungsanalysen der Förderung von IKT-Forschung sollten also auch insbesondere die Effekte in den Anwendungsbranchen einbeziehen. Eine besondere Herausforderung besteht darin, dass solche Effekte nicht nur in den Anwendungsbranchen auftreten, in denen Technologien initial entwickelt wurden, sondern als Spillover z. T. auch zeitnah auf weitere Branchen übertragen werden. Beteiligt an diesem Transferprozess sind meist auf bestimmte Branchen spezialisierte IKTUnternehmen, die damit auch innerhalb der IKT-Branche zur Verbreitung von Innovationsergebnissen beitragen (horizontaler Spillover). Die starke Überschneidung der IKT mit den Anwendungsbranchen führt dazu, dass einerseits die volkswirtschaftliche Bedeutung dieser Schlüsseltechnologie nicht hoch genug eingeschätzt werden kann. Studien gehen davon aus, dass 22 % des gesamtwirtschaftlichen Anstiegs der Arbeitsproduktivität zwischen 1995 und 2009 in Deutschland auf IKT-Investitionen zurückzuführen sind (BMWi 2012). Andererseits „verstecken“ sich viele Arbeitsplätze und IKT-Entwicklungen auch in anderen Branchen, sodass auch von der deutschen IKT-Industrie als bestgehütetes Geheimnis der deutschen Wirtschaft gesprochen wird (Leimbach 2010). Dies ist Ausdruck dafür, dass es nur wenige bekannte ITFirmen, wie die SAP oder die Software AG am Standort Deutschland gibt, die IKT aber mit ihren vielen spezialisierten KMUs und Fachabteilungen in den Konzernen mit teils weltweit führender 4 LOGO ZIWD Kompetenz in Deutschland angesiedelt ist. Bemerkenswert ist die Aussage, dass mehr IT-Fachkräfte bei Anwendern als bei ITFirmen beschäftigt sind (BITKOM/Berger 2007). Kasten 1: Hintergrund zur General Purpose Technology General Purpose Technology Die ökonomische Literatur betont die hohe Bedeutung von General Purpose Technologies für das Wirtschaftswachstum, die Produktivität und die Beschäftigungsentwicklung. Darunter versteht man Querschnittstechnologien mit einer sehr hohen Produktivitätswirkung auf eine Vielzahl von Wirtschaftsbereichen. General Purpose Technologies weisen vier Merkmale auf: 1. Sie lassen sich in einer Vielzahl von Anwendungsbereichen produktiv nutzen. 2. Preise und Leistungsmerkmale dieser Technologien werden im Zeitablauf stark verändert. 3. General Purpose Technologies ermöglichen Folgeinnovationen für zahlreiche Produkte, Prozesse und Geschäftsmodelle. 4. Es gibt starke Wechselbeziehungen mit anderen komplementären Technologien und Folgeentwicklungen. (Quelle: EFI 2014, S. 103) Diese enge Vermengung von IKT und Anwendungen spiegelt sich auch in den Forschungsstrukturen wider. Die interdisziplinäre Zusammensetzung von Forschungsteams ist eine wesentliche Voraussetzung für den Erfolg (angewandter) IKT-Forschung. Diese Erkenntnis leitet bereits heute die Bildung der vom Referat „Konvergente IKT“ geförderten Konsortien. In Bezug auf die Evaluation ergibt sich das Problem, dass Patente oder Publikationen oft nicht eindeutig dem IKT-Sektor zugeordnet werden können. So stammt ein hoher Anteil (63 %) von IKT-relevanten Patentanmeldungen nicht aus der IKT-Branche, sondern aus Anwenderindustrien (insbesondere Automobilbranche) (EFI 2014). Begünstigend mag hier wirken, dass moderne Innovationsansätze, wie Open Innovation, unter intensiver Einbeziehung von Lieferanten und Kunden in der IKT häufiger als in anderen Branchen zum Einsatz kommen. Die IKT ist als Branche und als Wissenschaftsdisziplin vergleichsweise jung. So stammt der Begriff der Informatik aus den späten 1960er-Jahren. Der Aufbau von Studiengängen in Deutschland und die Gründung der Gesellschaft für Informatik fallen in diese Zeit (Görke 2000). Dies führt dazu, dass IKT-Produkte und Leistungen im Warenverzeichnis in sehr allgemeinen Kategorien beschrieben sind, während Produkte der Old Economy sehr fein aufgefächert sind. In Bezug auf zentrale Begriffe und Prozesse fehlen 5 LOGO ZIWD heute teils auch noch festgefügte Lehrmeinungen. Die so herrschende Vielfalt und Dynamik bei den Technologien verunsichert teilweise die Kunden und erschwert auch die Verfolgung von Forschungsergebnissen auf ihrem Weg vom Labor in die kommerzielle Anwendung. Dabei soll jedoch nicht der Eindruck entstehen, die IKT würde stets nur alten Wein in neue Schläuche füllen. Die Branche ist hochinnovativ und investiert überdurchschnittlich in Forschung und Entwicklung. Allerdings haben viele Technologien auch eine relativ kurze Nutzungsdauer (BITKOM/Berger 2007). Die Innovationsfähigkeit zeigt sich auch an der hohen Gründungsquote. So haben 87 Prozent der Hightech-Gründungen einen IKT-Bezug (KfW/ZEW 2008). Die relativ geringen Eintrittsbarrieren (für ein Service- oder Software-Unternehmen sind keine kostspieligen Produktionsmittel erforderlich) sind sicher auch ein Grund für diesen hohen Anteil. Betrachtet man die Unternehmensgröße in der Branche zeigt sich, dass sich viele dieser Unternehmen nach ihrer Gründung nicht nennenswert vergrößert haben. Es gibt einige wenige Großunternehmen, die den Großteil des Umsatzes in der Branche stemmen und einen breiten Sockel an Kleinst- und Kleinunternehmen (unter 50 Mitarbeiter). Der klassische Mittelstand (50 – 250 Mitarbeiter), der im Maschinenbau sehr stark ausgeprägt ist, ist in der IKTBranche nur dünn besetzt (Leimbach 2010). Die Gründe dafür werden in fehlenden Wachstumsstrategien aber auch bei Problemen in der unzureichenden Finanzausstattung gesehen. Das hohe Innovationstempo führt auch dazu, dass die Kommunikation innerhalb der wissenschaftlichen Community anders strukturiert ist (AvH 2009). Die Fachjournals, die in vielen anderen Wissenschaftsdisziplinen als maßgebliches Medium zur Vorstellung neuer hochwertiger Forschungsergebnisse dienen, spielen in der IKT nur eine untergeordnete Rolle. Hier sind es primär die Konferenzen der führenden Fachverbände wie Association for Computing Machinery (ACM) oder Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), die zur Erstpublikation und Diskussion der Ergebnisse genutzt werden. Darüber hinaus etablieren sich zunehmend Open Access Medien bzw. verlagsfreie Publikationen wie Blogs. Dies führt dazu, dass herkömmliche Indikatoren in Bezug auf wissenschaftlichen Erfolg nur bedingt übertragbar sind. Aus dem immateriellen Charakter von Software leiten sich weitere Besonderheiten ab. So fehlt für Softwareprodukte der Schritt der eigentlichen Produktion – es ist lediglich ein Kopiervorgang erforderlich. Dies eröffnet die Chance, Produkte ohne großen logistischen Aufwand weltweit zu verbreiten. Es birgt jedoch auch das erhebliche Risiko von Raubkopien. Der Anteil unlizenzierter Softwaresysteme wird auf über 40 Prozent geschätzt (BSA 2012). Durch das Fehlen einer herkömmlichen Produktion unterscheidet sich auch die Belegschaftsstruktur in Software-Unternehmen: Der Anteil von Akademikern ist höher als in anderen Branchen und 6 LOGO ZIWD auch die übrigen Mitarbeiter benötigen i. d. R. eine fundierte Ausbildung. In (Leimbach 2010) wird von der IKT-Branche als Vorreiter der Wissensgesellschaft gesprochen. In Bezug auf den Arbeitsmarkt lassen sich starke Schwankungen beobachten. Einem Überschuss an Fachkräften nach dem Platzen der Dotcom-Blase im Jahr 2000 steht jetzt wieder ein erheblicher Mangel an IT-Experten gegenüber. Auch bei den Schutzrechten müssen die vielschichtigen Besonderheiten der IKT beachtet werden. So sind reine Softwarepatente in Deutschland grundsätzlich nicht möglich. Die Innovation ist lediglich in Verbindung mit einer technischen Vorrichtung schützbar. Und auch wenn ein Patentschutz zu erreichen wäre, entscheiden sich zahlreiche Unternehmen aufgrund der Kosten, der mit dem Patent verbundenen Offenlegung und der schwierigen Nachweisbarkeit von Patentverletzungen gegen ein Patent. Die Anzahl von Patentanmeldungen als Indikator für den Erfolg eines Forschungsprojekts ist damit also nur eingeschränkt aussagekräftig. Als Gegenpol haben sich in der Branche Formen des offenen Zugriffs auf Innovationen herausgebildet. Mit Freeware, die kostenfrei nutzbar ist, bzw. mit Open Source, die je nach Lizenzmodell den Einblick in den Quellcode und teilweise auch die beliebige (auch kommerzielle) Weiterverwendung ermöglicht, befinden sich Software-Unternehmen mit klassischem Erlösmodell unter Umständen in einem sehr schwierigen Marktumfeld. So experimentieren Unternehmen der IKT-Branche auch mit alternativen Geschäftsmodellen: Sie bieten ihre Software kostenfrei an und erzielen Erlöse mit begleitenden Dienstleistungen. Des Weiteren werden kostenlose Services online angeboten, die sich komplett über Werbung finanzieren. Dies greift den oben beschriebenen Trend zur Konvergenz zwischen Software-Systemen und Diensten auf. Das Verschwimmen der Grenzen zwischen bisher getrennten Welten eröffnet in der Verbindung mit neuen Geschäftsmodellen interessante Perspektiven für kreative Unternehmen. 2.2 Zwischenfazit zu den schwerpunktübergreifenden Besonderheiten der konvergenten IKT Durch den anhaltenden Trend zur Konvergenz in der IKT verschwimmen die Grenzen zwischen den bislang unterschiedlichen Teilbereichen Hardware, Software und Dienstleistungen. Die IKT ist eine Querschnittstechnologie, die sich auf fast alle anderen Branchen auswirkt, dort Prozesse verändert und maßgeblichen Einfluss auf die Produktivität hat. Eine getrennte Betrachtung von IKT und Anwenderbranchen wird zunehmend schwierig. 7 LOGO ZIWD Die IKT ist eine vergleichsweise junge Branche, die von einem hohen Innovationstempo geprägt ist und die sich strukturell von anderen Fachgebieten unterscheidet. Der Charakter von Software bedingt Besonderheiten bei den gewerblichen Schutzrechten (teils fehlende Patentierbarkeit aber auch große Open-Source-Projekte). 8 LOGO ZIWD 3 Genese der konvergenten IKT 3.1 Historische Entwicklung Die Wurzeln der konvergenten IKT reichen zurück bis zur Kommunikations- und Nachrichtentechnik der 1970er- und 1980er-Jahre. Die technologische, wirtschaftliche und gesellschaftliche Entwicklung war geprägt von mehreren Kontinuitätsbrüchen, die auch strukturelle Änderungen in der forschungspolitischen Ausrichtung nach sich zogen. Diese sind im Rückblick nicht primär als notwendige Korrekturen etwaiger fehlerhafter Einschätzungen zu bewerten. Vielmehr zeigt die Historie die Notwendigkeit, in Zeiten von Umbrüchen, beispielsweise durch Aufrechterhaltung der vorhandenen Potenzialqualität, flexibel auf neue technologische, wirtschaftliche und gesellschaftliche Entwicklungen eingehen zu können. Im Folgenden sind die wesentlichen Förderlinien zur Herausbildung einer konvergenten IKT dargestellt. Es ist anzumerken, dass die Entwicklung nicht streng geradlinig verlief sondern vielfältigen Einflüssen und komplexen Wirkungszusammenhängen unterworfen war. 3.1.1 Eigenständige Kommunikations- und Nachrichtentechnik in den 1970er- und 1980er-Jahren In den 1970er und 1980er Jahren existierte eine eigenständige Kommunikationstechnik mit Hardwareproduktlinien (z. B. TK-Nebenstellenanlagen, Fax-Geräte, etc.), Software bzw. Firmware, Übertragungstechnik und Diensten bzw. Dienstleistungen, d. h. ein eigenständiger großer Wirtschaftszweig. Im Laufe der Zeit wurden immer mehr Geräte als Dienste auf Computersystemen implementiert (z. B. Fax-Dienste). Ab Mitte der 1980erJahre konnten Computersysteme neue Datentypen (Multimedia-Daten) verarbeiten. Lange Zeit existierten herstellerspezifische und problemspezifische Übertragungsprotokolle und entsprechende Hardware-Technik. Auch existierten an Universitäten, Forschungseinrichtungen und in der Wirtschaft entsprechende FuE-Kapazitäten mit Weltniveau. Deutschland galt in der Nachrichtentechnik als weltweit führend. Die Förderprogramme waren auf dieses stabile Umfeld ausgerichtet. An der Spitze der Wertschöpfungskette standen wenige Großunternehmen mit einer klassischen Zulieferindustrie. Die Maßnahmen waren zumeist Technik-getrieben. Ende der 1980er-Jahre rückte mit der sogenannten Akzeptanzforschung eine gewisse Nutzerorientierung in den Fokus. 9 LOGO ZIWD 3.1.2 Internet, neue Software-Paradigmen und Wissensmanagement in den 1990er-Jahren Das Internet und die zugehörigen Technologien haben die Situation ab den 1990er-Jahren dramatisch verändert. Vorher getrennt existierende Systeme (Kommunikation, Textverarbeitung, Medienverarbeitung, Datenverarbeitung, etc.) konvergierten. Als Konsequenz verloren wichtige Industrien (Wirtschaftszweige) große Teile ihrer Märkte. Mit hoher Dynamik entstanden auch neue Märkte. In Deutschland etablierte sich (teilweise hervorgehend aus den DFN-Programmen) als Vorläufer der hier diskutierten Maßnahmen eine Internet-Forschung, die zusätzlich durch den Gründungsboom der zweiten Hälfte der 1990er-Jahre befördert wurde. Die Struktur der Fördernehmer veränderte sich dabei stark. Auch die Art der Maßnahmen und Instrumente wurde vielfältiger sowie die Anwendungsorientierung stärker. Mit den Komponententechnologien, der Service-Orientierung und den agilen Entwicklungsmethoden erhielt die Softwaretechnik gegen Ende des Jahrzehnts neue Schubkraft. Weit verteilte, kooperative Systeme wurden so realisierbar. Auch konnte so Komplexität beherrschbarer gemacht werden. Es entstanden die Bereiche der E-Technologien (z. B. E-Commerce) als revolutionäre Anwendungsfelder. Als weitere wichtige Entwicklung trat das Wissensmanagement auf, nachdem es nach einer ersten Welle in den frühen 1980er-Jahren in der akademischen Szene verblieben war. Alle diese Entwicklungen wurden vom Projektträger richtigerweise konsequent aufgegriffen und mit entsprechenden Fördermaßnahmen begleitet. 3.1.3 Neupositionierung von FuE-Maßnahmen (2000er-Jahre) Zum Ende des alten Jahrtausends wurde klar, dass die neuen Technologien weite Bereiche der Wirtschaft und des Privatlebens durchdringen werden. Das mobile Informations- und Kommunikationssystem wurde zum Treiber der Entwicklung. Es wurde aber auch deutlich, dass zentrale Bereiche der deutschen Wirtschaft vor tiefgreifenden Wandlungsprozessen standen: der Maschinen- und Anlagenbau, der Fahrzeugbau, die Medizintechnik, die Medientechnik, das Baugewerbe einschließlich der Haustechnik, u. a. m. Mitte des ersten Jahrzehnts wurde außerdem die Bedeutung von Gruppentechnologien, weit verteilten Systemen, Selbstorganisation und generell Komplexitätsreduktion – z. B. über kleine, kooperierende Regelkreise – deutlich. Ende des alten Jahrhunderts wurden die Bundesministerien teilweise neu strukturiert. Wirtschaftsnahe Aufgaben und Transferaufgaben wurden dabei in größerem Umfang dem Bundesministerium 10 LOGO ZIWD für Wirtschaft und Technologie zugeordnet. Es erfolgte im Zuge dieser Entwicklung auch eine Neupositionierung der FuE-Fördermaßnahmen. Die frühe Multimedia-Forschung wurde in die neue und erweiterte Schwerpunktbildung „Konvergente IKT“ integriert. Dadurch wurden wiederum neue Klientelen angesprochen und die Anwendungsorientierung erhöhte sich weiter. 3.1.4 Konvergenz Die zeitliche Entwicklung zeigt, dass der Begriff Konvergenz in verschiedenen Dimensionen technologische, wirtschaftliche und gesellschaftliche Herausforderungen aufgreift und den Charakter der Förderlinien prägt. Zentral wurde der Begriff in Bezug auf: Konvergenz wichtiger Technologien im IKT-Bereich Konvergenz von ganzen Wirtschaftszweigen mit IKT-Technologien und Konvergenz zwischen Technik, wichtigen Wirtschaftszweigen und übergeordneten gesellschaftlichen Zielsetzungen (zunehmend gegen Ende des letzten Jahrzehnts). Offizielles Ziel ist die Förderung von vorwettbewerblichen Forschungs- und Entwicklungsprojekten. Damit sollen Zukunftsthemen der IKT frühzeitig aufgegriffen und der Transfer von wissenschaftlichen Ergebnissen hin zu marktorientierten Spitzentechnologien mit hohem Anwendungspotenzial befördert bzw. beschleunigt werden. Weitere wichtige übergeordnete Aspekte sind: Demonstrationen von technischer Machbarkeit und wirtschaftlicher Tragfähigkeit; Einbeziehung von Pilotanwendern bzw. Modellanwendern; Anstöße zur Schaffung von neuen marktfähigen Produkten, Lösungen und Geschäftsmodellen. Dabei ist besonderes Augenmerk auf die Belange der mittelständischen Wirtschaft zu legen. 3.2 Internet der Dienste Mit dem Leuchtturmprojekt THESEUS – welches das Ziel hatte, den Zugang zu Informationen zu vereinfachen, Daten zu neuem Wissen zu vernetzen und die Grundlage für die Entwicklung neuer Dienstleistungen im Internet zu schaffen – wurde die Technologieentwicklung für das Internet der Dienste mit vielfältigen Anwendungen in der Dienstleistungswirtschaft aber auch im öffentlichen Bereich vorangetrieben (2007 – 2012). Es wurde an frühere Pro- 11 LOGO ZIWD gramme im Bereich Multimedia, Wissensmanagement und Wissensverarbeitung sowie Mensch-Maschine-Kommunikation angeknüpft. Mit neuer Schwerpunktsetzung (Trusted Cloud – Verlässliche Lösungen für den Mittelstand) wurde die Programmlinie Internet der Dienste fortgeführt (2010 – 2015). Schwerpunkt war die stärkere Automatisierung bzw. Rationalisierung von IT-Diensten. Ab 2014 wendet sich dieser Programmschwerpunkt größeren Datenmengen zu. In einer sich immer rasanter vernetzenden technischen privaten Dienstleistungsgesellschaft produzieren Dienste immer größere Datenmengen, die wiederum Basis für neue oder verbesserte Dienste sind. Dazu werden entsprechende Methoden des Sammelns, Verdichtens, der Klassifikation und der Auswertung benötigt (Smart Data). Der Programmschwerpunkt „Internet der Dienste“ wurde so über ein Jahrzehnt mit den gebotenen jeweiligen Schwerpunktsetzungen weiterentwickelt. Er knüpfte aber auch an frühere Programme an. Waren Vorläuferprogramme noch relativ stark an wissenschaftlichen Inhalten orientiert, so wurden der Anwendungsbezug und die Orientierung auf den Mittelstand im letzten Jahrzehnt konsequent weiterentwickelt. Auch wurden – und dies war sicherlich notwendig – in Forschung und Wirtschaft neue Anwenderkreise erschlossen. 3.3 Internet der Dinge Mit dem Schwerpunkt „Technologien für das Internet der Dinge“ wurde eine neue Dimension der Konvergenz aufgezeigt. Objekte bis hin zu Alltagsgegenständen sollen „intelligent“ werden durch Programmierbarkeit, Speichervermögen, Sensoren/Aktoren und vor allem durch Kommunikationsfähigkeit. Wechselseitige Kommunikation, das Anstoßen von Aktionen, der Informationsaustausch sowie wechselseitige Steuerungsprozesse sollen in einer bisher nicht wirtschaftlich realisierbaren Weise umgesetzt werden. Diese Zielsetzung wurde beim nationalen IT-Gipfel für strategisch erklärt und wird im Schwerpunkt für Bereiche wie die industrielle Produktion, die Logistik oder die Heimautomatisierung (Smart Home) befördert. In einem ersten Schritt wurde 2005 – 2011 ein Schwerpunkt im Bereich „Next Generation Media – Vernetzte Lebens- und Arbeitswelten“ gesetzt. Adressiert wurden Leitinnovationen in Produktion, Logistik, Konsumelektronik, Medizintechnik und im Facility-Management bzw. Wohnungsbau. 12 LOGO ZIWD Der Schwerpunkt „Connected Living“ stellt die Thematik des vernetzten Wohnens und mobilen Lebens von 2010 – 2016 in den Mittelpunkt und entwickelt integrierte Smart-Home-Lösungen der Zukunft. Das Programm „AUTONOMIK – Autonome und simulationsbasierte Systeme für den Mittelstand“ thematisiert die Entwicklung von (teil-)autonomen Systemen, die mit ihrer Umwelt vernetzt sind. Neben technischen Fragen wurden in diesem Bereich (2009 ‒ 2013) auch mit der Autonomie zusammenhängende rechtliche Fragen, die Mensch-Maschine-Kommunikation und Referenzarchitekturen behandelt. Der Programmschwerpunkt „Internet der Dinge“ griff eine zentrale Entwicklung auf, die weltweit in den wirtschaftlich führenden Nationen mit großem Nachdruck vorangetrieben wird. Dieser Schwerpunkt wurde (2013 – 2016) mit der Maßnahme „AUTONOMIK für die Industrie 4.0 – Produktion, Produkte, Dienste im multimedialen Internet der Zukunft“ fortgeführt. Hiermit wurde ein politisch gewollter Beitrag zur übergeordneten und übergreifenden Zielsetzung Industrie 4.0 der Bundesrepublik geliefert. 3.4 Internet der Energie Im Jahre 2008 wurde als dritter Schwerpunkt der Konvergenten IKT der Bereich „Technologien für das Internet der Energie“ ins Leben gerufen. Dieser Bereich hat mit der Energiewende weitere hohe Brisanz gewonnen, da er diesbezüglich systemtechnische Leitfragen aufgreift. Die Basis wurde mit der Fördermaßnahme „E-Energy – Dezentrale Energie-Marktplätze der Zukunft“ gelegt. Es wurden so neue Felder an der Schnittstelle zwischen Energie- und IKT-Wirtschaft adressiert. In den Jahren 2008 – 2013 wurden neue End-to-End-Systeme entwickelt und in sechs Modellregionen erprobt. Die Maßnahme IT2Green schloss sich (2011 – 2014) überlappend an. Sie adressiert die Optimierung der Energieeffizienz von IKT-Geräten und -Systemen. Eine weitere Maßnahme adressiert das weite Feld der Elektromobilität. Es tituliert IKT für die Elektromobilität II als „Smart Car – Smart Grid – Smart Traffic“. Damit definiert die Elektromobilität drei Schwerpunkte. Smart Car sucht bei erweiterter Funktionalität nach neuen Architekturen für IKT-basierte Subsysteme im Automobilbau. Smart Grid sucht nach Wegen zur Einbindung von zukünftigen Elektrofahrzeugen in das Energieversorgungssystem als 13 LOGO ZIWD Konsument und Speicher. Smart Traffic thematisiert die Einbindung von Elektrofahrzeugen in das gesamte Verkehrssystem. IKT für die Elektromobilität II ist Teil des Regierungsprogramms Elektromobilität und der deutschen IKT-Strategie. Dieses setzt auf dem Programm „IKT für Elektromobilität I“ (2009 – 2011) auf. Der Schwerpunkt „Technologien für das Internet der Energie“ hat weltweit Neuland betreten. Die Konvergenz von IKT, Mobilität und Energiesystemen hat weltweit hohes Potenzial. Sicherlich ist dieser Schwerpunkt auch von der Politik mit induziert und damit auch von dieser mit zu verantworten. 3.5 Zusammenfassung und Zwischenfazit zur Genese der Konvergenten IKT Es kann eine Linie von Förderaktivitäten (Vorläuferaktivitäten) rekonstruiert werden, die mehr als 30 Jahre in die Vergangenheit zurückreicht. In dieser Zeit gab es große Kontinuitätsbrüche in der technologischen Basis. Die Zuständigkeit innerhalb der Bundesministerien wurde neu zugeschnitten. Es bildeten sich neue Technikzweige/methodische Gebiete in großer Zahl heraus. Der zentrale Ansatz verschob sich von einer Technikzentrierung zur Anwendungszentrierung mit komplexen Systemlösungen. Gesellschaftspolitische Vorgaben flossen immer stärker in die Programmgestaltung ein. Mittelständische Unternehmen wurden zur zentralen Zielgruppe. Es wurden prioritäre Anwendungsgebiete identifiziert. Der Begriff „Konvergente IKT“ wurde als Dachbegriff geprägt. Er verließ jedoch kaum die Fach-Community. Andere Begrifflichkeiten wie „Internet der Dinge“ oder „Green-IT“ sind weit verbreitet, gehen aber nicht originär auf das Programm zurück. Im deutschsprachigen Raum werden sie aber maßgeblich mit Inhalten gefüllt. Zusammenfassend lassen sich die in der folgenden Abbildung genannten Hypothesen zur Genese der Konvergenten IKT formulieren. 14 LOGO ZIWD Abbildung 1: Hypothesen zur Genese der Konvergenten IKT Hypothesen zur Genese der Konvergenten IKT eindimensionale Fokussierung Zieldiversifikation Einbeziehung gesellschaftspolitisch beeinflusster Zielsetzungen / mehrdimensionales Zielsystem Technikzentrieru ng Einbezug der Anwender und Anwendungen Wertschöpfungsketten und Netzwerke Beherrschung von Technologie Beherrschung von Systemen Innovationsmanagement von Konvergenz Quelle: Prognos/IGD/ZIWD 2015: Eigene Darstellung Die Genese der Konvergenten IKT kann im Wesentlichen in drei Phasen strukturiert werden. In den späten 1970er- und 1980erJahren kann ein beruhigtes, strukturiertes Umfeld unterstellt werden. In teils regulierten Märkten konnten technologische Entwicklungen vergleichsweise einfach prognostiziert werden. Entsprechend konnten, im Sinne einer eindimensionalen Fokussierung, klare Ziele definiert werden. Die angestrebten Entwicklungen waren technikzentriert und zielten auf die Beherrschung technologischer Fragestellungen und die Bearbeitung einer technologischen Roadmap ab. Im Zuge der aufkommenden Internettechnologien wurden in turbulenten Wettbewerbsfeldern bestehende Marktstrukturen durchbrochen. Die Einflussfaktoren auf technologische Entwicklungen und die daraus resultierenden Zielsetzungen wurden vielfältiger. Ein wesentlicher Treiber war die Abkehr von einer rein technologiezentrierten Förderung hin zu mehr Anwenderzentrierung. Entsprechend stand neben der problem- und anwendungsorientierten Beherrschung von Technologien verstärkt die Beherrschung von ganzen Systemen im Vordergrund. Mit der zunehmenden Durchdringung aller Lebensbereiche durch IKT gewannen mehr und mehr auch gesellschaftliche und politische Zielvorgaben an Einfluss. Sie führten zu mehrdimensionalen Zielsystemen in denen, in teils vorgegebenen Anwendungsfeldern, die Herausbildung komplexer Wertschöpfungsketten und -netzwerke im Vordergrund standen. Der forschungspolitische Gestaltungsspielraum orientiert sich somit zunehmend an einem ganzheitlichen Innovationsmanagement bestimmter technologischer Entwicklungen in bestimmten Anwendungsfeldern und nach bestimmten gesellschaftlichen Vorgaben unter Einbeziehung verschiedenster Stakeholder. Konnte man in der ersten Phase den Erfolg einer Fördermaßnahme noch im Einzelnen bewerten, ist im 15 LOGO ZIWD Sinne eines Forschungscontrollings nun zunehmend die mehrdimensionale Betrachtung zukünftiger Entwicklungen ganzer Anwendungs- und Lösungswelten relevant. Abschließend können folgende Feststellungen und Annahmen aus der Genese der Konvergenten IKT formuliert werden: Multiple Einflussmaßnahmen auf die Förderpolitik und auf das mehrdimensionale Zielsystem. Mitverantwortlichkeit der Stakeholder. Gewandeltes gesellschaftliches Umfeld mit komplexen Rahmenbedingungen/Restriktionen. Stetige Vergrößerung des potenziellen Förderklientels. Nachhaltigkeit gewinnt an Bedeutung. Die Entwicklung ist gekennzeichnet von einer kontinuierlichen Erweiterung wirtschaftlicher, gesellschaftlicher und politischer Einflussfaktoren. Dies spiegelt sich nicht zuletzt in der Ausgestaltung einzelner Forschungsmaßnahmen wider. In teils aufwendigen Konsensbildungsprozessen werden von verschiedenen Stakeholdern (auch Verbänden) abstrakte Rahmenvorgaben entwickelt. Diese sind in entsprechenden Fördermaßnahmen vom Fördergeber zu interpretieren und zu konkretisieren. Neben der Verantwortlichkeit des Fördergebers hinsichtlich einer angemessenen Instanziierung ergeben sich hieraus auch Mitverantwortlichkeiten eines breiten Spektrums weiterer Interessensvertreter. Im Gegensatz zur ursprünglichen Technologiezentrierung spielen in diesem Zusammenhang die gesellschaftliche Akzeptanz und weitere gesellschaftliche Querbezüge eine zunehmend wichtigere Rolle. Diese fließen als zusätzliche Komplexität in die Ausgestaltung von Fördermaßnahmen ein und ergänzen das komplexe Zielsystem. Mit der Fokussierung auf neue Anwendungsbereiche und der Einbeziehung weiterer Wertschöpfungsketten wird fortlaufend neue Förderklientel erschlossen. Damit geht ein entsprechender Mehraufwand in der Betreuung einher. Der Aspekt „Nachhaltigkeit“ gewinnt zunehmend an Bedeutung. In diesem Zusammenhang erweisen sich Methoden des Forschungscontrollings, welche zu kurze Zeiträume erfassen, als unzureichend. Vielmehr sind Instrumente zu entwickeln, die die langfristige Bewertung angestrebter Entwicklungen ermöglichen. 16 LOGO ZIWD 4 Die Schwerpunkte der Förderung konvergenter IKT Im Folgenden werden die Charakteristika der einzelnen Förderschwerpunkte in Steckbriefen und ersten kurzen Bewertungen beschrieben. Mit dieser Darstellung erhält der Untersuchungsgegenstand „Konvergente IKT“ eine sich aus den Programmschwerpunkten ableitende Differenzierung, die auch im Hinblick auf zukünftige Evaluierungsdesigns und -methoden von Bedeutung sein kann. Die Autoren gehen davon aus, dass dies je nach Maßnahmentyp und Förderzielen notwendig sein kann. 4.1 Überblick über die Ergebnisse 4.1.1 Trusted Cloud 4.1.1.1 Charakterisierung Tabelle 1: Material Charakterisierung des Förderschwerpunktes „Trusted Cloud“ Web-Seite, Programm-Broschüre Bekanntmachung im BAnz, Förderrichtlinie, Flyer Pressemitteilungen Reden „Das Technologieprogramm ‚Trusted Cloud‘ des BMWi“, „Erfolgsfaktor Rechtssicherheit für Cloud Computing“, „Wachstums- und Innovationstreiber Cloud Computing“ Vorstudie „Das Normungs- und Standardisierungsumfeld von Cloud Computing“ Grunddaten Laufzeit: 01.09.2010 – 28.02.2015 Verbundanzahl: 14 Fördersumme: ca. 40 Mio. Euro Anzahl Projektpartner: 70 Politischer Hintergrund Vorgänger: Internetbasierte Dienste für die Wirtschaft, THESEUS Synergien: IT2Green 17 LOGO ZIWD Technischer Hintergrund dynamische, bedarfsgerechte Nutzung virtualisierter IT-Ressourcen Infrastructure-as-a-Service (IaaS): Zugang zu virtualisierten IT-Ressourcen über das Internet Platform-as-a-Service (PaaS): Zugang zu technischen Frameworks, Laufzeit- und Entwicklungsumgebungen Software-as-a-Service (SaaS): Zugang zu Software-Anwendungen durch Cloud Computing Paradigmenwechsel zur Industrialisierung der IT Problemstellung Mittelstandsbezug: schleppende Marktprozessentwicklung im Mittelstand; fehlende Best-Practice-Beispiele; signifikante Eintrittsbarrieren für mittelständische Anbieter und Nutzer; kleine, regionale Rechenzentren/Provider im Wettbewerb mit globalen Wettbewerbern Organisatorische Anforderungen: Rechtskonformität, Sicherheitsanforderungen (Schutz von Betriebsgeheimnissen), Vertrauen Technische Anforderungen: Interoperabilität, Daten-portabilität, Automatisierung, Standardisierung, Modularisierung Zwei Perspektiven: Anwender (neue Möglichkeiten)/Anbieter Ziele Zielgruppen: Anwender: KMU und auch öffentlicher Sektor (kommunale Ebene, Landesebene) Anbieter: IT-Unternehmen (Anbieter, Anwender) Innovationen: rechtskonforme, sichere Cloud-Lösungen Standort-spezifische Cloud-basierte Dienste, effiziente Cloud-Strukturen Kooperationen zwischen verschiedenen Cloud-Diensteanbietern Kombinierbarkeit von Technologien und Diensten Beseitigung von Markthemmnissen: technisch, strukturell, organisatorisch, rechtlich wirtschaftliche Breitenwirkung: Erschließung neuer Tätigkeitsfelder im In- und Ausland; Ankurbelung von Nachahmungseffekten, neuen Geschäftsideen, Folgeinvestitionen; Entwicklung neuer Geschäftsmodelle Wettbewerbsvorteile: standardisierte, automatisierte Anwendungen; Skalenvorteile durch Lernprozesse; Steigerung der Standortattraktivität Branchen n/a Quelle: Prognos/IGD/ZIWD 2015: Eigene Darstellung 18 LOGO ZIWD 4.1.1.2 Bewertung Tabelle 2: Bewertung des Förderschwerpunktes „Trusted Cloud“ Charakteristik Ziele Breite Maßnahme mit dem Ziel der arbeitsteiligen Industrialisierung von IT-Prozessen, Skaleneffekte Potenzial für neue Innovationen: Rationalisierung bei IT-Anwendern mit Hauptanwendungsgebiet E-Commerce/Verwaltungsprozesse Vorbereitung eines Marktes für technisch komplexe Rationalisierungsdienste im IT-Bereich Re-Design der Verarbeitungsprozesse zwischen Service Provider und Nutzer; Komplexitätsreduktion beim Anwender; Virtualisierung von Strukturen, Outsourcing Verringerung der Prozesstiefe und des Ressourceneinsatzes beim Anwender Quelle: Prognos/IGD/ZIWD 2015: Eigene Darstellung 19 LOGO ZIWD 4.1.1.3 Fließdiagramm-Analyse Trusted Cloud Mission: Zielgruppen: −Beschleunigung der Entwicklung von effizienten und innovativen Cloud-Strukturen sowie innovativen Cloud-basierten Diensten. Es gilt dabei im Besonderen Datensicherheit, Vertrauen und Zuverlässigkeit zu berücksichtigen −Nutzbarkeit und Akzeptanz von Cloud-Technologien für breite Anwenderschichten signifikant erhöhen −Anwender: kleine und mittlere Unternehmen, öffentlicher Sektor (kommunale und Landesebene) −Anbieter: IT-Unternehmen, Betriebe des öffentlichen Sektors, v. a. KMU, regionale, spezialisierte Anbieter Ziele: −Cloud-Computing soll Start-ups und mittelständische Unternehmen in die Lage versetzen, Technologien zu nutzen, die bisher nur großen Unternehmen zur Verfügung standen −Abbau von Markthemmnissen insbesondere im Bereich der Datensicherheit −Erhöhung der Effizienz in Geschäfts- und Verwaltungsprozessen v. a. bei KMU durch innovative, sichere und rechtskonforme Cloud-Computing-Lösungen Instrumente: −Technologiewettbewerb Aktivitäten: −Förderung von FuE-Aktivitäten −Förderung von Pilot- und Verbundprojekten unter Einbezug von Forschungseinrichtungen Zur Beschleunigung der Entwicklung von effizienten und innovativen Cloud-Strukturen sowie innovativen Cloud-basierten Diensten wurde das Programm Trusted Cloud aufgesetzt. Die erzielten Outputs sollen einen wichtigen Beitrag zur Cloud-Computing-Initiative leisten, in die dieses Programm eingebunden ist. Als weitere Programmziele werden die signifikante Erhöhung der Nutzbarkeit und Akzeptanz von Cloud-Technologien für breite Anwenderschichten unter Berücksichtigung von Datensicherheit festgesetzt, indem FuE-Aktivitäten beschleunigt und verstärkt werden. Die Förderung von Cloud-Computing-Lösungen erfolgt über Pilotvorhaben, in de- 20 LOGO ZIWD nen neben KMU stets Forschungseinrichtungen eingebunden werden sollen. Damit wird bezweckt, dass ein intensiver Austausch zwischen Grundlagenforschung und anwendungsorientierter Forschung eintritt. Mit Cloud Computing wird ein Paradigmenwechsel ausgelöst, der zu einer Industrialisierung der IT führt. Vor dem Hintergrund, dass es im Bereich Cloud Computing bisher an bedarfsspezifischen Lösungen und nachhaltigen Best-Practice-Beispielen fehlt, sollen Beispiellösungen in den Projekten entwickelt werden, um diese Lücke zu schließen. Insgesamt werden auf diese Weise ein Abbau von Markthemmnissen und eine Erhöhung der Effizienz von Geschäfts- und Verwaltungsprozessen angestrebt. Zudem wird eine Reduzierung der hohen Komplexität von Cloud-Anwendungen forciert, die zu einer Steigerung der Akzeptanz beitragen soll. Unter den Zielgruppen befinden sich sowohl kleine und mittlere Unternehmen wie auch der öffentliche Sektor und regional spezialisierte Anbieter. Konkret wird darauf abgezielt, KMU die Verwendung von Technologien zu ermöglichen, die aus Kostengründen oftmals nur großen Unternehmen zur Verfügung stehen. Eine möglichst breite Verwertbarkeit der Projekt- und Programmergebnisse setzt voraus, dass Cloud-Computing-Lösungen skalierbar und offen sind. Für den öffentlichen Sektor bedeutet dies konkret, dass der einfachen Adaption von Cloud-Konzepten eine hohe Priorität eingeräumt werden muss. Für KMU stehen im Besonderen geringe Kosten und eine hohe Flexibilität im Vordergrund. Die entwickelten Cloud-Lösungen zeichnen sich durch ein hohes Maß an Offenheit und Anpassungsfähigkeit aus, was dazu führt, dass nicht nur die geförderten Unternehmen von der Förderung profitieren, sondern auch nicht-geförderte Firmen. Somit wirkt das Programm weit über den unterstützen Förderkreis hinaus (Spillover-Effekte). Zusätzlich werden Nachfolgeinvestitionen angeregt und neue Geschäftsfelder eröffnet, woraus auch Neugründungen resultieren. Generelle Programmeffekte und -bewertung Die Betrachtung der Programmeffekte erfolgt aus unterschiedlichen Perspektiven. Im Folgenden sind die Auswirkungen des Programms nach den Ebenen Output, Outcome und Impact dargestellt. Auf der untersten Ebene – der Output-Ebene – finden sich überwiegend Projektergebnisse wieder, welche die unmittelbaren Effekte eines Programms abbilden. Hierzu zählen insbesondere standardisierte und transparente Sicherheitsfunktionen oder innovative Dienstleistungen, aus denen heraus Geschäftsmodelle entstehen. Ebenso werden in den Projekten Methoden und Instrumente entwickelt, die die Entwicklung differenzierter Cloud-Lösungen vorantreiben. Vor dem Hintergrund, dass sich Unternehmen zu Projektverbünden zusammenschließen – was eine notwendige 21 LOGO ZIWD Voraussetzung zur Projektteilnahme darstellt – ergeben sich Vernetzungseffekte, die auf der Ebene der Programme wirken. Auf der Outcome-Ebene zeigen sich Programmerfolge nicht unmittelbar, sondern oftmals erst mit einer zeitlichen Verzögerung. So eröffnen beispielsweise die innovativen Dienstleistungen, die in den Projekten entwickelt werden, mittelfristig ein Kostensenkungspotenzial bei den beteiligten Unternehmen. Zudem setzen Cloud-Computing-Lösungen oftmals einen gewissen Reifegrad voraus, bevor sie ganzheitlich anwendbar und skalierbar sind. Daher stellt sich generell nicht unmittelbar nach der Entwicklung eine erhöhte breite Nutzbarkeit und Akzeptanz ein, sondern erst nach einer erfolgreichen Bewährungsphase im Anschluss an die Markteinführung. Ebenso führen Unternehmenszusammenschlüsse oftmals über die Projektlaufzeit hinaus zu produktiven Kooperationen. Aus gesamtwirtschaftlicher Perspektive bzw. auf Impact-Ebene führen verbesserte und weniger komplexe Cloud-Dienste zu einer erhöhten Wettbewerbsfähigkeit und Systemkompetenz von KMU. Allgemein lässt sich festhalten, dass der Projekterfolg, der sich oftmals im Bereich der Produktivitätssteigerung abspielt, durchaus kurzfristig beurteilbar ist. Hinzu kommt, dass die Maßnahmen alle sehr scharf umrissen sind, sodass eine Erfolgsmessung kurzfristig realistisch ist. Ebenso sollte die Bildung neuer Geschäftseinheiten/Tochterfirmen gut nachvollziehbar sein. 22 LOGO ZIWD Output: −Verbundprojekte −standardisierte und transparente Sicherheitsfunktionen, die ganze Prozessketten sicher machen −innovative Dienstleistungen einschließlich Geschäfts- und Vertragsmodellen −Methoden und Instrumente zur Entwicklung, Simulation, Kombination und Betrieb differenzierter Cloud-Lösungen −Best-Practice-Beispiele für bedarfsorientierte Lösungen Outcome: −ganzheitliche und skalierbare Systemlösungen zur raschen Verbreitung von Cloud Computing −erhöhte Nutzbarkeit und Akzeptanz von Cloud-Technologien für eine breite Anwenderschicht −attraktivere Kostenstrukturen Impact: −neue Cloud-Innovationen erhöhen die Wettbewerbsfähigkeit und System-Kompetenz von KMU vor allem gegenüber der ausländischen Konkurrenz −als Konsequenz aus einem breiten Netz an Anbietern für innovative Cloud-Lösungen steigt die Attraktivität zur weiteren Ansiedlung von Start-ups aus der IKT-Branche in Deutschland −Industrialisierung der IT (Übertragung der Grundprinzipien aus der Industrialisierung: Standardisierung, Automatisierung, Modularisierung) Effekte auf mehreren Ebenen: −Effekte, die abhängig vom Erfolg der einzelnen Projekte sind: Abbau von Innovationshemmnissen durch Erhöhung der Rechtskonformität und der Sicherheit von Cloud-Diensten Anregung von Nachfolgeinvestitionen und Neugründungen −übergreifende Effekte, die unabhängig vom Erfolg der einzelnen Projekte sind: Erzeugung von Spillover-Effekten mittels offener und anpassbarer Cloud-Computing-Lösungen, die nicht nur von den geförderten Teilnehmern genutzt werden können, sondern auch den nicht-geförderten Unternehmen zur Verfügung stehen Sichtbarmachung von neuen Produktentwicklungen oder neuen Trends in der IKT insbesondere für kleine und mittelständische Unternehmen 23 LOGO ZIWD 4.1.2 IKT für Elektromobilität II 4.1.2.1 Charakterisierung Tabelle 3: Charakterisierung des Förderschwerpunktes „Elektromobilität II“ Material Bekanntmachung im BAnz, Änderung der Bekanntmachung, Förderrichtlinie, Flyer, Broschüre Pressemitteilungen Newsletter „Neuigkeiten aus dem Technologieprogramm IKT für Elektromobilität II‘“, „Praxisnews aus dem Technologieprogramm IKT für Elektromobilität II“ Rede „Innovations(t)raum Elektromobilität: Smart Car – Smart Grid – Smart Traffic“ Vorstudie „eCar-IKT-Systemarchitektur für Elektromobilität“, Studie aus dem Vorgängerprogramm „Untersuchung zur Akzeptanz von Elektromobilität als Stellglied im Stromnetz“ Grunddaten Laufzeit: 01.07.2010 – 30.06.2016 Verbundanzahl: 18 Gesamtsumme: ca. 142 Mio. Euro Fördersumme: ca. 81 Mio. Euro Anzahl Projektpartner: 130 Politischer Hintergrund Regierungsstrategien: NEP – Nationaler Entwicklungsplan Elektromobilität, Regierungsprogramm Elektromobilität, Elektromobilitätsstrategie, Deutschland Digital 2015 Vorgänger: IKT für Elektromobilität (Teil des Konjunkturpakets II) Synergien: Elektromobilitätsprogramme weiterer Ressorts, Nationale Plattform Elektromobilität (NPE) Technischer Hintergrund Problemstellung zukünftige systemübergreifende Konvergenzprozesse zwischen den Infrastrukturen Elektrizitätsversorgung und Verkehr und E-Fahrzeuge Erfahrungen aus vorangegangener Forschung mit kleinen E-Fahrzeugflotten und Messinfrastrukturen vorhanden getrennte Systeme Auto und Energienetz über Jahrzehnte gewachsene Fahrzeugarchitektur (unzählige Kabel und Steuergeräte) Forschungsbedarfe zum verstärkten Einsatz von IKT fehlende umfassende Feldversuche zur Erprobung moderner Mobilitätskonzepte, mit größeren Fahrzeugflotten und mit ganzheitlichen Ansätzen 24 LOGO ZIWD Ziele Zielgruppen: Anwender: Wirtschaftsverkehre, Flottenbetreiber, KMU Anbieter: Automobilhersteller, Zulieferer, Energieversorger, IKT-Unternehmen, Dienstleister Innovationen: Smart Car: Neue IKT-Architekturen für Elektroautos, neue Entertainment-, Komfort- und Sicherheitsfunktionen ermöglichen, Komplexität im Fahrzeugbau reduzieren Smart Grid: Beitrag zur Stabilität der Stromnetze (Netzverträgliches Aufladen, Konzepte für das gesteuerte Laden und Rückspeisen, Potenziale erneuerbarer Energien nutzen), Aufbau Ladeinfrastruktur, einheitlicher Zugang zur Ladeinfrastruktur, Steuerung und Gesamtoptimierung Smart Traffic: Einbindung Elektrofahrzeuge in künftige Verkehrsinfrastrukturen, Austausch aktueller Verkehrslagedaten, Steuerung und Routenplanung von elektrischen Fahrzeugflotten, Optimierung von Reichweiten Beseitigung von Markthemmnissen: (technisch, strukturell, organisatorisch), ökonomische Effizienz und ökologische Verträglichkeit; angemessenes Verhältnis von Aufwand und Risiken zum Nutzen, Erprobung grundsätzlich tragfähiger Geschäftsmodelle, Schaffung von Anreizstrukturen für die Verbreitung von Elektromobilität, nachhaltige Akzeptanz bei Marktteilnehmern wirtschaftliche Breitenwirkung: Steigerung wirtschaftlicher Effizienz, ausgelöste (breitenwirksame) Nachahmungseffekte, Beschleunigung von Folgeinvestitionen Wettbewerbsvorteile: Ausbau des Technologie- und Industriestandortes Deutschland (Ziel: Deutschland bis 2020 Leitmarkt und Leitanbieter für Elektromobilität), Integration der E-Fahrzeuge in das Stromnetz, Schaffung einer neuen IKT-basierten Mobilität Branchen Wirtschaftsverkehr geschlossene Logistiksysteme Landwirtschaft Firmen-Fahrzeugflotten Taxi-Betrieb Quelle: Prognos/IGD/ZIWD 2015: Eigene Darstellung 25 LOGO ZIWD 4.1.2.2 Bewertung Tabelle 4: Bewertung des Förderschwerpunktes „Elektromobilität II“ Charakteristik Ziele Formulierung dreier Themenbereiche: Smart Car - Intelligentes Fahrzeug mit neuer IKT-Systemarchitektur Smart Grid - Intelligente Einbindung von Elektrofahrzeugen in das Energieversorgungssystem Smart Traffic - Intelligente Verkehrsinfrastruktur zur Erhöhung von Effizienz, Reichweite und Sicherheit Zusammenbringen bisher getrennter Branchen (Automobil, Energie, IKT) durch Förderung umfassender Feldversuche mit bis zu 10 Projektpartnern (über die Themenbereiche hinweg) Entwicklung ganzheitlicher Konzepte für Elektromobilität, wechselseitige Optimierung der Verkehrs- und Energiesysteme (Wirtschaftlichkeit, Umweltverträglichkeit, Leistungsfähigkeit) Integration der E-Fahrzeuge in das Stromnetz, Schaffung einer neuen IKT-basierten Mobilität, Entwicklung grundsätzlich tragfähiger Geschäftsmodelle und von Anreizstrukturen für die Verbreitung von EM Quelle: Prognos/IGD/ZIWD 2015: Eigene Darstellung 26 LOGO ZIWD 4.1.2.3 Fließdiagramm-Analyse Elektromobilität II Mission: −Schaffung einer neuen IKT-basierten Mobilität −Erhöhung der Akzeptanz von Elektromobilität und Integration von E-Fahrzeugen ins Stromnetz −Ausbau des Technologie- und Industriestandortes Deutschlands −Förderung von branchenübergreifenden (IKT, Energie, Automobil) Kooperationen Zielgruppen: −IT-Entwickler und IT-Anwender −Automobilbranche −IKT-Branche −Teilnehmer aus der Energiebranche −Mitwirkung von kommunalen Betrieben (v. a. Stadtwerke) −Einbeziehung des Mittelstandes Ziele: −Entwicklung und Erprobung grundlegender und einfacherer neuer IKT-Systemarchitekturen für Fahrzeuge (Smart Car) −effiziente Integration von Elektrofahrzeugen in das deutsche Stromnetz, sodass es nicht zu Überlastungen im Verteilernetz kommt und die erneuerbaren Energien besser ausgenutzt werden können (Smart Grid) −Schaffung einer intelligenten Verkehrsinfrastruktur zur Erhöhung von Effizienz, Reichweite und Sicherheit (Smart Traffic) Instrumente: −Technologiewettbewerb zur Förderung des „Dreiecks“ aus „Smart Car“, „Smart Grid“ und „Smart Traffic“ Aktivitäten: −Förderung von FuE-Aktivitäten −Förderung von Pilot- und Verbundprojekten Mit Elektromobiltität II wird das übergeordnete Ziel verfolgt, eine neue IKT-basierte Mobilität zu schaffen. Gefördert wird dabei das „Dreieck“ aus „Smart Car“, „Smart Grid“ und „Smart Traffic“ mit einem Schwerpunkt auf umfassenden Feldversuchen in Modellregionen, die auf branchenübergreifenden Kooperationen basieren. Ebenso wie die Initiative „AUTONOMIK für Industrie 4.0“ ist EMII stark mit anderen strategischen Aktivitäten der Bundesregierung (Nationale Plattform Elektromobilität) verknüpft. 27 LOGO ZIWD Ein konkretes Programmziel im Bereich der „Smart Grid“ ist die effiziente Integration von Elektrofahrzeugen in das deutsche Stromnetz, um Überlastungen im Stromnetz besser ausgleichen zu können. Dies kann beispielsweise dadurch realisiert werden, dass die Möglichkeit zu bidirektionalen Ladevorgängen an Ladestationen geschaffen wird. Somit tragen E-Fahrzeuge zu einer verbesserten Reaktion auf Volatilitäten im Stromnetz bei. Im Fördergebiet „Smart Traffic“ wird durch die Programmförderung der Aufbau einer intelligenten Verkehrsinfrastruktur unterstützt um die Effizienz, Reichweite und Sicherheit im Straßenverkehr zu verbessern. Dadurch wird u. a. angestrebt, dem Aufkommen von Staus und Verkehrsunfällen entgegenzuwirken. Vor dem Hintergrund, dass in modernen Fahrzeugen eine immer kompliziertere IKT-Architektur eingebaut ist, sodass bei Ausfällen oder Nachrüstungen hohe Kosten anfallen, verfolgt der Programmschwerpunkt „Smart Car“ die Entwicklung und Erprobung grundlegender und einfacherer IKTSystemarchitekturen für Fahrzeuge. Neben der Förderung der Thematik Elektromobilität in dem zuvor genannten Themendreieck wird intendiert, einen branchenübergreifenden Dialog zu initiieren. Dieser soll insbesondere durch den Zusammenschluss von Unternehmen aus unterschiedlichen Branchen in Verbundprojekten angeregt werden. Die projektübergreifend arbeitende Begleitforschung strebt eine öffentlichkeitswirksame Verbreitung des generierten Know-hows an und soll insbesondere den „Innovations(t)raum“ und die Dialogplattform „Elektromobilität im Dialog“ aktiv unterstützen. Durch das Programm sollen Erfolge in den folgenden Bereichen forciert werden: (1) Schaffung einer nachhaltigen Akzeptanz bei Marktteilnehmern, (2) Schaffung von Anreizstrukturen für die Verbreitung der Elektromobilität sowie (3) Beschleunigung von Folgeinvestitionen. 28 LOGO ZIWD Generelle Programmeffekte und -bewertung Auf der Output-Ebene im geförderten Bereich „Smart Car“ sind verkehrstaugliche Prototypen mit einfacherer IKT-Systemarchitektur ein typisches Projektergebnis; „Vehicle-togrid“-Szenarien sind Resultate der Förderung im Themengebiet „Smart Grid“. Sie veranschaulichen exemplarisch, wie E-Fahrzeuge als mobile Speicher dienen und mit dem Energienetz interagieren. Projekte, die sich mit der Thematik „Smart Traffic“ befassen, zielen primär auf die Entwicklung IKT-basierter Dienste ab, die beispielsweise den Übergang vom Fahrzeug auf öffentliche Transportmittel erleichtern und einen Beitrag zur effizienteren Steuerung des Verkehrsflusses leisten. Auf der Outcome-Ebene zeigen sich Effekte wie verbesserte Sicherheits- und Komfortfunktionen, ebenso wie die Reduzierung von Gewicht und Erhöhung der Reichweite von E-Fahrzeugen (Smart Car). Über bidirektionale Lademöglichkeiten wird die Möglichkeit eröffnet, die „Vehicle-to-grid“-Szenarien in einem größeren Umfang zu erproben und zu verwirklichen. Nicht zuletzt wird die Komplexität der IKT-Systemarchitekturen reduziert und die Kosten gesenkt. Effekte auf gesamtwirtschaftlicher Ebene werden u. a. durch den Aufbau einer weitreichenden Ladeinfrastruktur für E-Fahrzeuge ausgelöst. Dies trägt gleichzeitig positiv zu den Anreizstrukturen bei, die sich wiederum auf die Anzahl von Neuzulassungen bei E-Fahrzeugen auswirken. Auf diese Weise erhöhte sich die internationale Wettbewerbsfähigkeit Deutschlands im IKT-Sektor, in der Automobilbranche und in der Energiewirtschaft. Durch die in den Projekten entwickelten Plug & Play Mechanismen und die offenen Standards profitieren neben den geförderten Unternehmen ebenso nicht geförderte KMU vom Programm, da die genannten Projektergebnisse allen Unternehmen frei zur Verfügung stehen. Insgesamt zeichnet sich ein kurzfristig bewertbarer Projekterfolg ab, bei dem die Wirkung über die Verbreitung und Nutzung von (gewerblich genutzten) E-Fahrzeugen nachgewiesen werden kann. Ebenso sind die Markt- und Anwendungspotenziale der Ansätze sowie die Ausstrahlungskraft und Nachhaltigkeit der Pilotanwendungen auch bei einer späteren Bewertung gut überprüfbar. 29 LOGO ZIWD Outcome: −neue Sicherheits-, Entertainment- und Komfortfunktionen (Smart Car) −Reduzierung von Gewicht und Erhöhung der Reichweite von E-Fahrzeugen (Smart Car) −bidirektionale Lademöglichkeiten (Smart Grid) −Installation neuer ganzheitlicher Lösungskonzepte und Geschäftsmodelle (integrierte Angebote für einen reibungslosen Übergang von E-Fahrzeugen auf andere Verkehrsträger) (Smart Traffic) −Senkung von Komplexität und Kosten (Smart Car) Output: −Verbundprojekte −Verkehrstaugliche Prototypen (Smart Car) −„Vehicle-to-grid“-Szenarien, die aufzeigen, wie E-Fahrzeuge als mobile Speicher dienen und mit dem Energienetz interagieren. Durch die Kopplung von E-Fahrzeugen mit dem volatilen und dezentral erzeugten Strom aus Erneuerbaren Energien soll die Energie-Infrastruktur gestützt werden und effizienter werden (Smart Grid) −IKT-basierte Dienste (Smart Traffic) Impact: −verbesserte globale Wettbewerbsfähigkeit in der IKT-Wirtschaft, der Automobilbranche und der Energiewirtschaft −Aufbau und Etablierung einer verbesserten Ladeinfrastruktur für E-Fahrzeuge (Smart Grid) −Aktuelle Verkehrsdaten können in Echtzeit ausgetauscht werden (Smart Traffic) −der Mittelstand hat sich in Zusammenarbeit mit der deutschen Industrie zu einem Leitmarkt für Elektromobilität entwickelt −Elektrofahrzeuge bilden einen signifikanten Anteil an allen zugelassenen Neufahrzeugen Effekte auf mehreren Ebenen: −Effekte, die abhängig vom Erfolg der einzelnen Projekte sind: Abbau von Innovationshemmnissen, vor allem im Bereich der Datensicherheit und Komplexität von IKT-Systemarchitekturen. Anregung von Nachfolgeinvestitionen −übergreifende Effekte, die unabhängig vom Erfolg der einzelnen Projekte sind: mit der Entwicklung offener Standards ebenso wie durch Plug & Play Mechanismen partizipieren auch KMU, die nicht zum unmittelbaren Förderkreis des Programms gehören. Über solche Spillover-Effekte wirkt das Programm über die einzelnen Projekte hinaus in die komplette Branche hinein Sichtbarmachung von neuen Produktentwicklungen oder neuen Trends in der IKT insbesondere für kleine und mittelständische Unternehmen 30 LOGO ZIWD 4.1.3 IT2Green 4.1.3.1 Charakterisierung Tabelle 5: Charakterisierung des Förderschwerpunktes „IT2Green“ Material Bekanntmachung im BAnz, Förderrichtlinie, Flyer Präsentation „Technologieprogramm IT2Green“ Pressemitteilungen Reden „Keynote zur 3. Jahrestagung des Technologieprogramms IT2Green“, „Eröffnung der 4. Jahrestagung (Abschlusskongress) des Technologieprogramms IT2Green“ Vorstudie „Abschätzung des Energiebedarfs der weiteren Entwicklung der Informationsgesellschaft“ Grunddaten Laufzeit: 01.01.2011 – 30.11.2014 Verbundanzahl: 10 Gesamtsumme: ca. 40 Mio. Euro Fördersumme: ca. 26 Mio. Euro Anzahl Projektpartner: 49 Politischer Hintergrund Regierungsstrategie: Aktionsplan „Green IT-Pionier Deutschland“ (IT-Gipfel 11/08) Vorgänger: Leuchtturmprojekt E-Energy Synergien: Smart Grid-Cluster (IKT für Elektromobilität II) und Trusted Cloud Technischer Hintergrund Problemstellung zunehmender Energieverbrauch durch rasante Entwicklung und Verbreitung von digitalen Inhalten sowie steigende Anzahl von Endgeräten und neuen Onlinediensten IKT sehr effizientes Mittel zur Reduzierung von Energieproblemen (Green durch IT) IKT-bedingter Stromverbrauch schnell wachsend (2007 bereits 10,5 % in Deutschland), größte Verbraucher sind IKT-Anwendungen in privaten Haushalten, Büros in Verwaltung und Wirtschaft, IKT-Infrastrukturen (Netze, Rechenzentren, Server) haben wachsenden Energiebedarf IKT wird durch globale Infrastrukturen zum Großverbraucher elektrischer Energie bei unveränderter Entwicklung wird IKT selbst Teil der Energie- und Klimaprobleme IKT-Infrastruktur besteht aus technisch relativ getrennten Teilstrukturen, deren Zusammenspiel energetisch nicht optimiert ist 31 LOGO ZIWD Ziele Zielgruppen: Anbieter: IKT-Unternehmen, Forschungseinrichtungen, Energieversorger Anwender: KMU, Technologieparks, Verwaltungen (große Bürogebäude), öffentliche Einrichtungen, Unternehmen der Wohnungswirtschaft Innovationen: Telekommunikationsnetze: bessere Aktivitäts- und Laststeuerung in Funk- und Festnetzen Rechenzentren und Clouds: Konzepte zum Datenmanagement, Informationslastverschiebung, Identifizieren und Nutzen von Kopplungspotenzialen von (regionalen) Rechen- und Serverzentren Monitoring und Management: Entwicklung von Mess-, Darstellungs- und Regelungsverfahren technisch integrierte energieoptimierte Anwenderinfrastrukturen (Ende-zu-Ende-Anwendungen) Methoden und Tools zur Entwicklung, Simulation und Betrieb von Gesamtinfrastrukturen Beseitigung von Markthemmnissen: (technisch, strukturell, organisatorisch), Schaffung nachhaltiger Akzeptanz bei Marktteilnehmern, Entwicklung von Standards und Benchmarks wirtschaftliche Breitenwirkung: ausgelöste (breitenwirksame) Nachahmungseffekte, Beschleunigung von Folgeinvestitionen Erschließung neuer Tätigkeitsfelder im In-und Ausland, neue Geschäftsideen, Folgeinvestitionen, Entwicklung neuer Geschäftsmodelle, Entlastung der Gesamtwirtschaft Wettbewerbsvorteile: Verbesserung der globalen Wettbewerbsfähigkeit, Steigerung der Standortattraktivität, gesteigerte wirtschaftliche Effizienz Branchen n/a (Mittelstand, Verwaltung, Wohnungswirtschaft) Quelle: Prognos/IGD/ZIWD 2015: Eigene Darstellung 32 LOGO ZIWD 4.1.3.2 Bewertung Tabelle 6: Bewertung des Förderschwerpunktes „IT2Green" Charakteristik Ziele Systemischer Ansatz unter Einbeziehung aller Themenbereiche (effiziente Informationserzeugung, effiziente Speicherung, effiziente Informationsverteilung, effiziente Nutzung) Integration von Teilinfrastrukturen, deren Zusammenspiel bisher nicht energetisch optimiert ist, durch IKT-Einsatz, sowie die beschleunigte Entwicklung und Nutzung energie- und umwelteffizienter IKT-Infrastrukturen und -Dienste Formulierung dreier Projekt-Cluster im Förderprogramm: Telekommunikationsnetze, Rechenzentren und Clouds, Monitoring und Management Senkung des Stromverbrauchs von IKT in Bereichen mit großen Einsparpotentialen (Rechenzentren, Telekommunikationsnetze und Büro- und Heimanwendungen), demonstriert mit breitenwirksamen Piloterprobungen (anwendungsspezifisch, nachhaltig und mit hoher öffentlicher Wahrnehmung) Quelle: Prognos/IGD/ZIWD 2015: Eigene Darstellung 33 LOGO ZIWD 4.1.3.3 Fließdiagramm-Analyse IT2Green Mission: −Erhöhung der Energieeffizienz in der IKT entlang der kompletten Wertschöpfungskette und Technologiestrukturen −Verbesserung der globalen Wettbewerbsfähigkeit und System-Kompetenz der IKT-Wirtschaft sowie der eingebundenen Wissenschaft Zielgruppen: −Firmen aus dem IKT-Sektor, inklusive Netzbetreiber und Contentanbieter −Forschungseinrichtungen −Anwender, die verallgemeinerungsfähige energieoptimierte Infrastrukturen pilothaft erproben (KMU, Technologieparks, Verwaltung, Unternehmen und Wohnungswirtschaft) −Energieversorgungsunternehmen Ziele: −Beschleunigung und Verstärkung von FuE-Aktivitäten zur systemübergreifenden Energieoptimierung bei den IKT (effiziente Informationserzeugung, Speicherung, Nutzung, Informationsverteilung) −Entlastung der Gesamtwirtschaft einschließlich der Verwaltung sowie der privaten Haushalte durch eine deutlich höhere Energieeffizienz der IKT-Infrastrukturen Instrumente: −Technologiewettbewerb Aktivitäten: −FuE-Projekte, die in anwenderspezifischen Innovationsclustern eingebettet sind −Entwicklung und Erprobung von Systemansätzen, um bei IKT-Anwendungen eine höhere Effizienz zu erlangen −breitenwirksame Piloterprobungen in mittelständischen Unternehmen, Technologieparks, Verwaltungen und Wohngebieten Im Zuge eines schnell ansteigenden IKT-bedingten Energieverbrauchs innerhalb der letzten 10-15 Jahre und dem Druck steigender Energiepreise, wird mit IT2Green das übergeordnete Ziel verfolgt, die Energieeffizienz in der IKT entlang der kompletten Wertschöpfungskette und Technologiestrukturen zu erhöhen. Somit soll sichergestellt werden, dass die IT weiterhin als Hauptinstrument bei der Lösung von Energie- und Klimazielen eingesetzt werden kann und nicht zum Teil des Problems wird. Zudem zielt IT2Green auf eine global verbesserte Wettbewerbsfähigkeit und SystemKompetenz der IKT-Wirtschaft ab – insbesondere bei KMU. Wei- 34 LOGO ZIWD tere Zielgruppen sind Forschungseinrichtungen und Energieversorgungsunternehmen. Bei den Ergebnissen gilt es zwischen wirtschaftlicher und wissenschaftlicher Verbreitung zu unterscheiden; denn während ersteres mit den jeweiligen expliziten Projektzielen korrespondiert, leitet sich letzteres aus der Gesamtheit der Einzelprojekte ab. IT2Green baut auf dem Vorgängerprogramm E-Energy auf und legt den Fokus auf eine systematische Sichtweise. Demnach werden vor allem ganzheitliche Systemlösungen präferiert, die leistungsfähige, energie- und umwelteffiziente Teilinfrastrukturen und -dienste (Green Networks, Green Computing, Green Components) integrieren sollen. Mittels breitenwirksamer Piloterprobungen in mittelständischen Unternehmen werden aus dem Projekt hervorgehende Systemansätze getestet. IT2Green verfolgt ausdrücklich nicht das Ziel die Elemente wie Rechenzentren, Systemkomponenten oder Endgeräte selbst fortzuentwickeln und noch energieeffizienter auszugestalten. Tatsächlich ausgelöste Kosten- und Energiereduzierungen werden erst durch Skaleneffekte deutlich, da die in den Projekten entwickelten Prototypen nur unter Laborbedingungen getestet werden können. Wichtige äußere Einflüsse bleiben damit vorerst unberücksichtigt. Die Begleitforschung arbeitet themen- und projektübergreifend und wird zur Steuerung der Programme herangezogen. Dabei gewährleistet sie u. a. den Programmerfolg, indem sie Synergieeffekte und Querschnittsthemen identifiziert. 35 LOGO ZIWD Generelle Programmeffekte und -bewertung Neben dem Zusammenschluss in Verbünden werden in den Projekten Methoden und Tools entwickelt, die den Energiebedarf senken. Darüber hinaus sind verallgemeinerungsfähige Geschäftsmodelle Teil der Projektergebnisse, die der Output-Ebene zugeordnet werden können. Wichtige Projekteffekte, die sich unmittelbar ergeben, sind Demonstrationseffekte von Best-Practice-Beispielen für eine zukünftig energieeffizientere IKT-Nutzung. Als mittelbare Effekte auf Outcome-Ebene sind eine insgesamt verbesserte Energieeffizienz durch innovative Systemdesigns ebenso wie übergreifende Systemlösungen zur Steuerung der Informationslast zu verzeichnen. Dadurch können das Angebot und die Nachfrage im Energiebereich optimal in Übereinstimmung gebracht werden. Langfristig führen die Programmeffekte dazu, dass sich der Energieverbrauch der IKT vom exponentiell steigenden Datenvolumen entkoppelt und so einen Beitrag zur Standortattraktivität in Deutschland leistet. Die aus den Projekten hervorgehenden übergreifenden Systemlösungen ermöglichen es, dass auch Unternehmen einen Nutzen aus der Programm- bzw. Projektförderung ziehen, die keine Teilnehmer waren (Spillover-Effekte); denn die entwickelten Systemlösungen können von allen Unternehmen frei bezogen werden. Für die Erfolgsmessung mittels Indikatoren ist vorteilhaft, dass Markt- und Anwendungspotenziale der Ansätze sowie Ausstrahlungskraft und Nachhaltigkeit der Pilotanwendungen auch kurzfristig beurteilbar sind. Auf gesamtwirtschaftlicher Ebene werden jedoch, aufgrund des vergleichsweise geringen Fördervolumens und der Abgrenzungsschwierigkeiten der vom Programm ausgelösten Effekte, nicht unmittelbar Wirkungen nachzuweisen sein. 36 LOGO ZIWD Output: Projektebene −Methoden und Tools, die den Energiebedarf reduzieren −verallgemeinerungsfähige Geschäftsmodelle −ökologische, technische, und ökonomische Benchmarks −Modularität und Standards −technisch integrierte energieoptimierte Anwenderinfrastrukturen −breitenwirksame Piloterprobungen und Dienstleistungen, die es ermöglichen, diese Anwenderstrukturen wirtschaftlich und nutzerfreundlich anzubieten −Best-Practice-Beispiele für zukünftige energieeffiziente IKT-Anwendungen Outcome: −automatisierte Systemoptimierungen −verbesserte Energieeffizienz durch innovative Systemdesigns und Technologien zur Betriebsoptimierung (z. B. verbesserte Aktivitäts- und Laststeuerung in Funk- und Festnetzen) −Einbindung der Energiesparpotentiale von energieeffizienten Endgeräten in übergreifende Anwenderstrukturen −übergreifende Systemlösungen zur Steuerung der Informationslast, sodass Angebot und Nachfrage energetisch optimal in Übereinstimmung gebracht werden Impact: −der Energieverbrauch der IKT entkoppelt sich vom exponentiell steigenden Datenvolumen −Steigerung der Standortattraktivität Effekte auf mehreren Ebenen: −Effekte, die abhängig vom Erfolg der einzelnen Projekte sind: Reduzierung von Innovationshemmnissen, die insbesondere Datensicherheit und -schutz betreffen Anregung von Folgeinvestitionen resultierend aus den entwickelten Geschäftsmodellen −übergreifende Effekte, die unabhängig vom Erfolg der einzelnen Projekte sind: durch die Entwicklung übergreifender Systemlösungen zur Steuerung der Informationslast kommt nicht nur den Projektteilnehmern die Förderung zugute, sondern auch Unternehmen, die einen hohen Energieverbrauch aufweisen und nicht notwendigerweise am Programm teilgenommen haben (Spillover-Effekte) Sichtbarmachung von neuen Produktentwicklungen oder neuen Trends in der IKT insbesondere für kleine und mittelständische Unternehmen 37 LOGO ZIWD 4.1.4 AUTONOMIK für Industrie 4.0 4.1.4.1 Charakterisierung Tabelle 7: Charakterisierung des Förderschwerpunktes „AUTONOMIK“ Material Bekanntmachung im BAnz, Förderrichtlinie, Flyer Präsentationen „Industrie 4.0“ und „Technologieprogramm Autonomik: Baustein für das Internet der Dinge“ Pressemitteilung Rede „Industrie 4.0 sowie Fragen der Datensicherheit“ Vorstudie „Technologische und wirtschaftliche Perspektiven Deutschlands durch die Konvergenz der elektronischen Medien“ Grunddaten Laufzeit: 01.10.2013 – 31.03.2017 Verbundanzahl: 14 Gesamtsumme: ca. 64 Mio. Euro Fördersumme: ca. 39 Mio. Euro Anzahl Projektpartner: 91 Politischer Hintergrund Regierungsstrategien: Deutschland Digital 2015, Hightech-Strategie 2020, Industrie 4.0 Vorgänger: NextGenerationMedia, THESEUS, AUTONOMIK Synergien: Smart Data, Service-Robotik (BMBF) Technischer Hintergrund Problemstellung Internet wichtigster Innovationstreiber der Wirtschaft und Auslöser konvergenter Technologieentwicklungen Internet der Dinge mit selbständigem Informationsaustausch (Entstehen neuer Kommunikationskanäle zwischen ehemals getrennten Branchen und Produktbereichen) AugmentedX-Technologien (intelligente vernetzte Sensoren und 3D-Technologie für situationsgerechte Information und Interaktion zwischen techn. Systemen und Mensch) Verbreitung von SmartX-Technologien: Smart Objects, Smart Services, Smart Networks Verbreitung von Embedded-Systemen als Ersatz konventioneller Steuerungstechnik und deren Verknüpfung zu cyberphysikalischen Systemen (CPS) Beschleunigter Wandel mit steigendem Kostendruck, exponentiell anwachsendem Wissen und sich immer weiter verkürzenden Innovationszyklen 38 LOGO ZIWD Technologisch: Produktion und Produkte werden komplexer, bisherige Industrierobotik war primär auf festgelegte Bewegungsabläufe in der Großproduktion ausgerichtet, übergreifende Kommunikation und Interaktion beliebiger intelligenter Objekte erfordern Systemstandards Methodisch: Externes Wissen und Kompetenz müssen kontinuierlich einbezogen und unnötige Doppelarbeiten vermieden werden Offene vertrags- und haftungsrechtliche Fragen bei Sicherheit und Zuverlässigkeit sowie Akzeptanz autonomer Komponenten in Produktion, Produkten und Diensten Ziele Zielgruppen: Anbieter: Anbieter von smarten Produkten und Dienstleistungen, Forschungseinrichtungen und öffentlicher Verwaltung Anwender: unternehmensübergreifende Produktion und Logistik; Produktentwicklung; Heimvernetzung einschl. Gebäudeautomatisierung für Energiemanagement, Assistenz im Alter, Gesundheit und Prävention, Sicherheit Innovationen: zukunftsweisende Systeme in der Produktion und Produktionslogistik (Smart Factory): Autonome Produktionsmittel, unternehmensübergreifende Produktionslogistik, neuartige Interaktionsmodelle (Mensch-Technik (MTI), zwischen Maschinen (M2M), zwischen Maschinen, Service-Robotern und anderen Systemen), 3D in industriellen Anwendungen, kognitive Basistechnologien (Premium-) Produkte mit autonomen Eigenschaften: Assistenzsysteme, Service-Robotik, Automatisierungstechnik, fahrerlose Transportsysteme wissensintensive elektronische Dienstleistungen, die maßgeblich zur Steigerung der Wertschöpfung von Produkten beitragen oder ganz neue Wertschöpfungsund Geschäftsmodelle ermöglichen (hybride Produkte, Business Apps) Erweiterung autonomer Systeme um kognitive und kontextsensitive Fähigkeiten gemeinsame Architekturen, Plattformen, Standards und Methoden Umsetzung in Pilot-Anwenderprojekte Beseitigung von Markthemmnissen: Klärung rechtlicher Aspekte (Haftungs- und Versicherungsfähigkeit autonomer Systeme, Untersuchung funktionaler Sicherheit Standardisierung, Normung, Interoperabilität, Plug & Produce-Fähigkeiten von Komponenten autonomer Systeme 39 LOGO ZIWD Entwicklung geeigneter Geschäftsmodelle für die breite wirtschaftliche Verwertbarkeit, kooperative Strategien für die Markterschließung wirtschaftliche Breitenwirkung: Stärkung der Konkurrenzfähigkeit und Perspektive wichtiger Branchen in Deutschland Stärkung der wirtschaftlichen Leistungskraft des Mittelstandes, enge Einbindung von KMUs als Anbieter und Anwender von smarten Produkten und Dienstleistungen Wettbewerbsvorteile: kürzere Produktentwicklungs- und Innovationszyklen industrielle Kleinserienfertigung im Mittelstand mit Produktion bis „Losgröße 1“ möglich Branchen n/a Quelle: Prognos/IGD/ZIWD 2015: Eigene Darstellung 4.1.4.2 Bewertung Tabelle 8: Bewertung des Förderschwerpunktes „AUTONOMIK“ Charakteristik Ziele Eingereichte Projekte sollen mehrere Segmente der Wertschöpfungskette umfassen Förderung von nutzungszentrierten und praktikabel einsetzbaren Lösungen für Nichtroutine-Aufgaben Drei Themenebenen formuliert: Zukunftsweisende Produktion, zukunftsweisende Produkte, zukunftsweisende Dienste Unterstützung der deutschen Industrie auf ihrem Weg zur Digitalisierung von Produktionsprozessen Forcierung der Digitalisierung von Wirtschaft und Gesellschaft Explizite Aufforderung zur Harmonisierung von Plattformen und Architekturen zwischen Projekten der einzelnen Themen- und Anwendungskomplexe (gemeinsame Lösungsansätze) Sicherstellen der Interoperabilität, Kompatibilität und systematischen Wiederverwendung zwischen Domänen und Möglichkeit der Einbindung neuer Geräte und Dienste Schaffung eines Rahmens für ein attraktives Business Ecosystem Quelle: Prognos/IGD/ZIWD 2015: Eigene Darstellung 40 LOGO ZIWD 4.1.4.3 Fließdiagramm-Analyse AUTONOMIK für Industrie 4.0 Mission −als Anbieter und Anwender neuer und zukunftsweisender internetbasierter Technologien soll Deutschland zum Leitmarkt für cyberphysische Produktionssysteme werden Zielgruppen −kleine und mittlere Unternehmen als Anbieter und Anwender Ziele −Erschließung neuer Dimensionen in der internetbasierten Erfassung der Umwelt und Förderung der Autonomie von Systemen durch zunehmende kognitive Fähigkeiten −Verzahnung der industriellen Produktion mit modernster IKT −Verknüpfung der digitalen mit der realen Welt −Entwicklung und Erprobung von Lösungsansätzen, in denen intelligente autonome Systeme in intelligenten Umgebungen über intelligente Netze miteinander interagieren −angesichts immer kürzerer Innovationszyklen sollen aus den Projekten heraus neue Methoden entwickelt werden, um externes Wissen und Kompetenz kontinuierlich und schnellstmöglich in die Projektbearbeitung aufnehmen zu können Instrumente −Technologiewettbewerb Aktivitäten −Förderung von Verbundvorhaben von Unternehmen und Forschungseinrichtungen −Förderungen von Kooperationen und des Wissenstransfers zwischen den einzelnen Verbundvorhaben zur Erzielung von Synergieeffekten Deutschland soll sich als Anbieter und Anwender zum Leitmarkt für cyberphysische Produktionssysteme etablieren; dieses übergreifende Ziel wird mit dem Programm AUTONOMIK für Industrie 4.0 verfolgt. Allgemein ist das Programm stark in die strategischen Aktivitäten der Bundesregierung eingebunden und unterstützt die Regierungsziele aus der Hightech-Strategie 2020. Dabei wird unter dem Begriff „Industrie 4.0“ ein Zukunftsprojekt dieser Hightech-Strategie verstanden, in dessen Verlauf eine zunehmende IP-Fähigkeit klassischer Produktionstechnik angestrebt wird. So wird als Teilziel des Programms eine verstärkte Verzahnung der industriellen Produktion mit modernster IKT festgelegt, in deren 41 LOGO ZIWD Folge sich die digitale mit der realen Welt verknüpft. Unter dem Begriff „Internet der Dinge“ wurden diese Entwicklungen bereits in den Technologieprogrammen NextGenerationMedia und AUTONOMIK angestoßen. In „AUTONOMIK für Industrie 4.0“ geht es nun auch darum, die immer komplizierteren und an Dynamik gewinnenden Prozesse mittels intelligenter Systeme in Echtzeit zu überwachen. Zunehmend eigenständige Systeme mit kognitiven Fähigkeiten sollen diesen Prozess vorantreiben, die auf die internetbasierte Erfassung der Umwelt abzielen. Insgesamt gibt es eine große Streuung der Themenfelder und möglicher Anwendungen, die viele Aspekte der Produktion und Dienstleistungen berücksichtigen. Das Programm gliedert sich dabei in drei Ebenen: (1) in zukunftsweisende Systeme in der Produktion, (2) in zukunftsweisende (Premium-)Produkte in relevanten Anwendungsbereichen und (3) in zukunftsweisende, wissensintensive elektronische Dienstleistungen. Im Mittelpunkt steht die Entwicklung und Erprobung von Lösungsansätzen. Wie in den zuvor beschriebenen Programmen sollen insbesondere KMU im Fokus der Förderung stehen ohne jedoch eine Zielgruppe explizit von der Förderung auszuschließen. Ein Schwerpunkt der Projekte liegt in der Entwicklung umsetzungsfähiger Geschäftsmodelle, die zu einer breiten Verwertung der erzielten Ergebnisse führen. Als Resultat der Verbundprojekte sollen daher auch über das Programm hinaus langfristige Kooperationen zur Markterschließung entstehen. Daher werden Kooperationen, die eine Markterschließung durch die Generierung neuer projektbezogener Geschäftsmodelle anstreben, in besonderem Maße bei der Projektauswahl berücksichtigt. 42 LOGO ZIWD Generelle Programmeffekte und -bewertung Als direkte Projektergebnisse auf Output-Ebene ergeben sich offene Betriebsstandards für intelligente Objekte, ebenso wie normierte Architekturen und gemeinsame Datenmodelle, die neue Entwicklungsprinzipien schneller auf den Markt bringen. Der branchenübergreifende Dialog wird über den Zusammenschluss verschiedener Unternehmen in Verbünden angeregt. Nicht zuletzt sind neue Geschäftsmodelle, mit denen die Erweiterung autonomer Systeme um kognitive Fähigkeiten vorangebracht wird, Teil der Projektergebnisse. Die Projektergebnisse bewirken auf Outcome-Ebene, dass sich die Energie- und Rohstoffeffizienz in Produktionsprozessen verbessern. Dies ist unter anderem die Folge von effektiveren Überwachungsmöglichkeiten durch autonome Systeme in Echtzeit. Zusätzlich wird die Entwicklung von Service-Robotern möglich, die auf die Umgebung reagieren und intelligent handeln. Im Bereich der privaten Haushalte werden komplette smarte Heimvernetzungen möglich, da selbst Waschmaschinen und Kühlschränke IP-fähig werden. Auf der Impact-Ebene wird immer deutlicher, dass sich das Internet der Dinge und das Internet der Dienste immer mehr komplementär zueinander entwickeln. So verschwinden Branchengrenzen, die neue und übergreifende Handlungsfelder und Kooperationen eröffnen. Auf diese Weise wird der Standort in Deutschland im Bereich der IT weiter gestärkt. Außerdem wird ein Paradigmenwechsel ausgelöst, der von einer zentralen zu einer immer stärker dezentralen, augmentierten Steuerung führt. Mittels der entwickelten gemeinsamen Architekturen und offenen Standards wirkt das Programm weit über den Förderkreis hinaus. Daher fallen Effekte nicht nur bei den Projektteilnehmern an, sondern im kompletten Wirtschaftsbereich. Das Programm zeichnet sich allgemein durch eine große Streuung der Themenfelder und möglichen Anwendungen aus, die viele Aspekte der Produktion berücksichtigt. Da die Wirksamkeit des Programms eher mittelfristig beurteilbar ist, sollten die Wirkungen bis in die Anwenderbranchen hinein beobachtet werden. 43 LOGO ZIWD Output −normierte Architekturen (bzw. Standards), einheitliche Baukästen sowie gemeinsame Datenmodelle um neue Entwicklungsprinzipien schneller in den Markt zu bringen −Verbundprojekte −neue Geschäftsmodelle −offene Betriebsstandards für intelligente Objekte −standardisierte Komponenten und Schnittstellen, die die Einführung neuer Systeme in den Markt beschleunigen Outcome −verbesserte Energie- und Rohstoffeffizienz in Produktionsprozessen unter Berücksichtigung von Umweltverträglichkeiten als Konsequenz von Überwachungsmöglichkeiten ganzer Wertschöpfungsketten in Echtzeit −Service-Roboter mit kognitiven Fähigkeiten, die auf die Umgebung reagieren und intelligent handeln −Embedded-Lösungen (programmierbare und über Speicherfähigkeit verfügende (Kleinst-) Rechner) −komplette smarte Heimvernetzung (vernetzungsfähige Waschmaschinen, Kühlschränke etc.) Impact −Stärkung des Standortes Deutschland −Internet der Dienste und Internet der Dinge entwickeln sich immer mehr komplementär −Paradigmenwechsel von zentraler zu dezentraler, augmentierter Steuerung −klassische Branchengrenzen verschwinden und neue übergreifende Handlungsfelder und Kooperationen entstehen. Das Resultat ist eine neu organisierte Arbeitsteilung Effekte auf mehreren Ebenen: −Effekte, die abhängig vom Erfolg der einzelnen Projekte sind: Abbau von Innovationshemmnissen im Bereich des Datenschutzes Anregung von Nachfolgeinvestitionen und Neugründungen −übergreifende Effekte, die unabhängig vom Erfolg der einzelnen Projekte sind: durch offene Plattformen, gemeinsame Architekturen und Standards profitieren über das Projekt hinaus auch nicht-geförderte Unternehmen von den Projektergebnissen. Somit fallen Effekte in der ganzen Branche an und nicht nur bei den Fördernehmern (Spillover-Effekte) Sichtbarmachung von neuen Produktentwicklungen oder neuen Trends in der IKT insbesondere für kleine und mittelständische Unternehmen 44 LOGO ZIWD 4.1.5 Smart Data 4.1.5.1 Charakterisierung Tabelle 9: Charakterisierung des Förderschwerpunktes „Smart Data“ Material Web-Seite Bekanntmachung im BAnz, Förderrichtlinie, Flyer FAQ zur Bekanntmachung Präsentation „Smart Data Förderprogramm“, Präsentation „Smart Data – Innovationsperspektiven für die digitale Welt“ Pressemitteilungen Rede „Mit Big Data zu datengetriebenen Innovationen“ Vorstudie „Innovationspotenzialanalyse für die neuen Technologien für das Verwalten und Analysieren von großen Datenmengen (Big Data Management)“ und „Big Data – Vorsprung durch Wissen“ Grunddaten Laufzeit: 2014 – 2017 Fördersumme: ca. 30 Mio. Euro Verbundprojekte: 13 Politischer Hintergrund Vorgänger: THESEUS, Trusted Cloud, Kooperationspartner: Big-Data-Projekt Anstieg bei Anzahl, Qualität, Nutzungsintensität digitaler Dienste im Internet Technischer Hintergrund Problemstellung steigende Datenproduktion von Infrastrukturen, Maschinen, Objekten mit intelligenten Funktionen (z. B. Straßen, Beleuchtungen, Industrie-Anlagen, Stromanschlüsse, Haushaltsgeräte, Autos, Verpackungen) erhöhtes Datenaufkommen bei wissenschaftlichen Experimenten, Theorien Big Data allgemein Mittelstandsbezug: spezielle Verfahren des Datenmanagements/der Analyse sind erforderlich, benötigte Computing-Systeme oft sehr teuer, Systeme sind für Einzel-Anwendungen unrentabel, Mangel an spezialisierten MA im Bereich Datenanalyse Mangel an Referenz-Beispielen auf Seiten der Technologie-Anbieter Datenschutzrechtliche Fragen: Urheberrecht (Daten als Handelsgut); Eigentumsrecht: Inhaberschaft der Daten; 45 LOGO ZIWD Vertrags- und Haftungsrecht: bei falschen, fehlerhaften oder manipulierten Daten Ziele Zielgruppen: kleine und mittelgroße Dienstleister Plattformbetreiber mittelständische Spezialanbieter aus IT Datenanalyse, Datenwirtschaft Innovationen: neue Dienste neue Dienstleistungen unter Nutzung offener Bereitstellung von Softwarekomponenten wie Open Source Software und offene Nutzung öffentlicher und privater Datenansammlungen neue Produkte (z. B. Softwarekomponenten) Beseitigung von Markthemmnissen: technisch, strukturell, organisatorisch, rechtlich wirtschaftliche Breitenwirkung: Erschließung neuer Tätigkeitsfelder im In- und Ausland; Ankurbelung von Nachahmungseffekten, neue Geschäftsideen, Folgeinvestitionen; Entwicklung neuer Geschäftsmodelle Branchen Industrie: hohes Datenaufkommen aufgrund von Automatisierungstechnik, Qualitäts-, Optimierungs-, Effizienzsteigerung Mobilität: Daten von Fahrzeugen/Infrastrukturkomponenten und deren Vernetzung, Verkehrssteuerung, Verkehrsplanung Energie: Datenaufkommen beim Energieverbrauch, Steuerung von Spannungsschwankungen und Stromausfällen, unterschiedliche Lastprofile: Kundengruppensegmentierung Gesundheit: äußerst komplexe Daten aus Medizintechnik, Forschung, Biotechnologie etc.; Unterstützung des med. Personals in Diagnostik/Therapie, Nutzung von Patientendaten für Forschungszwecke, besondere Lösungen im Hinblick auf Datenschutz Quelle: Prognos/IGD/ZIWD 2015: Eigene Darstellung 46 LOGO ZIWD 4.1.5.2 Bewertung Tabelle 10: Bewertung des Förderschwerpunktes „Smart Data“ Charakteristik Ziele Oft komplexe Systemtechnologien (technische Systeme, Kommunikationstechnik, IT-Technik, Algorithmik, Sensorik/Aktorik) Beherrschung der Systemkomplexität Diverse Zielbranchen an gesellschaftlichen Prioritäten gesteuert, sehr unterschiedliche Branchenstrukturen Gemeinsame, branchenübergreifende Architekturen, Strukturen, Algorithmen, etc. Akzeptanz der Lösungen ist sicherzustellen; Demonstratoren werden benötigt, Vertrauen, Rechtskonformität, Effizienz, Mittelstandstauglichkeit sind sicherzustellen Machbarkeit und Einsatzfähigkeit entsprechender systemischer Lösungen nachweisen, speziell für den Mittelstand In Konsortialstruktur Wertschöpfungsketten abbilden; Produktstruktur komplex (Hardware, Software, Dienstleistungen) Kooperationsmechanismen, Wertschöpfungsmodelle und gemeinsame Marktdurchdringung Quelle: Prognos/IGD/ZIWD 2015: Eigene Darstellung 47 LOGO ZIWD 4.1.5.3 Fließdiagramm-Analyse Smart Data Mission: −Erschließung und Entwicklung von innovativen „BigData“-Lösungen für KMU −zur besseren Verwertung des „Rohstoffes“ Daten sollen wirtschaftliche und rechtssichere Verfahren des Datenmanagements und der Datenanalyse entwickelt werden, die neue Produkte und Dienstleistungen für eine erhöhte Prozesseffizienz schaffen −Unterstützung von „Big-Data“-Lösungen aus Deutschland und Schaffung eines geeigneten Umfeldes für neue deutsche Technologieanbieter Zielgruppen: −kleine und mittelgroße Dienstleister aus der Smart-Data-Branche −Start-ups −Anbieter für Dienstleistungen/Werkzeuge zur Datenanalyse −Bereitsteller organisatorisch-technischer Lösungen für Anwender −Plattformbetreiber mit Spezialisation im Bereich Infrastrukturdienste, Systemlösungen und Plattformdienste Ziele: −Entwicklung von Plattformen und Betreibermodellen zur Partizipation des Mittelstandes an komplexen Datenanalysen −Entwicklung praktikabler Geschäftsmodelle für datengetriebene Lösungen, vor allem mit Bezug auf Datensicherheit und Datenqualität −Erprobung prototypischer Branchenlösungen mit Leuchtturmcharakter zur Beseitigung technischer, struktureller, organisatorischer und rechtlicher Hemmnisse −traditionell standortstarke Wirtschaftsbereiche sollen weiter gestärkt werden und für zukünftige Entwicklungen vorbereitet werden Instrumente: −Technologiewettbewerb Aktivitäten: −Förderung von FuE-Aktivitäten −Förderung von Pilot- und Verbundprojekten Angesichts eines prognostizierten Anstiegs des weltweiten Umsatzvolumens mit „Big Data“ auf über 15 Mrd. Euro in 2016 hat sich das Programm „Smart Data“ das übergeordnete Ziel gesetzt, innovative Dienste und Dienstleistungen zu entwickeln, um so ein geeignetes Umfeld für neue deutsche Technologieanbieter zu schaffen. Denn nach den Vorgaben der Bundesregierung wird an- 48 LOGO ZIWD gestrebt, dass Deutschland im Bereich der skalierbaren Datenmanagement- und Datenanalysesysteme weltweit eine führende Rolle einnimmt. Bei der Erschließung neuer „Big Data“-Lösungen sollen die Themen Datensicherheit und -qualität besondere Berücksichtigung finden. Das Programm ist eingebettet in die IKT-Strategie „Deutschland Digital 2015“, wie auch in die Hightech-Strategie 2020. Als konkretes Ziel wird die Entwicklung praktikabler Geschäftsmodelle für datengetriebene Lösungen wie auch die Erprobung von protypischen Branchenlösungen mit Leuchtturmcharakter definiert. Im Vordergrund des Programms befinden sich die Förderung von Kooperation, Machbarkeit, und Marktfähigkeit sowie der Abbau von technischen, strukturellen, organisatorischen und rechtlichen Hemmnissen. Weitere Herausforderungen, die das Programm adressieren, liegen in der produzierten Datenmenge („Volume“), Vielfalt („Variety“) – d. h. in den Datenformaten und -quellen – , in der zeitgerechten Verarbeitung („Velocity“) und in der unzureichenden Datenqualität („Veracity“). Vor dem Hintergrund, dass kleine und mittelgroße Dienstleister nicht alleine aufwendige Verfahren des Datenmanagements finanzieren können, wird eine Förderung dieser Unternehmen durch „Smart Data“ primär forciert. Zusätzlich adressiert das Programm auch Plattformbetreiber mit Spezialisation im Bereich Infrastrukturdienste, Systemlösungen und Plattformdiensten. Um KMU kostengünstige Angebote zu ermöglichen, zielt das Programm auch darauf ab, finanzierbare und handhabbare Methoden und Verfahren zu entwickeln, mit denen teure „Big Data“-Lösungen einfach adaptiert werden können. Die gleichen Anforderungen werden an neu zu entwickelnde Geschäftsmodelle gestellt. 49 LOGO ZIWD Generelle Programmeffekte und -bewertung Projekt-Outputs sind beispielsweise modulare Technologien und Standards, die internetgestützte Dienste ermöglichen. Weitere Resultate der Verbundprojekte sind Smart-Data-Lösungen, die zu attraktiven und kostengünstigen Strukturen führen. Zudem wird der Zugang für KMU zu solchen Lösungen mittels praktikabler und umsetzungsfähiger Geschäftsmodelle eröffnet. Mithilfe neuer Methoden und Verfahren wird es zudem möglich, verfügbare Datenalgorithmen und -managementsysteme effizient bei neuen Anwendungen zu adaptieren. Die erzielten Outputs der Forschungsprojekte führen auf Outcome-Ebene zu einer besseren Strukturierung und Integration der produzierten Datenmengen. Zudem kann mithilfe der entwickelten Datenanalyseverfahren eine Unterstützung und Automatisierung von Geschäftsabläufen und Entscheidungsprozessen erfolgen. Letztendlich führen die verbesserte Analyse und Verwertung des entstandenen Datenaufkommens dazu, dass Qualitäts-, Optimierungs-, und Effizienzsteigerungen in den Unternehmen verwirklicht werden können. Auf oberster Ebene führen moderne Analyse-Methoden und die intelligente Verknüpfung von Daten zu einer erhöhten Standortwettbewerbsfähigkeit der deutschen IT-Industrie. Dies wiederum sorgt dafür, dass sich immer mehr KMU und vor allem Start-ups im Bereich „Big Data“ in Deutschland ansiedeln. Wie in den Programmen zuvor, wirkt auch Smart Data mit der Entwicklung offener Standards und übergreifender Systemlösungen in die ganze IKT-Branche hinein. Die Spezifika des Gebietes sind sehr stark ausgeprägt. Kooperation, Machbarkeit und Marktfähigkeit stehen bei dem Programm „Smart Data“ im Vordergrund. Insgesamt lässt sich festhalten, dass spezifische aus dem Programm resultierende Lösungen bereits in der kurzen Frist bewertet werden können, während sich deren Wirkung hingegen erst im Zeitverlauf entfaltet und somit tendenziell mittelfristig beurteilbar ist. Daher empfiehlt sich eine Evaluierung der Wirkungen in den spezifischen Anwenderbranchen. 50 LOGO ZIWD Output: −Datenbanksysteme für hochleistungsfähiges Parallel-Computing und In-Memory-Lösungen (Datenorganisation und -management) −Anwendungen zur Entscheidungsunterstützung und Automatisierung −praktikable und übertragungsfähige Geschäftsmodelle −modulare Technologien und Standards, mit denen innovative, internetgestützte Dienste möglich werden −neue Methoden und Verfahren, die es ermöglichen verfügbare Datenalgorithmen und -managementsysteme effizient bei neuen Anwendungen zu adaptieren Outcome: −Verfahrensverbesserung zur Strukturierung und Integration von verfügbaren Daten (Datenorganisation und -management) −Unterstützung und Automatisierung von Geschäftsabläufen und Entscheidungsprozessen durch entwickelte Datenanalyseverfahren −Qualitäts-, Optimierungs-, und Effizienzsteigerungen in der Industrie durch verbesserte Analyse und Verwertung des entstandenen Datenaufkommens −Entstehung von „Smart-Data-Ökosystemen“, die über unterschiedliche Anbieter integrierte Dienstleistungen für Anwender erbringen Impact: −intelligente Verknüpfung von Daten und der Einsatz moderner Analytikmethoden führen zu verbesserten und automatisierten Prozessen in den Unternehmen und mit dem Kunden −verbesserte Standortbedingungen zur Gründung von Start-ups im Bereich „BigData“ in Deutschland Effekte auf mehreren Ebenen: −Effekte, die abhängig vom Erfolg der einzelnen Projekte sind: Abbau technischer, struktureller und rechtlicher Markthemmnisse Anregung von Nachfolgeinvestitionen −übergreifende Effekte, die unabhängig vom Erfolg der einzelnen Projekte sind: Spillover-Effekte, ausgelöst durch die in den Projekten entwickelten offenen Standards, die von allen Unternehmen verwendet werden können – unabhängig von der Programmteilnahme Sichtbarmachung von neuen Produktentwicklungen oder neuen Trends in der IKT insbesondere für kleine und mittelständische Unternehmen 51 LOGO ZIWD 5 Gemeinsamkeiten der Förderschwerpunkte Fördermaßnahmen im IKT-Bereich können in erster Näherung durch folgende Konzepte charakterisiert werden: Gegenstandsbereich Zielsetzungen Förderinstrumente/Kennwerte Zielgruppen Die Gegenstandsbereiche wurden in ihrer historischen Entwicklung (Kapitel 3) hergeleitet. Sie wurden gemeinsam mit groben Zielsetzungen im Kapitel 4 für die hier spezifisch zu betrachtenden Maßnahmen erläutert. In diesem Kapitel werden nur die wirtschaftlichen Kenndaten analysiert. Daran anschließend werden in diesem Kapitel durch Beziehungen von Wirtschaftsdaten die erreichten Zielgruppen (Förderklientel) analysiert. Somit wird ein umfassender Überblick als Ausgangsbasis für alle weiteren Arbeiten gewonnen. 5.1 Analyse der Grunddaten Für die Analyse der Grunddaten diente der Förderkatalog des BMBF als Datenquelle. Die extrahierten Daten wurden anschließend in tabellarischer Form aufgearbeitet. Die erstellte Datei der Grunddaten enthält dabei Angaben aller 1.152 Einrichtungen, welche durch das BMWi Referat VI B 3 (Entwicklung konvergenter IKT) über den Zeitraum von 1994 bis 2016 gefördert wurden und werden. Bei den Einrichtungen handelt es sich um Unternehmen, Forschungs- oder staatliche Einrichtungen, welche unter abgeschlossenen, noch laufenden oder künftig laufenden Programmen Zuwendungen von Seiten des BMWi empfangen. 52 LOGO ZIWD Diesen programmzugehörigen Zuwendungsempfängern sind in der extrahierten Datei Daten zugeordnet, welche Auskunft geben über Sitz(e) der zu fördernden Einrichtung, Förderkennzeichen der jeweiligen Einrichtung, Laufzeit pro Einzelprojekt, Fördersumme pro Zuwendungsempfänger, Thema des Einzelprojektes, Leistungsplansystematik sowie übergeordnetes Verbundprojekt. 53 LOGO ZIWD Abbildung 2: Zeitliche Entwicklung bezogen auf Anzahl der Teilprojekte gruppiert nach Leistungsplansystematiken Quelle: Prognos/IGD/ZIWD 2015: Eigene Darstellung 54 LOGO ZIWD Mithilfe dieser Daten lassen sich sowohl innerhalb eines Programms als auch programmübergreifend verschiedene Analysen vornehmen. Anhand dieser können Gemeinsamkeiten und Unterschiede bezüglich gewisser Programmmerkmale sichtbar gemacht werden. Unter Zuhilfenahme grafischer Darstellungen lassen sich Differenzen zusätzlich optisch herausstellen. Um diese Programmmerkmale herausarbeiten zu können, wurden in einem ersten Schritt die übergeordneten Programme den Einzel- und damit auch den Verbundprojekten zugeordnet. Anschließend lassen sich hinsichtlich diverser Eigenschaften Auswertungen pro Programm vornehmen. Es können dabei unter anderen folgende Eigenschaften betrachtet werden: Verbundanzahl pro Programm; Anzahl Einzel- und Teilprojekte pro Verbundprojekt/pro Programm sowie dessen Mittelwert auf Verbundbasis; Gesamt-Fördersumme pro Verbund/pro Programm sowie deren Mittelwert auf Verbundbasis; mittlere Fördersumme pro Einzel-/Teilprojekt sowie deren Mittelwert auf Verbund- und auf Einzelprojektbasis; mittlere Laufzeit pro Verbund/pro Programm sowie deren Mittelwert auf Verbund- und Einzelprojektbasis; prozentualer Anteil der Unternehmen pro Verbundprojekt/pro Programm sowie dessen Mittelwert auf Verbund- und Einzelprojektbasis; mittlere Projektsumme pro Verbund/pro Programm sowie deren Mittelwert auf Verbundbasis; mittlere Projektsumme pro Einzel-/Teilprojekt sowie deren Mittelwert auf Verbund- und auf Einzelprojektbasis; mittlere Förderquote pro Verbund sowie deren Mittelwert auf Verbund- und auf Einzelprojektbasis. Zusätzlich können zu den genannten Merkmalen jeweils noch die Minimal- und Maximalwerte berechnet werden sowie weitere statistische Kenngrößen wie Spannweite, Varianz und Standardabweichung. Die programmweise Analyse ermöglicht dabei innerhalb eines Programmes sowohl verbund- als auch einzel-/teilprojekt-spezifische Unterschiede beziehungsweise Ähnlichkeiten zu identifizieren. Auch können dabei Hypothesen abgeleitet werden hinsichtlich bestimmter Abhängigkeiten wie beispielsweise Anzahl der Einzelprojekte und Fördersumme pro Verbundprojekt. Orientierungsmöglichkeiten liefern dabei die jeweiligen Mittelwerte. Zudem geben die Projektsummen wie Verbundanzahl, Summe der Einzel-/Teilprojekte, Gesamtfördersumme, Gesamtprojektsumme, Richtwerte zu Größe und Auslastung der jeweiligen Programme 55 LOGO ZIWD an. Diese Größen sollten jedoch auch stets in Zusammenhang mit den Richtlinien der Ausschreibung gesehen werden. Um den Vergleich der Programme untereinander optisch zu ermöglichen, lassen sich diverse grafische Auswertungen erstellen. Diese können entweder programmbezogen, merkmalsbezogen oder programm- und merkmalsübergreifend erfolgen. Die folgende Grafik zeigt am Beispiel des Merkmals Gesamtfördersumme pro Verbund die unterschiedliche Verteilung zwischen den vier untersuchten Programmen (vgl. Abbildung 3). Abbildung 3: Fördersummen der Programme (nominal, normiert) Quelle: Prognos/IGD/ZIWD 2015: Eigene Darstellung 56 LOGO ZIWD Dies gibt einen ersten Eindruck über die unterschiedliche Gewichtung der jeweiligen Fördermaßnahme, ist jedoch nicht losgelöst von anderen Größen zu betrachten. So sollten in diesem Zusammenhang für dieses Beispiel auch die Größe des Verbundes sowie die Dauer des Verbundprojektes in die Gesamtbetrachtung einfließen (vgl. folgende Abbildung 4 und Abbildung 5). Abbildung 4: Mittlere Verbundgröße der Programme Mittlere Verbundgröße 8,0 7,0 Verbundgröße 6,0 5,0 4,0 3,0 2,0 1,0 0,0 AUT4 EMII IT2G TCLO Förderschwerpunkt Quelle: Prognos/IGD/ZIWD 2015: Eigene Darstellung 57 LOGO ZIWD Abbildung 5: Mittlere Laufzeit der Programme Mittl. Laufzeit (in Monaten) 38,0 37,0 Laufzeit 36,0 35,0 34,0 33,0 32,0 AUT4 EMII IT2G TCLO Förderschwerpunkt Quelle: Prognos/IGD/ZIWD 2015: Eigene Darstellung Es ist von Vorteil die Programme sowohl programm- als auch merkmalsübergreifend hinsichtlich programmbasierter Abweichungen zu analysieren. Zur Veranschaulichung von mehreren Eigenschaften bietet sich hierfür beispielsweise ein Netzdiagramm an (siehe Abbildung 6). Dabei lässt sich auf einen Blick erkennen, in welchen Eigenschaften die Programme übereinstimmen und hinsichtlich welcher Punkte diese komplett divergieren. Am Beispiel 58 LOGO ZIWD der vier untersuchten Programme lässt sich somit rasch konstatieren, dass diese stark in der Anzahl der Einzel- und Teilprojekte variieren, ebenso wie in Höhe der Gesamtfördersumme pro Verbund. Mittlere Fördersumme pro Einzel-/Teilprojekt sowie mittlere Laufzeit zeigen dabei wiederum starke Ähnlichkeiten. Es muss dabei jedoch auch ein kritischer Blick auf die Größenordnung der zu bewertenden Spezifika geworfen werden. Je mehr die Minimalwerte mit den Maximalwerten aller Spezifika auseinandergehen, desto schlechter lassen sich Differenzen im Minimalwertbereich einer Eigenschaft voneinander unterscheiden. Dies gilt insbesondere dann wenn die Werte nur in Nachkommastellen voneinander abweichen. In diesem Fall kann eventuell die logarithmierte Darstellung eine genauere Analyse gewährleisten. Abbildung 6: Netzdiagramm zur Visualisierung der Programmstrukturen Struktur der Programme Verbundanzahl 14 10 0 mittl. Förderquote (in %) 65,9 63,9 mittlere Verbundgröße 20 57,3 60,6 18 14 7,2 6,3 4,9 4,9 40 60 mittlere Projektsumme (Einzel-/Teilprojekt in Mio. €) Anzahl Einzel- und Teilprojekte 1,09 0,82 0,71 130 91 68 49 80 0,88 100 120 140 mittlere Projektsumme (Verbund; in Mio. €) 4,3 4,0 Fördersumme ges. (Verbund; in Mio. €) 7,9 4,6 Projektsumme ges. (Verbund; in Mio. €) 60,1 40,4 Trusted Cloud IT2Green Anteil Unternehmen (in %) 53,1 IKT für Elektromobilität II AUTONOMIK 4.0 81,1 39,0 mittlere Fördersumme (Verbund; in Mio. €) 141,6 64,4 54,4 39,6 25,8 65,4 69,2 2,83 4,51 2,58 2,78 mittlere Fördersumme (Einzel-/Teilprojekt; in Mio. €) mittl. Laufzeit (in Monaten) 36,0 37,3 0,582 0,527 0,624 0,428 34,0 36,0 Quelle: Prognos/IGD/ZIWD 2015: Eigene Darstellung Anhand einer solchen Darstellung können relativ schnell Zusammenhänge zwischen den einzelnen Bewertungskriterien hergestellt werden. So zeigt sich im gegebenen Beispiel, dass sich die starke Abweichung hinsichtlich der Anzahl der Einzel- und Teilprojekte entsprechend in der Verbundanzahl widerspiegelt ebenso wie in der mittleren Verbundgröße. Damit erklärt sich auch größtenteils 59 LOGO ZIWD die Abweichung der mittleren Fördersumme auf der Verbundebene. Für genauere Beurteilungen sind Untersuchungen auf Einzel- bzw. Teilprojektbasis zwischen den Programmen sinnvoll. Es wurden hierbei die teilnehmenden Einrichtungen hinsichtlich ihrer Bedarfsdeckungsabsicht in Unternehmen, Forschungseinrichtungen und staatliche Einrichtungen kategorisiert. Diese können beispielsweise in Hinblick auf ausgereichte Fördersummen beziehungsweise Projektsummen analysiert werden. Um darüber hinaus detailliertere Analysen hinsichtlich der beteiligten Zuwendungsempfänger bzw. der Struktur des Förderklientels vorzunehmen, können ergänzend Firmendaten aus Datenbanken wie Hoppenstedt einbezogen werden. Zu untersuchende Kriterien können dabei Unternehmensgröße, Unternehmensgründung, Umsatzentwicklung, Bilanzsumme usw. sein. Zudem lässt sich weiterführend eine Programmlandkarte erstellen, welche die Verteilung der jeweiligen Zuwendungsempfänger innerhalb Deutschlands veranschaulicht. Die Analyse der Grunddaten dient in erster Linie dazu, einen ersten Eindruck über die Größe, Dauer und Gewichtung der jeweiligen Programme zu erhalten. Sie gibt programmweise sowie im Vergleich mit anderen, zum Beispiel parallel laufenden, Programmen Auskunft über die Stärke der Verbünde, den Anteil der Unternehmen bzw. Forschungseinrichtungen am Programm oder am Verbundprojekt, die ausgereichten Fördergelder von Seiten der Träger sowie die gezahlte Projektsumme. Anhand dieser Kenngrößen lässt sich sowohl innerhalb der Programmgenese eine erste Aussage über Wichtigkeit des Programmes treffen als auch in Bezug auf Programme anderer Thematiken. Business-IntelligenceWerkzeuge liefern hierfür eine optimale Option, um rasch solche Erkenntnisse zu gewinnen. Die Analyse muss dabei jedoch nicht ausschließlich statisch erfolgen. Sie kann vielmehr ebenso rückwirkend für bereits gelaufene Programme erstellt werden und somit über einen Zeitraum mehrerer aufeinander folgender Programme betrachtet werden. Dadurch können wiederum Querverbindungen zur Programmgenese hergestellt werden. 5.2 Förderklientel Für eine eingehendere Analyse der vorgegebenen Förderprogramme des Referats VI B 3 (Entwicklung konvergenter IKT) hinsichtlich ihrer Gemeinsamkeiten und Unterschiede wurden die Daten der Fördernehmer der vier zu Beginn der Untersuchungen bereits laufenden Programme (IKT für Elektromobilität II, IT2Green, 60 LOGO ZIWD Trusted Cloud, Autonomik 4.0) mit anderen Datenquellen verknüpft. Dazu wurden ausgewählte Unternehmenskenngrößen zu den gewerblichen Fördernehmern in den beiden Unternehmensdatenbanken „Hoppenstedt Firmendatenbank“1 und „Markus“2 recherchiert. Dabei lag der Schwerpunkt auf der Untersuchung der Branchenherkunft der gewerblichen Fördernehmer, ihrer Unternehmensgröße sowie ihrer Altersstruktur. Universitäten, außeruniversitäre Forschungseinrichtungen (z. B. Fraunhofer-Institute), und nicht gewinnorientierte Unternehmen und Einrichtungen(z. B. kommunale Rechenzentren) wurden bei dieser Betrachtung ausgeklammert. 5.2.1 Analyse der Hauptgeschäftsfelder Für die Analyse der Hauptgeschäftsfelder der gewerblichen Fördernehmer erfolgte einer Auswertung der Hauptbranchen der WZ 2008 (Statistisches Bundesamt 2007). Dazu wurden diese sowohl einmal auf der Ebene der Abschnitte als auch auf der feingliedrigeren Ebene der Abteilungen betrachtet. Die Abschnitte werden durch Buchstabencodes beschrieben, es existieren davon 21. Auf der Ebene der Abteilungen werden zweistellige numerische Codes verwendet, davon existieren 88 in der WZ 2008. Einen ersten Überblick über die Verteilung der gewerblichen Fördernehmer in den betrachteten Programmen gibt die Abbildung 7. Bei dieser vergleichenden Betrachtung ergeben sich u. a. folgende Erkenntnisse: In allen Programmen ist die am stärksten vertretene einzelne Abteilung: 62 „Erbringung von Dienstleistungen der Informationstechnologie“ (Teil von Abschnitt J). Der Abschnitt J „Information und Kommunikation“ ist bei IT2Green und Trusted Cloud die dominierende Branche, bei Autonomik 4.0 ist es C „Verarbeitendes Gewerbe“ (alle ca. 50 %). Bei IKT für die Elektromobilität II dagegen ist die Verteilung über die Abteilungen ausgeglichen, kein Abschnitt ist mit mehr als 25 Prozent vertreten. Bei den beiden Programmen IKT für die Elektromobilität II (21 Abschnitte) und Autonomik 4.0 (18 Abschnitte) ist eine breite Branchenvielfalt vertreten, bei IT2Green und Trusted Cloud sind es etliche Branchen weniger (12 bzw. 11 Abschnitte). Im Folgenden sollen für die 4 Programme jeweils kurz die häufigsten WZ 2008-Hauptbranchen auf Ebene der Abschnitte, geordnet 1 Bisnode Deutschland GmbH: http://www.hoppenstedt-firmendatenbank.de/ 2 Bureau van Dijk/Creditreform: https://markusneo.bvdep.com 61 LOGO ZIWD nach ihrer prozentualen Häufigkeit aufgezeigt werden. Ausgewählte weitere Beobachtungen auf Ebene der Abteilungen ergänzen das Bild. Abbildung 7: Übersicht über die Verteilung der Hauptbranchen (Abschnitte) der gewerblichen Fördernehmer in den vier Programmen Quelle: Prognos/IGD/ZIWD 2015: Eigene Darstellung Autonomik 4.0 Hier ist der stärkste Abschnitt C, das „Verarbeitende Gewerbe“. Dieses enthält auf der nächstfeineren Untergliederung die Abteilungen Maschinenbau (Abteilung 28), Herstellung von Datenverarbeitungsgeräten, elektronischen und optischen Erzeugnissen (26), Herstellung von elektrischen Ausrüstungen (27), Herstellung von Metallerzeugnissen (25), Herstellung von Kraftwagen und Kraftwagenteilen (29). 62 LOGO ZIWD Abbildung 8: Verteilung der Hauptbranchen der gewerblichen Fördernehmer im Programm Autonomik 4.0, nach Häufigkeit geordnet Quelle: Prognos/IGD/ZIWD 2015: Eigene Darstellung 63 LOGO ZIWD IT2Green Bei IT2Green ist die am stärksten vertretene Branche Abschnitt J „Information und Kommunikation“. Diese enthält hier Unternehmen aus den Abschnitten „Erbringung von Dienstleistungen der Informationstechnologie“ (62), „Verlagswesen“ (58) und „Telekommunikation“ (61). Die „Erbringung von Dienstleistungen der Informationstechnologie“ (62) ist mit 39 Prozent auch die stärkste einzelne Abteilung. Im am zweitstärksten vertretenen Abschnitt M stecken Unternehmen aus den Abteilungen Forschung und Entwicklung (72) und Architektur- und Ingenieurbüros (71). Das hier unter den Fördernehmern vertretene „Verarbeitende Gewerbe“ (Abschnitt C) enthält primär Unternehmen der Abteilungen „Herstellung von Datenverarbeitungsgeräten, elektronischen und optischen Erzeugnissen“ (26) mit 10 Prozent und „Herstellung von elektrischen Ausrüstungen“ (27) mit 3 Prozent. 64 LOGO ZIWD Abbildung 9: Verteilung der Hauptbranchen im Programm IT2Green Quelle: Prognos/IGD/ZIWD 2015: Eigene Darstellung IKT für Elektromobilität II Bei IKT für Elektromobilität II ist die Verteilung über die Branchen ausgewogen und über viele WZ 2008-Abschnitte verteilt. Der stärkste Abschnitt ist C „Verarbeitendes Gewerbe“ mit 25 Prozent, dicht gefolgt von J „Information und Kommunikation“ (23 %). Aus dem Verarbeitenden Gewerbe (Abschnitt C) kommen Fördernehmer aus 5 verschiedenen Abteilungen: Herstellung von Metallerzeugnissen (25), Herstellung von Datenverarbeitungsgeräten, elektronischen und optischen Erzeugnissen (26), Herstellung von elektrischen Ausrüstungen (27), Maschinenbau (28), Herstellung von Kraftwagen und Kraftwagenteilen (29). 65 LOGO ZIWD Der Abschnitt J – „Information und Kommunikation“ enthält hier primär Unternehmen aus den Abteilungen „Erbringung von Dienstleistungen der Informationstechnologie“ (62) und „Telekommunikation“ (61). „Erbringung von Dienstleistungen der Informationstechnologie“ (62) ist mit 22 Prozent auch die stärkste einzelne Abteilung. „Energieversorgung“ ist sowohl ein nennenswert vertretener Abschnitt als auch die zweithäufigste vertretene Abteilung insgesamt (je 16 %). Abbildung 10: Verteilung der Hauptbranchen im Programm IKT für Elektromobilität II Quelle: Prognos/IGD/ZIWD 2015: Eigene Darstellung 66 LOGO ZIWD Trusted Cloud Hier zeigt sich eine völlig andere Branchenverteilung als in den anderen 3 Programmen: Klar dominieren hier mit 2/3 (67 %) Unternehmen, deren Hauptbranche dem Abschnitt J „Information und Kommunikation“ zuzuordnen ist. Dazu gehören neben der „Erbringung von Dienstleistungen der Informationstechnologie“ (62) auch Telekommunikationsanbieter (61) und Informationsdienstleistungen (63, z. B. Hosting). Alle weiteren vertretenen Abschnitte oder Abteilungen liegen jeweils unter 10 Prozent. Aus dem Abschnitt C „Verarbeitendes Gewerbe“ gibt es hier keinerlei Fördernehmer. Nennenswert ist in diesem Programm der Anteil von Unternehmen aus dem Abschnitt P „Erziehung und Unterricht“ (Abteilung 85) mit 9 Prozent. Abbildung 11: Verteilung der Hauptbranchen der gewerblichen Fördernehmer im Programm Trusted Cloud, nach Häufigkeit geordnet Quelle: Prognos/IGD/ZIWD 2015: Eigene Darstellung 67 LOGO ZIWD 5.2.2 Analyse der Unternehmens-Altersstruktur Mithilfe der Betrachtung, welches Alter die geförderten Unternehmen aufweisen, können Analysen der Anteile junger und traditioneller Unternehmen in den betrachteten Förderprogrammen erfolgen. Als Basisjahr für die Untersuchung der Altersstruktur der geförderten Unternehmen wurde 2013 angesetzt. Insgesamt zeigt sich eine ähnliche Verteilung der gewerblichen Fördernehmer in allen vier Programmen. Dabei zeigt sich eine große Bandbreite, von einem Jahr bis mehr als 20 Jahren Unternehmensgeschichte. Das Verhältnis der Unternehmensaltersgruppen lässt sich wie folgt beschreiben: Mehr als die Hälfte sind traditionsreiche Unternehmen (mehr als 20 Jahre existent). Ca. ein Drittel der Fördernehmer sind jüngere, etablierte Unternehmen (5-20 Jahre). Etwa 1/8 der Fördernehmer sind sehr junge Unternehmen (Start-ups, weniger als 5 Jahre). Abbildung 12: Verteilung des Unternehmensalters der gewerblichen Fördernehmer innerhalb der jeweiligen Programme Quelle: Prognos/IGD/ZIWD 2015: Eigene Darstellung 68 LOGO ZIWD Die stärksten Unterschiede zeigen sich im Programm Autonomik 4.0: Hier gibt es wenig Start-ups und viele traditionsreiche Unternehmen. Am ausgewogensten ist die Altersstruktur (geringste Unterschiede) bei IKT für Elektromobilität II (50 % traditionsreiche Unternehmen, 50 % unter 20 Jahren), das zudem die meisten etablierten Unternehmen, d. h. mit einem Alter zwischen 5 - 20 Jahren (42 %) umfasst. Betrachtet man nun primär die Altersgruppen, ergibt sich folgendes Bild: Autonomik 4.0 kann den größten Anteil traditioneller Unternehmen aufweisen (62 %, fast 2/3 aller gewerblichen Fördernehmer). IT2Green und Trusted Cloud weisen den größten Anteil an Start-ups auf (über 10 %, jeweils 13 %). Autonomik 4.0 und IKT für Elektromobilität II haben den geringsten Anteil an Start-ups (unter 10 %, jeweils 8 %). Abbildung 13: Anteile ausgewählter Altersgruppen an den geförderten Unternehmen in den betrachteten Förderprogrammen Quelle: Prognos/IGD/ZIWD 2015: Eigene Darstellung 69 LOGO ZIWD 5.2.3 Analyse der Unternehmensgröße (Mitarbeiterzahl) Für die hier vorgenommene Betrachtung wurden lediglich die Mitarbeiterzahlen (Stand 2013) der geförderten Unternehmen betrachtet. Für die durchgeführte Gruppierung wurde sich an typischen KMU-Definitionen orientiert. Danach erfolgte die folgende Einteilung: KMU: unter 250 Mitarbeiter (MA); nochmals unterteilt in: - Kleinstunternehmen (<10 MA), - Kleine Unternehmen (<50 MA), - Mittlere Unternehmen (<250 MA) Großunternehmen (250 MA und mehr) Abbildung 14: Verteilung der Anteile von KMU und Großunternehmen an den gewerblichen Fördernehmern in den ausgewählten Programmen Quelle: Prognos/IGD/ZIWD 2015: Eigene Darstellung 70 LOGO ZIWD Über alle vier betrachtete Programme gesehen ist der KMU-Anteil 55 Prozent, derjenige der Großunternehmen liegt bei 45 Prozent. Betrachtet man die Größenklassen in den einzelnen Förderprogrammen genauer, ergeben sich im Detail unterschiedliche Bilder: Eine recht homogene Verteilung der Mitarbeiterzahlen ist bei Autonomik 4.0 zu sehen: 60 Prozent KMU, 40 Prozent Großunternehmen. Auch bei Trusted Cloud ist eine gleichmäßige Verteilung zwischen den vier Größenklassen zu beobachten. Im Programm IT2Green ist der stärkste Anteil von Großunternehmen erkennbar, 2/3 bzw. 66 Prozent aller Unternehmen beschäftigen hier mehr als 250 Mitarbeiter. Trusted Cloud ist das Programm mit dem größten KMU-Anteil: 64 Prozent, fast 2/3 der Unternehmen sind in Bezug auf ihre Mitarbeiterzahl als KMU zu werten. Dabei gibt es hier auch den höchsten Anteil an Kleinstunternehmen (16 %). Einen geringen Anteil an Kleinstunternehmen mit weniger als 10 Mitarbeitern weisen Autonomik 4.0 und IT2Green auf (je nur 7 %). Bei Autonomik 4.0 gibt es jeweils einen hohen Anteil von kleineren und mittleren Unternehmen von je 27 Prozent (ohne Kleinstunternehmen). 71 LOGO ZIWD Abbildung 15: Verteilung der Unternehmensgröße innerhalb der betrachteten Förderprogramme (auf Basis der Mitarbeiterzahl im Jahr 2013) Quelle: Prognos/IGD/ZIWD 2015: Eigene Darstellung 5.3 Exkurs: Möglichkeiten der semantischen Analyse Förderinstrumente können nicht nur manuell qualitativ, sondern auch semi-automatisch und quantitativ analysiert werden. Eine Möglichkeit stellt die Untersuchung von Textkorpora, bestehend aus Texten über ein Förderinstrument, mithilfe von semantischen Web-Analyseverfahren dar. Diese Verfahren werden zur automatischen Entdeckung versteckter Zusammenhänge (statistisch signifikantes gemeinsames Auftreten von inhaltlichen Einheiten, Auftreten von Instanzen vorgegebener Klassen, formale Relationen zwischen inhaltlichen Einheiten, etc.) in großen Textmengen eingesetzt und bieten damit eine zeiteffiziente sowie komplementäre Sicht zur manuellen Analyse von Texten über Förderinstrumente. Schwer greifbare Indikatoren können somit gut und valide erfasst werden. Computer stehen hierbei vor anderen Herausforderungen als Menschen – ein Text macht für den Computer nur anhand der 72 LOGO ZIWD Zeichen und Zeichenerkennung Sinn. Im Rahmen der semantischen Web-Forschung wurde eine Reihe von unterschiedlichen Methoden entwickelt, welche inhaltliche Einheiten (Entitäten), Relationen und Kollokationen (d. h. überdurchschnittlich häufiges gemeinsames Auftreten von Entitäten), zwischen Texten verdeutlichen. Im Folgenden soll eine Auswahl dieser Analysemethoden kurz dargestellt werden. 5.3.1 Erkennung und Unterscheidung von Entitäten Texte enthalten häufig Synonyme (z. B. München und Munich) sowie Homonyme (z. B. Bank (Sitzgelegenheit) und Bank (Kreditinstitut)). Ziel ist es, diese als inhaltliche Einheiten zu erkennen bzw. voneinander zu unterscheiden. Anhand von Verfahren zur Erkennung von Entitäten können Zeichenketten in Texten mit Entitäten aus semantischen Wissensbasen3 verknüpft werden – z. B. könnten München sowie Munich mit der Wissensbasis DPedia verlinkt werden – und ihre Semantik damit eindeutig festgelegt werden. Auf diese Weise können Kollokationen erkannt werden oder semantisch sinnvolle Ergebnisse zur Extraktion von Relationen geliefert werden. Ferner ist diese Methode auch hilfreich, da sie (wie ein Wörterbuch) den Zugriff auf zusätzliche (auch definitorische) Informationen zu einer Zeichenkette ermöglicht. Als Grundlage zur Durchführung von Erkennungsverfahren dienen die Inhalte von weltweiten Wissensbasen, welche meist in strukturierter Form entsprechend des W3C Standards RDF einheitlich digital gespeichert werden. Mithilfe dieser Wissensbasen lassen sich statistische Muster ermitteln. Diese Muster können zum Beispiel zu Markow-Ketten zusammengeführt werden, welche die Wahrscheinlichkeit des Auftretens einer Entität in einem vorgegebenen Kontext enkodieren. Anhand dieser Muster wiederum können Entitäten in Textabschnitten erfasst werden. Ein Vergleich dieser Entitäten bietet die Möglichkeit, Beschreibungstexte der Förderinstrumente daraufhin zu untersuchen, wie sie von Dritten verstanden werden. Zudem ist auf diese Weise ein automatischer Vergleich des Wortschatzes der Beschreibungen möglich. Mithilfe von Ähnlichkeitsfunktionen (z. B. dem Jaccard Index), die die Ähnlichkeit von Mengen angeben, kann automatisiert ermittelt werden, wie ähnlich sich Ausschreibungen sind und in welcher Hinsicht sie sich voneinander unterscheiden. Hierbei ist es wichtig semantisch eindeutige, standardisierte Ressourcen zu verwenden, da das Vergleichen von Zeichenketten wie bei der differentiellen Analyse aufgrund von Homonymen und Synonymen zu vertauschten Ergebnissen führen kann. 3 Eine solche Wissensbasis ist z. B. DPedia. DPedia extrahiert strukturierte Informationen aus Wikipedia und macht sie für Web-Anwendungen zugänglich. Diese Daten können dann mit Informationen aus anderen Web-Anwendungen verbunden werden. DPedia ist ein Gemeinschaftsprojekt der Universität Leipzig, der Universität Mannheim, des Hasso-PlattnerInstituts und von OpenLink Software, Vgl. http://dbpedia.org 73 LOGO ZIWD Das Ergebnis dieser Art der semantischen Analyse von Texten ist – wie in der folgenden Abbildung dargestellt – eine Menge von mit Entitäten automatisch annotierten Texten. Zum Bespiel wurde im unteren Beispiel erkannt, dass es sich bei „Industrie 4.0“ um eine ganz bestimmte Entität im Kontext der Wirtschaft handelt. Abbildung 16: Erkennung von Entitäten in conTEXT Quelle: Prognos/IGD/ZIWD 2015: Eigene Darstellung 5.3.2 Kookkurrenz-Analyse Nach der Erkennung von Entitäten ist es wichtig zu wissen, in welchen Sinnzusammenhängen und Kontexten sie verwendet werden. Damit kann semi-automatisch ermittelt werden, ob sich die Bedeutung einer Entität über Korpora hinweg oder gar über die Zeit verändert beziehungsweise weiterentwickelt. Dazu werden häufig Kookkurrenz-Analysen durchgeführt. Hier werden Begriffe, die statistisch signifikant oft im gleichen Satz oder Kontext auftreten, als semantisch zusammengehörig betrachtet. Damit können Untersuchungen über die beabsichtigte Bedeutung von Fachbegriffen vereinfacht werden. Eine komparative Analyse von Korrelationsgraphen über verschiedene Zeitfenster erlaubt es zudem, Veränderungen der Semantik eines Begriffs sowie die Reichweite einer spezifischen Begriffsprägung in anderen Korpora zu messen. 74 LOGO ZIWD Gemeinsam mit periodischen Analysen von Webcrawls, die das Internet mit einem bestimmten Fokus untersuchen, können Kookkurrenz-Graphen zur Reichweitenanalyse von Förderinstrumenten im Internet sowie in bestimmten Communities (Expertengruppen, Industrie, Wissenschaftlern, etc.) eingesetzt werden. Abbildung 17: Kookkurrenz-Analyse in conTEXT Quelle: Prognos/IGD/ZIWD 2015: Eigene Darstellung 5.3.3 Differentielle Analyse Differentielle Analysen bilden eine weitere Möglichkeit der Untersuchung der Semantik von Begriffen. Hier wird die Semantik komparativ ermittelt, indem die Wahrscheinlichkeit des Auftretens von Entitäten in verschiedenen Textsammlungen verglichen wird. Signifikante Unterschiede zwischen diesen Wahrscheinlichkeiten deuten darauf hin, dass Entitäten eine wichtigere (und evtl. eine andere) Rolle in einem der Textsammlungen spielen. Damit können 75 LOGO ZIWD domänenspezifische Vokabulare sowie ihre zeitliche Entwicklung untersucht werden. Aus Sicht der Computerlinguistik fallen Sammlungen von Beschreibungen eines Förderinstruments in den Bereich der domänenspezifischen Korpora, bei denen Texte zu einer bestimmten Thematik gesammelt werden. Solche Korpora können leicht durch die sogenannte differentielle Analyse untersucht werden. Hierbei werden domänenspezifische Korpora mit großen allgemeinen Textsammlungen wie Wikipedia verglichen. Dabei geht es grundsätzlich darum, die Begriffe, die in den themenspezifischen Textsammlungen statistisch häufig vorkommen, effizient zu ermitteln. Hierzu wird auf das mathematische Modell des Zipfschen Gesetzes4 zurückgegriffen, durch das die Verteilung und Häufigkeit von Wörtern in Sprache und Texten errechnet werden kann. Mithilfe der Häufigkeit der Begriffe können dann Schlüsseldimensionen der Förderinstrumente (Themen, zu erreichende Ziele, etc.) objektiv analysiert werden und erste Schlüsse über ihre Unterschiede und Gemeinsamkeiten gezogen werden. Eine ähnliche vergleichende Untersuchung von Förderinstrumenten ist auch durch die Analyse ihrer Tag Clouds möglich. Das Ergebnis einer differentiellen Analyse ist eine sortierte Liste von Begriffen und Entitäten, welche zum Vokabular einer Domäne gehören. Die Analyse solcher Vokabulare über die Zeit hinweg ermöglicht es, die Veränderung und Anpassung der Begriffe in vorgegebenen Domänen zu untersuchen. 4Das Zipfsche Gesetz ist ein von George Kingsley Zipf entwickeltes Modell, mit dessen Hilfe der Rangwert von bestimmten Größen abgeschätzt werden kann, die in eine Rangfolge gebracht werden sollen. In der Korpuslinguistik wird es oft dazu genutzt, die Häufigkeit von einzelnen Wörtern in einem Text zu bestimmen. 76 LOGO ZIWD Abbildung 18: Tag Cloud für die Autonomik 4.0 Ausschreibung Quelle: Prognos/IGD/ZIWD 2015: Eigene Darstellung 5.3.4 Empfehlungen aus dem Konsortium Aus den vorher genannten Analysen können periodische Untersuchungen von Textsammlungen (z. B. aus dem Web gecrawlte Sammlungen oder Mengen von Reports zu einer Fördermaßnahme) durchgeführt werden. Damit können u. a. die Veränderungen der Semantik vorgegebener Fachbegriffe (z. B. „konvergente IKT“) im Web sowie im Rahmen von Projekten untersucht werden. Ferner können neue Ausprägungen von Fachbegriffen (z. B. „Industrie 4.0“) sowie vollkommen neue Konzepte und Fachbegriffe automatisch ermittelt werden. Diese Ergebnisse können als Grundlage für die Messung des Impacts von Maßnahmen sowie für die Verbreitung von Projekt-Ergebnissen oder gar von Ergebnissen ganzer Maßnahmen einbezogen werden. 77 LOGO ZIWD Die semantische Analyse von Textkorpora bietet objektive Methoden, um einzelne Förderinstrumente zu untersuchen oder miteinander zu vergleichen. Besonders mithilfe der komparativen Analyse von Kookkurrenz-Graphen, anhand derer große Datenmengen untersucht werden können, kann die Reichweite von Förderinstrumenten und Förderzielen aufgezeigt werden. Zur Analyse der Langzeitwirkung von Förderprogrammen auf die deutsche Wirtschaft empfiehlt das Konsortium daher eine komparative Analyse von periodischen Webcrawls mittels Kookkurenz-Netzwerken, die aus Förderprogrammen berechnet wurden. Ist die Semantik im Internet mit der vom Förderinstrument vorgegebenen Semantik konvergent, wäre dies ein statistischer Indikator für den praktischen Erfolg einer Förderung. 78 LOGO ZIWD 6 Anforderungen der BHO an die Evaluierung von Fachprogrammen im IKT-Bereich Die Bundeshaushaltsordnung (BHO) sieht vor, für „finanzwirksame(n) Maßnahmen … angemessene Wirtschaftlichkeitsuntersuchungen“ (BHO, § 7) durchzuführen. Des Weiteren ist in der BHO Folgendes festgelegt: „Die allgemeinen Verwaltungsvorschriften zu diesem Gesetz sowie zur vorläufigen und endgültigen Haushalts- und Wirtschaftsführung erläßt das Bundesministerium der Finanzen.“ (BHO, § 5) Folglich sind diese allgemeinen Verwaltungsvorschriften (VV-BHO) für Bundesministerien und -behörden bindend, wenn sie selbst entsprechende Wirtschaftlichkeitsuntersuchungen durchführen. Da Maßnahmen der Innovations- und Technologieförderung als „finanzwirksam“ anzusehen sind, müssen entsprechende Wirtschaftlichkeitsuntersuchungen durchgeführt werden. Die wesentlichen Passagen des § 7 der BHO hierzu lauten wie folgt: § 7 Wirtschaftlichkeit und Sparsamkeit, Kosten- und Leistungsrechnung (1) Bei Aufstellung und Ausführung des Haushaltsplans sind die Grundsätze der Wirtschaftlichkeit und Sparsamkeit zu beachten. … (2) Für alle finanzwirksamen Maßnahmen sind angemessene Wirtschaftlichkeitsuntersuchungen durchzuführen. Dabei ist auch die mit den Maßnahmen verbundene Risikoverteilung zu berücksichtigen. … (3) In geeigneten Bereichen ist eine Kosten- und Leistungsrechnung einzuführen.5 Die VV-BHO vom 24. September 2012 dienen der Auslegung dieses Paragraphen und einer Vereinheitlichung der Verwaltungspraxis in Bezug auf die BHO. Die VV-BHO fordert Wirtschaftlichkeitsuntersuchungen sowohl bei der Planung als auch bei der Durchführung und Änderung von Maßnahmen, diese können maßnahmenbegleitend oder aber ex post, d. h. nach Abschluss der Maßnahme durchgeführt werden.6 Die in den folgenden Abschnitten diskutierten Aspekte spiegeln unterschiedliche Perspektiven wider: Zunächst werden die Anforderungen skizziert, die sich aus den Bestimmungen und Verwaltungsvorschriften zur BHO an Wirtschaftlichkeitsuntersuchungen 5 Vgl. http://www.gesetze-im-internet.de/bho/BJNR012840969.html, letzter Abruf am 2. März 2015 6 VV-BHO vom 24.09.2012, S. 4, Abs. 2.2 79 LOGO ZIWD ableiten. In einem zweiten Schritt werden weitere Empfehlungen skizziert, die vom BMF oder BRH formuliert worden sind, um die Umsetzung der BHO und ihrer Verwaltungsvorschriften zu konkretisieren.7 Diese haben einen empfehlenden Charakter und enthalten aus Sicht der Gutachter Elemente, die für die zukünftige Erfolgskontrolle ggf. berücksichtigt werden sollten. Als Drittes wird die Perspektive der Technologie- und IKT-Förderung eingenommen, um erste Spezifika des Fördergegenstandes gegenüber der übergeordneten Vorgehensweise und den Methoden zu reflektieren. Viertens werden die Ergebnisse kurz aus Sicht der Gutachter reflektiert. Diskutiert werden dabei die Untersuchungsperspektiven der Zielerreichung, der Wirkungen, der Vollzugswirtschaftlichkeit und der Maßnahmenwirtschaftlichkeit. Im Folgenden werden die vier Schwerpunkte der Wirtschaftlichkeitsuntersuchung als Erfolgskontrolle betrachtet. 6.1 Zielerreichung Anforderungen lt. BHO / VV-BHO8 Die Zielerreichungskontrolle bildet den ersten Schritt der Erfolgskontrolle von finanzwirksamen Maßnahmen des Bundes. Sie lässt den Mitteleinsatz unberücksichtigt und ist darauf fokussiert, die ursprünglich definierten Zielsetzungen hinsichtlich des Grades der Zielerreichung zu überprüfen. Die tatsächlich erreichte Realisierung der Zielsetzungen soll zu geeigneten Zeitpunkten mit einem Soll-Ist-Vergleich erhoben werden.9 Dies setzt voraus, dass die geplante Zielerreichung, d.h. das Soll, vor Maßnahmenbeginn möglichst eindeutig und überprüfbar definiert worden ist. Empfehlungen BMF / BRH Der Bundesrechnungshof empfiehlt die Zieldefinition einerseits nach den SMART-Kriterien vorzunehmen, andererseits zwischen 7 Vgl.: Der Präsident des Bundesrechnungshofes als Bundesbeauftragter für Wirtschaftlichkeit in der Verwaltung (Hg.) (2013): Anforderungen an Wirtschaftlichkeitsuntersuchungen finanzwirksamer Maßnahmen nach § 7 Bundeshaushaltsordnung. Empfehlungen des Präsidenten des Bundesrechnungshofes als Bundesbeauftragter für Wirtschaftlichkeit in der Verwaltung (Schriftenreihe des Bundesbeauftragten für Wirtschaftlichkeit in der Verwaltung, Bd. 19, Kohlhammer), Bundesministerium der Finanzen (2011): Arbeitsanleitung Einführung in die Wirtschaftlichkeitsuntersuchung, Rundschreiben des BMF vom 12. Januar 2011. 8 Die folgenden Ausführungen beziehen sich auf die BHO §7 sowie die Allgemeinen Verwaltungsvorschriften zur Bundeshaushaltsordnung (VV-BHO) (II A 3´3 - H 1005/07/0003) sowie deren Aktualisierungen vom 02.06.2010 und 24.09.2012. 9 VV-BHO vom 24.09.2012, S.6 80 LOGO ZIWD Teil- und Hauptzielen zu differenzieren und die Teilziele hinsichtlich ihres Beitrags zur Erreichung der Hauptziele zu qualifizieren (vgl. Präsident des Bundesrechnungshofes (2013), S. 59). Eine Erfolgskontrolle der Zielerreichung ist darauf angewiesen, dass die Ausgangswerte (Ist-Werte) zu Beginn der Förderung erhoben und dokumentiert worden sind, um den erreichten Zustand (Soll-Werte) mit dem Status quo ante vergleichen zu können. Die Empfehlungen des Bundesrechnungshofes (BRH) zielen darauf ab, auch die Nachhaltigkeit von Maßnahmen zu erfassen: „Behörden sollten dem Aspekt der Nachhaltigkeit bei Zielen von finanzwirksamen Maßnahmen besondere Beachtung schenken. Aussagekräftige Daten sind zwingend erforderlich – auch wenn sie oftmals erst nach Jahren gewonnen werden können.“10 Spezifischer Fokus: Technologie- /IKT-Förderung Die konvergente IKT ist als ein hoch agiles Innovationsfeld zu charakterisieren, in dem sich technologischer Wandel schnell und zugleich global vollzieht. Folglich können sich aufgrund der Agilität des Technologiefeldes die Ziele innerhalb einer Förderperiode verändern. Darüber hinaus können vielfältige Akteure und Prozesse dazu einen Beitrag leisten, dass ggf. die Ziele der Maßnahme erreicht werden. Bewertung aus Sicht der Gutachter Unabhängig von den Spezifika der Technologie-/IKT-Förderung bedeutet dies, dass in der Programmkonzeption bereits folgende Anforderungen erfüllt werden müssen: 1. Die mit der Realisierung der Maßnahme(n) zu erreichenden Zielsetzungen sind eindeutig und überprüfbar definiert, sodass sowohl programmbegleitend als auch ex post ein Soll-Ist-Vergleich vorgenommen werden kann. 2. Jeder Soll-Ist-Vergleich soll dafür genutzt werden, die Aktualität der „vorgegebenen Ziele“ zu überprüfen und damit die Notwendigkeit der Intervention bzw. ggf. erforderliche Anpassungen zu rechtfertigen.11 Die Zielerreichungskontrolle kann zu unterschiedlichen Zeitpunkten entsprechende Daten erheben, die in einem Soll-Ist-Vergleich mit den ursprünglichen Erwartungen und Zielsetzungen abgeglichen werden. Diese Erhebungen müssen erfolgen: 10 https://www.bundesrechnungshof.de/de/veroeffentlichungen/gutachten-berichte-bwv/gutachten-bwv-schriftenreihe/langfassungen/2013-bwv-band-18-anforderungen-an-wirtschaftlichkeitsuntersuchungen-finanzwirksamer-massnahmen-nachss-7-bundeshaushaltsordnung, S. 62. 11 VV-BHO vom 24.09.2012, S. 6, Abs. 2.2 81 LOGO ZIWD parallel zur laufenden Maßnahme, ex post. Im Technologieprogramm Trusted Cloud werden z.B. drei Zielebenen benannt: die Technologienutzung soll in Start-Ups, mittelständischen Unternehmen und in der öffentlichen Verwaltung durch die Entwicklung von Beispiellösungen verbessert werden, Markthemmnisse sollen abgebaut werden (z.B. Fragen der Rechtssicherheit und des Datenschutzes), die Wettbewerbsfähigkeit und Systemkompetenz der (mittelständischen) IKT-Wirtschaft sollen erhöht werden.12 Damit werden Zielsetzungen beschrieben, die eher dynamische Kategorien umfassen und sich einer indikatorgestützten Bewertung weitgehend entziehen. Dies zeigt sich z.B. im Ziel der „Erhöhung der Wettbewerbsfähigkeit der IKT-Wirtschaft“. Einerseits ist nur schwer messbar, in wie weit die gesamte IKT-Wirtschaft von den einzelnen Vorhaben bzw. der Realisierung der Maßnahme insgesamt profitiert, andererseits wird die Wettbewerbsfähigkeit wiederum von einer Vielzahl anderer Faktoren bestimmt, sodass der Anteil der Förderung an einer veränderten Markt- und Wettbewerbssituation kaum bewertet werden kann. Die Erfahrungen der Gutachter in der Evaluierung weiterer Maßnahmen des Bundes und der Länder zeigen, dass die Zielformulierung häufig nicht in der notwendigen Konkretheit erfolgt, sodass Soll-Ist-Vergleiche z.T. sehr problematisch sind. Die Ziele müssen häufig von den Evaluatoren retrospektiv erfasst und operationalisiert werden. Dieser Prozess ließe sich deutlich verbessern, wenn: zwischen Haupt- und Unterzielen nachvollziehbar differenziert werden würde, die Teil-/Unterziele hinsichtlich ihres Beitrags zur Erreichung der Hauptziele beschrieben werden würden, die Zielformulierungen sich an den sogenannten SMARTKriterien (spezifisch, messbar, abgestimmt, terminiert, realistisch) orientieren würden, eine Erfassung der für die Überprüfung der Zielerreichung relevanten Indikatoren und Dokumentation des Status quo zu Beginn der jeweiligen Maßnahme erfolgen würde (z.B. Zahl der 12 Vgl. BMWi. (Hrsg.) (2010): Sichere Internet-Dienste – Sicheres Cloud Computing für Mittelstand und öffentlichen Sektor (Trusted Cloud). Ein Technologiewettbewerb des Bundesministeriums für Wirtschaft und Technologie, S. 4 82 LOGO ZIWD Anwender, Marktdurchdringung spezifischer technischer Lösungen, Marktanteile deutscher Software-Entwickler und -Produzenten etc.). 6.2 Wirkung Anforderungen lt. BHO / VV-BHO Die Wirkungskontrolle ist darauf ausgerichtet, die Ursächlichkeit der Maßnahme für die Zielerreichung zu untersuchen. Hieraus sollen wiederum Schlussfolgerungen auf die Geeignetheit der Maßnahme gezogen werden können. Dabei spielt die Höhe des Mitteleinsatzes keine Rolle. Bei der Betrachtung der Wirkungen ist zu unterscheiden zwischen den beabsichtigten und den unbeabsichtigten Wirkungen. Diese sollen vollständig ermittelt und dokumentiert werden. Empfehlungen BMF / BRH Das BMF differenziert in der Analyse weitergehend, sodass in der Wirkungskontrolle nach Teil- und Hauptzielen unterschieden wird. Hierbei können die Wirkungsketten so gestaltet sein, dass sie zwar einen Beitrag zur Erreichung von Teil-, nicht jedoch zu den Hauptzielen leisten. Erkenntnisse aus solchen möglichen Widersprüchen sollen für die weitere Programmsteuerung genutzt werden.13 Spezifischer Fokus: Technologie-/IKT-Förderung Da sich einzelne Fördermaßnahmen und -vorhaben nur schwer isoliert von der übergeordneten Entwicklungsdynamik betrachten lassen, gehen auch in die Betrachtung der Zielerreichung eine Vielzahl von Impulsen ein. Folglich ist bei der Rekonstruktion von Wirkungsketten ein besonderes Augenmerk darauf zu legen, welche weiteren externen Effekte positiv oder negativ die Zielerreichung beeinflussen. Die Rolle der IKT als Schlüsseltechnologie und ihre Konvergenz erschweren die Abgrenzbarkeit bei der Analyse von Wirkungsketten. Die Technologie- und Innovationsförderung konzentriert sich aus beihilferechtlichen Gründen auf den vorwettbewerblichen Bereich. Die IKT-Förderung des BMWi wiederum ist in einem hohen Maße darauf ausgerichtet, die „technische Machbarkeit“ und „wirtschaftliche Tragfähigkeit“ von Modellanwendungen nachzuweisen und dies mit prototypischen Lösungen zu belegen (vgl. BMWi 13 Vgl. BMF (2011): Arbeitsanleitung Einführung in Wirtschaftlichkeitsuntersuchungen. Rundschreiben des BMF vom 12. Januar 2011 83 LOGO ZIWD 2013, S. 2 f). Dabei sollen diese Lösungen sowohl in industrielle Anwendungen als auch ggf. in den privaten Bereich einfließen und neue „Diensteplattformen“, „Geschäftsmodelle“ und „Wissensinfrastrukturen“ umfassen (vgl. BMWi 2013, S. 2 f). Dies bedeutet zunächst einmal, dass eine Vielfalt von Distributions- und Diffusionskanälen in der Wirkungsanalyse zu berücksichtigen ist. Darüber hinaus kann auch der Anwender- und Nutzerkreis sehr heterogen zusammengesetzt sein. Gleichzeitig werden gerade im Bereich der IKT-Entwickler und -Anwender unterschiedlichste Informationsund Kommunikationskanäle genutzt, sodass sich die Analyse von Wissensströmen und Wirkungsketten nur selten auf einen isolierten Stimulus, wie z. B. ein einzelnes gefördertes Vorhaben, zurückführen lassen wird. In einer offenen und interaktionsfähigen Community fließen Informationen ggf. rascher und die Nutzung des neu gewonnenen Wissens kann nicht immer unidirektional nachverfolgt werden. Zugleich ist die Marktmacht einzelner Akteure als höchst unterschiedlich zu bewerten, das Spektrum reicht hier vom Global Player der Soft- und Hardware-Entwicklung bis zu kleinen Software- und Beratungsunternehmen. Die Wirkungsketten können darüber hinaus in unterschiedlichste Anwenderbranchen hinein reichen. Bewertung aus Sicht der Gutachter Die meisten Evaluierungsaufträge im Rahmen der Innovationsund Technologieförderung sind eng fokussiert: Die Wirkungsanalyse konzentriert sich auf die beabsichtigten Wirkungen und die Effekte, die der Maßnahme (mehr oder weniger) eindeutig zuzurechnen sind. Diese Fokussierung erfolgt vor allem aufgrund des ansonsten zusätzlich erforderlichen und nicht unerheblichen Erhebungsaufwandes, den eine umfassendere Betrachtung erfordern würde. Bei der Erstellung der Wirkungsketten sind spezifische Unsicherheiten hinsichtlich weiterer intervenierender Einflussgrößen zu konstatieren: Können z. B. Steigerungen in den Umsatz-, Export- und Beschäftigungszahlen einzelner Unternehmen in einer direkten Kausalität einem geförderten Vorhaben zugeordnet werden? Welche Bedeutung hat dabei z.B. die übergeordnete konjunkturelle Entwicklung? Welche weiteren Änderungen im Produkt- und Dienstleistungsportfolio hat das Unternehmen zwischenzeitlich vollzogen? Welche Rolle spielen einzelne Anwender und Schlüsselkunden für die Diffusion neuer technischer Lösungen? 84 LOGO ZIWD Oder auch: Wurden Wettbewerber vom Markt verdrängt? Bezogen auf den Technologiewettbewerb Trusted Cloud bleibt zu fragen: In wie weit wird die Wettbewerbsfähigkeit der deutschen IKTWirtschaft sowie der Nutzer von Cloud-Technologien durch die Maßnahme beeinflusst? Welche Prozesse des Wissens- und Technologietransfers lassen sich konkret beobachten, sodass Kausalketten beschrieben werden können? Wie lassen sich Entwicklungen im Bereich der Cloud-Technologien und deren Nutzung sowohl bei den Wettbewerbsteilnehmern als auch bei weiteren Anwendern in einer direkten Kausalität dem Förderstimulus zurechnen? Diese Fragen zeigen, dass Wirkungsanalysen prinzipiell deutlich umfassender ausgerichtet sein müssten als dies in den aktuellen Leistungsbeschreibungen für Evaluierungen vorgesehen ist. Die Diffusionsprozesse durchdringen vielfältige Anwendungs- und Technologiebereiche und sind gleichzeitig nicht notwendigerweise mit unmittelbarer Wertschöpfung verknüpft, was sich z. B. bei Open Source-Lösungen zeigt. 6.3 Wirtschaftlichkeit Anforderungen lt. BHO / VV-BHO Der Ressourceneinsatz rückt bei den Wirtschaftlichkeitsanalysen in den Mittelpunkt der Betrachtung. Hierbei werden sowohl die Prinzipien der Sparsamkeit (Minimalprinzip) als auch der Ergiebigkeit (Maximalprinzip) angelegt. Unterschieden wird zwischen einzel- und gesamtwirtschaftlichen Untersuchungen. Im ersten Fall wird von geringen gesamtwirtschaftlichen Effekten ausgegangen. Hierfür werden Methoden der Investitionsrechnung für die Bearbeitung empfohlen. Daneben können auch Nutzwertanalysen oder ‒ bei Investitionen von geringem Umfang ‒ Kostenvergleichsrechnungen durchgeführt werden. Als Bewertungsgegenstand kommen hier vor allem „Maßnahmen, die sich in erster Linie auf den betrachteten Verwaltungsbereich … beziehen“, infrage.14 14 VV-BHO vom 24.09.2012, S. 6f, Abs. 2.3.1 85 LOGO ZIWD Die Maßnahmen, in denen größere ökonomische Effekte erwartet werden, sollen mit gesamtwirtschaftlichen Untersuchungen, wie z. B. Kosten-Nutzen-Analysen, bewertet werden.15 Grundsätzlich sollen die Wirtschaftlichkeitsanalysen sowohl in der Planung als auch in der begleitenden bzw. abschließenden Erfolgskontrolle durchgeführt werden.16 Als Planungsinstrument muss die Wirtschaftlichkeitsuntersuchung folgende Elemente enthalten: Analyse der Ausgangslage und des Handlungsbedarfs, Ziel, Prioritätsvorstellungen und mögliche Zielkonflikte, relevante Möglichkeiten und deren erwartete Nutzen und Kosten, finanzielle Auswirkungen auf den Haushalt, Eignung der einzelnen Lösungsmöglichkeiten zur Erreichung der Ziele, Zeitplan für die Durchführung der Maßnahme, Kriterien und Verfahren der Erfolgskontrolle. Damit wird eine argumentativ abgesicherte und systematisch vorgehende Maßnahmenplanung ermöglicht. Die Erfolgskontrolle unterscheidet nach einer: begleitenden Erfolgskontrolle und einer abschließenden Erfolgskontrolle. Explizit abgegrenzt davon wird das laufende Programm-Monitoring. Für die Durchführung der Wirtschaftlichkeitsuntersuchung ist die jeweils „einfachste und wirtschaftlichste Methode anzuwenden“.17 Die Wirtschaftlichkeitsuntersuchung soll „grundsätzlich von der Organisationseinheit“ durchgeführt werden, „die mit der Maßnahme befasst ist“.18 Empfehlungen BMF / BRH Die Empfehlungen des BRH reflektieren kritisch den Einsatz unterschiedlicher Methoden bei den einzel- und den gesamtwirtschaftli- 15 VV-BHO vom 24.09.2012, S. 7, Abs. 2.3.3 16 VV-BHO, vgl. http://www.verwaltungsvorschriften-im-internet.de/bsvwvbund_25062014_DokNr20110981762.htm, letzter Abruf am 2.3.2015 17 Ebenda, Abs. 2.3.1 18 Ebenda, Abs. 2.4.1 86 LOGO ZIWD chen Verfahren. Da einzelwirtschaftliche Verfahren aus den skizzierten Gründen nicht zum Tragen kommen können, steht die Kosten-Nutzen-Analyse im Vordergrund unserer Betrachtung. Diese sollen die Kosten-Nutzen-Dimension auf drei Ebenen berücksichtigen: direkte Kosten / Nutzen, indirekte Kosten / Nutzen, nicht-monetarisierbare Kosten / Nutzen. Dabei sollen „alle positiven wie negativen Wirkungen … in Ansatz“ gebracht werden.19 Reflektiert wird auch, dass bei Förderprogrammen häufig Ziele verfolgt werden, die „sich einer monetären Bewertung entziehen“.20 Gefordert wird eine Überführung dieser Programmziele in „messbare Größen, sog. Indikatoren bzw. Kennzahlen“.21 Gleiches fordert die Arbeitsanleitung Einführung von Wirtschaftlichkeitsuntersuchungen des BMF.22 Betont wird auch, dass Förderprogramme in der wirtschaftlichen Betrachtungsweise dem Maximalprinzip folgen sollen und somit die „größtmögliche Wirkung“ mit den eingesetzten Haushaltsmitteln erzielt werden soll.23 Spezifischer Fokus: Technologie-/IKT-Förderung Innovations- und Technologieförderung ist in ihrem Selbstverständnis auf folgende Schwerpunkte ausgerichtet: Erschließung neuer Technologien/Technologiefelder für den Standort , Einbeziehen neuer Akteure und Zielgruppen in unternehmensbzw. institutionenübergreifende Innovationsprozesse, Anregung der Innovationstätigkeit in spezifischen Segmenten, aber auch in der Breite, Erzielung von Beiträgen zur Lösung gesellschaftlich relevanter Fragen und damit Impulsgeber für die wirtschaftliche Entwicklung. Letztendlich greift der gesamtwirtschaftliche Trend der Digitalisierung in nahezu allen produzierenden und dienstleistenden Bereichen ein. Mit dem „Internet der Dinge“ und dem „Internet der 19 Präsident des Bundesrechnungshofes (2013): S. 129 20 Ebenda, S. 130 21 Ebenda 22 Arbeitsanleitung des BMF Abschnitt V C 23 Ebenda 87 LOGO ZIWD Dienste“ werden tiefgreifende Veränderungsprozesse beschrieben, denen sich die Innovationsakteure ebenso wenig entziehen können wie Anwenderunternehmen. Bewertung aus Sicht der Gutachter Alle genannten Punkte legen nahe, sich stärker am Maximal- denn am Minimalprinzip zu orientieren, da möglichst große Effekte und Hebelwirkungen erzielt werden sollen. In wie weit einzelne durch die Förderung gesetzte Stimuli ausreichen, um auf einer gesamtwirtschaftlichen Ebene in einer rein quantitativ orientierten Bewertung nachvollziehbare Effekte zu erzielen, muss nach einer ersten Einschätzung skeptisch beurteilt werden. Die Höhe der Fördervolumina und einzelne Branchenumsätze klaffen hier in aller Regel zu weit auseinander, als dass über die betriebliche Ebene hinaus unmittelbar und kausal zuordenbar entsprechende Beobachtungen getätigt werden könnten. In der BMWi-Förderung konvergenter IKT zielen viele Aktivitäten auf die Demonstration der Machbarkeit bzw. vielfältige Anwendungsfelder und Nutzergruppen ab, sodass bei allen Analysen weitere Schritte der Diffusion sowie der Anpassung an einzelne Bedarfe berücksichtigt werden müssen. Eine Analyse und Bewertung der Bruttoeffekte, z. B. der Produktivitätsgewinne einer Branche, ist durchaus möglich, jedoch im Hinblick auf die Kausalität, d. h. der unmittelbaren oder mittelbaren Zurechnung zum Förderimpuls, nicht direkt nachweisbar. Die ubiquitäre Verfügbarkeit von neuem Wissen und neuen Lösungen der digitalen Wirtschaft, die intensive Vernetzung der Akteure untereinander sowie offene Vertriebskanäle (Open Source) erschweren die Rekonstruktion von Wirkungsketten einerseits. Andererseits ist die Isolierung von Kontrollgruppen, die nicht durch die Förderung oder das Förderumfeld beeinflusst worden sind, methodisch schwierig. Mögliche Lösungsansätze diskutieren wir in vor allem Kapitel 9, Kapitel 10 sowie im Leitfaden. Eine Durchführung von Kosten-Nutzen-Analysen in der Planungsphase kann für zukünftige Erfolgskontrollen wichtige Zielgrößen und Rahmenbedingungen vorab definieren. 88 LOGO ZIWD 6.3.1 Vollzugswirtschaftlichkeit Anforderungen lt. BHO / VV-BHO Die Bewertung der Vollzugswirtschaftlichkeit ist eng darauf fokussiert zu prüfen, ob die „Maßnahme im Hinblick auf den Ressourcenverbrauch wirtschaftlich war“.24 Zu berücksichtigen sind dabei die Ergebnisse der Zielerreichungs- und der Wirkungskontrolle. Empfehlungen BMF / BRH „Bei der Prüfung der Vollzugswirtschaftlichkeit wird festgestellt, ob die Maßnahme unter Berücksichtigung der Ergebnisse der Zielerreichungskontrolle mit dem in der Planungsphase antizipierten Ressourcenverbrauch durchgeführt wurde. Dabei ist der Ressourcenverbrauch möglichst zu monetarisieren.“25 Die konkretisierenden Ausführungsbestimmungen sind eng fokussiert auf investive Maßnahmen und die Gegenüberstellung der Soll- und Ist-Werte von Ein- und Auszahlungen auf einzelnen Leistungskonten. Erhoben werden sollen: Mehr- und Minderausgaben in einzelnen Positionen, die zeitliche Verschiebung von Zahlungen und Preisveränderungen. Abweichungen werden als Soll-Ist-Vergleiche festgehalten und dokumentiert.26 Spezifischer Fokus: Technologie-/IKT-Förderung Aus Sicht der Förderung kann es ggf. in großen Programmen zu Verschiebungen einzelner Positionen kommen, z. B. zwischen der Einzel- und der Verbundprojektförderung. Gerade in IKT-Programmen mit einem sich schnell verändernden Technologie- und Forschungsumfeld ist eine kontinuierliche Anpassung von Förderschwerpunkten erforderlich. Dies setzt wiederum eine intensive Auseinandersetzung mit den globalen Entwicklungstrends sowie der Wettbewerbsposition der nationalen Innovationsakteure voraus. Neben den ausgereichten Mitteln bilden in den Förderprogrammen die administrativen, d. h. die Projektträgerkosten, ggf. begleitende oder strategische Maßnahmen bzw. die Begleitforschung weitere gesonderte Kostenpositionen. 24 VV-BHO, vgl. http://www.verwaltungsvorschriften-im-internet.de/bsvwvbund_25062014_DokNr20110981762.htm, letzter Abruf am 2.3.2015 25 Arbeitsanleitung des BMF Abschnitt D III. 2. a), zit. nach: Präsident des Bundesrechnungshofes (2013): S. 66 26 Ebenda 89 LOGO ZIWD Bewertung aus Sicht der Gutachter Unter dem Stichwort Vollzugswirtschaftlichkeit stehen die Kosten für die Bewirtschaftung des Förderbudgets sowie die Frage des Mittelabflusses im Untersuchungsfokus. Ein administrativ in der Bewirtschaftung erfolgreiches Jahr, in dem alle für den Mittelabfluss notwendigen Bewilligungen erteilt und die Zwischen- und abschließenden Verwendungsnachweise geprüft worden sind, sodass die Auszahlungen im Finanzrahmen erfolgen konnten, sagt jedoch nur wenig über den Forschungs- und potentiellen Umsetzungserfolg der Vorhaben aus. Für die Bewertung des administrativen Aufwandes haben sich trotz einer Vielzahl von Evaluierungen noch keine allgemeingültigen Benchmarks etablieren können. Zu unterschiedlich sind die Antragsverfahren und die Konstellationen auf Seiten der Antragsteller, d.h. Anzahl und Heterogenität der Bieter, Komplexität und Dauer der Vorhaben oder das angestrebte Innovationsniveau verursachen einen unterschiedlichen Prüfaufwand im Bewilligungsprozess. Dennoch lassen sich mit Prozess- und Kostenanalysen die Ressourcen zum Management einzelner Förderprogramme oder Förderlinien erheben. Diese Analysen streben nach Erkenntnissen zur Ablauforganisation, insbesondere zur Beurteilung der Schnittstellen, der Aufgaben-, Kompetenz- und Verantwortungsabgrenzung bzw. der Aufgabenintegration. Zudem werden Erkenntnisse zur Führung und Steuerung der Prozesse sowie zu Personaleinsatz und -qualifikation ermittelt. Hierbei kann der Ressourcenaufwand sowohl auf Seiten des Programmeigentümers (Bundesministerium) als auch der ggf. externen Administration (Projektträger) erhoben werden. Der so ermittelte Aufwand der Programmsteuerung und -administration kann schließlich in Relation zum Fördervolumen gesetzt werden. 6.3.2 Maßnahmenwirtschaftlichkeit Anforderungen lt. BHO / VV-BHO Die Kontrolle der Maßnahmenwirtschaftlichkeit untersucht, „ob die Maßnahme im Hinblick auf übergeordnete Zielsetzungen insgesamt wirtschaftlich war“.27 In der Durchführung soll die „einfachste und wirtschaftlichste Methode“ angewendet werden.28 Die weiteren Regelungen hierzu wurden bereits im einleitenden Abschnitt dargestellt (wie z.B. Unterscheidung nach einzel- und gesamtwirtschaftlichen Verfahren). 27 VV-BHO vom 24.09.2012, S. 6, Abs. 2.2 28 Ebenda, Abs. 2.3.1 90 LOGO ZIWD Empfehlungen BMF / BRH Aus Sicht des BMF findet auch in diesem Punkt eine enge Fokussierung auf die Ziele der Maßnahmen statt. Folglich soll die Prüfung der Maßnahmenwirtschaftlichkeit eruieren, ob die Maßnahme im Hinblick auf die Erreichung der Hauptziele wirtschaftlich war. Hierzu sollen „alle positiven und negativen Auswirkungen betrachtet“ werden, „die mit der Maßnahme verbunden waren“ (BMFArbeitsanleitung 2011, S. 34). In die Prüfung einbezogen werden sollten auch sog. Regiekosten, d. h. Kosten, die für die Steuerung der Maßnahme angefallen sind. Hierzu gehören auch die Projektträgerkosten sowie entsprechende Aufwände auf Seiten der verantwortlichen Fachreferate und der politischen Leitung. Für die Bewertung der Maßnahmenwirtschaftlichkeit werden grundsätzlich folgende Methoden vorgeschlagen: Kostenvergleichsrechnung Kapitalwertmethode Nutzwert-Analyse. Bei der Entscheidung der einzusetzenden Methode ist zwischen „Maßnahmen, die nicht zu vernachlässigende gesamtwirtschaftliche Auswirkungen haben“29 und solchen die eher einzelwirtschaftliche Auswirkungen haben zu unterscheiden. Für Maßnahmen die sich auf die gesamtwirtschaftliche Ebene auswirken, sollen eine Kostenvergleichsrechnung (monetäre Bewertung) bzw. eine Nutzwert-Analyse im Rahmen der Kostenvergleichsrechnung (nicht monetäre Bewertung) durchgeführt werden. Die beiden erstgenannten Tools sind zudem eng auf die Aspekte der Beschaffung bzw. der Immobilienbewirtschaftung fokussiert. Der Nutzwert-Analyse wird lt. BMF eine höhere Missbrauchsanfälligkeit unterstellt, sodass sie lediglich als eine ergänzende Methode zu monetären Bewertungsverfahren vorgesehen ist.30 Sie soll Wirkungen erfassen, „die sich nicht in Zahlungsströmen niederschlagen oder in Geldeinheiten bewerten lassen“. Der BWV empfiehlt eine Prüfung der Maßnahmenwirtschaftlichkeit nur bei Maßnahmen vorzunehmen, von denen gesamtwirtschaftliche Auswirkungen erwartet werden. Spezifischer Fokus: Technologie-/IKT-Förderung Maßnahmen der Technologie- und IKT-Förderung dienen häufig der Stärkung der Innovationskompetenz, der Wettbewerbsfähigkeit sowie der Entwicklung und Etablierung von Spitzentechnologien. 29https://www.bundesrechnungshof.de/de/veroeffentlichungen/gutachten-berichte-bwv/gutachten-bwv-schriftenreihe/langfassungen/2013-bwv-band-18-anforderungen-an-wirtschaftlichkeitsuntersuchungen-finanzwirksamer-massnahmen-nachss-7-bundeshaushaltsordnung, S. 48. 30Präsident des Bundesrechnungshofes (2013): S. 48f 91 LOGO ZIWD Gleichzeitig werden mit neuen digitalen Lösungen vielfältige Diffusionsprozesse und -wege initiiert. D. h. Effekte sind nicht notwendigerweise nur bei den geförderten Unternehmen und Einrichtungen zu beobachten, sondern in breit gestreuten Anwendungsfeldern. Effekte müssten sich also auch auf einer gesamtwirtschaftlichen Ebene beobachten lassen. Bewertung aus Sicht der Gutachter Die Herausforderung für die Bewertung der Maßnahmenwirtschaftlichkeit im Bereich der Forschungsförderung von neuen Technologien und Lösungen der IKT besteht darin, eine gesamtwirtschaftliche Perspektive zu formulieren, mit der die Anforderungen an Beobachtbarkeit und Messbarkeit, Kausalität und Fristigkeit sinnvoll berücksichtigt werden können. Dies setzt eine präzise Erfassung der Wirkungsketten und Diffusionsprozesse voraus. Programme und Maßnahmen finden jedoch nicht kontextlos statt, sondern sind eingebettet in übergeordnete Entwicklungstrends. Die Stärkung der Wettbewerbsfähigkeit der IKT-Wirtschaft und der privatwirtschaftlichen wie öffentlichen Nutzer von Cloud-Technologien kann bezogen auf die Projektteilnehmer gemessen und dem Mitteleinsatz gegenüber gestellt werden. Die vielfach beschriebenen Diffusions- und Transferprozesse lassen jedoch erwarten, dass dieses Bild nicht vollständig gezeichnet werden kann. D.h. die Analyse der Wirtschaftlichkeit erfasst mit der Fokussierung auf die geförderten Maßnahmenteilnehmer lediglich einen unteren Grenzwert der Effekte und kann Impulse, die darüber hinaus durch gezielte Kommunikation und Kooperation, aber auch durch unspezifische Informationen bei anderen Marktteilnehmern eintreten, nur teilweise erfassen und abbilden. Fazit Die BHO sowie die VV-BHO beschreiben einen relativ offenen Handlungsrahmen zur Kontrolle der Wirksamkeit und Wirtschaftlichkeit von finanzwirksamen Maßnahmen des Bundes. Ein Evaluierungskonzept, das sich ausschließlich auf die genannten Regelungen bezieht, skizziert aus Sicht der Gutachter lediglich Mindestanforderungen, die insbesondere für die Innovations- und Technologieförderung in einem hochdynamischen Umfeld konkretisiert werden müssen. Kernelemente sind: Verantwortung Die Aufgabe der Durchführung und damit die Verantwortung liegt „bei der Organisationseinheit …, die mit der Maßnahme befasst ist“.31 31 VV-BHO vom 24.09.2012, S. 7, Abs. 2.4.1 92 LOGO ZIWD Festlegungen zum Zeitpunkt der Durchführung Wirtschaftlichkeitsuntersuchungen sind ex ante, programmbegleitend und ex post durchzuführen. Als Zeitpunkte genannt werden: die Planungsphase, eine begleitende Erfolgskontrolle bei Maßnahmen, die sich über einen Zeitraum von mehr als zwei Jahren erstrecken, vorgeschlagen wird, dass hierfür individuell eine Laufzeit festgelegt wird, oder aber Zeitpunkt definiert werden, an denen zu erwarten ist, dass „abgrenzbare Ergebnisse oder Teilrealisierungen einer Maßnahme zu erwarten sind“.32 nach Abschluss der Maßnahme. Analysedimensionen In der Wirtschaftlichkeitsuntersuchung sollen folgende drei Dimensionen analysiert werden: Zielerreichung Wirkungen Wirtschaftlichkeit (Vollzugs- und Maßnahmenwirtschaftlichkeit) Die anzuwendenden Methoden und Verfahren sind nicht festgelegt. Es ist eine gesamtwirtschaftliche Perspektive zu wählen, da sich einzelwirtschaftliche Verfahren nur für Maßnahmen eignen, „die sich in erster Linie auf den betrachteten Verwaltungsbereich (z.B. Ministerium, Behörde) beziehen“.33 Methoden Im Hinblick auf die gesamtwirtschaftlichen Verfahren werden Kosten-Nutzen-Analysen als ein Beispiel genannt, weitere methodische Festlegungen erfolgen nicht. Weitere Vorschriften Wirtschaftlichkeitsanalysen sollen schriftlich dokumentiert werden. Schlussbewertung aus Sicht der Gutachter Die BHO und die VV-BHO stellen Mindestanforderungen für die Erfolgskontrolle dar. Aus Sicht der Gutachter werden deshalb für die weiteren Ausführungen weitere Erkenntnisse herangezogen, die sich aus der Auseinandersetzung mit dem Untersuchungsgegenstand sowie aus der Analyse der genannten Quellen mit Bezug 32 VV-BHO vom 24.09.2012, S. 5, Abs. 2.2 33 VV-BHO vom 24.09.2012, S. 6f, Abs. 2.3.1 93 LOGO ZIWD auf die BHO ableiten lassen. Aus diesem Grund erfolgt eine Beschreibung der Indikatoren in Kapitel 9. 6.4 Ausblick: Anforderungen für die Evaluierung von Maßnahmen im Bereich der konvergenten IKT Grundsätzlich beziehen sich die Vorschläge zur Wirtschaftlichkeitsuntersuchung auf drei unterschiedliche Phasen der Gestaltung und Umsetzung von Förderprogrammen: die Planungsphase, die Durchführungsphase und die nachgelagerte Erfolgskontrolle. Diese Unterscheidung ist in jedem Fall sinnvoll, um schon in der Konzeption steuerungs- und bewertungsrelevante Indikatoren zu diskutieren und festzulegen. Hier eröffnet sich auch für die maßnahmenplanenden Fachreferate einerseits ein Gestaltungsspielraum, in dem sie den Zielhorizont maßnahmenspezifisch beschreiben können. Andererseits werden sie dadurch zu einer Präzisierung und Konkretisierung ihrer Erwartungen und Zielsetzungen gezwungen. Für ein relativ offenes und höchst dynamisches Technologiefeld wie die IKT ist es folglich notwendig, diesen Prozess im Rahmen der Programmlaufzeit ggf. häufiger zu wiederholen, um der Aktualisierung und der Modifikation von Förderzielen Rechnung zu tragen. Gleichzeitig bewegt sich die Förderung konvergenter IKT in einem Politikfeld, in dem hohe Erwartungen von außen (z. B. Forschungsunion, aber auch Branchen- und Fachverbände) formuliert werden und der globale Wettbewerb und das irreversible Verpassen von „windows of opportunity“ als Argumente für schnell zu konzipierende und umzusetzende Maßnahmen angeführt werden. „Industrie 4.0“ als Hoffnungsträger einer Stärkung der langfristigen Wettbewerbsposition des deutschen Maschinenund Anlagenbaus soll zugleich die Möglichkeiten eröffnen, die nationalen IKT-Kompetenzen weiterzuentwickeln und den Produktionsstandort insgesamt im globalen Wettbewerb neu zu positionieren. Trotz insbesondere im europäischen Vergleich beträchtlicher Erfolge in der Sicherung einer industriellen Basis unserer Volkswirtschaft stehen entsprechende Vorhaben immer unter dem Zeichen des globalen Wettbewerbsdrucks und daraus resultierend eines dringlichen Handlungsbedarfs. Zur Aufgabe einer Rekonstruktion von Wirkungsketten und deren Nachverfolgung durch eine Erfolgskontrolle wurden oben schon einige Argumente genannt, die das Feld der konvergenten IKT kennzeichnen: 94 LOGO ZIWD der äußerst heterogene Akteurskreis mit vielfältigen Kooperations- und Netzwerkbeziehungen, ein Informations- und Wissensmanagement, das neue und nicht immer nachvollziehbare Kommunikationskanäle nutzt, häufig nicht eng definierbare Zielgruppen und Anwenderbranchen, Diffusionsprozesse, die von nationalen und internationalen Communities beeinflusst werden, eine Vielzahl klein- und kleinstbetrieblicher Akteure, die sich der statistischen Erfassung entziehen, eine Bewertung der Stärke des Förderstimulus gegenüber anderen Einflussgrößen, parallel laufende Standardisierungsprozesse, u. a. m. Die Aufzählung verdeutlicht eine Komplexität des Untersuchungsgegenstandes, die eine Entsprechung in den empirischen Analysewerkzeugen finden muss. Zugleich erscheint es schwierig, einen Status quo oder Status quo ante präzise zu bestimmen. Fragen, die sich dabei stellen, lauten z. B.: Beinhaltet der Demonstrator oder der „Leuchtturm“ tatsächlich eine Erstanwendung, sodass von einem Nullpunkt der Technologiediffusion ausgegangen werden kann? Oder finden sich parallele Beispiele in einem kleineren Maßstab, die ebenfalls Nachahmereffekte mit sich führen? Die gesamtwirtschaftliche Betrachtung hat ebenfalls einige methodische Herausforderungen zu bewältigen. Zunächst finden sich Soft- und Hardware-Entwickler und -Produzenten nicht immer in klar abgegrenzten statistischen Klassifikationen. Z. B. besitzen produktionstechnische Betriebe häufig entsprechende Entwicklerkompetenzen für die eigenen Produktentwicklungen, sodass entsprechende Innovationsaktivitäten und Wertschöpfungsanteile nur schwer erfasst werden können. Die Schwierigkeit, Diffusionsprozesse nach zu verfolgen, wurde bereits beschrieben. Somit fehlt auch ein klarer Fokus, in welchen Wirtschaftszweigen sich Produktivitätsgewinne oder andere Effekte beobachten und erfassen lassen. Die aufgezeigten Spezifika des Bereichs der IKT stellen Herausforderungen für die Ableitung von steuerungs- und bewertungsrelevanten Indikatoren dar. Zielerreichung: Die Bestimmung der Zielerreichung in einem von Agilität geprägten Umfeld der Softwareentwicklung. Wirkungskontrolle: Die Bestimmung der Ursächlichkeit der Maßnahme für die Zielerreichung. Die besondere Rolle, die IKT für eine Volkswirtschaft einnimmt, stellt die Messung von Effekten von geförderten Maßnahmen vor 95 LOGO ZIWD Herausforderungen. Aufgrund ihrer hohen Bedeutung für andere Branchen ist sie eine Schlüsseltechnologie. IKT verändert wie kein anderer Technologiebereich die Prozesse des Wirtschaftslebens. Die ökonomische Bedeutung der IKT zeigt sich daher wesentlich in Produktivitätsfortschritten und neuen organisatorischen Möglichkeiten der Anwenderbranchen und damit der gesamten Volkswirtschaft. Die ökonomische Entwicklung der IKT-Branchen selbst spiegelt daher gerade in Deutschland nur einen geringen Teil der volkswirtschaftlichen Bedeutung wider. Diese hohe Bedeutung der IKT für eine Volkswirtschaft zeigt sich nicht nur durch die Ermöglichung von Prozessinnovationen. Auch auf der Ebene der Produktinnovationen werden wesentliche Innovationen durch die IKT ermöglicht. Gerade in Deutschland finden viele Produktinnovationen der IKT in enger Verzahnung mit Anwenderbranchen statt, wie Industrie 4.0 deutlich werden lässt. Würde die Erhebung der Effekte sich auf die geförderten Unternehmen beschränken, würde diese also systematisch zu kurz greifen. Im Rahmen der vorgeschlagenen Lösungsansätze zur Optimierung der Evaluierungspraxis wird u. a. deutlich, inwiefern die nicht geförderten Anwenderbrachen in die Evaluation der Förderung einbezogen werden können und inwiefern sich aus Anwenderperspektive die Ergebnisse der Förderung ausreichend von anderen Entwicklungen in der IKT differenzieren lassen. Besonders ist die IKT auch deshalb, da sie zu den sogenannten Converging Technologies zählt. Durch die Verschmelzung von Wissens- und Technologiebereichen verändern sich beständig die Grenzen der IKT. Innovationszyklen sind hier besonders kurz. Die rasante technologische Entwicklung im Bereich der IKT findet auch bei der Organisation von Projekten ihren Widerhall. Änderungen in den Rahmenbedingungen, wie etwa die Entwicklung von konkurrierenden Softwarelösungen werden hierbei durch einen iterativen Prozess mit sich ändernden Zielsetzungen berücksichtigt. 96 LOGO ZIWD 7 Internationale Good-PracticeAnalyse 7.1 Wissenschaftliche Trends 7.1.1 Szientometrie Die Frage nach einer Bewertung bzw. Messung wissenschaftlicher bzw. forschender Tätigkeit hat in den letzten Jahren international kontinuierlich an Bedeutung gewonnen. Treiber dieser Untersuchungen sehen wir in den folgenden Strömungen: Der Trend zur Evaluierung wissenschaftlicher Einrichtungen im Sinne der Qualitätskontrolle. Die ökonomisch getriebene Frage nach der Wirtschaftlichkeit von Investitionen in Forschung (wirkungsorientierte Haushaltsführung). Der Wunsch nach internationalem Benchmarking von Forschungsorganisationen. Die folgende Abbildung zeigt, dass ab 2005 ein stetiger Anstieg der Publikationen zu verzeichnen ist, die sich mit der Bewertung oder Wirkungsmessung von Wissenschaft und Forschung beschäftigen. 97 LOGO ZIWD Abbildung 19: Zeitliche Entwicklung der Anzahl von Publikationen zur Bewertung oder Wirkungsmessung von Wissenschaft und Forschung Quelle: Eigene Recherche in der Publikationsdatenbank SCOPUS nach der Kombination aus den Suchbegriffen („assesment“ OR „performance“ OR evaluation“ OR „impact“) AND („R&D“ OR „research“ OR „science“) in Titel, Abstract oder Schlagworten – eingegrenzt auf sozialwissenschaftliche Publikationen); Prognos/IGD/ZIWD 2015: Eigene Darstellung Mit der Szientometrie gibt es sogar ein eigenes Teilgebiet der Informationswissenschaft, die sich mit der Lehre vom Messen (Metrik) der Wissenschaften beschäftigt. Spezielle Publikationen zu diesem Thema bewegen sich auf deutlich niedrigerem Niveau, verzeichnen aber den selben deutlichen Anstieg seit ca. fünf Jahrens. 98 LOGO ZIWD Abbildung 20: Zeitliche Entwicklung der Anzahl von Publikationen zur Szientometrie Quelle: Eigene Recherche in der Publikationsdatenbank SCOPUS nach dem Begriff „Scientometrics“ in Titel, Abstract oder Schlagworten); Prognos/IGD/ZIWD 2015: Eigene Darstellung 7.1.2 Internationale Forschung zur Evaluation IKT Der folgende Abschnitt gibt einen Einblick in die Ergebnisse internationaler Forschung im Themengebiet vor dem Hintergrund der Zielstellung der Beauftragung durch das BMWi. Einen umfassenden Überblick über die Literatur zu den gesellschaftlichen Auswirkungen von Forschung liefert (Bornmann 2013). Die Einführung macht bereits deutlich, wie breit das Thema ist. Der Überblick umfasst sowohl Ansätze für Bewertung von Forschungseinrichtungen, als auch für die Projektförderung. Der Autor unterstreicht die Bedeutung zur Diskussion und Beschäftigung mit dem Thema bei Wissenschaftlern und Politikern sowie die Notwendigkeit weiterer Forschung zur Entwicklung robuster und praktikabler Verfahren für die Messung gesellschaftlicher Auswirkungen von (geförderter) Forschung. Die Frage der Wirkungsanalyse öffentlich geförderter FuE-Programme ist ein Thema das international an Bedeutung gewinnt und mit dem sich Sozialwissenschaftler und andere Experten intensiv wissenschaftlich auseinandersetzen. Bearbeitet werden beispielsweise Fragestellungen zur Rückverfolgung staatlicher Interventionen bei erfolgreichen Innovationen oder die Frage der Politikberatung auf der Grundlage sauber evaluierter Förderprogramme (Rogers, Jordan 2011). 99 LOGO ZIWD Die Messung des Erfolgs von Forschungsinstitutionen (Universitäten oder Forschungsgesellschaften) stützen sich stark auf bibliometrische Indikatoren, wie Publikations- oder Zitationsindizes oder gewichtete Impact-Faktoren (Smith 2012). Neuere Arbeiten ziehen neben den Fachinformationsdatenbanken auch Web 2.0-Dienste in die Berechnung mit ein (Priem, Hemminger 2010). Es zeigt sich, dass eine Vergleichbarkeit schon zwischen Wissenschaftsdisziplinen kaum möglich ist. Eine Messung gesellschaftlicher oder wirtschaftlicher Wirkungen leisten diese Ansätze nicht. Mit (Breschi, Malaerba 2011) gibt es einen der wenigen Arbeiten, die thematisch explizit den IKT-Sektor betrachten. Gegenstand der Untersuchung sind die im Rahmen des 6. Rahmenprogramms der EU geförderten Projekte im Förderschwerpunkt Information Society Technology, wobei der Fokus auf dem Vergleich der unterschiedlichen Förderinstrumente (Specific targeted Research Projects, Networks of Excellence, Integrated Projects) liegt. Untersucht wurden Publikationen und Patente als Maß für den wissenschaftlichen Output der Projekte. Die Arbeiten von (Molas-Gallart et al. 2002) beschäftigen sich mit dem Thema aus der Perspektive der sogenannten dritten Aufgabe der Universitäten: Neben der Lehre und der akademischen Forschung erwarten Politik und Öffentlichkeit zunehmend auch die Anwendung und Verwertung von Wissen. Zur Messung der Erfolge in dieser für die Universitäten neuen Mission werden ein Framework zur umfassenden Analyse sowie die Identifikation SMARTer Indikatoren konzipiert. Dabei wird betont, dass kein Indikatorenset allen Universitäten und allen Disziplinen gerecht werden kann, sondern stets eine Anpassung an die konkreten Gegebenheiten einer Organisation zu erfolgen hat. Trotz der Ausrichtung auf die Universitäten lassen sich die Empfehlungen für die Wahl der Indikatoren auch gut auf die Zielstellung der aktuellen Beauftragung übertragen: Falls möglich, vorhandene Daten nutzen, auf etablierte Verfahren zur Datenerhebung zurückgreifen, die Kosten der Datenerhebung begrenzen, Einzelpersonen nicht zu sehr beanspruchen, Beschränkung auf wenige, aussagekräftige Indikatoren pro Kategorien, Indikatoren aus allen relevanten Bereichen wählen. Auf europäischer Ebene werden umfassende Indikatoren in den Mitgliedsstaaten der EU erhoben (Eurostat 2013). Diese können genutzt werden, um ein Benchmarking zwischen den Ländern in 100 LOGO ZIWD verschiedenen Dimensionen vorzunehmen. Denkbar ist auch die Nutzung für eine Wirkungsmessung, wobei nur bei hinreichend großen Fördermaßnahmen ein Effekt auf nationaler Ebene messbar sein wird34. Für den IKT-Sektor relevant sind insbesondere die Indikatoren „Digital Skills“ und „Digital Infrastructure“. Auf europäischer Ebene hat sich die European Science Foundation in (Reinhardt 2012, ESF 2012) mit der Frage der Wirkungsmessung auseinandergesetzt. Neben den wissenschaftlichen Ergebnissen werden dort explizit auch die gesellschaftlichen Auswirkungen diskutiert. Da die ESF einen europäischen Zusammenschluss von Forschungseinrichtungen darstellt, liegt auch hier der Schwerpunkt nicht auf der Projektförderung. Es wird die Identifikation aber auch die praktische Umsetzbarkeit von geeigneten Indikatoren gefordert. Auch die Frage nach dem erforderlichen Versatz zwischen Fördermaßnahme und messbarer Wirkung wird thematisiert. Diese Zeitspanne ist in Technologiebereichen unterschiedlich lang und liegt teilweise jenseits des Zeithorizonts aktueller Evaluierungsmaßnahmen. Konkrete Vorschläge wurden von der ESF bislang nicht gemacht. Betont wird jedoch die Notwendigkeit einer effizienten Erhebung von Daten, die weder die Projektnehmer noch die Projektträger zusätzlich belasten darf. Der kontrafaktische Ansatz wird als vielversprechend bezeichnet, wobei die Verfügbarkeit einer ausreichend großen Kontrollgruppe international als Herausforderung gesehen wird. In (Ramberg, Knell 2012) wird unter anderem die Diskrepanz zwischen dem Wunsch nach methodisch sauberen Wirkungsanalysen als Hilfsmittel der Politikberatung einerseits und dem Fehlen einer verlässlichen Datenbasis herausgestellt. Dazu zählt unter anderem das Fehlen von Baseline-Daten, die jedes geförderte Unternehmen (bzw. die Unternehmen der Kontrollgruppe) vor Beginn des Projekts umfassend charakterisieren. Die kontrafaktische Analyse wird als optimal für eine Bewertung der Wirkungen bezeichnet, die aber in der Praxis kaum durchführbar ist. Neben mangelnden Daten liegt das auch am fehlenden Methodenwissen zahlreicher Gutachter. Im Projekt Social Impact Assessment Methods through Productive Interactions (SIAMPI), gefördert von der Europäische Kommission im siebten Rahmenprogramm, wurde der Fokus bewusst auf die Auswirkungen jenseits des wissenschaftlichen Fortschritts gelegt (Spaapen et al. 2011). Kennzeichnend für den Bewertungsansatz des Projekts ist die Konzentration auf die ergiebigen Interaktionen (productive interactions) zwischen Wissenschaft und Gesellschaft. Die Interaktionen werden unterschieden in direkte Interaktionen (gemeinsame Meetings, Konferenzen, Telefonate etc.), indirekte Interaktionen (wissenschaftliche Veröffentlichungen, Guidelines, 34 Zur Orientierung: Das Fördervolumen der EU für den IKT-Sektor lag im 6. Forschungsrahmenprogramm bei 3,6 Mrd. €, im 7. Rahmenprogramm dann bei 9 Mrd. €. 101 LOGO ZIWD Ausstellungen, Website etc.) und finanzielle Interaktionen (Forschungsaufträge, Lizenzzahlungen etc.). Eine Erfassung der ergiebigen Interaktionen kann als Maß für die Interaktion der Wissenschaft mit der Gesellschaft genutzt werden. Dieser Ansatz ist insbesondere auch für die Projektförderung einsetzbar und allgemein genug, um unterschiedliche Arten von gesellschaftlicher Auswirkung – also auch ökonomischer Interaktion abzubilden. Die Forschungsarbeiten im Projekt SIAMPI haben zudem Interaktionsmuster zwischen Stakeholdern und Interaktionsketten herausgearbeitet, die beispielsweise einen erfolgreichen Technologietransfer kennzeichnen. Diese Muster müssen allerdings jeweils auf den Wissenschafts- und Anwendungskontext angepasst werden. Im Rahmen des Projekts wurden auch unterschiedliche IKT-Projekte in Fallstudien untersucht. Diese speziellen Erkenntnisse sollten für die aktuelle Beauftragung näher betrachtet werden. Die erforderliche Erfassung der Interaktionen mittels Fragebogen, wie von den Autoren vorgeschlagen, ist ein möglicher – aber sicher nicht der optimale Ansatz zur Erfassung der ergiebigen Interaktionen. Ein Modell zur monetären Berechnung der Wirkungen von Forschung und Entwicklung liefern (Hall et al. 2010). In der Praxis sind die zahlreichen für die Formel notwendigen Parameter aber wohl kaum verfügbar und nur schwer zu erheben oder sinnvoll abzuschätzen. Auch in dieser Arbeit wird die persönliche Rolle des Wissenschaftlers als Kanal für die Verbreitung von Forschungsergebnissen über sein persönliches Netzwerk betont. In einem aktuellen Review mit dem Titel „S&T indicators as a tool for formative evaluation of research programs“ (Lepori, Reale 2012) wird betont, dass gut gewählte Indikatoren sich einerseits als Ergänzung anderer Evaluationsmethoden für die summative Evaluation, also das Messen von Programmergebnissen und den Abgleich mit den gewünschten Programmzielen von Forschungsprogrammen eignen, anderseits jedoch ein viel größeres Potential für die formative Evaluation bieten. Bei diesem Ansatz steht der Lerneffekt durch die Betrachtung abgeschlossener Programme für den Entwurf neuer Forschungsprogramme im Mittelpunkt. Allerdings konstatiert der Review auch, ebenso wie ein früherer aus dem Jahr 2000 (Grupp et al. 2000), dass es nur wenig Literatur und Praxisbeispiele zu Indikatoren zur Programmevaluation gibt und sich diese nach wie vor größtenteils auf bibliometrische Indikatoren konzentrieren. Das liegt nicht zuletzt an zwei möglichen methodischen Problemen im Umgang mit S&T Indikatoren, nämlich erstens der Demarkation (Wie sicher können Forschungsergebnisse auf ein konkretes Förderprogramm zurückgeführt werden?) und zweitens der Time-Lag (Output wird oft erst lange nach dem Ende von Programmen sichtbar). Generell schlagen auch hier die Autoren im Umgang mit Indikatoren vor, viel stärker auf die geförderten Akteure, deren Vernetzung und Interaktionen abzustellen, statt auf den Output einzelner Projekte. Dazu sollten For- 102 LOGO ZIWD schungsprogramme eher als multi-actor interaction spaces aufgefasst werden. Zudem wird für die Auswahl geeigneter Evaluationsindikatoren vorgeschlagen, diese in einem interaktiven Ansatz schon vor und während der Laufzeit von Programmen zusammen mit allen Programmakteuren zu erarbeiten und auch dynamisch anzupassen, statt erst während einer Ex-post-Evaluation. Die Empfehlungen der Autoren aus der intensiven Auseinandersetzung mit der indikatorbasierten Bewertung lassen sich wie folgt zusammenfassen: Die reine rechtfertigende Bewertung von FuE-Förder-maßnahmen sollte durch den Prozess einer gestaltendenden Bewertung (formative evaluation) ersetzt werden, bei der der Lerneffekt für die weitere Programmbegleitung und die Ausgestaltung zukünftiger Programme im Mittelpunkt steht. Indikatoren sind ein wichtiges Hilfsmittel für die „gestaltende Bewertung“ und können als gemeinsamer Nenner für die Diskussion zwischen den beteiligten Akteuren dienen. Die Auswahl der Indikatoren sollte sich an den Kriterien der Umsetzbarkeit, der Zuverlässigkeit und der Relevanz orientieren. Die Indikatoren sollten zu Beginn der Programmkonzeption gemeinsam mit den beteiligten Akteuren ausgewählt werden, da auch die Erhebung und Analyse mit diesen gemeinsam erfolgt. Die Berücksichtig von Forschergruppen bzw. einzelnen Forschern und deren Vernetzung in der wissenschaftlichen Community – insbesondere aber auch mit Verbänden und Unternehmen wurde in der Vergangenheit unzureichend bei der Evaluation berücksichtigt. Während der Programmlaufzeit sollten die Akteure regelmäßig die Erhebung und die Interpretation der Indikatoren thematisieren, um daraus Lehren für die Programmsteuerung aber auch für die Verbesserung der Evaluation zu ziehen. Die Auswahl geeigneter Indikatoren ist eine anspruchsvolle Aufgabe, die individuell für jedes Programm gelöst werden muss. Diese Aufgabe erfordert besonderes methodisches Know-how und gute Kenntnisse über die Wirkzusammenhänge im Technologiebereich. Eine geeignete Fortbildung der Mitarbeiter, die derartige Indikatoren entwickeln, ist empfehlenswert. Die zur Evaluierung durchgeführten Studien verbinden i. d. R. unterschiedliche Methoden und sind mit ihren Methoden auf die zu evaluierende Fördermaßnahme zugeschnitten. Dort kommen teils auch kontrafaktische Methoden zum Einsatz, die in ihrem Einsatzbereich und ihrer Aussagekraft aber auch begrenzt sind. Eine 103 LOGO ZIWD wichtige Rolle spielen Fallstudien, die eine plastische Einschätzung der Wirkungen ermöglichen. In der Verallgemeinerung der Ergebnisse von Fallstudien auf die Gesamtheit der Fördernehmer wird aktuell noch Forschungsbedarf gesehen. 7.1.3 Erfahrungen international tätiger Evaluatoren Eine klare Formulierung von Vision und Mission werden als wichtige Voraussetzung für die strategische Planung und damit auch für die nachgelagerte Evaluierung angesehen. Im Idealfall wird bei der Initiierung eines Förderprogramms eine Logic-Chart- Analyse durchgeführt, um die positiven (und negativen) Folgen der Maßnahme abschätzen zu können und die Maßnahme zielgenau auszurichten. In diesem Schritt sollte zudem eine Risikoabschätzung erfolgen, um diese Aspekte bei der Programmbegleitung explizit im Blick zu behalten und ggf. durch ergänzende Maßnahmen zu beherrschen. Zu Beginn lassen sich dann auch konkrete Indikatoren für die Evaluation festlegen. Einen abschließenden Katalog von Indikatoren für das gesamte Spektrum der IKT-Förderung zu definieren wird als problematisch angesehen. Dafür ist gerade die anwendungsorientierte Forschung mit ihrer starken Vernetzung mit unterschiedlichsten Anwendungsbereichen zu heterogen. Sehr wohl lassen sich aber eine Reihe möglicher aber nicht hinreichender Indikatoren sowie Mindestanforderungen an ein Indikatorenset festlegen. Grundsätzlich wird die Evaluation durch die zunehmende Interdisziplinarität aber auch die dynamische Entwicklung von Forschungsgebieten erschwert. Gerade in der IKT sind gängige Klassifikationen wie die International Patent Classification oder WZ 2008 kaum noch differenziert anwendbar, da sie viele Technologiebereiche nicht explizit abbilden. Hier können speziell zu erstellende (und zu pflegende) Taxonomien helfen, Ergebnisse einzuordnen und Effekte zu verfolgen. Ohne eine geeignete Kodifizierung lassen sich verschiedene Teildatensätze kaum aufeinander abbilden. Ein wichtiger Indikator ist die Vernetzung des Forschers in unterschiedlichen Dimensionen. Diese umfasst insbesondere die Vernetzung im eigenen Wissenschaftsgebiet – gerade auch auf internationaler Ebene mit den Peers – aber im Sinne eines erfolgreichen Transfers auch mit Akteuren aus der Wirtschaft, also Firmenvertretern (IT-Unternehmen und Anwender) oder Intermediären, wie Vertretern von Kammern und Verbänden. So wichtig die Bedeutung der Vernetzung ist, so schwierig ist auch ihre Erfassung: Lediglich einzelne Facetten lassen sich über vorhandene Daten ableiten so z. B. gemeinsame Publikationen oder Patente. Eine umfassende Erfassung dieser Vernetzung mit einem vertretbaren Aufwand bietet noch Raum für die Evaluationsforschung. 104 LOGO ZIWD 7.2 Monitoring von Innovationsprozessen in der Industrie Neben der Betrachtung der gängigen Praxis bei der Evaluation öffentlich geförderter Forschung kann auch der Blick auf das Innovationsmanagement in Firmen hilfreich sein. Gerade in großen Firmen mit regelmäßig hohen Aufwendungen für Forschung und Entwicklung und internen Strukturen und Prozessen für die Forschung ergeben sich ähnliche Fragestellungen. Auch hier möchte man durch die Evaluation vergangener oder laufender Innovationsvorhaben getroffene Investitionsentscheidungen rechtfertigen und für die Zukunft lernen. Das folgende fünfstufige IPERF-Modell wurde zur Messung und zum Management von IP im Kontext industrieller Forschung und Entwicklung entwickelt (Samsonowa et al. 2013). Auch hier stehen klar formulierte Ziele, sowohl auf Ebene des Unternehmens, als auch auf Ebene der internen Forschung. Von besonderer Bedeutung ist die mittlere Ebene der sogenannten Performance Cluster auf Ebene der Aktivitäten. Während hier bei FuE gewöhnlich nur die Generierung von IP und die Publikationstätigkeit betrachtet werden, weitet das Modell den Blick und bezieht eine Reihe weiterer Faktoren ein. Dazu zählen z. B. die Betrachtung der Talentpools (Hat das Unternehmen überhaupt die richtigen Köpfe, um aus einer Idee ein neues Produkt zu entwickeln?) oder die Identifikation zukünftiger Chancen am Markt. Diese Aktivitäten werden schließlich über Klassen von Key Performance Indicators (KPI) auf einzelne, konkrete KPI herunter gebrochen. Damit können die Aktivitäten messbar gemacht werden und das Unternehmen erhält ein Controlling-Instrument, über den der Innovationsprozess ganzheitlich überwacht und gesteuert werden kann. 105 LOGO ZIWD Abbildung 21: Fünfstufiges IPERF-Modell Quelle: Samsonowa et al. 2013 Bei den KPI gilt es zu beachten, dass beispielsweise nicht alleine eine einfache Zählung von Patentanträgen oder erteilten Patenten erfolgen kann, sondern dass die Patente auch inhaltlich zu den formulierten Zielen in Beziehung gesetzt werden sollten. Auch in diesem Zusammenhang ist in der Praxis die Balance zwischen einer möglichst umfassenden und genauen Erfassung der Aktivitäten einerseits und einem handhabbaren und effizienten Erfassungsprozess andererseits herzustellen. 7.3 Schlaglichter auf die Evaluationspraxis ausgewählter Länder Ergänzend zu den allgemeinen Ausführungen der Forschung und Praxis der Evaluierung im Bereich der FuE-Förderung sollen hier nun konkrete Beispiele zur Evaluationspraxis ausgewählter Länder gegeben werden. 106 LOGO ZIWD Tabelle 11: Übersicht der ausgewählten Länder zur Evaluationspraxis Land Begründung der Auswahl Österreich Intensiver Erfahrungsaustausch; KMU-Struktur aller IKT-Firmen Finnland Hohe Bedeutung von IKT im Land – analog zu Deutschland; KMU-Struktur fast aller IKT-Firmen Kürzlich abgeschlossene Evaluierung Großbritannien KMU-Struktur fast aller IKT-Firmen USA Führende Nation in der IKT; umfangreiche IKT-Förderung EU Relevanz auch für deutsche Antragsteller; Übergang von FP7 mit hohem IKT-Anteil zu Horizon2020 mit stärker auf wirtschaftlicher Wirkung ausgerichteter Zielstellung Quelle: Prognos/IGD/ZIWD 2015: Eigene Darstellung 7.3.1 Österreich35 Mit der Zielstellung einer wirkungsorientierten Haushaltsführung der öffentlichen Hand in Österreich ergeben sich dort ähnliche Rahmenbedingungen für die Bewertung der Forschungsförderung wie in Deutschland. Seit 2012 wurde die IKT-Forschung des Bundesministeriums für Verkehr, Innovation und Technologie (bmvit) im Programm „IKT der Zukunft“ gebündelt. Das Programm bildet nun einen flexiblen Rahmen für einzelne Förderinstrumente, die jeweils spezifisch auf konkrete Bedarfe abgestimmt werden können. Das sogenannte Programmdokument beschreibt die Motivation des Programms, die Ziele, die inhaltliche Abgrenzung zu anderen FTI-Förderungen, das Programm-Monitoring und die externe Programmevaluierung sowie die geplanten Instrumente und dient der Abstimmung auf politischer Ebene – insbesondere mit dem Finanzministerium. Konkrete Fördermaßnahmen werden im Ausschreibungsleitfaden bekanntgegeben. Dieser wird aus einem Template abgeleitet und greift auf einen Pool von ca. zwölf definierten Projekttypen zurück. Eine Zwischenevaluierung von „IKT der Zukunft“ steht 2017 an. Die übergeordnete Zielstellung wird in der folgenden Tabelle dargestellt: 35 Die Ausführungen stützen sich primär auf das Interview (Mosnik, Niklfeld 2014) 107 LOGO ZIWD Tabelle 12: Zieldefinition zum Programm „IKT der Zukunft“ des bmvit Technologieführerschaft und Exzellenz Steigerung der Quantität und Qualität der IKT-Forschung und -Entwicklung, die dazu geeignet ist, Technologieführerschaft zu erringen und beizubehalten Vorstoß in neue IKT-Forschungsthemen ermöglichen: Key Enabling Technologies (KETs) und Future Emerging Technologies (FETs) Wettbewerb, Wachstum in bestehenden und neuen Anwendungsfeldern Stärkung der Innovationsleistung österreichischer IKT-affiner Unternehmen im globalen Wettbewerb der Innovationen Unterstützung österreichischer IKT-affiner Unternehmen bei Gründung und Wachstum Gesellschaftliche Herausforderungen Erhöhung der Lebensqualität durch neue IKT-Anwendungen, unter aktiver Einbeziehung der Stakeholder (z. B. Technologieanbieter, Dienstleister, Bedarfsträger, Daseinsvorsorger, EndanwenderInnen) Beitrag zur Bewältigung gesellschaftlicher Herausforderungen durch neue IKTAnwendungen, IKT-Forschung und -Entwicklung Quelle: Prognos/IGD/ZIWD 2015: Eigene Darstellung Die Ausgestaltung der einzelnen Maßnahmen unterhalb des Programms erfolgt in enger Zusammenarbeit zwischen dem bmvit und der österreichischen Förderagentur FFG. Aus den übergeordneten Zielen des Förderprogramms werden konkrete Ziele abgeleitet. Jedes Unterziel wird durch einen Indikator messbar gemacht. Einzelne Kennzahlen werden zudem mit zu erreichenden Zielwerten belegt, die eine quantitative Erfolgsmessung ermöglichen. Diese bezieht sich i. d. R. jedoch auf Input-Größen, wie die Anzahl in eine Maßnahme eingebundener KMU oder die Anzahl von Erstantragstellern. Bei der Messung des Outputs werden insbesondere auch Publikationen erfasst und gegen den festgelegten Zielwert verglichen, daraus erfolgen jedoch keine Aussagen für die Wirksamkeit der Maßnahme. Eine explizite Berücksichtigung der IKT-Spezifik bei der Ausgestaltung der Indikatorik ist nicht erfolgt, implizit wird sie aber durch den Prozess und die individuelle Ableitung aus den jeweiligen Zielen der Maßnahmen wohl erreicht. Als beratendes Gremium wurde ein strategischer Beirat installiert, der wichtige Stakeholder aus Wirtschaft und Wissenschaft einbindet und dessen Empfehlungen während der Laufzeit des Programms in die konkrete Ausgestaltung eingehen. Es wird Wert auf ein lernendes Förderprogramm gelegt, bei dem Erfahrungen aus den Fördermaßnahmen in die Ausgestaltung nachfolgender Maßnahmen einfließen können. 108 LOGO ZIWD Der Dynamik innerhalb der IKT wird durch eine flexible Matrix der Forschungsschwerpunkte Rechnung getragen. Die erste Dimension wird dabei durch generisch gehaltene technologische Zielstellungen gebildet (z. B. sichere Systeme, intelligente Systeme), die zweite Dimension durch kontinuierlich aktualisierte Anwendungsfelder. Die konkreten Fördermaßnahmen müssen dann jeweils den einzelnen Feldern dieser Matrix zugeordnet werden. Im Vergleich zu früheren Fördermaßnahmen zeichnet sich das neu aufgesetzte Programm insbesondere durch drei Neuerungen aus: 1. Über den strategischen Beirat sind wichtige Stakeholder in die Begleitung des Programms eingebunden und können die Ausrichtung so an die aktuellen Bedarfe der Community artikulieren. 2. Eine jährliche Fachkonferenz bildet die Grundlage für einen öffentlichen Diskurs über die aktuellen Trends im Themenfeld. 3. Ähnlich wie auf EU-Ebene können außerhalb der konkret durch die Ausschreibungen formulierten Themenfelder auch Anträge zu Future Emerging Technologies eingereicht werden. Auch hierüber lassen sich für die österreichischen Akteure wichtige neue Technologiethemen identifizieren. Die Evaluierung der Programme erfolgt durch externe Expertinnen und Experten (beauftragt durch das Ministerium). Grundsätzlich werden alle Förderprogramme des bmvit einer Evaluierung unterzogen. Das dafür erforderliche Budget wird der Fachabteilung zugewiesen und stammt nicht aus den Programmmitteln. Die Evaluierung erfolgt u. a. gemäß den „Standards der Evaluierung in der Forschungs- und Technologiepolitik“ der österreichischen Plattform für Forschungs- und Technologieevaluierung (fteval). Die etablierte Evaluierungspraxis wird in Hinblick auf die Belastung der Aufwände für Förderagentur und Projektnehmer als adäquat angesehen und liefert den Entscheidungsträgern einen guten Einblick in die Wirksamkeit der Maßnahmen. In Bezug auf wichtige Kenndaten verfügt Österreich über eine qualitativ hochwertige und umfassende Datenbasis, die gut für die Evaluierung genutzt werden kann. Eine umfassende Technologiedatenbank für IKT aus Österreich wird zwar nicht durch das Ressort erstellt, wurde aber durch ein anderes Ressort mit Informationen zu Projekten und Projekterfolgen/-ergebnissen aufgebaut. Die Pflege obliegt den Fördernehmern. Die Aktualität und Vollständigkeit dieser Datenbasis ist damit schwer einschätzbar. 109 LOGO ZIWD In den vergangenen Jahren hat sich im Forschungsbereich eine Evaluationskultur etabliert, die die Veröffentlichung der Evaluationsergebnisse sowie den öffentlichen Diskurs umfasst. Diese Kultur wird von Stakeholdern als förderlich für die Forschungslandschaft am Standort Österreich wahrgenommen. 7.3.2 Finnland Die Evaluation öffentlich geförderter FuE-Maßnahmen und die Diskussion der Ergebnisse haben einen hohen Stellenwert in Finnland (Luoma et al. 2011). Die staatliche Förderagentur TEKES publiziert Evaluationsberichte für alle geförderten Maßnahmen und verfügt über ein allgemeines Modell gesellschaftlicher Wirkungen. Abbildung 22: Modell gesellschaftlicher Wirkungen von FuE der Tekes Quelle: Luoma et al. 2011, S. 19 Die Wirkungen werden jeweils noch weiter differenziert. Beispielhaft wird hier der für die vorliegende Studie relevante Bereich der wirtschaftlichen Wirkungen mit konkreten Indikatoren untersetzt. 110 LOGO ZIWD Abbildung 23: Ausgewählte Indikatoren für ökonomische Wirkungen von Forschung und Innovation Quelle: Luoma et al. 2011,S. 30 111 LOGO ZIWD In Finnland wurden beginnend mit dem Jahr 2000 drei Förderprogramme zur Förderung von spezifischen Software-bezogenen Forschungsthemen durch TEKES, die finnische Förderagentur für Technologie und Innovation gestartet: SPIN (2000-2003) mit 75 Mio. € VAMOS (2005-2010) mit 93 Mio. € Verso (2006-2010) mit 125 Mio. € Die Evaluierung wurde in 2011 begonnen und im Jahr 2012 abgeschlossen. Dies erlaubte für das erste Programm eine mittel- bis langfristige Evaluation und für die beiden Übrigen eine kurzfristige Ex–post-Evaluation. Ein wesentlicher Teil widmet sich der Frage nach den gesellschaftlichen Wirkungen der IKT-Forschung. Die wirtschaftlichen Wirkungen wurden für die Evaluierung weiter untersetzt. Betrachtet werden sollten die folgenden Effekte: 1. Investitionen in Forschung, Entwicklung und Innovation im Softwaresektor 2. Aufbau von Know-how 3. Bildung nationaler und internationaler Netzwerke 4. Prozessveränderungen in Unternehmen 5. Leitinnovationen und Geschäftsmöglichkeiten 6. Produktivitätsanstieg 7. Unternehmenswachstum und Internationalisierung 8. die Gesellschaft im Allgemeinen. Methodisch stützt sich die Evaluierung auf die Analyse der jeweils verfügbaren Dokumente, Interviews, Workshops mit Teilnehmern und eine Microclusteranalyse zu den geförderten Themenbereichen. Folgende Aussagen der Evaluatorinnen und Evauluatoren beziehen sich inhaltlich nicht auf die untersuchten Programme, sondern liefern wichtige Anhaltspunkte für die Optimierung der Evaluationsmethodik im Sinne einer Good Practice (Raivio et al. 2012): 112 LOGO ZIWD Es wurde eine programmbegleitende Datenerfassung mittels eines standardisierten, auf das Programm abgestimmten Fragebogens gefordert, da etliche spezifische Wirkungen sonst nicht erfasst werden können. Bei der vergleichsweise geringen Anzahl geförderter Unternehmen und der typischen Antwortrate bei Befragungen haben quantitative Analysen trotz aller Vorzüge nur eine beschränkte Aussagekraft. Sie sind deshalb durch eine qualitative Analyse eines erfahrenen Evaluationsteams zu ergänzen. Falls es inhaltliche Überlappungen bei unterschiedlichen Förderinstrumenten gibt, sollte die Verknüpfung explizit betrachtet und die Verzahnung bewusst gestaltet werden. Die Kommunikation mit den Akteuren sollte auch während der Förderung (also nicht nur beim Aufsetzen eines Programms) gepflegt werden. Der Effekt der Vernetzung zwischen den Fördernehmern (Unternehmen und Forschung) ist in geeigneter Weise zu betrachten. Die in den Ausschreibungen formulierten Zielstellungen sind i. d. R. zu unkonkret (z. B. „enhance business know-how of companies” oder „strengthen role of software industry as a key pillar in Finland“). Eine Bewertung der Zielerreichung nach Abschluss der Maßnahme ist damit kaum möglich. Parallel zu den themenorientierten Förderprogrammen wurden in Finnland Ende 2006 Strategic Centres for Science, Technology and Innovation, die sogenannten SHOKs, als Public Private Partnerships gegründet. Eins von sechs Zentren, das TIVIT, adressiert den IKT-Sektor. Das jährliche Budget, das für Projekte zur Verfügung steht und sich aus Beiträgen der 46 Shareholder sowie öffentlicher Förderung durch die TEKES (ca. 60 %) zusammensetzt, liegt bei 40 bis 60 Mio. €. „SHOK research is based on strategic research agendas (SRA), jointly defined by industry and the academic community, with the objectives of industrial and societal renewal, promoted within a five to ten year time-span.” (TEKES et al., S. 3) Im Jahr 2012 wurden die SHOKs einer Evaluation unterzogen, die unter anderem zu den folgenden Einschätzungen kommen (TEKES et al. 2013): Die für die SHOKs formulierten Ziele sind teilweise widersprüchlich und somit nicht zu erfüllen: 113 LOGO ZIWD o Exzellenz und Breitenwirkung o kurzfristige Ergebnisse und grundlagenorientierte Vorlaufsforschung Es fehlt ein einheitliches und konsistentes Monitoringmodell. Über alle SHOKs hinweg wurden unterschiedliche KPI gemessen (in Summe 30) – aber ohne logischen Zusammenhang (Fehlen eines Logic Charts). Vorgeschlagen wurde ein übergreifendes Set von Indikatoren. Einige Indikatoren sind allgemeingültig, andere sind nur für manche Zentren relevant. Jedes SHOK wählt zu Beginn sein Set von ca. fünf KPI. Der Gesamtzeitraum für das Monitoring sollte fünf bis zehn Jahre betragen, da etliche Effekte erst dann erfasst werden können. Hilfreich für die Identifikation von Indikatoren kann auch ein Blick auf die Motivation der IT-Firmen für Entwicklungs- und Innovationsmaßnahmen sein. Eine solche Erhebung wurde im Rahmen des Software Industry Surveys 2011 durchgeführt (Rönkkö et al. 2011). Dieser Bericht wird seit 1997 zusammengestellt und auch wenn einige Fragen auf aktuelle Fachthemen ausgerichtet sind, liefert er doch eine kontinuierliche Erhebung von Indikatoren dieses wichtigen Teilsegments der finnischen IKT-Wirtschaft. 114 LOGO ZIWD Abbildung 24: Ziele von Entwicklungs- und Innovationsaktivitäten Quelle: Rönkkö et al., S. 89 Eine weitere landesspezifische Untersuchung im Bereich der angewandten Forschung liefert (Loikannen et al. 2013). Im Mittelpunkt steht dort die Bewertung des einzigen anwendungsorientierten Forschungszentrums in Finnland, dem VTT. Auf Grundlage einer landesweiten Innovationsdatenbank, die für Finnland seit Ende des zweiten Weltkriegs kontinuierlich umfassend aufgebaut wurde, konnte die positive Wirkung der Organisation auf die technologische Position des Landes nachgewiesen werden. Eine kontrafaktische Analyse, die ohne eine solche Datenbank auskommt und Unternehmen, die mit dem VTT kooperieren denjenigen gegenüberstellt, die nicht kooperieren, wurde als interessant, aber praktisch schwer umsetzbar eingeschätzt. 7.3.3 Großbritannien36 Unabhängig von der Formulierung von konkreten Zielen und des Prozesses der Zieldefinition und der Evaluierung wird der Schlüssel für erfolgreiche angewandte Forschungsförderung im IKTBereich in der Fokussierung auf klar formulierte Problemstellungen aus der Industrie gesehen. Diese Problemfokussierung ist die wesentliche Voraussetzung für einen gelungenen Transfer von Projektergebnissen in die Praxis und eine entsprechende Wirkung bei den geförderten Akteuren und darüber hinaus. Die enge Abstimmung mit der Industrie bei der Formulierung von Ausschreibungen 36 Die Ausführungen stützten sich auf (Pilu 2014) und geben die persönliche Einschätzung des Interviewpartners wider. 115 LOGO ZIWD ist dabei eine wichtige Säule bei der Identifikation von Förderthemen durch die öffentliche Hand. Ergänzt wird dieser Faktor durch das Vorhandensein eines großen (internationalen) Marktpotenzials für ein Thema, das Anknüpfen an die in UK vorhandenen Ressourcen und Kompetenzen sowie einen ersichtlichen Mehrwert öffentlicher Förderung gegenüber einem rein Industrie-finanzierten Projekt. Eine wichtige Rolle bei der Kommunikation mit den Stakeholdern und der Identifikation der Themen spielt das Technology Strategy Board im Department for Business Innovation & Skills. Herausgehoben wurde auch die Bedeutung der Vernetzung für den wirtschaftlichen Erfolg der Forschungsförderung. Der intensive und regelmäßige Austausch zwischen Forschern, aber auch der Forscher mit den Anwendern spielt eine entscheidende Rolle beim Transfer von Projektergebnissen in die Praxis. Die Messbarkeit dieser Vernetzung ist aber noch nicht umfassend gelöst. Erste Indikatoren liefern die Anzahl der Teilnehmer bei thematischen Veranstaltungen, die Analyse gemeinsamer Publikationen oder die Beteiligung in Antragskonsortien. Als Besonderheit der IKT-Forschung wurde die Bedeutung von speziellen Innovations-Ökosystemen genannt: Eine technische Neuerung alleine ist oft nicht ausreichend für einen Erfolg am Markt. Erst durch die geeignete Kombination mit anderen Faktoren (z. B. Verfügbarkeit von Datenpools oder Entwicklung neuer Geschäftsmodelle) kann die technische Neuerung ihr Potenzial entfalten und als Innovation wirksam werden. Derartige Abhängigkeiten vom Umfeld sind in der „Old Economy“ deutlich weniger ausgeprägt. Trotz dieser Abhängigkeiten bietet IKT jedoch die Chance für sehr schnelle marktfähige Umsetzungen (ohne die großen Aufwendungen für eine mechanische Fertigung) und damit sehr kurze Innovationspfade. Auch die direkte, grundsätzlich weltweite Verfügbarkeit der IKT-Neuerungen unterscheidet den Sektor von klassischen Technologiebereichen, wie dem Maschinenbau oder der Verfahrenstechnik. Die Abbildung der Zielstellung eines Förderprogramms auf quantitativ erfassbare Indikatoren ist nur mit erheblichen Einschränkungen möglich. Die messbaren KPI lassen sich gut auf Projektebene (z. B. durch die Konsortien) definieren und dann auch erfassen. Eine Konsolidierung über die Projekte hinweg oder auch ein Vergleich der Projekte untereinander ist dann aber kaum möglich. Auf Programmebene ist es meist erforderlich, auf weichere, qualitative Indikatoren „zurückzufallen“. Zur kontrafaktischen Methoden zur Wirkungsmessung lagen keine Erfahrungen vor – die Methode wurde auch als in der Praxis schwer umsetzbar eingeschätzt. Auch in Großbritannien wächst der Rechtfertigungsdruck im Kontext öffentlicher Forschungsförderung, die 2010 ein Volumen von 116 LOGO ZIWD 8,5 Mrd. £ hatte. Bei der Bewertung des Impacts wird die übliche Aufteilung in Grundlagenforschung und angewandte Forschung zunehmend als irrelevant bezeichnet, da oft auch die Beschäftigung mit grundlegenden Fragestellungen auf eine zukünftige Anwendung ausgerichtet ist. Gemäß der Stokes-Quadranten finden sich diese im Quadrant „Pasteur“. Abbildung 25: Stokes-Quadranten Quelle: Hughes, Martin 2012, S. 8 Der Bericht (Hughes, Martin 2012) untersucht die Rolle, die Universitäten im Innovationsprozess in Großbritannien spielen – auch durch direkte Forschungsaufträge sowie den Transfer akademisch gut gebildeter Absolventen in die Wirtschaft. Er nimmt nur an wenigen Stellen direkten Bezug auf IKT, fasst aber den aktuellen Diskussionsstand zur Forschungsevaluation zusammen: „It highlights the many benefits of publicly-funded research, but stresses the vital importance of moving from simple measures of success, such as university spin-outs and patents, to a more nuanced understanding of the connections between public and private sectors in a system of knowledge production and innovation”. (Hughes, Martin 2012, S. IV) Die für den aktuellen Betrachtungsgegenstand relevanten Facetten der Evaluation lassen sich wie folgt zusammenfassen: 117 LOGO ZIWD Unter den wirtschaftlichen Effekten wird die Schaffung von Arbeitsplätzen durch das 2004 initiierte Verbundforschungsprogramm des Technology Strategy Board herausgestellt. Der Versuch einer feingranularen quantitativen Wirkungsmessung von FuE (auf Ebene von Programmen oder Forschungszentren) wird der Komplexität der Innovationsprozesse nicht gerecht und führt selten zu verwertbaren Ergebnissen. Das Nachzeichnen der „pathways to impact" muss auf das spezifische Thema und das Innovationsökosystem abgestimmt werden. Die wirtschaftlichen Effekte werden versucht durch einen ROI-Faktor plakativ zu erfassen. Das Berechnungsschema für die ROI-Rechnung ist aber nicht nachvollziehbar offengelegt. 7.3.4 Europäische Union37 Die Europäische Kommission verfolgt eine umfassende Erhebung der Input-Größen für die Forschungsförderung (Kennzahlen zu den geförderten Akteuren, Umfang der Förderung etc.). Zudem werden auf volkswirtschaftlicher Ebene verschiedene Indikatoren, z. B. zur Innovationskraft oder zur Durchdringung mit IKT gemessen. Diese sind aber für die Wirkungsmessung auf Programmebene nur sehr eingeschränkt einsetzbar. Bei der Erfassung des Outputs stehen Patente und Publikationen im Mittelpunkt, deren Aussagekraft für die Messung der wirtschaftlichen Wirkung als gering eingestuft wird. Vielmehr sind eingehende Studien erforderlich, die diese Kennzahlen im Kontext des Programms analysieren und interpretieren. Es wurde auch eine Studie unter Einsatz semantischer Mining-Techniken durchgeführt, deren Bericht in Kürze veröffentlicht werden soll. Erfahrungen mit kontrafaktischen Analysen wurden in einem Nachbarressort gesammelt. Auf Basis dieser Erfahrungen halten die Gesprächspartner diese Methode für den praktischen Einsatz für wenig geeignet. Als problematisch für die Ex-post-Bewertung des zu Ende gehenden siebten Forschungsrahmenprogramms wurde insbesondere das Fehlen einer Baseline gesehen. Außer den üblichen Unternehmenskennzahlen wurden keine weiteren (themenspezifischen) Daten erhoben, sodass eine positive Entwicklung (z. B. Durchdringung mit einer bestimmten Technologie) nun kaum nachweisbar ist. 37 Basierend auf dem Interview (Riedl, Russo, 2014). 118 LOGO ZIWD Im nun gestarteten Rahmenprogramm Horizon2020 erfolgt die Ausschreibung weniger über das Thema als über gesellschaftliche Problemstellungen. Diese können in den Anträgen mit unterschiedlichsten Technologien adressiert werden. Damit entfällt weitgehend eine explizite Förderung von IKT. Folglich wird auch die Wirkungsmessung von IKT erschwert, da diese explizit nicht mehr in den Zielbereichen und Ausschreibungen auftaucht. Für die zukünftige Evaluierung der Ergebnisse wurde eine Fortsetzung des Peer-Reviews angekündigt, wobei der Aufwand gegenüber dem 7. Rahmenprogramm für die Reviewer und die Projektnehmer reduziert werden soll. Nach Aussagen der Interviewpartner habe man den „Stein der Weisen“ für eine Erfolgsmessung für die Forschungsförderung in der IKT noch nicht gefunden und sieht auch die Grenzen einer optimalen Umsetzung bei den begrenzten finanziellen Ressourcen. 7.3.5 USA In den USA ist man sich der enormen Bedeutung der IKT für die wirtschaftliche Entwicklung sehr bewusst (Ezell, Andes 2010), (Shapiro, Mathur 2011). Von 1995 bis 2007 wird der IKT 25 % des Zuwachses des Bruttosozialprodukts zugerechnet und die dort entwickelten Technologien haben einen positiven Einfluss auf fast alle Bereiche der US-amerikanischen Wirtschaft (Andersen, Coffey 2011): Der Forschungsförderung durch öffentliche Stellen wird dabei eine zentrale Bedeutung zugemessen. Zahlreiche heutige Märkte (Breitbandnetze, Internet/Web, Cloud Computing oder Entertainment und Design) haben ihre Wurzeln in der öffentlich finanzierten Grundlagenforschung der IKT, die bis in die 70er Jahre zurückreicht. 119 LOGO ZIWD Abbildung 26: IKT-Bereiche mit großer wirtschaftlicher Wirkung Quelle: NRC 2011, S. 3 Den wesentlichen Grund für den weltweiten Erfolg Ihrer IT-Industrie sehen die Experten in den lange Zeit stabilen und gut finanzierten Förderprogrammen im IKT-Bereich. Im Zusammenspiel zwischen akademischer Forschung, hohen Aufwendungen der Industrie (insbesondere der großen Unternehmen) und einer sehr kreativen und dynamischen Gründerszene, die auch ausreichenden Zugriff auf Wagniskapital hat, entsteht so ein spezifisches Ökosystem, das die Innovationskraft begründet. Für die erfolgreiche Übertragung neuer Technologien in die unterschiedlichen Sektoren der Wirtschaft wird auch hier die enge Vernetzung zwischen den Akteuren als wesentliche Voraussetzung gesehen. „The lessons of history are clear. A complex partnership among government, industry, and universities made the United States the world leader in IT, and information technology has become essential to our national security and economic and social well-being. The federal government’s sponsorship of fundamental research in IT ‒ largely university-based ‒ has been and will continue to be essential.” (NRC 2011, S. 16). Eine Besonderheit in den Vereinigten Staaten ist die Rolle, die die Rüstungsforschung der öffentlichen Hand spielt. Dies umfasst die 120 LOGO ZIWD Grundlagenforschung durch die Defence Advanced Research Projetcs Agency (DARPA), aber auch die Beschaffungsprogramme durch die einzelnen Teilstreitkräfte, die gezielt neue Technologien fördern und so als Early Adopter eine wichtige Rolle von der Erfindung hin zum Markteintritt übernehmen. Verstärkt wird der Effekt noch durch gezielte Entwicklungs- bzw. Beschaffungsprogramme der öffentlichen Hand, wie dem National Public Safety Network oder das über den American Recovery and Reinvestment Act initiierte Smart Grid, die erhebliche Investitionen im IKT-Bereich umfassen (Shapiro, Mathur 2011). Die Forschungsförderung im IKT-Bereich auf Bundesebene wurde zu Beginn der 90er Jahre im Programm Networking and Information Technology Research and Development (NITRD) mit einem jährlichen Budget von aktuell fast 4 Mrd. US$ gebündelt. Es umfasst Angebote von 20 Förderagenturen und gibt diesen einen einheitlichen strategischen Rahmen. Das NITRD wird vom President’s Council of Advisors on Science and Technology (PCAST 2013) evaluiert. Die dazu publizierten Berichte sind – analog zur eher strategischen Ausrichtung des NITRD – jedoch wenig spezifisch und kommen zu Bewertungen bzw. Empfehlungen wie „Finding: Federal agencies have made significant progress in supporting R&D for robotics and are continuing to create a coordinated response while also establishing new programs to fund advances in cyber-physical systems.” (PCAST 2013, S. 9) oder „Recommendation 13: The Federal Government must lead in continuing to ensure that strong multi-agency R&D investments are made in NIT to address important national priorities. PCAST should establish a high-level standing PCAST NIT subcommittee and associated high-level PCAST NIT working group, composed of expert academic scientists, engineers, and industry leaders who can provide sustained strategic advice.” (PCAST 2013, S. 25) Einen weiteren Baustein auf Bundesebene stellt die steuerliche Förderung von Forschung und Entwicklung (die sogenannten Tax Credits) dar. In einem unbürokratischen Verfahren können Unternehmen so ihre Steuerschuld durch Investitionen in Forschung und Entwicklung mindern. Die Sektoren Life Science und IKT nutzen dieses Modell besonders intensiv. Konkrete Zielvorgaben und deren externe Evaluation sind für dieses Instrument naturgemäß kaum realisierbar. Im Jahr 2009 wurde in den USA das STAR METRICS (Science and Technology for America's Reinvestment: Measuring the Effects of Research on Innovation, Competitiveness, and Science) 121 LOGO ZIWD Projekt gestartet (Lane, Bertuzzi 2011). Als freiwillige Initiative verschiedener Förderagenturen und akademischer Fördernehmer sind aktuell über 80 Forschungseinrichtungen und sechs wichtige Förderagenturen, darunter die National Science Foundation, beteiligt. Die Datenbank führt in der ersten Phase Input-Daten zur FuE-Förderung aber auch Informationen zur projektbezogenen Beschäftigung und internen Kosten der Fördernehmer zentral zusammen. Nach der vollständigen Umsetzung sollen nicht nur Input-Daten, sondern in der auf mindestens fünf Jahre angelegten Phase II auch Output- und Outcome-Daten über STAR METRICS frei verfügbar gemacht werden (Lane et al. 2012). Im Verbund mit weiteren Datenquellen (Publikationen, Patente, Produkte,…) sollen so Innovationspfade nachvollziehbar gemacht werden. Erste Experimente dazu sind bereits erfolgreich umgesetzt worden. Im Rahmen des Projekts wurden wesentliche Herausforderungen bei der Zusammenführung und Nutzung unterschiedlicher Datenquellen benannt: „At least three major technical challenges were identified in the workshops: (1) the dispersed and unstructured location of relevant data elements; (2) the problem of attribution because of the wide and dispersed number of players; and (3) the long time lags intervening between funding and results.“ (Lane et al. 2012, S 11) Eine derartige Datensammlung ist für zahlreiche Fragestellungen im Kontext der Evaluation eine wertvolle Quelle – bietet für sich genommen aber auch keine Garantie für eine saubere qualitative Analyse. „Estimating impact not only requires capturing data and comparing the outputs and outcomes of the activities of both funded and unfunded scientists but thinking carefully about appropriate counterfactuals. It is important to be clear about the policy question of interest and to develop a full cost-benefit analysis.” (Lane, Bertuzzi 2011, S. 679) Für die Evaluation einzelner Förderprogramme in der Größenordnung sind die gesammelten Daten zu allgemein, da sie nicht auf konkrete, spezifische Ziele und Indikatoren angepasst sind. Im Kontext des STAR METRICS Projekts werden auch interessante Arbeiten zum Text und Data Mining sowie aktueller Visualisierungstechniken vorgestellt. 122 LOGO ZIWD Abbildung 27: Interaktive Visualisierung im STEM Inventory Quelle: https://www.nitrd.gov/Subcommittee/sew/sewed/STEMInventory.aspx 7.4 Instrumentarium zur Evaluierung von Programmeffekten Während sich bei der Forschungsförderung im Grundlagenbereich die Publikationsintensität bzw. auch Zitationsindizes als Indikator für den Erfolg etabliert haben, ist die Erfolgsmessung bei anwendungsorientierter Forschung deutlich komplexer. Für einen Transfer der Forschung in die betriebliche Praxis sind gute Kontakte zwischen Forschern und Anwendern und die sogenannte graue Literatur neben der wissenschaftlichen Publikationsstatistik und der Anzahl der Patente mindestens gleichrangig. Aktuelle Forschung zur Evaluierung von FuE-Fördermaßnahmen stellen deshalb die Bedeutung der Interaktion zwischen unterschiedlichen Stakeholdern der Innovations-Pipeline heraus (Bornmann 2013, Lepori, Reale 2012, Spaapen 2011). Nach deren Analyse führen FuE-Projekte, bei denen die Forscher eng mit Anwendern, Gremien und anderen Branchen im Austausch stehen zu wesentlich mehr wirtschaftlichen bzw. gesellschaftlichen Wirkungen als Projekte, die lediglich hochrangig innerhalb der Forschungscommunity veröffentlicht oder über ein Patent geschützt wurden. Neben der Intensivierung der Interaktion, die eine zentrale Aufgabe der Projektbegleitung sein sollte, kann die Erfassung und Strukturierung der Interaktionen der Projektmitarbeiter mit den un- 123 LOGO ZIWD terschiedlichen Stakeholdern einen wichtigen Baustein für die Evaluierung bilden. Eine Befragung der Akteure nach Projektende stellt einen erheblichen Aufwand dar, der von den Forschern vermutlich nicht toleriert würde (siehe dazu bspw. ESF 2012), und würde vermutlich auch nur einen Bruchteil der Interaktionen erfassen. Es gilt somit eine Plattform bereitzustellen, die den Forschern und Fördergebern bereits während der Projektlaufzeit für die Kommunikation und Koordination innerhalb und außerhalb der Projektteams zur Verfügung steht. Social-Media-Plattformen für Kommunikation und Koordination werden in vielen Projekten bereits heute teilweise verwendet, um sich im Team gegenseitig über anstehende Publikationen, Konferenzen oder Messen zu informieren. Ein ähnlich konzipiertes System sollte in der Lage sein, die Ergebnisse von Projekten in Förderprogrammen (mit einem sehr breiten Verständnis von „Ergebnis“) ohne großen zusätzlichen Aufwand in einer Datenbank abzulegen. Diese umfassende Sammlung von Ergebnissen bildet die Grundlage für die Evaluierung der Interaktion mit den Stakeholdern und liefert so einen Indikator für die gesellschaftliche Wirkung. Von den aktuellen Entwicklungen, die verschiedene Ansätze eines derartigen Konzeptes einer Ergebnisdatenbank in Teilen bereits realisieren, seien stellvertretend STAR METRICS und das europäische ERIS - ERC Research Information System (Mugabushaka 2012) genannt. Im großskalig konzipierten US-amerikanischen STAR METRICS sollen nach der Fertigstellung diverse heterogene Datenquellen zu verschiedenen Input-, Output- und Outcome-Daten zusammengeführt werden, um Innovationspfade sichtbar zu machen. Allerdings ist der Ansatz zu allgemein für die Evaluation einzelner Fördermaßnahmen. Das ERIS des Europäischen Forschungsrates (ERC, European Research Council) ist auf die durch den ERC geförderte Exzellenz-Grundlagenforschung zugeschnitten und versucht, möglichst viele schon vorhandene Informationen aus öffentlichen und kommerziellen Datenquellen zusammenzuführen, um einerseits die Belastungen für die geförderten Forscher möglichst gering zu halten und andererseits die ERC Monitoringund Evaluationsstrategie zu unterstützen. Seit Anfang 2013 ist ein erster, noch stark eingeschränkter Prototyp im Test. Neben der Integration von Publikationsdaten sollen zukünftig auch Patente und informelle Informationen, z. B. über errungene Preise und Auszeichnungen automatisiert erfasst werden. Für die Datenzusammenführung, Suche und Auswertung werden dabei auch fortgeschrittene Text-Mining-Techniken eingesetzt. Im Rahmen der aktuellen Beauftragung wurde ein Grobkonzept für eine Ergebnisdatenbank entworfen, die auf die Unterstützung der Evaluierung von einzelnen Förderprogrammen im Bereich der anwendungsorientierten Forschung ausgerichtet ist. 124 LOGO ZIWD 8 Ableitung eines Wirkungsmodells konvergenter IKT Im Wirkungsmodell wird zunächst die Vielzahl von Einflüssen auf die konvergente IKT deutlich. Zu den Einflüssen zählen weltweite technologische Entwicklungen, Rahmenbedingungen für IKT in Deutschland und Impulse durch Fördergeber, z. B. BMWi, BMBF oder EU. Die Teile des Wirkungsmodells, die das BMWi direkt beeinflussen kann, sind hellblau dargestellt. Die Teile des Wirkungsmodells, die durch andere Einflüsse dominiert werden, sind dunkelblau. Weiterhin wird im Wirkungsmodell die zentrale Wirkungskette von Förderprogrammen deutlich, welche durch fünf ineinander verschachtelte Kästen abgebildet wird. In jedem Kasten werden Gruppen von Indikatoren in grau aufgeführt. Projektförderung (rechts unten): Den Nukleus von Förderprogrammen bildet die Projektförderung. Die Struktur der geförderten Unternehmen aus IKT und Anwendungsbranchen sowie von FuE-Einrichtungen gibt Hinweise auf den Selection Bias des Förderprogramms. Community-Building im Umfeld der Förderung: Der Effekt eines Förderprogramms ist nicht einfach gleichzusetzen mit der Summe der Effekte der einzelnen geförderten Projekte. Zwei wesentliche weitere Gruppen von Maßnahmen ergänzen die Effekte eines Förderprogramms. Hierzu zählen das Community-Building im Umfeld der Förderung sowie das Agenda-Setting und die Schaffung von Awareness für Technologiethemen und Entwicklungstrends. Das Community Building im Umfeld der Förderung lässt sich gut erheben. Hierzu zählen Impulse durch die Begleitforschung, Netzwerke, Konferenzen oder Leitfäden. 125 LOGO ZIWD Abbildung 28: Wirkungsmodell von Förderprogrammen im Bereich „Konvergenter IKT“ Wichtige Impulse auf die Wirkungen der Förderprogramme: weltweite technologische Entwicklungen Rahmenbedingungen für IKT in Deutschland Impulse durch andere Fördergeber, z. B. BMBF, EU …… Einfluss des BMWi auf die Wirkungen der Förderprogramme Quelle: Prognos/IGD/ZIWD 2015: Eigene Darstellung 126 LOGO ZIWD Agenda-Setting und Awareness: Die Wirkungsmessung in den Bereichen Agenda-Setting sowie die Schaffung von Awareness für bestimmte Technologiethemen unterscheiden sich deutlich von der Messung der Effekte durch das Community-Building. Viele Wirkungen sind in diesen Bereichen mit klassischen Erhebungsinstrumenten schwer greifbar. Aus diesem Grund werden hier spezifische Werkzeuge benötigt: Hierzu zählen semantische Web-Analysen, durch welche etwa Branchendiskurse sowie die Intensität und Frequenz der Diskurse zu spezifischen Themen gemessen werden können. Nur wenige Indikatoren in diesem zentralen Wirkungsbereich von Förderprogrammen lassen durch eine Befragung der Fördernehmer erheben, hierzu zählt z. B. die Anzahl neuer Innovateure bei Förderprogrammen. Diffusion durch Wissen und Technologie: Der Großteil der durch die Förderung der konvergenten IKT angestrebten ökonomischen Effekte wird durch eine Reihe von Einflussgrößen maßgeblich bestimmt, die nur schwer oder gar nicht durch das BMWi gesteuert werden können. Hierzu zählen etwa weltweite technologische Trends. Diese Einflussfaktoren sind oberhalb der oberen geschweiften Klammer im Wirkungsmodell dargestellt. Zu diesen Effekten zählen auch verbesserte Prozesse und Folgeinvestitionen durch die Diffusion von Wissen und Technologie in die IKT und Anwendungsbranchen. Branchenentwicklung: Schließlich wird in der Branchenentwicklung im internationalen Vergleich der Erfolg der Förderung im Zusammenspiel mit vielen weiteren Einflussfaktoren deutlich. Dieser Erfolg zeigt sich auch in einer Reihe von ökonomischen Größen, wie etwa die Entwicklung der Umsätze oder der Exporte in den Anwendungsbranchen und spezifischen Segmenten der konvergenten IKT. Die Indikatoren einer an der BHO orientierten Wirkungsmessung müssen geeignet sein, folgende Anforderungen der Erfolgskontrolle entsprechend zu messen: ob und inwiefern die geplanten Ziele erreicht wurden (Zielerreichungskontrolle), ob die Maßnahme ursächlich für die erreichten Zielsetzungen war (Wirkungskontrolle) und ob die Maßnahme im Hinblick auf die Hauptziele wirtschaftlich war (Maßnahmenwirtschaftlichkeit und Vollzugswirtschaftlichkeit). 127 LOGO ZIWD Maßgeblich bei der Entwicklung des Wirkungsmodells ist ein wesentlicher Unterschied von Förderprogrammen im Bereich Konvergente IKT zu anderen Technologieförderprogrammen. Technologien im Bereich Konvergente IKT sind General Purpose Technologies. General Purpose Technologies weisen, wie in Kapitel 2 dargestellt, verschiedene Merkmale auf. Diese Merkmale haben Konsequenzen für das Wirkungsmodell: IKT-Technologien lassen sich in einer Vielzahl von Anwendungsbereichen produktiv nutzen. Sie ermöglichen Folgeinnovationen für zahlreiche Produkte, Prozesse und Geschäftsmodelle. Dies bedeutet auch, dass der Großteil der Effekte der Förderung sich nicht bei den Fördernehmern findet, sondern bei einer Vielzahl von sehr unterschiedlichen Akteuren entsteht, die nicht im Zusammenhang mit der Förderung stehen. Die Förderung ist für diese Gruppe nicht Entscheidungskriterium, weshalb bestimmte Open-Source-Technologiebausteine genutzt oder nicht genutzt werden. Die Nutzung wird von ganz anderen Determinanten bestimmt, wie etwa die Kompatibilität zu den eigenen Produkten der Unternehmen, etc. Weiterhin ist IKT oft nur eine Komponente in anderen Produkten. Der Markterfolg dieser Produkte ist wiederum von vielen weiteren Determinanten abhängig, die nicht im Zusammenhang mit den Technologiebausteinen der IKT stehen. IKT ist zwar eine notwendige Voraussetzung, aber nicht hinreichend für den Markterfolg dieser Produkte. Preise und Leistungsmerkmale von IKT-Technologien verändern sich im Zeitablauf sehr stark. Es gibt starke Wechselbeziehungen mit anderen, komplementären Technologien und Folgeentwicklungen. Erschwerend kommt also noch hinzu, dass die Effektstärke und Richtung von vielen weiteren Einflussgrößen beeinflusst wird. Hierzu zählt vor allem der hochdynamische technologische Wandel in diesem Bereich. Vor dem Hintergrund dieser Spezifika der IKT38, ergeben sich also insbesondere zwei Herausforderungen: 1. Zielerreichungskontrolle: Die Bestimmung der Zielerreichung in einem von Agilität geprägten Umfeld der Softwareentwicklung. 2. Wirkungskontrolle: Die Bestimmung der Ursächlichkeit der Maßnahme für die Zielerreichung. Die Dynamik der IKT-Branche muss demnach in besonderem Maße bei der Entwicklung der Indikatorik berücksichtigt werden. 38 Vgl. auch Kapitel 2 128 LOGO ZIWD Eine Möglichkeit darauf zu regieren bietet die flexibel anwendbare begleitende Erfolgskontrolle aus der BHO: „Bei Maßnahmen, die sich über mehr als zwei Jahre erstrecken, und in sonstigen geeigneten Fällen sind nach individuell festzulegenden Zeiträumen oder zu Zeitpunkten, an denen abgrenzbare Ergebnisse oder Teilrealisierungen einer Maßnahme zu erwarten sind, begleitende Erfolgskontrollen durchzuführen.“ Die Erfolgskontrollen sollen und können zu unterschiedlichen Zeitpunkten des Programm-Lebenszyklus eingesetzt werden. Dies bietet die Möglichkeit auf ein sich veränderndes Umfeld zu reagieren und die Ziele, falls nötig anzupassen. Hierzu wird die Nutzung dynamisierter Zielkataloge und Ergebnisdatenbanken empfohlen. Im Kapitel 9 sowie im Leitfaden werden die Empfehlungen genauer dargelegt. Ein Kontrollgruppenansatz auf Basis statistischer Zwillinge etwa im Sinne von Rubin oder Rosenbaum (Rosenbaum und Rubin 1983) oder etwa von Pearl (Pearl 2000), ist vor dem Hintergrund der Bedeutung der IKT als General Purpose Technology nicht zu empfehlen. Ein solches Matching würde lediglich für den sehr kleinen Teil der beobachteten Effekte, nämlich für die Effekte, die bei den Fördernehmern auftreten, den ursächlichen Anteil berechnen. Die tatsächliche Bedeutung des Programms würde damit systematisch unterschätzt werden. Aus den Gesprächen mit internationalen Experten geht hervor, dass die Anwendung eines kontrafaktischen Ansatzes in der Praxis als problematisch eingestuft wird. Die dem Kontrollgruppenansatz zugrunde liegenden Gedanken können aber sehr wohl genutzt werden, um die Ursächlichkeit des Förderprogramms für die beobachteten Effekte, z. B. der Bereich Branchenentwicklung, im internationalen Vergleich herauszuarbeiten. Der Ausgleich des Selection Bias ist das zentrale Anliegen bei der Berechnung von statistischen Zwillingen. Strukturmerkmale der geförderten Unternehmen aus IKT und Anwendungsbranchen sowie von FuE-Einrichtungen geben Hinweise auf den Selection Bias des Förderprogramms (Wirkungsmodell: Projektförderung). Unterschiedliche Strukturmerkmale zwischen den geförderten Unternehmen und den Branchendurchschnitten können genutzt werden, um sich den ursächlichen Anteil der Förderung zumindest zu nähern. Unbedingt sind auch weitere Impulse auf die Wirkungen der Förderprogramme zu berücksichtigen. Hierzu zählen allgemeine technologische Entwicklungen, Konjunkturen und Brüche in Wissenschaft und Wirtschaft oder auch die Impulsstärke der Förderung vor dem Hintergrund weiterer Fördergeber und sonstiger Akteure. Die Anforderungen der BHO lassen sich also mit den besonderen Anforderungen konvergenter IKT in Einklang bringen, wenn neue Evaluierungskonzepte, wie dynamisierte Zielkataloge und Ergebnisdatenbanken genutzt werden. 129 LOGO ZIWD In der folgenden Abbildung wird das empfohlene Evaluationssystem dargestellt. Die sechs Elemente des Evaluationssystems im Überblick Abbildung 29: Die sechs Elemente des Evaluationssystems im Überblick 1. Basisanalyse: Fördernehmer und Themen Strukturmerkmale, Hintergrund und Rahmenbedingungen für die Fördernehmer BHO 4. Zielerreichung 5. Klare Definition und Festlegung der Ziele im Voraus und Messung der Zielerreichung im weiteren Verlauf Wurden die Ziele der Förderung erreicht? Wirkung Untersuchung der Ursächlichkeit der Maßnahme für die Zielerreichung Ist die Förderung ursächlich für die Ziellerreichung? Konjunkturen und Brüche in Wissenschaft u. Wirtschaft Impulsstärke der Förderung Nutzung dynamisierter 2. Zielkataloge und 3. Ergebnisdatenbanken 6. Wirtschaftlichkeit Untersuchung des Ressourceneinsatzes Vollzugswirtschaftlichkeit Maßnahmenwirtschaftlichkeit Analyse Ressourcenverbrauch Wirtschaftlichkeit im Hinblick auf die Erreichung der Hauptziele Verwendung der Ergebnisse der Basisanalyse: a. Clusterung der Projekte und Qualitative Fallstudien b. Triangulation c. Totale Faktorproduktivitäten auf Branchenebene 1 © 2015 Prognos AG Quelle: Prognos/IGD/ZIWD 2015: Eigene Darstellung Elemente des Evaluationssystems Das Evaluationssystem besteht aus sechs zentralen Elementen, wie dies in der obigen Abbildung dargestellt ist: 1. Basisanalyse: Fördernehmer und Themen 2. Zielkatalog 3. Ergebnisdatenbank 4. Zielerreichung 5. Wirkungsmessung 6. Bewertung der Wirtschaftlichkeit Die drei erstgenannten Elemente beschreiben ergänzende Instrumente, die einerseits einer Bestimmung des Status Quo Ante der Förderung dienen (Basisanalyse), andererseits zusätzliche, präzisere Informationen ermöglichen und den Prozess der Informationsgewinnung verstetigen und dynamisieren. 130 LOGO ZIWD Ausgangspunkt des Evaluationssystems ist eine Basisanalyse der Fördernehmer. Hier werden Informationen gewonnen, um den Status Quo Ante zu bestimmen, den Kreis der Technologieentwickler und Anwender zu erfassen und damit die Grundlagen zu sichern, um die Ursächlichkeit des Förderprogramms abzuschätzen. Hierzu zählen einerseits Informationen über die Fördernehmer andererseits Informationen über die inhaltliche Ausgestaltung des Förderschwerpunkts. Die beiden nächsten Elemente, Zielkatalog und Ergebnisdatenbank, zählen zu den neu konzipierten Werkzeugen des Evaluationssystems. Sie sollen die vielschichtigen Wirkungsbereiche des Fördergegenstands der konvergenten IKT verdeutlichen, bisher nur vermutete Wirkungsbereiche, insbesondere langfristige Wirkungszusammenhänge, belastbar mit Kennzahlen unterlegen und mit Hilfe semantischer Webanalysen bisher unerschlossene Bereiche erfassen. Mit Hilfe dieser zusätzlich gewonnenen Informationen können die Anforderungen der BHO insbesondere im Hinblick auf die Erfassung von beabsichtigten und unbeabsichtigten Wirkungen deutlich belastbarer erfüllt werden. Dies wird mit den Analysen in den drei letzten Elementen des Evaluationssystems geleistet. Die Zielerreichungskontrolle stützt sich im Wesentlichen auf Soll-Ist-Vergleiche. Die Qualität der Analyse ist entscheidend davon abhängig, dass: die Ziele differenziert und nachvollziehbar identifiziert und dokumentiert worden sind, zwischen Haupt- und Unterzielen unterschieden wird, der Beitrag der Teil-/Unterziele zur Erreichung der Hauptziele erfasst ist, die Zielformulierungen sich an den sogenannten SMARTKriterien (spezifisch, messbar, abgestimmt, terminiert, realistisch) orientieren, eine Status Quo Ante-Erfassung der relevanten Indikatoren erfolgt und dokumentiert ist. Die Wirkungsmessung konzentriert sich auf die Erfassung der kausal eindeutig der Förderung zuzurechnenden Wirkungen, unabhängig davon, ob sie intendiert oder nicht-intendiert waren und darauf, den Beitrag der Förderung und der durch diese erzielten Wirkungen zur Zielerreichung zu bewerten. Für die Analyse schlagen wir drei unterschiedliche Vorgehensweisen vor, die im Leitfaden zur Evaluierung beschrieben werden. Zu nennen sind hier: 131 LOGO ZIWD eine Clusterung der Projekte in Kombination mit vertiefenden qualitativen Fallstudien, die Erschließung eines möglichst breiten Spektrums von Datenquellen und die Triangulation der Daten, d.h. die Durchführung eines methodenübergreifenden Analyseansatzes, der Einsatz ökonometrischer Verfahren, z.B. die Berechnung totaler Faktorproduktivitäten auf Branchenebene. Die Wirtschaftlichkeitsanalyse erfolgt auf zwei Untersuchungsebenen: der Vollzugs- und der Maßnahmenwirtschaftlichkeit. Die Vollzugswirtschaftlichkeit konzentriert sich auf die Bewertung des administrativen Aufwandes. Hier sollen mit Prozess- und Kostenanalysen die Ressourcen zum Management einzelner Förderprogramme erhoben und im Verhältnis zum Förderansatz bewertet werden. Dabei werden die Ablauforganisation, die Schnittstellen, die Abgrenzung von Aufgaben, Kompetenz und Verantwortungsbereichen sowie die Aufgabenintegration untersucht. Der ermittelte Aufwand der Programmsteuerung und -administration wird dann in Relation zum Fördervolumen bzw. weiteren Spezifika der Förderung (Einzel- / Verbundvorhaben, Netzwerke / Cluster, Projektgrößen / -laufzeiten) gesetzt. Die Maßnahmenwirtschaftlichkeit untersucht die Kosten der Forschungsförderung im Verhältnis zum erzielten Nutzen. Dabei wird eine gesamtwirtschaftliche Perspektive formuliert. Hieraus resultieren hohe Anforderungen an die Beobachtbarkeit und Messbarkeit, Kausalität und Fristigkeit der Effekte. Neben der präzisen Erfassung der Wirkungsketten und Diffusionsprozesse müssen im Feld der IKT übergeordnete Entwicklungstrends berücksichtigt werden, die sowohl auf die geförderte als auch auf die nicht-geförderte Klientel einwirken. Die erzielten und beobachtbaren ökonomischen Effekte - bei den geförderten Unternehmen und Forschungseinrichtungen sowie bei weiteren in den Diffusionsprozess eingebundenen Akteuren - werden in Relation zum Fördervolumen gesetzt. Damit wird ein unterer Grenzwert der Effekte beschrieben. Des Weiteren zu berücksichtigen sind mögliche zusätzliche Transferund Diffusionsketten, die sich einer Erfassung entziehen, sowie nicht-monetarisierbare Wirkungen, die z.B. im Organisationslernen anzutreffen sind. Das Evaluationssystem wird auch in Kapitel 9 sowie in den jeweiligen Kapiteln dieses Leitfadens erläutert. 132 LOGO ZIWD 9 Konsequenzen für die Evaluationspraxis Die bisherigen Ausführungen zeigen einerseits, dass die BHO einen relativ weit gesteckten Interpretationsrahmen beschreibt, der z.B. im Gegensatz zur Arbeitsanleitung Einführung in Wirtschaftlichkeitsuntersuchungen des BMF keinen expliziten Hinweis auf eine indikatorengestützte Bewertungspraxis enthält. Andererseits resultieren aus dem Charakter des Innovationsfeldes konvergente IKT spezifische Anforderungen, die auch auf Seiten der Evaluierung dynamische Elemente erfordern. Das im Rahmen der Studie entwickelte Wirkungsmodell verdeutlicht darüber hinaus, dass mit der Förderung Impulse gesetzt werden, die über unterschiedliche Prozessketten in ein engeres und ein weiteres Umfeld hinein wirken können. Der Wirkungsmechanismus selbst muss dabei nicht zwangsläufig dem Prinzip der Linearität folgen, sondern kann auch rekursive Schleifen beinhalten. D.h. Impulse, die von den einzelnen Vorhaben ausgehen, können von anderen aufgegriffen und ggf. selbst weiter entwickelt werden und dann wiederum als eine entsprechende Weiterentwicklung auf die Vorhaben oder Prozesse des Community Building zurückwirken. Neben der Anforderung hinsichtlich einer Dynamisierung müssen Evaluierungskonzepte folglich auch den Anforderungen an Breite und Tiefe der Datengewinnung gerecht werden, um die Effekte der Förderung nachzeichnen zu können. Dabei muss aus Sicht der Gutachter auch das erweiterte Förderumfeld in die Analyse einbezogen werden, um den verschiedenen Kommunikations- und Diffusionskanälen gerecht zu werden. Da eine Linearität in der Wissensdiffusion nicht unterstellt werden kann, steht die Wirkungsmessung vor der zusätzlichen Herausforderung, plausible Wirkungsketten nachzuzeichnen, die eine kausale Verknüpfung zwischen Förderstimulus und Wirkung bei den unterschiedlichen Akteuren und auf unterschiedlichen Handlungsebenen abbilden. Im Falle der konvergenten IKT werden eine Vielzahl von Überlagerungen anzutreffen sein, da die einzelnen Vorhaben nicht in einer von der Außenwelt abgeschotteten Laborsituation sondern in einem hoch dynamischen und interaktiven Kontext durchgeführt werden. Für die Evaluationspraxis bedeutet dies, dass weder ein Set von Standardindikatoren noch der Einsatz von Standardtools diesen Anforderungen gerecht werden kann. In den folgenden Ausführungen erweitern wir deshalb das Evaluationsportfolio um entsprechende dynamisierbare Elemente, die wesentliche zusätzliche Informationen erheben und bereitstellen, die von hoher Relevanz für eine Feinsteuerung der einzelnen Programme sind. Damit nähern sich die Elemente der Evaluierung und der Programmbegleitung einander an, sodass daraus resultierende Aufgaben sowohl von 133 LOGO ZIWD Programmverantwortlichen bzw. den Projektträgern durchgeführt werden sollten als auch von neutralen externen Evaluatoren. 9.1 Evaluationsverständnis Das Evaluationsverständnis ist geprägt vom Anspruch, den Programmverantwortlichen zu unterschiedlichen Zeitpunkten der Programmplanung, -implementation und -durchführung steuerungsrelevante Informationen zur Verfügung zu stellen. D.h. es ist orientiert an einem Lebenszyklusmodell, bei dem zu unterschiedlichen Zeitpunkten ein spezifischer Informationsbedarf entsteht. Dieses Konzept knüpft an die in der BHO skizzierten Phasen der Wirtschaftlichkeitsuntersuchung in der Planung sowie der begleitenden und abschließenden Erfolgskontrolle an. Erkenntnisse aus der Evaluierung sollen somit die Feinjustierung und sofern erforderlich Nachsteuerung bzw. Neuorientierung des Programms ermöglichen. Das Lebenszyklusmodell eines Förderprogramms geht von folgenden Entwicklungsphasen aus, die in der Regel durch Meilensteine abgeschlossen werden. In jeder Phase werden Artefakte erzeugt, die in den Folgephasen weiterentwickelt bzw. transformiert werden. Abbildung 30: Programmentwicklung in Form eines einfachen Lebenszyklus-Modells Phase I – Planungsphase Meilenstein I Phase II – Wettbewerb Meilenstein II Phase III – Projektdurchführung Meilenstein III Phase IV – Verstetigung Meilenstein IV Quelle: Prognos/IGD/ZIWD 2015: Eigene Darstellung Die wesentlichen Aktivitäten und die dabei entstehenden Artefakte werden in der folgenden Tabelle skizziert. Wirtschaftlichkeitsuntersuchungen sind nach Maßgabe der BHO mit Ausnahme der Wettbewerbsphase durchzuführen. Aus Evaluierungsperspektive lässt sich dies mit den Ansätzen einer ex ante-, einer begleitenden sowie einer ex post-Evaluierung verknüpfen. Dabei bleibt das Ziel, 134 LOGO ZIWD den Programmverantwortlichen in jeder Phase steuerungsrelevante Informationen zur Verfügung zu stellen. Die Phasen können wie folgt konkretisiert werden: Tabelle 13: Phase I – Planungsphase Übersicht zu den vier Phasen der Lebenszyklus-basierten Methode Aktivitäten Artefakte Einberufung von Expertenkreisen Vorstudien Abstimmungsprozesse Budgeterklärung Artefakt-Erarbeitung Bisher vorwiegend Wettbewerbstexte Zentral neu: Zieldefinitionsformular auf der Basis eines generellen Zielkatalogs Werkzeuge zur Methode z. B. in einem Wiki II – Wettbewerb Bekanntmachung Beratungen Einreichungen Begutachtungen formale Antragsstellung formale Bewilligung Wie bisher, aber: Kenntnisnahme der erweiterten Artefakte aus Phase I, z. B. durch interne und externe Gutachter Zudem Abgleich des Projektportfolios nach Begutachtung/Bewilligung mit ursprünglichen Planungen Evtl. behutsame Nachsteuerungen, Merkposten für weitere Maßnahmen und Empfehlungen für projektbegleitende Maßnahmen III – Projektdurchführung Initiierung Meilensteine Berichtswesen Begleitung Abschluss Wie bisher, aber: stärkeres Einwirken der Begleitung im Sinne der Zieldefinitionen Verstärkte Kommunikation diesbezüglich Bildung von Fokusgruppen Wesentliche Neuerung: Befüllung einer Ergebnisdatenbank IV – Verstetigung Neben den bekannten Maßnahmen, die prüfen, ob die Projekte ihre Ziele erreichen, können schon zur Bewilligung und vor allem zur Laufzeit Empfehlungen zur Verwertung oder Vernetzung ausgesprochen werden. Es können insbesondere aus der Ergebnisdatenbank wertvolle Erkenntnisse für Transfermaßnahmen gewonnen und zielgenau geplant werden. Die Ergebnisdatenbank kann als umfängliches Instrument des Innovationsmanagements ausgestaltet werden (dies wird teilweise von den besten Projekten bereits so gemacht). Quelle: Prognos/IGD/ZIWD 2015: Eigene Darstellung 135 LOGO ZIWD In der Tabelle sind bereits Elemente beschrieben, die über die etablierte Evaluationspraxis hinausgehen und die im Folgenden konkretisiert werden. Deutlich wird dabei, dass in den einzelnen Umsetzungsphasen eines Förderprogramms unterschiedliche Aktivitäten initiiert und durchgeführt werden und die Programmsteuerung somit auch unterschiedliche Informationen benötigt. Diese können weitgehend mit den klassischen Instrumenten der Evaluierungspraxis gewonnen werden. Wir sehen jedoch die Chance einer deutlichen Qualitätsverbesserung durch die Aufnahme ergänzender Elemente. Neben den mehrfach genannten Spezifika konvergenter IKT ist zu berücksichtigen, dass mit den bisherigen Förderansätzen auch gestaltende Optionen der Technologieentwicklung verfolgt worden sind. D.h. es ging nicht nur darum, (globale) Trends aufzugreifen und in ihrer Relevanz für den Standort zu bewerten, sondern neue Entwicklungen frühzeitig zu erkennen und bei den Zielgruppen zu verankern. Als Beispiel können hier Maßnahmen im Kontext „Industrie 4.0“ genannt werden. 9.2 Zielkatalog Der Zielkatalog ist auf der Basis eines standardisierten (vorstrukturierten) Zielkatalogs maßnahmenspezifisch zu erarbeiten und im Lebenszyklus der Maßnahme bei Bedarf fortzuschreiben. Der Zielkatalog ist somit als lebendes Dokument zu sehen, in das aktuelle Einflüsse sowohl aus technologischer als auch aus Anwender- oder innovationspolitischer Perspektive einfließen können. In der folgenden Tabelle findet sich ein Vorschlag für eine mögliche Erstbefüllung des Zielkatalogs. Die Ziele sind nach dem Wirkungsmodell strukturiert. Im Tabellenkopf finden sich Vorschläge für mögliche Zielgruppen einer Förderprogramms. Der Zielkatalog soll an den jeweiligen Förderschwerpunkt diskutiert, angepasst und ergänzt und konkretisiert werden. Hierzu zählt: eine generelle Zielbestimmung, die Definition von Zielgruppen und entsprechenden Kombinationen, ggf. eine Gewichtung der Ziele bzgl. ökonomischer, organisatorischer und technischer Kategorien, ggf. bevorzugte Förderformate sowie ggf. eine grobe Klassifikation gewünschter Ergebnisse. 136 LOGO ZIWD Vorschlag für eine mögliche Erstbefüllung des Zielkatalogs Forschungs-einrichtungen IKT-Branche Anwendungsbranchen Forschungs-einrichtungen 1 Entwicklung innovativer Technologien und Technologiebausteine x x x 2 Entwicklung innovativer Produkte und Prozesse x x x 3 Erhöhung der Innovationsstärke der Fördernehmer x x x 4 Erhöhung der Innovationsstärke von KMU x 5 Ökonomische Stärkung der Fördernehmer x x 6 Direkte Schaffung und Sicherung von Arbeitsplätzen Community-Building im Umfeld der Förderung Etablierung neuer Kooperationen zwischen Unternehmen Etablierung neuer Kooperationen zwischen Unternehmen und Forschungseinrichtungen Stärkung langfristiger Kooperationen zwischen Unternehmen Stärkung langfristiger Kooperationen zwischen Unternehmen und Forschungseinrichtungen Stärkung des Wissenstransfers zwischen Unternehmen und Forschungseinrichtungen x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x Nr. Gesamte Volkswirtschaft alle Unternehmen nicht geförderte Akteure geförderte KMU geförderte Akteure Endanwender (Verbraucher) Tabelle 14: x x Projektförderung 7 8 9 10 11 12 Unternehmensgründungen x Agenda-Setting und Awareness 13 Ankurbelung von Nachahmungseffekten x x x x x x 14 Entwicklung neuer Geschäftsmodelle und -ideen x x x x x x 15 Folgeinvestitionen im Förderschwerpunkt x x x x 16 Identifikation von Lösungsmöglichkeiten durch IKT für gesellschaftliche Herausforderungen x x x Diffusion durch Wissen und Technologie 17 Diffusion von Wissen x x x x x x 18 Diffusion von Technologien x x x x x x 19 Standardisierung und Normung x x x x x x 20 Technologiebausteine x x x x x x x x x x x x x x x Branchenentwicklung 21 Beseitigung von technischen Markthemmnissen 22 wirtschaftliche Breitenwirkung: Erschließung neuer Tätigkeitsfelder im In- und Ausland Indirekte und induzierte Schaffung und Erhalt von Arbeitsplätzen Ökonomische Stärkung der IKT-Branche in Deutschland Ökonomische Stärkung der Anwenderbranchen der IKT in Deutschland 23 24 25 x x x Quelle: Prognos/IGD/ZIWD 2015: Eigene Darstellung 137 LOGO ZIWD Der Zielkatalog wird auf Basis von Expertenkreisen, Vorstudien und Budgetplanungen unter Einbeziehung der Haupt-Stakeholder in Phase I (Vorphase) gewonnen. Dabei ist eine klare Zielsetzung wünschenswert. Hierbei sind folgende Aspekte zu berücksichtigen: Freiraum für innovative Elemente offen halten, z.B. sollten unkonventionelle Lösungsansätze nicht zu stark eingeschränkt werden; Ziele soweit möglich konkretisieren, wo dies erforderlich ist Freiraum für Interpretationen belassen; Ziele können widersprüchlich sein (Innovation vs. gesellschaftliche Akzeptanz), bei widersprüchlichen Zielsetzungen Prioritäten benennen; Ziele auf übergeordnetem Level (z.B.: Standort stärken) sind schwieriger zu operationalisieren, folglich sollten sie Möglichkeiten der Konkretisierung beinhalten; zunehmend notwendig, politische/übergeordnete gesellschaftliche Ziele sind zu berücksichtigen, dennoch sollte ein klarer Fokus der Maßnahme erkennbar sein. Der Zielkatalog sollte in den folgenden Phasen verfeinert und konkretisiert werden. Anregungen liefern die im Evaluationsprozess (Phase II – Wettbewerb) einbezogenen Gutachter. Daneben ist die parallel zur Projektdurchführung stattfindende Begleitforschung aktiv einzubeziehen. Es ist somit ein periodischer Soll-Ist-Vergleich durchzuführen. Die sukzessive Verfeinerung und Konkretisierung des Zielkatalogs erlaubt anschließend den Bezug zum Ergebniskatalog bzw. den in der Ergebnisdatenbank verzeichneten konkreten Projektergebnissen. 138 LOGO ZIWD Tabelle 15: Grundlage Verhältnis Zielkatalog und Ergebnisdatenbank Zielkatalog Ergebnisdatenbank Vorstrukturierter, standardisierter Katalog Vorstrukturierter, standardisierbarer Ergebniskatalog Ebenen Zielkategorien Unterziele Ergebniskategorien abgeleitete Indikatorik Anwendung maßnahmenspezifisch instanziiert und erweitert generelle Zielparaphrasierung in textueller Form Zielgruppenbestimmung maßnahmenspezifisch instanziiert und erweitert erweiterbar durch Projektnehmer erweiterbar durch Programmbegleitung Befüllung durch Projektnehmer und Programmbegleitung bildet Zielkatalog ab, ist aber erweiterbar Funktionen Basisfunktionen, wie Zeitstempel, Versionskontrolle, Constraints, Annotationen Auswertung bestehender Programme Stakeholder-spez. Dokumentation Views/Queries Verlinkung innerhalb des Zielkatalogs Verlinkung zur Ergebnisdatenbank Diskussionsforen Ontologische Technologien Linked-Data-Technologien Reporting Technik Verdichtung der Indikatoren einer Ergebnisklasse zu einer Kennzahl Verwendung wertanalytischer Verfahren Erzeugung von Ergebnisprofilen als Aggregation Vergleich mit anderen Maßnahmen wie Zielkatalog Netzwerkanalytische und statistische Verfahren Quelle: Prognos/IGD/ZIWD 2015: Eigene Darstellung 139 LOGO ZIWD 9.3 Ergebnisdatenbank und Sammlung möglicher Zielindikatoren Ziel der Ergebnisdatenbank ist es, eine Plattform bereitzustellen, die den Forschern und Fördergebern bereits während der Projektlaufzeit für die Kommunikation und Koordination zur Verfügung steht und unterschiedlichste Ergebnisse geförderter Projekte ohne großen zusätzlichen Aufwand in einer Datenbank ablegt. Diese umfassende Sammlung von Ergebnissen bildet einerseits die Grundlage für die Evaluierung der Interaktion mit den Stakeholdern über verschiedene Ergebnisdimensionen und liefert so Indikatoren für die gesellschaftliche Wirkung von Maßnahmen. Andererseits lassen sich darüber auch nachnutzbare Artefakte der Projekte (Software-Module, Dienstleistungen etc.) im Sinne eines Shops Dritten zugänglich machen. Ein entsprechendes System sollte für einen möglichst effizienten Nutzen und eine große Akzeptanz aktuelle Empfehlungen der Forschung aufnehmen, d. h. unter anderem möglichst keinen Mehraufwand für die Datenerfassung generieren, besonders auch die Vernetzung der Akteure aufzeigen und eine Vielzahl bereits vorhandener Informationen weiternutzen u. a. (Molas-Gallart et al. 2002), (Lepori, Reale 2012). Folgende Aspekte einer solchen Plattform sollen im Folgenden eingehender betrachtet werden: Ergebnisdimensionen; Strukturierung der Ergebnisse; Prozess zur Befüllung; Integration mit etablierten Plattformen; Anbindung externer Datenquellen; Auswertung. Ergebnisdimensionen Die Basis der Ergebnisdatenbank bildet der zunächst generische Ergebniskatalog mit harten und weichen Indikatoren, also auch z. B. Mitgliedschaften in Communities, graue Literatur, öffentliche Spezifikationen, Beiträge in Internet-Foren u. a. Damit werden, wie in der neueren Literatur vorgeschlagen, Ergebnisdimensionen definiert, die Auskunft geben über Verbesserungen hinsichtlich 140 LOGO ZIWD der Potenzialqualität (Strukturinnovationen; Humanpotenziale; Technologiepotenziale; Marktpotenziale), der Prozessqualität (neue Aufgabenteilungen; neue Wertschöpfungsketten; Kommunikationsreichweite, z. B. Internetreichweite) sowie die Produktqualität (Output-Betrachtungen, Produktakzeptanz, Produkt-Image). Auf der Basis des jeweiligen Zielkatalogs werden diese Dimensionen maßnahmenspezifisch verfeinert oder ergänzt. Während der Laufzeit einer Maßnahme können neue Indikatoren hinzugefügt werden. Auf dieser Basis kann wiederum die Ableitung von Kennzahlen erfolgen. Strukturierung der Ergebnisse Für die systematische und auswertbare Erfassung ist eine Ontologie erforderlich. Ontologien werden in der Informatik genutzt, um Wissen zu kommunizieren, zu repräsentieren, wiederzuverwenden sowie automatisiert auf Wissen zu schließen. Die Möglichkeit, automatisiert auf Wissen zu schließen, ist im Kontext eines indikatorgestützten Evaluationssystems von besonderem Interesse. Eine Ontologie bezeichnet einen Wissensbereich, welcher aus standardisierender Terminologie sowie Beziehungen und z.T. Ableitungsregeln zwischen den dort definierten Begriffen besteht. Diese muss die unterschiedlichen Formen von Ergebnissen bzw. allgemeiner von Interaktionen zur Kategorisierung bereitstellen. Als weitere Dimension gilt es, für die inhaltliche Erschließung auch die jeweilige Fachdisziplin, bzw. Fachdisziplinen und auch die relevanten Anwendungsdomänen der Maßnahmen über die Ontologie anzubieten. Nur auf diese Weise lassen sich Ergebnisse gezielt suchen oder auch durch geeignete Algorithmen miteinander verknüpfen und gezielt anbieten. Für diese Ontologie sollte, wenn möglich auf vorhandene Ontologien (z. B. aus dem Bereich von Fachdatenbanken, der Forschungsverwaltung und/oder dem Austausch von Forschungsaktivitäten) aufgesetzt werden. In diesen Bereichen bieten sich z. B. die drei im Folgenden vorgestellten Initiativen an, die entsprechende Austauschformate, Ontologien und Vokabulare definieren und aktiv weiterentwickeln: CERIF (Common European Research Information Format) Mittlerweile eine Empfehlung der Europäischen Kommission (Mugabushaka 2012), definiert das durch die euroCRIS-Organisation vorangetriebene aktuelle Modell nicht nur ein Datenaustauschformat für Metadaten über Forschungsdaten, sondern auch eine sogenannte Semantische Schicht. Die im Folgenden vorgeschlagene grobe Struktur der Ergebnisdatenbank orientiert sich am CERIFDatenmodell, entsprechend der aktuellen Version 1.6. 141 LOGO ZIWD VIVO Dieses 2003 an der Cornell University entstandene Projekt baut von vornherein auf Semantic-Web-Technologien und dem Linked-Open-Data-Konzept auf, definiert dazu auch eine eigene Ontologie zur Beschreibung von Forschern, Forschungseinrichtungen mit Fachbereichen, ihren Verbindungen, Ausbildungs- und Forschungsaktivitäten und Arbeitsergebnissen. Zudem versucht das VIVO-Projekt auch, mit einer W3C-Arbeitsgruppe seine Arbeiten öffentlich zu standardisieren. Mit einem sogenannten „Nationalen Netzwerk“ haben sich mehrere amerikanische Universitäten zusammengeschlossen und gewähren sich gegenseitig Zugriff auf ihre VIVO-Daten. Zudem ist das VIVO-Projektteam mittlerweile eine Reihe von Partnerschaften mit weiteren Projekten und Gruppen rund um die Nutzung und Bereitstellung semantischer Daten über Forschung und Forschungsvernetzung eingegangen, darunter auch mit euroCRIS, ORCID und CASRAI. CASRAI (Consortia Advancing Standards in Research Administration Information) Diese internationale Non-Profit-Organisation, an der neben kanadischen und US-amerikanischen auch europäische akademische und forschungsfördernde Einrichtungen (u. a. aus Schweden, Portugal, Frankreich) aktiv beteiligt sind, bemüht sich um eine Standardisierung im Bereich der Forschungsadministration. Im Zentrum steht dabei ein gemeinsames Vokabular rund um Forschung und Forschungsförderung sowie die Sammlung von Best Practices zum Datenaustausch untereinander. Das primäre Ziel ist die Verbesserung des Informationsflusses innerhalb und zwischen den Forschungs-Stakeholdern mittels sogenannten austauschbaren „Business Objects“ in gemeinsam definierten Arbeitsprozessen. Prozess zur Befüllung Eine Eingabe von projektbezogenen Interaktionen ist von den Projektteilnehmern nur zu erwarten, wenn diese nicht primär der Evaluierung dient, sondern sie während der Laufzeit bei der Kooperation unterstützt. Vorteilhaft ist dabei, dass nach einer aktuellen Studie heute bereits zahlreiche Wissenschaftler unterschiedliche Web 2.0 bzw. Social-Media-Tools in ihrer Arbeit regelmäßig einsetzen (Pscheida 2014). Der Ansatz zur Bereitstellung einer elektronischen Infrastruktur zur Unterstützung der FuE-Projekte deckt sich damit mit dem Konzept virtueller Forschungsumgebungen als „ Arbeitsplattform […], die kooperative Forschungstätigkeiten durch mehrere Wissenschaftler an unterschiedlichen Orten zu gleicher Zeit ermöglicht“ (Allianz 2011, S. 1). Die Nutzung eines solchen 142 LOGO ZIWD Systems sollte von der Projektbegleitung in der Anfangsphase intensiv begleitet werden und das Reporting der Projekte wo möglich durch Eingaben in die Ergebnis-Datenbank ersetzt werden. Integration mit etablierten Plattformen Die bestehenden Plattformen sind zum größten Teil generisch, also nicht auf die besonderen Anforderungen der FuE-Mitarbeiter abgestimmt. Mit ResearchGate gibt es aber auch eine Plattform zur Unterstützung der Wissenschaftler, die nach eigenen Angaben bereits mehr als vier Mio. angemeldete Nutzer hat. Die Information über eigene Publikationen und die Diskussion mit Fachkollegen sind bei ResearchGate bereits implementiert. Ein weiterer Kandidat, der heute in Deutschland bereits für die Wissenschaftskommunikation genutzt wird, ist Xing mit aktuell 14 Mio. Nutzern (Quelle: www.statista.de). Anbindung externer Datenquellen Durch das weitestgehend automatisierte Übernehmen schon vorhandener Informationen von Ergebnissen geförderter Maßnahmen erleichtert die vorgeschlagene Ergebnisdatenbank zum einen allen Projekt-Stakeholdern die Arbeit, reduziert manuelle Aufwände und erhöht die Qualität und Vollständigkeit der vorgehaltenen Daten. Mittlerweile ist es über offene Schnittstellen möglich, eine Vielzahl von Datenquellen anzubinden. Administrative Maßnahmedaten (Förderkennzeichen, Programmcluster, Laufzeiten, Zuwendungssummen, u. ä.) sollten aus den Verwaltungssystemen der Projektträger übernommen werden. Publikationsdaten regulärer Publikationen können über Schnittstellen von freien, öffentlichen und kommerziellen Literaturdatenbanken übernommen werden (SCOPUS von Elsevier, Web-of-Science von Thomson Reuters, Bibsonomy, Deutsche Nationalbibliothek). Open-Access-Publikationen, insbesondere aus institutionellen Repositories können über die BASE (Bielefeld Academic Search Engine) eingebunden werden, die dazu das Austauschformat OAIPMH (Open Archives Initiative Protocol for Metadata Harvesting) nutzt. Mögliche weitere Datenquellen für Journal-Artikel und Konferenzbände könnten die freien Archive PubMed und ArXiv sein. Da im Bereich der angewandten Forschung auch viele Ergebnisse als sogenannte „graue Literatur“ veröffentlicht werden, empfiehlt sich die Anbindung der Technischen Informationsbibliothek (TIB) und von OpenGrey. Um Mehrdeutigkeiten bei der Zusammenführung von Datensätzen zu reduzieren, sollten Systeme wie eindeutige Identifier für Forscher der nicht-kommerziellen Organisation ORCID verwendet werden. Diese wird auch von allen größeren Forschungsplattformen und Literaturdatenbanken verwendet. Für die Vermeidung von Ambiguitäten bei Unternehmen und Organisationen empfehlen sich z. B. die Firmennummern von Hoppenstedt oder MARKUS. 143 LOGO ZIWD Auswertung Über die Plattform sollen die Interaktionen, also Fachpublikationen, Patente, Veröffentlichungen von Open-Source-Software, Vorträge, Gründungen eines Spin-offs, Lizenzierungen einer Technologie, Konferenzteilnahmen, Messeauftritte, Pressemeldungen, Blogbeiträge und ähnliches möglichst breit und umfassend erfasst und in Bezug auf die Akteure und den Projektkontext verknüpft werden. Diese Interaktionen lassen sich unterschiedlichen Kategorien zuordnen. Denkbar sind Kategorien wie „wissenschaftlicher Austausch in der eigenen Disziplin“, „Spillover in andere Disziplinen“, „Transfer von Ergebnisse in eine Anwender-Domäne“. Aus solchen Interaktionen lassen sich dann Indikatoren bilden, die ein umfassendes Bild eines Projekts oder auch eines Projektmitarbeiters zeichnen – deutlich umfassender als dies mit den bislang erhobenen Informationen möglich ist und deutlich aussagekräftiger für die Zwecke des BMWi, als es typische Kennzahlen aus dem Wissenschaftsbereich (Publikations- oder Zitationsindizes, Anzahl verfasster wissenschaftlicher Arbeiten o. ä.) sind. Dazu gehören z. B. verschiedene Größen über den Grad der Vernetzung.39 Auf Basis der Ergebnisdatenbank können auch periodische Auswertungen mit Rückkopplungen im Sinne von Managementreports bzw. FuE-Management-Cockpits für Projektträger und Programmverantwortliche erfolgen. Eine Gegenüberstellung von möglichen Zielen und Indikatoren, die dem Fördergegenstand konvergente IKT angemessen sind, werden im Folgenden dargestellt. Diese müssen aufgrund der großen inhaltlichen Breite des Bereichs konvergenter IKT noch auf den jeweiligen Förderschwerpunkt hin ausgewählt, angepasst sowie ergänzt werden. Die Ergebnisdatenbank ist permanent und für geförderte Projekte jeweils über das Projektende hinaus (mindestens zwei Jahre) zu pflegen. Die Pflege sollte, wo möglich, dezentral erfolgen. Beteiligte Akteure sind Projektleiter, Teilprojektleiter und Projektbeteiligte. Daneben können Abfragen bspw. bei Meilensteinen über die Begleitforschung erfolgen. 39 Eine ausführliche Darstellung etwaiger Ergebniskategorien, die dem Fördergegenstand konvergente IKT angemessen sind, findet sich auch im Leitfaden. 144 LOGO ZIWD Abbildung 31: Elemente einer Ergebnisdatenbank40 (beispielhaft, weitere Elemente können, basierend auf der zugrundegelegten Ontologie und der konkreten Maßnahme dazukommen) Quelle: Prognos/IGD/ZIWD 2015: Eigene Darstellung 40 Eine ausführliche Darstellung der Ergebniskategorien findet sich im Leitfaden 145 LOGO ZIWD In der folgenden Tabelle findet sich eine Gegenüberstellung von möglichen Zielen und Indikatoren. Die Tabelle bezieht sich auf das in Kapitel 8 dargestellte Wirkungsmodell. In der folgenden Tabelle wird der Wirkungsbereich Projektförderung dargestellt. In der darauf folgenden Tabelle werden Indikatoren für sämtliche andere Wirkungsbereiche der Wirkungsmodells vorgeschlagen. Die Tabelle wird durch drei Spalten (Indikator, Einheit und Quelle) strukturiert. Ergänzt wird diese Struktur durch Ziele, welche grau schattiert sind. Diese Ziele aus dem Zielkatalog werden wiederum durch Fragestellungen operationalisiert. So wird z.B. im Zielkatalog das Ziel „Entwicklung innovativer Technologien und Technologiebausteine“ vorgeschlagen. Dieses Ziel wird durch folgende Fragestellungen operationalisiert: Wie viele Softwares / Software-Bibliotheken wurden entwickelt? Wie viele im Rahmen der Förderung entwickelte Technologien wurden zur Patentierung angemeldet? Wie viele nicht patentierbare Technologien (z. B. Algorithmen) wurden entwickelt? Wie viele Technologien oder Technologiebausteine für Open-Source-Projekte wurden entwickelt? Die reine Anzahl von Technologien ermöglicht weder valide noch reliable Aussagen bzgl. der Wirkungen, die diese Technologien in den geförderten Unternehmen, in der Branche oder in der Volkswirtschaft entfalten. Dies trifft nicht nur auf die Technologiebausteine, sondern auf den Großteil des Outputs der Förderung konvergenter IKT zu. Wie schon in Kapitel 8 durch das Wirkungsmodell deutlich wurde, sind durch den Charakter der konvergenten IKT viele essentielle Wirkungen nicht direkt messbar. Die Messung eines Community-Buildings im Umfeld der Förderung, der Awareness für technologische Möglichkeiten oder auch die Diffusion von Wissen bedürfen fortschrittlicher Messmethoden. Semantische Analysen und insbesondre Ontologien können diese Wirkungen valide messen. Aus diesem Grund finden sich unter den Indikatoren häufiger eine Kombination aus Freitext und Begriffslisten, diese bilden dann die Basis für die zu erstellenden bzw. zu adaptierenden Ontologien. Auch in dem Beispiel der Technologiebausteine sollten Ontologien die Messung der Wirkungen ermöglichen. Hierzu sollte der Förder- 146 LOGO ZIWD nehmer in Abstimmung mit der Begleitforschung anhand von Leitfragen das geschaffene Output im Freitext beschreiben. Vorgeschlagene Leitfragen sind: Was wurde genau entwickelt? Welcher Mehrwert wird für wen hierdurch geschaffen? Gibt es schon mit dem Output (grundsätzlich) vergleichbare Objekte? Welche Alleinstellungsmerkmale besitzt das Output? Der leitfragengestützte Freitext wird genutzt, um eine Begriffsliste und darauf aufbauend eine Ontologie zu entwickeln, bzw. bestehende Ontologien anzupassen. Diese Ontologien ermöglichen es dann etwa, im Wirkungsbereich: „Diffusion von Wissen und Technologie in die IKT und Anwendungsbranchen“ durch semantische Webanalysen ein langfristiges Monitoring zur Rezeption der Outputs der Förderung. Wie schon zu Beginn des Kapitels dargestellt, ermöglichen die Ergebnisdaten eine Reihe weiterer Funktionen. So kann die leitfragengestützte Freitexteingabe auch bei der Kommunikation und Koordination, Steuerung oder bei Berichtspflichten unterstützen. Auch können die Indikatoren durch Projektergebnisse, wie etwa Software, Vorträge oder Veröffentlichungen ergänzt werden, die dann Dritten zur Verfügung gestellt werden könnten. 147 LOGO ZIWD Tabelle 16: Gegenüberstellung von Zielen und Indikatoren für den Wirkungsbereich Projektförderung Indikator Einheit Ziel: Entwicklung innovativer Technologien und Technologiebausteine Wie viele Softwares / SoftwareBibliotheken wurden entwickelt? Anzahl Fördernehmer in Abstimmung mit der Begleitforschung Auflistung und Beschreibung: Software / Software-Bibliothek Beschreibung des Outputs in Freitextform (pro Output getrennt beantworten): Was wurde genau entwickelt? Welcher Mehrwert wird für wen hierdurch geschaffen? Gibt es schon mit dem Output (grundsätzlich) vergleichbare Objekte? Welche Alleinstellungsmerkmale besitzt das Output? Fördernehmer in Abstimmung mit der Begleitforschung Suchbegriffe für automatisierte Webanalyse je eine Begriffsliste pro Output: Begriffe, die helfen die Verbreitung diese Outputs der Förderung zu messen Begleitforschung Anzahl Fördernehmer in Abstimmung mit der Begleitforschung Auflistung und Beschreibung: Patentierte Technologie Freitext, s.o. Fördernehmer in Abstimmung mit der Begleitforschung Suchbegriffe für automatisierte Webanalyse Begriffsliste, s.o. Begleitforschung Anzahl Fördernehmer in Abstimmung mit der Begleitforschung Auflistung und Beschreibung: Unpatentierte Technologie (z. B. Algorithmus) Freitext, s.o. Fördernehmer in Abstimmung mit der Begleitforschung Suchbegriffe für automatisierte Webanalyse Begriffsliste, s.o. Begleitforschung Anzahl Fördernehmer in Abstimmung mit der Begleitforschung Auflistung und Beschreibung: Open-Source-Projekt Freitext, s.o. Fördernehmer in Abstimmung mit der Begleitforschung Suchbegriffe für automatisierte Webanalyse Begriffsliste, s.o. Begleitforschung Wie viele im Rahmen der Förderung entwickelte Technologien wurden zur Patentierung angemeldet? Wie viele nicht patentierbare Technologien (z. B. Algorithmen) wurden entwickelt? Wie viele Technologien oder Technologiebausteine für OpenSource-Projekte wurden entwickelt? Quelle Ziel: Entwicklung innovativer Produkte und Prozesse Wie viele Prototypen / Demonstratoren sind entwickelt worden? Anzahl Fördernehmer in Abstimmung mit der Begleitforschung Auflistung und Beschreibung: Prototyp / Demonstrator Freitext, s.o. Fördernehmer in Abstimmung mit der Begleitforschung Suchbegriffe für automatisierte Webanalyse Begriffsliste, s.o. Begleitforschung 148 LOGO ZIWD Indikator Einheit Quelle Wie viele Pilotanlagen sind entwickelt worden? Anzahl Fördernehmer in Abstimmung mit der Begleitforschung Auflistung und Beschreibung: Pilotanwendung Freitext, s.o. Fördernehmer in Abstimmung mit der Begleitforschung Suchbegriffe für automatisierte Webanalyse Begriffsliste, s.o. Begleitforschung Anzahl Fördernehmer in Abstimmung mit der Begleitforschung Auflistung und Beschreibung: neues Produkt Freitext, s.o. Fördernehmer in Abstimmung mit der Begleitforschung Suchbegriffe für automatisierte Webanalyse Begriffsliste, s.o. Begleitforschung Anzahl Fördernehmer in Abstimmung mit der Begleitforschung Auflistung und Beschreibung: Produktverbesserungen / Produktqualität Freitext, s.o. Fördernehmer in Abstimmung mit der Begleitforschung Suchbegriffe für automatisierte Webanalyse Begriffsliste, s.o. Begleitforschung Anzahl Fördernehmer in Abstimmung mit der Begleitforschung Auflistung und Beschreibung: neue Prozesse Freitext, s.o. Fördernehmer in Abstimmung mit der Begleitforschung Suchbegriffe für automatisierte Webanalyse Begriffsliste, s.o. Begleitforschung Anzahl Fördernehmer in Abstimmung mit der Begleitforschung Auflistung und Beschreibung: neue Prozesse Freitext, s.o. Fördernehmer in Abstimmung mit der Begleitforschung Suchbegriffe für automatisierte Webanalyse Begriffsliste, s.o. Begleitforschung Wie viele neue Produkte sind entwickelt worden? Wie viele Produkte konnten verbessert werden? Wie viele neue Prozesse konnten entwickelt werden? Wie viele Prozesse konnten verbessert werden? Ziel: Erhöhung der Innovationsstärke der Fördernehmer Abgleich der Position im Technologiewettbewerb im ersten Jahr nach Abschluss des Projektes im Vergleich zu den Angaben zum Zeitpunkt vor Teilnahme am Förderprogramm (Basisanalyse) Freitext zu: - Kurze Darstellung hinsichtlich welcher Eigenschaften der Fördernehmer sich gegenüber den Konkurrenten verbessert / verschlechtert hat. - Erschließung neuer und zum Zeitpunkt des Antrags nicht intendierte Technologiefelder - Gesamtbewertung im Vergleich zu den Angaben aus dem Projektantrag (Basisanalyse) Fördernehmer (während bzw. nach Ende der Förderung) Abgleich der Position im Technologiewettbewerb im zweiten Jahr nach Abschluss des Projektes im Vergleich zu den Angaben zum Zeitpunkt vor Teilnahme am Förderprogramm (Basisanalyse) Freitext zu: - Kurze Darstellung hinsichtlich welcher Eigenschaften der Fördernehmer sich gegenüber den Konkurrenten verbessert / verschlechtert hat. - Erschließung neuer und zum Zeitpunkt des Antrags nicht intendierte Technologiefelder - Gesamtbewertung im Vergleich zu den Angaben aus dem Projektantrag (Basisanalyse) Fördernehmer (während bzw. nach Ende der Förderung) 149 LOGO ZIWD Indikator Einheit Quelle Ziel: Ökonomische Stärkung der Fördernehmer Abgleich der Marktposition im ersten Jahr nach Abschluss des Projektes im Vergleich zu den Angaben zum Zeitpunkt vor Teilnahme am Förderprogramm (Basisanalyse) Freitext zu: - Kurze Darstellung hinsichtlich welcher Eigenschaften der Fördernehmer sich gegenüber den Konkurrenten verbessert / verschlechtert hat. - Erschließung neuer und zum Zeitpunkt des Antrags nicht intendierter Anwendungs- oder Geschäftsfelder - Gesamtbewertung im Vergleich zu den Angaben aus dem Projektantrag (Basisanalyse) Fördernehmer (während bzw. nach Ende der Förderung) Abgleich der Marktposition im zweiten Jahr nach Abschluss des Projektes im Vergleich zu den Angaben zum Zeitpunkt vor Teilnahme am Förderprogramm (Basisanalyse) Freitext zu: - Kurze Darstellung hinsichtlich welcher Eigenschaften der Fördernehmer sich gegenüber den Konkurrenten verbessert / verschlechtert hat. - Erschließung neuer und zum Zeitpunkt des Antrags nicht intendierter Anwendungs- oder Geschäftsfelder - Gesamtbewertung im Vergleich zu den Angaben aus dem Projektantrag (Basisanalyse) Fördernehmer (während bzw. nach Ende der Förderung) Gab es Folgeinvestitionen? 0=nein / 1=ja Fördernehmer Wenn ja, in welcher Höhe? Euro Fördernehmer Ziel: Direkte Schaffung und Sicherung von Arbeitsplätzen Arbeitsplätze, die im unmittelbaren Zusammenhang mit dem Förderprojekt stehen im ersten Jahr nach Beginn der Förderung Anzahl Fördernehmer Arbeitsplätze, die im unmittelbaren Zusammenhang mit dem Förderprojekt stehen im zweiten Jahr nach Beginn der Förderung Anzahl Fördernehmer Arbeitsplätze der Betriebsstätte im ersten Jahr nach Abschluss des Förderprojektes Anzahl Begleitforschung auf Basis von BA-Daten (Projektantrag) Arbeitsplätze der Betriebsstätte im zweiten Jahr nach Abschluss des Förderprojektes Anzahl Begleitforschung auf Basis von BA-Daten (Projektantrag) Arbeitsplätze des Unternehmens / der gesamten Organisation im ersten Jahr nach Abschluss des Förderprojektes Anzahl Begleitforschung auf Basis von BA-Daten (Projektantrag) Arbeitsplätze des Unternehmens / der gesamten Organisation im zweiten Jahr nach Abschluss des Förderprojektes Anzahl Begleitforschung auf Basis von BA-Daten (Projektantrag) Ziel: Ökonomische Stärkung von KMU Abgleich der Marktposition im ersten Jahr nach Abschluss des Projektes im Vergleich zu den Angaben zum Zeitpunkt vor Teilnahme am Förderprogramm (Basisanalyse) Freitext: Differenzierung und Zusammenschau der Angaben der Fördernehmer nach Betriebsgrößenklassen. Die Betriebsgrößen liegen aufgrund der BA-Daten vor. Begleitforschung 150 LOGO ZIWD Indikator Einheit Quelle Abgleich der Marktposition im zweiten Jahr nach Abschluss des Projektes im Vergleich zu den Angaben zum Zeitpunkt vor Teilnahme am Förderprogramm (Basisanalyse) Freitext: Differenzierung und Zusammenschau der Angaben der Fördernehmer nach Betriebsgrößenklassen. Die Betriebsgrößen liegen aufgrund der BA-Daten vor. Begleitforschung Gab es Folgeinvestitionen? Freitext: Differenzierung und Zusammenschau der Angaben der Fördernehmer nach Betriebsgrößenklassen. Die Betriebsgrößen liegen aufgrund der BA-Daten vor. Begleitforschung Wenn ja, in welcher Höhe? Freitext: Differenzierung und Zusammenschau der Angaben der Fördernehmer nach Betriebsgrößenklassen. Die Betriebsgrößen liegen aufgrund der BA-Daten vor. Begleitforschung Quelle: Prognos/IGD/ZIWD 2015: Eigene Darstellung Die folgende Tabelle zeigt in zusammengefasster Form eine Gegenüberstellung von Zielen und Indikatoren für die restlichen Wirkungsbereiche. Anders als in der Gegenüberstellung für den Wirkungsbereich Projektförderung ist die Tabelle etwas kompakter dargestellt. So sind die Ziele nicht mehr in einer eigenen grau schattierten Zeile eingetragen, sondern als Spalte. In der Spalte findet sich nun die Nummer der Ziele aus dem Zielkatalog. 151 LOGO ZIWD Tabelle 17: Zusammenfassende Gegenüberstellung von Zielen und Indikatoren für die Wirkungsbereiche: CommunityBuilding im Umfeld der Förderung, Agenda-Setting und Awareness, Diffusion von Wissen und Technologie in die IKT und Anwendungsbranchen und Branchenentwicklung im internationalen Vergleich Nr. der Dimension Indikator Einheit Quelle Ziele Wirkungsbereich: Analyse Community-Building im Umfeld der Förderung 7, 8 7, 8 (Potenzial) 9, 10 12 11 Übersicht über neue Kooperationen der Fördernehmer Liste mit Namen und nach Möglichkeit URL der Kooperationspartner Fördernehmer (während bzw. nach Ende der Förderung) Übersicht über Communities im Umfeld der Förderung Liste mit Namen und nach Möglichkeit URL der Communities bzw. ihrer Teilnehmer Begleitforschung Freitext Begleitforschung Liste mit Namen und nach Möglichkeit URL der neu gegründeten Unternehmen Begleitforschung Freitext Begleitforschung weitere Elemente des Community-Buildings, wie z.B. Langfristigkeit Gründung neuer Unternehmen im Kontext des Förderschwerpunkts Qualitative Bewertung der Bedeutung der neu etablierten Kooperationen und Communities Wirkungsbereich: Agenda-Setting und Awareness Semantische Webanalyse und Monitoring der Langzeitwirkungen 13, 14,16 Anwendungsfelder Kennzahlen und weitere Ergebnisse der Webanalyse 13, 14, 16 Neue Innovateure (KMU) Wie Indikator „Anwendungsfelder“ 15 Impulse auf Investitionen Wie Indikator „Anwendungsfelder“ 13 Branchendiskurse Wie Indikator „Anwendungsfelder“ 16 weitere Wirkungsbereiche Wie Indikator „Anwendungsfelder“ 16, 19 16, 19 16, 19 16 Qualitative Bewertung des Agenda-Settings und der Awareness Verbandsaktivitäten Freitext Freitext, u.a. Name des Gremiums Mitarbeit in Gremien sowie Rolle der Teilnehmer aus dem Förderkontext Freitext, u.a. Name des Forums soArbeitsforen wie Rolle der Teilnehmer aus dem Förderkontext weitere Wirkungsbereiche Freitext Automatisierte Webanalysen - Steuerung durch den Projektträger auf Basis von der Begleitforschung erstellten Suchbegriffen (siehe direktes Output der Förderung) Wie Indikator „Anwendungsfelder“ Wie Indikator „Anwendungsfelder“ Wie Indikator „Anwendungsfelder“ Wie Indikator „Anwendungsfelder“ Begleitforschung Begleitforschung Begleitforschung Begleitforschung Wirkungsbereich: Diffusion von Wissen und Technologie in die IKT und Anwendungsbranchen 17, 18 17, 18 17, 18 17, 18 17, 18 Beschreibung und Kennzahlen zur Reichweite breitenwirksamer Kommunikation, wie z.B. Veranstaltungen, Publikationen und Webseiten Beschreibung des Kommunikationskanals sowie Kennzahlen zum Kommunikationskanal, wie z.B. die Web Anzahl der Teilnehmer / Besucher, Begleitforschung Auflage, traffic auf Webseiten, Ergänzende Informationen durch Google Analytics, etc Konferenzen wie Indikator „Web“ wie Indikator „Web“ Kongresse wie Indikator „Web“ wie Indikator „Web“ Workshops wie Indikator „Web“ wie Indikator „Web“ 152 LOGO ZIWD Nr. der Dimension Ziele 17, 18 17, 18 17, 18 17, 18 17, 18 17, 18 17, 18 17, 18 17, 18 18, 20 18, 20 18, 20 18, 20 18, 20 18, 20 18 18 17 Indikator Einheit Quelle Messen wie Indikator „Web“ wie Indikator „Web“ Portale und Websites wie Indikator „Web“ wie Indikator „Web“ Newsletter wie Indikator „Web“ wie Indikator „Web“ Flyer & Broschüren wie Indikator „Web“ wie Indikator „Web“ Magazin wie Indikator „Web“ wie Indikator „Web“ Faktenblätter wie Indikator „Web“ wie Indikator „Web“ Veröffentlichungen wie Indikator „Web“ wie Indikator „Web“ Vorträge wie Indikator „Web“ wie Indikator „Web“ weitere Kommunikationskanäle wie Indikator „Web“ wie Indikator „Web“ Semantische Webanalyse und langfristiges Monitoring zur Rezeption der Outputs der Förderung, z.B. bei ResearchGate, dblp, Google Scholar, Förderkatalog Automatisierte Webanalysen - Steuerung durch den ProjektträKennzahlen und weitere Ergebger auf Basis von der Software / Softwarebibliothek nisse der Webanalyse Begleitforschung erstellten Suchbegriffen (siehe direktes Output der Förderung) wie Indikator „Software / Softwarewie Indikator „SoftPatentierte Technologie bibliothek“ ware / Softwarebibliothek“ wie Indikator „Software / Softwarewie Indikator „SoftUnpatentierte Technologie (z. bibliothek“ ware / SoftwarebiblioB. Algorithmus) thek“ wie Indikator „Software / Softwarewie Indikator „SoftOpen-Source-Projekt bibliothek“ ware / Softwarebibliothek“ wie Indikator „Software / Softwarewie Indikator „SoftDemonstrator bibliothek“ ware / Softwarebibliothek“ wie Indikator „Software / Softwarewie Indikator „SoftPilotanwendung bibliothek“ ware / Softwarebibliothek“ wie Indikator „Software / Softwarewie Indikator „Softneues Produkt bibliothek“ ware / Softwarebibliothek“ wie Indikator „Software / Softwarewie Indikator „SoftProduktverbesserungen / Probibliothek“ ware / Softwarebiblioduktqualität thek“ wie Indikator „Software / Softwarewie Indikator „Softweiteres Output bibliothek“ ware / Softwarebibliothek“ Wirkungsbereich: Branchenentwicklung im internationalen Vergleich 21 – 25 21 – 25 21 – 25 21, 22 24, 25 24, 25 24, 25 Entwicklung deutscher Branchen, die einen Bezug zum Förderschwerpunkt haben, im internationalen Vergleich Semantische Webanalyse zum weltweiten Image der für den Förderschwerpunkt relevanten Branchen (Englisch), Dimensionen der Analyse Automatisierte Webanalysen - Steuerung durch den ProjektträKennzahlen und weitere Ergebger auf Basis von der Preis nisse der Webanalyse Begleitforschung erstellten Suchbegriffen (siehe direktes Output der Förderung) Qualität wie Indikator „Preis“ wie Indikator „Preis“ Geschwindigkeit im Technolowie Indikator „Preis“ wie Indikator „Preis“ giewettbewerb Benchmarking-Analysen der deutschen Position im internatiFreitext Begleitforschung onalen Technologiewettbewerb Benchmarking-Analysen der deutschen Marktposition im inFreitext Begleitforschung ternationalen Wettbewerb Kompetenzen / Qualifikation Freitext Begleitforschung Quelle: Prognos/IGD/ZIWD 2015: Eigene Darstellung 153 LOGO ZIWD In der folgenden Tabelle findet sich schließlich ein Vorschlag für mögliche Indikatoren der Basisanalyse. Für die Basisanalyse findet keine Zuordnung zu einzelnen Zielen statt, da diese allgemeine Informationen für eine Vielzahl von Auswertungen und Indikatoren beinhalten. Tabelle 18: Indikatoren für die Basisanalyse Dimension Indikator Einheit Quelle Freitext Fördernehmer (Projektantrag) Betriebsnummer Fördernehmer (Projektantrag) Zustimmung Fördernehmer (Projektantrag) Basisanalyse Beschreibung des Fördergegenstands Beschreibung des Fördergegenstands Allgemeine Kennziffern des Unternehmens Betriebsnummer des Antragsstellers. Falls der Fördernehmer mehrere Betriebsnummern besitzt, bitte alle angeben Datenschutzerklärung hinsichtlich der Nutzung der Betriebsnummer für Abfragen bei der BA Höhe des Umsatzes des Unternehmens Umsatz des Jahres vor Beginn der Projektförderung Anteil Auslandsumsatz/Umsatz Euro Prozentwert Innovationsprofil des Fördernehmers vor Teilnahme am Förderprogramm Definition des Bezugsrahmens: Markt / Märkte, welche/r der FörFreitext dernehmer durch die Förderung beeinflussen will Freitext zu: a) Falls sich der Fördernehmer selbst als Marktführer bezeichnet: Benennung der wichtigsten Konkurrenten. Kurze Darstellung hinsichtlich welcher Eigenschaften das Unternehmen den Marktposition Konkurrenten überlegen ist. b) Falls der Fördernehmer andere Akteure als Marktführer bezeichnet: Benennung der Marktführer. Kurze Darstellung hinsichtlich welcher Eigenschaften der Marktführer dem Fördernehmer überlegen ist. Definition des Bezugsrahmens: Technologiebereich, welche/r der Freitext Fördernehmer durch die Förderung beeinflussen will Freitext zu: a) Falls sich der Fördernehmer selbst als Technologieführer bewertet: Benennung der wichtigsten Konkurrenten. Kurze Darstellung hinsichtlich welcher Eigenschaften der Fördernehmer den Konkurrenten überlegen ist. Position im Technologiewettbewerb b) Falls der Fördernehmer andere Akteure als Technologieführer bewertet: Benennung der Technologieführer. Kurze Darstellung hinsichtlich welcher Eigenschaften der / die Technologieführer dem Fördernehmer überlegen ist / sind. Anzahl der Beschäftigen Beschäftigung im Jahr vor Beginn Anzahl der Projektförderung* Fördernehmer (Projektantrag) Fördernehmer (Projektantrag) Fördernehmer (Projektantrag) Fördernehmer (Projektantrag) Fördernehmer (Projektantrag) Fördernehmer (Projektantrag) Fördernehmer (Projektantrag) 154 LOGO ZIWD Dimension Indikator Anzahl der Beschäftigten, die mit Aufgaben aus dem Bereich Forschung- und Entwicklung betraut sind im Jahr vor Beginn der Projektförderung Monitoring des Förderumfelds Technologische und wissenschaftliche Entwicklungen Wirtschaftliche Rahmenbedingungen Hinweise zur Impulsstärke des Förderprogramms im Vergleich zu anderen Einflüssen Einheit Quelle Anzahl Fördernehmer (Projektantrag) Freitext Begleitforschung Freitext Begleitforschung Freitext Begleitforschung Quelle: Prognos/IGD/ZIWD 2015: Eigene Darstellung 9.4 Optimierung der Evaluationspraxis Forschungs- und Entwicklungsbereiche – wie auch im Falle der IKT – sind hochgradig vernetzt und stark abhängig von anderen Stakeholdern (General Management, Finanziers und Fördergebern, Verbänden und Intermediären, Öffentlichkeit, wissenschaftliche Fach-Community). Der Bereich Forschung und Entwicklung im wirtschaftsnahen Bereich kann darüber hinaus als Teil der Kreativwirtschaft begriffen werden. Die institutionalisierten Fördergeber sind mit ihren Maßnahmen und Programmen wichtige Akteure in den Innovationsnetzwerken. Förderung kann somit als strategisches Innovationsmanagement in einem Technologiefeld verstanden werden. Im Sinne eines gewandelten Rollenmodells des Zuwendungsgebers gelten folgende Leitlinien: Forschung und Entwicklung, zumindest im wirtschaftsnahen Bereich, sind partizipativ. Die unterschiedlichen Stakeholder müssen sich hinsichtlich der Zielsetzungen positionieren. Die Programmverantwortlichen sind nicht primär verantwortlich für die Resultate. Sie verantworten das Technologie- und Innovationsmanagement auf der Programmebene. Dies verändert die Rolle des Zuwendungsgebers vom Finanzier zum Innovationsmanager. Der Fokus sollte weniger auf administrativ-finanztechnischen Aspekten liegen, sondern auf die Auftrittswahrscheinlichkeit gewünschter Resultate (entsprechend der Zieldefinition) gelegt werden. Sie sollten Innovationen und wirtschaftlichen Erfolg der Maßnahmen ermöglichen. Sie sollten sinnvolle flankierende Maßnahmen organisieren und dabei den gesamten Lebenszyklus einer Innovation im Blick haben. 155 LOGO ZIWD Vorbereitende, begleitende und nachsorgende Maßnahmen haben dabei einen hohen Stellenwert. Die Erfolgskontrolle dieser Maßnahmen muss sichergestellt sein (im Sinne eines Controllings auf Prozessebene). Die Wirtschaftlichkeit dieser Maßnahmen ist strikt zu hinterfragen. In diesem Bereich der Meta-Prozesse muss primär Standardisierung und Controlling ansetzen. Die Innovations- / Programmmanager sollten Entscheidungsfreiräume für unkonventionelle jedoch mit dem Zuwendungsrecht konforme Entscheidungen besitzen. Ein so gelebtes Innovationsmanagement produziert während des gesamten Lebenszyklus einer Fördermaßnahme verwertbare Artefakte. Diese sollten einfach zugreifbar sein und die Kooperation innerhalb einer Forschungs-Community und der beteiligten Stakeholder befördern. So sollten sogenannte Informationsräume für Forschende und Entwickelnde geschaffen bzw. befördert werden. Dieses Leitbild eines neu ausgerichteten Programmmanagements legt drei Ausrichtungen der Weiterentwicklung der bisherigen Evaluationspraxis nahe: Das indikatorgestützten Evaluationssystem bildet ein wesentliches Element der Evaluationspraxis. Es sollte jedoch durch weitere Instrumente ergänzt und vervollständigt werden, sodass durch unterschiedliche Quellen Steuerungssignale gewonnen werden können. Die Evaluation des internationalen Standes der Technik zeigt Wege für ein neuartiges, proaktives Controlling auf. Weiterhin können wichtige Ansätze aus dem Technologie- und Innovationsmanagement sowie dem Qualitätsmanagement die methodische Basis für ein entsprechendes, neuartiges ProgrammControlling liefern. Dieses ist in größeren Teilen der FuE-orientierten Wirtschaftszweige und entsprechender Unternehmen bereits Stand der Technik und erprobt. Das Ministerium und der Projektträger haben in den letzten Jahren Elemente dieser Praxis in ihr Evaluationsdesign übernommen. Auf der Basis einer Ergänzung der Vorgaben der Begleitforschung sowie einer modernen technologischen Hinterlegung der Prozesse ist ein BHO-konformes Evaluationsdesign realistisch. In Synthese zu den genannten Ausrichtungen wird ein „Prozessorientiertes aktivierendes Forschungscontrolling“ – das PROAKTIV-Controlling – vorgeschlagen. Dabei ist diese Begriffswahl programmatisch aufzufassen. Sie umfasst die vom Ministerium und vom Projektträger bereits angewendeten Instrumente. In Ergänzung dazu werden Community-Building-Prozesse, bspw. die frühe und durchgängige Einbindung wesentlicher Stakeholder, die 156 LOGO ZIWD Unterstützung durch moderne IT-Infrastruktur, bspw. Semantic-Web- oder Linked-Open-Data-Techniken, sowie selbstlernende Elemente besonders hervorgehoben. Im Folgenden sind Anforderungen an ein PROAKTIV-Controlling, Leitlinien, Möglichkeiten der methodischen und technischen Unterstützung sowie Elemente zur Verstetigung zusammenfassend dargestellt. 9.5 Anforderungen an die Methode Ausgangspunkt aller Anforderungen ist die Überlegung, die Rolle aller Stakeholder im Innovationsprozess der „Entwicklung konvergenter Informations- und Kommunikationstechnik“ zu verstehen und richtig zu bewerten. Dazu ist es hilfreich ein Lebenszyklusmodell (Prozessmodell) des gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Innovationsprozesses in Bezug auf die in Rede stehende Maßnahme zugrunde zu legen. Folgende Anforderungen sind zum jetzigen Stand der Diskussion als zentral zu betrachten: Insbesondere das Konzept „Zieldefinition und -erreichung“ bildet den entscheidenden Ansatzpunkt für die Controlling-Philosophie. Es wird postuliert, dass das Controlling über den gesamten Lebenszyklus einer Maßnahme greifen muss (Prozessmodell für eine Fördermaßnahme/einen Förderschwerpunkt). Es wird dabei vom Grundverständnis eines langfristig orientierten Lebenszyklus ausgegangen, eine Diffusion von neu gewonnenen Erkenntnissen kann sich über längerfristige Zeiträume erstrecken. Die Methodik hierzu sollte auf allen Ebenen (Teilprojekt bis umfassendes, langjähriges Programm) greifen. Sie sollte effizient durchführbar sein. Sie sollte die Zielerreichung, Wirksamkeit und Wirtschaftlichkeit der Maßnahmen verbessern helfen und nicht primär der punktuellen Überprüfung dienen. Sie sollte damit im Rahmen des Innovationsprozesses aktivierend bei allen Stakeholdern wirken. Sie sollte auch auf erprobte Methoden des Dienstleistungsmanagements, Technologiemanagements und Innovationsmanagements zurückgreifen. Zu nennen sind hier unter anderem Total Qualitiy Management (TQM), Kontinuierliche Verbesserungsprozesse (KVP), Kennzahlensystem-basierte Methoden wie Balanced Scorecards oder SixSigma. 157 LOGO ZIWD 158 LOGO ZIWD 10 Ausblick: Bedarf an neuen Erhebungsinstrumenten Ziel dieses Vorhabens ist es, die Möglichkeit der Entwicklung einer allgemeinen Indikatorik zu prüfen, die sowohl dem Gegenstandsbereich als auch den Anforderungen der Bundeshaushaltsordnung (BHO) Rechnung trägt. Wie die Ergebnisse zeigen, lassen sich die Anforderungen der BHO auch vollständig in diesem Gegenstandsbereich erfüllen. Allerdings sind neue Instrumente erforderlich, um die Effekte in dem hochdynamischen Feld der konvergenten IKT besser zu erfassen. Wirkungsketten in diesem Bereich sind komplex und vielschichtig. Innovationszyklen im Vergleich mit anderen Technologiebereichen ausgesprochen kurz. Befragungen und andere klassische empirische Zugänge zum Feld geraten hier stark an ihre Grenzen. Mittel- und langfristige Wirkungen der Förderung im Bereich der konvergenten IKT sind daher praktisch nicht sichtbar. Eine Längsschnittbetrachtung ist notwendig, um die Dynamik der Veränderungen von Begriffen sowie die beständige Integration von Technologiebausteinen in andere Bausteine oder in Produkte oder Prozesse zu erfassen. Erst hierdurch kann nachvollzogen werden, welche Bereiche und Akteure durch den initialen Förderimpuls profitiert haben. Erst eine Längsschnittanalyse bietet die Möglichkeit, die Wandlungsprozesse des Förderimpulses beim CommunityBuilding, die Wandlungsprozesse bei der Schaffung von Awareness oder bei der Diffusion des technologischen Wissens nachzuvollziehen. Der digitale Wandel bietet viele neue Informationsquellen und neue Möglichkeiten ihrer Nutzung, die bei einer Längsschnittbetrachtung wertvolle Dienste leisten. Durch semantische Analysewerkzeuge können diese Wandlungsprozesse im Feld der konvergenten IKT im Zeitverlauf begleitet werden. Für eine solche Längsschnittanalyse sind verschiedene Elemente notwendig. Hierzu zählen: Der Aufbau einer Wissensbasis sowie der Definition einer Ontologie zur Datenhaltung Die Vernetzung dieser Wissensbasis mit externen Quellen (z.B. ResearchGate, dblp, Google Scholar, Förderkatalog) Automatisierte regelmäßige Datenerhebung durch entsprechende Crawler, z.B. mit crawler4j Die Aufbereitung der Ergebnisse, also die Erkennung von Entitäten, z.B. mittels FOX sowie die Auflösung sprachlicher Mehrdeutigkeit (Disambiguierung) von Entitäten, z.B. mit Hilfe einer erweiterten AGDISTIS-Plattform 159 LOGO ZIWD Kollokationsanalysen und Clustering der Ergebnisse, z.B. mit Hilfe einer erweiterten WEKA-Bibliothek Definition von spezifischen Analysen, z.B. zeitlichen Änderung von Begriffsnetzwerken, die Veränderung von Kollokationen Am Beispiel eines bereits abgeschlossenen Förderschwerpunktes sollten die mittel- und langfristigen Wirkungen der Förderung untersucht werden. Diese Erfahrungen sollten genutzt werden, um anschließend förderprogrammbegleitend diese Analysewerkzeuge in die Ergebnisdatenbank zu implementieren. Eine Ex-Post-Betrachtung der mittel- und langfristigen Wirkungen von Förderprogrammen hat gegenüber einer begleitenden Analyse verschiedene Herausforderungen, hierzu zählen: Manche Daten sind nicht mehr vorhanden, weil z.B. Webseiten in der Zwischenzeit gelöscht oder geändert wurden. Nicht alle Texte haben Datumsangaben. Gerade im Internet lässt sich der Zeitpunkt der Eingabe von Daten nicht immer rekonstruieren. Da im Vordergrund einer solchen Ex-Post-Betrachtung der mittelund langfristigen Wirkungen die Erfahrungen mit den Analysewerkzeugen und weniger die Wirkungen der Förderung stehen dürften, sollten diese und andere Einschränkungen dennoch tolerierbar sein. Forschungsfragen für eine solche Ex-Post-Längsschnittanalyse könnten zum Beispiel sein: Welche zentralen technologischen Begriffe wurden in dem damaligen Förderschwerpunkt verwendet? Wie haben sich die zentralen technologischen Begriffe im Zeitverlauf verändert? Welche wurden durch den Förderkontext entwickelt und geprägt? Wo finden sich die technologischen Begriffe wieder? Welche Quellen sind für eine Längsschnittanalyse mit Bezug auf den ausgewählten Förderschwerpunkt geeignet? Welche Sichtbarkeit haben Projektergebnisse in diesen Quellen erreicht? Ist nachvollziehbar, welche Impulse von den Projekten ausgegangen sind (z.B. Fragen der Standardisierung)? 160 LOGO ZIWD Wie verändert sich die Awareness für bestimmte technologische Themen? Lassen sich im Kontext der Projektumsetzung und der Adaption der Ergebnisse Prozesse des Community-Buildings beobachten? Lässt sich feststellen, wie groß der Gesamtimpuls aus dem Förderschwerpunkt auf diese Quellen war? Welche Dimensionen hat der Gesamtimpuls? Welche Impulse außerhalb des Förderschwerpunkts haben diese Quellen geprägt? Welche Unternehmen, wissenschaftliche Einrichtungen und weitere Akteure konnten sich in diesem Kontext profilieren? Das Konzept der Longitudinal-Studie umfasst somit eine Perspektive, die sich auf Wirkungs- und Diffusionsprozesse nach Ablauf bzw. mit einem zeitlichen Abstand zur Förderung bezieht (vgl. folgende Abb.). Abbildung 32: Aufgabenbereich einer Longitudinal-Studie Ex post-Longitudinalbetrachtung neue Akteurskonstellationen und FuE-Themen Prozesse der Diffusion Impacts: CommunityBuilding Awareness erste Outputs und Outcomes der Förderung Prozesse der Diffusion neue WettbewerbsProzesse der Diffusion elemente neue Schlüsselbegriffe Prozesse der Diffusion Prozesse der Diffusion Prozesse der Diffusion Prozesse der Diffusion Zeitraum der Förderung nicht-beobachteter Zeitraum Analysephase t: Zeitpunkt: Ex postLongitudinalbetrachtung Quelle: Prognos/IGD/ZIWD 2015: Eigene Darstellung Mit diesem Konzept bietet sich die Chance, die Vielfalt der Effekte auf den unterschiedlichsten Ebenen (Akteure, Technologien, Begriffe) über den Förderungszeitraum hinaus zu erfassen und abzubilden. 161 LOGO ZIWD 11 Glossar Balanced Scorecards: Ist ein Konzept zur Messung, Dokumentation und Steuerung der Aktivitäten eines Unternehmens oder einer Organisation im Hinblick auf seine Vision und Strategie. Domänenspezifische Korpora: Mengen von Dokumenten aus einem gegebenen Fachgebiet (Domäne), z. B. Menge von Publikationen aus der Onkologie. Entitäten: Sind in der Datenmodellierung auf dem Gebiet der Informatik eindeutig bestimmbare Objekte, über die Informationen gespeichert und verarbeitet werden können. In der Linguistik wird der Ausdruck gelegentlich benutzt, um beliebige Einheiten oder Eigenschaften als Gegenstand linguistischer Untersuchungen anzusprechen. E-Technologien: Informations- und Kommunikationstechnologien und Technologien zum Betreiben elektronischer Netzwerke Homonym: Beschreibt ein Wort, das für verschiedene Begriffe steht und dementsprechend mehrere Bedeutungen hat (z. B. der/das Tau). Impact: Langfristige und umfassende Wirkungen von Aktivitäten und Outputs. Jaccard Index: Maß zur Bestimmung der Ähnlichkeit von zwei Mengen. Kollokation: Bezeichnet in der Linguistik das gehäufte benachbarte Auftreten von Worten. Kontinuierliche Verbesserungsprozesse: Ist eine Denkweise, die mit stetigen Verbesserungen in kleinen Schritten die Wettbewerbsfähigkeit der Unternehmen stärken will. KVP bezieht sich auf die Produkt-, die Prozess- und die Servicequalität. Markow-Ketten: Markow-Ketten können die (zeitliche) Entwicklung von Objekten, Sachverhalten, Systemen etc. beschreiben. Ontologie: Ontologien werden in der Informatik genutzt, um Wissen zu kommunizieren, zu repräsentieren, wiederzuverwenden sowie automatisiert auf Wissen zu schließen. Die Möglichkeit automatisiert auf Wissen zu schließen, ist im Kontext eines indikatorgestützten Evaluationssystems von besonderem Interesse. Eine Ontologie bezeichnet einen Wissensbereich, welcher aus standardisierender Terminologie sowie Beziehungen und z.T. Ableitungsregeln zwischen den dort definierten Begriffen besteht. 162 LOGO ZIWD Open Access (Medien): Begriff aus dem wissenschaftlichen Publikationswesen für den digitalen, für den Leser kostenlosen, Zugang zu Literatur. Open Innovation: Der Begriff bezeichnet die Öffnung des Innovationsprozesses von Organisationen. Es beschreibt die zweckmäßige Nutzung von in das Unternehmen ein- und ausdringendem Wissen, unter Anwendung interner und externer Vermarktungswege, um Innovationen zu generieren. Open Source: Konzept, nach dem Programme mit ihrem Quellcode ausgeliefert werden. Jeder darf den Quellcode einsehen und verändern. Die Open-Source-Initiative (OSI) definiert Kriterien, die Open-Source-Software erfüllen soll. Outcome: Die intendierten und nicht intendierten Wirkungen von Aktivitäten und Outputs. Outcomes werden in kurz-, mittel- und langfristige unterschieden. Output: Bezeichnet die unmittelbaren Ergebnisse einer Aktivität. Sie sind direkt beeinflussbar, in der Regel konkret, sowie oft zählund messbar. RDF: Steht kurz für Resource Description Framework und bezeichnet eine technische Herangehensweise im Internet zur Formulierung logischer Aussagen über beliebige Dinge. Ursprünglich wurde RDF vom World Wide Web Consortium (W3C) als Standard zur Beschreibung von Metadaten konzipiert. Mittlerweile gilt RDF als ein grundlegender Baustein des Semantischen Webs. Selection Bias: Eine Verzerrung bei der Auswahl von Stichprobeneinheiten. Semantisches Web: Ist ein Entwicklungskonzept des Internets im Rahmen der Weiterentwicklung zum Internet der Dinge. Ziel ist es, dass Informationen im Internet so ausgedrückt werden, dass ihnen eine eindeutige Bedeutung zugewiesen werden kann, die auch von Computer erfasst und verarbeitet werden kann. Tag Cloud: Ist der englische Begriff für Schlagwortwolke. Dabei handelt es sich um eine Methode zur Informationsvisualisierung, bei der Schlagwörter flächig angezeigt werden und gewichtete Wörter besonders hervorgehoben werden. Textkorpus/Textkorpora: Sind eine Sammlung von Texten, die in der Regel so aufgearbeitet sind, dass sie statistisch untersucht werden können. Total Quality Management: Bezeichnet die durchgängige und alle Bereiche einer Organisation (Unternehmen, Institution, etc.) 163 LOGO ZIWD erfassende, aufzeichnende, sichtende, organisierende und kontrollierende Tätigkeit, die dazu dient, Qualität als Systemziel einzuführen und dauerhaft zu garantieren. SixSigma: Ist eine Methode des Qualitätsmanagements. Ihr Kernelement ist die Beschreibung, Messung, Analyse, Verbesserung und Überwachung von Geschäftsvorgängen mit statistischen Mitteln. Webcrawl: Ist eine von einem Computerprogramm, durchgeführte automatische Suche im Internet nach zuvor festgelegten thematischen Gesichtspunkten, die vor allem von Suchmaschinen durchgeführt wird. Zipfsches Gesetz: Ist ein von George Kingsley Zipf entwickeltes Modell, mit dessen Hilfe der Rangwert von bestimmten Größen abgeschätzt werden kann, die in eine Rangfolge gebracht werden sollen. In der Korpuslinguistik wird es oft dazu genutzt, die Häufigkeit von einzelnen Wörtern in einem Text zu bestimmen. 164 LOGO ZIWD 12 Literaturverzeichnis Alexander von Humboldt-Stiftung: „Publikationsverhalten in unterschiedlichen wissenschaftlichen Disziplinen Beiträge zur Beurteilung von Forschungsleistungen, Zweite erweiterte Auflage, Dezember 2009. Allgemeine Verwaltungsvorschriften zur Bundeshaushaltsordnung (VV-BHO) (II A 3´3 - H 1005/07/0003). Allianz der Deutschen Wissenschaftseinrichtungen. Arbeitsgruppe Virtuelle Forschungsumgebungen (Hg.) 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