320 Politikwissenschaft
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Fördermittelfinanzierte Gründungsunterstützungsangebote waren in den EU-Förderperioden 2007-2013 und 2014-2020 ein wichtiges Element der Hochschulgründungsförderung im Land Brandenburg. Aufgrund der positiven wirtschaftlichen Entwicklung des Landes, reduzierte sich das Fördervolumen in der gleichen Zeit jedoch stetig. Für die EU-Förderperiode 2021-2027 steht eine weitere Reduzierung der Fördermittel bereits fest. In der Folge wird es, ohne Anpassungen der etablierten Förderstrukturen, zur weiteren Reduzierung oder Erosion der Gründungsunterstützungsangebote an Brandenburger Hochschulen kommen. Die vorliegende Arbeit befasst sich daher u.a. mit der Frage, wie ein theoretisches Referenzmodell zur fördermittelfinanzierten Hochschulgründungsberatung gestaltet sein kann, um den reduzierten Fördersätzen bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung der Angebotsvielfalt gerecht zu werden.
Zur Beantwortung dieser Frage wird als Untersuchungsobjekt das Förderprojekt BIEM Startup Navigator herangezogen. Das Gründungsberatungsprojekt BIEM Startup Navigator wurde von 2010 bis 2014 an sechs Brandenburger Hochschulen durchgeführt. Mit Hilfe der Modelle und Prämissen der Prinzipal-Agent-Theorie wird zunächst ein theoretischer Rahmen aufgespannt, auf dessen Grundlage die empirische Untersuchung erfolgt. Anhand der Prinzipal-Agent-Theorie werden die beteiligten Organisationen, Individuen und Institutionen aufgezeigt. Weiterhin werden die wesentlichen Problemfelder und Lösungsansätze der Prinzipal-Agent-Theorie für die Untersuchung des BIEM Startup Navigators diskutiert.
Im Untersuchungsverlauf werden u.a. die Konzepte zur Durchführung des Förderprojekts an sechs Hochschulstandorten, die Daten von 610 Teilnehmenden und 288 Gründungen analysiert, um so sachlogische Zusammenhänge und Wechselwirkungen identifizieren und beschreiben zu können. Es werden unterschiedliche theoretische Annahmen zu den Bereichen Projekteffektivität bzw. Projekteffizienz, Kostenverteilung und zur konzeptionellen Ausgestaltung in Form von 24 Arbeitshypothesen formuliert und auf die Untersuchung übertragen. Die Verifizierung bzw. Falsifizierung der Hypothesen erfolgt auf Grundlage der kombinierten Erkenntnisse aus Literaturrecherchen und den Ergebnissen der empirischen Untersuchung.
Im Verlauf der Arbeit gelingt es, die in der Prinzipal-Agent-Theorie auftretenden Agencykosten auch am Beispiel des BIEM Startup Navigators zu beschreiben und ex post Ineffizienzen in den durchgeführten Screening- und Signalingprozessen aufzuzeigen.
Mit Hilfe des im Verlauf der Arbeit entwickelten theoretischen Referenzmodells zur fördermittelfinanzierten Gründungsberatung an Brandenburger Hochschulen soll es gelingen, den sinkenden EU-Fördermitteln, ohne eine gleichzeitige Reduzierung der Gründungsunterstützungsangebote an den Hochschulen, gerecht zu werden. Hierfür zeigt das theoretische Referenzmodell wie die Ergebnisse der empirischen Untersuchung genutzt werden können, um die Agencykosten der fördermittelfinanzierten Gründungsberatung zu reduzieren.
Die vorliegende Studie zeigt, dass Daten in der Krise eine herausragende Bedeutung für die wissenschaftliche Politikberatung, administrative Entscheidungsvorbereitung und politische Entscheidungsfindung haben. In der Krise gab es jedoch gravierende Kommunikationsprobleme und Unsicherheiten in der wechselseitigen Erwartungshaltung von wissenschaftlichen Datengebern und politisch-administrativen Datennutzern. Die Wissensakkumulation und Entscheidungsabwägung wurde außerdem durch eine unsichere und volatile Datenlage zum Pandemiegeschehen, verbunden mit einer dynamischen Lageentwicklung, erschwert. Nach wie vor sind das Bewusstsein und wechselseitige Verständnis für die spezifischen Rollenprofile der am wissenschaftlichen Politikberatungsprozess beteiligten Akteure sowie insbesondere deren Abgrenzung als unzureichend einzuschätzen.
Die Studie hat darüber hinaus vielfältige Defizite hinsichtlich der Verfügbarkeit, Qualität, Zugänglichkeit, Teilbarkeit und Nutzbarkeit von Daten identifiziert, die Datenproduzenten und -verwender vor erhebliche Herausforderungen stellen und einen umfangreichen Reformbedarf aufzeigen, da zum einen wichtige Datenbestände für eine krisenbezogene Politikberatung fehlen. Zum anderen sind die Tiefenschärfe und Differenziertheit des verfügbaren Datenbestandes teilweise unzureichend. Dies gilt z.B. für sozialstrukturelle Daten zur Schwere der Pandemiebetroffenheit verschiedener Gruppen oder für kleinräumige Daten über Belastungs- und Kapazitätsparameter, etwa zur Personalabdeckung auf Intensivstationen, in Gesundheitsämtern und Pflegeeinrichtungen. Datendefizite sind ferner im Hinblick auf eine ganzheitliche Pandemiebeurteilung festzustellen, zum Beispiel bezüglich der Gesundheitseffekte im weiteren Sinne, die aufgrund der ergriffenen Maßnahmen entstanden sind (Verschiebung oder Wegfall von Operationen, Behandlungen und Prävention, aber auch häusliche Gewalt und psychische Belastungen). Mangels systematischer Begleitstudien und evaluativer Untersuchungen, u.a. auch zu lokalen Pilotprojekten und Experimenten, bestehen außerdem Datendefizite im Hinblick auf die Wirkungen von Eindämmungsmaßnahmen oder deren Aufhebung auf der gebietskörperschaftlichen Ebene.
Insgesamt belegt die Studie, dass es zur Optimierung der datenbasierten Politikberatung und politischen Entscheidungsfindung in und außerhalb von Krisen nicht nur darum gehen kann, ein „Mehr“ an Daten zu produzieren sowie deren Qualität, Verknüpfung und Teilung zu verbessern. Vielmehr müssen auch die Anreizstrukturen und Interessenlagen in Politik, Verwaltung und Wissenschaft sowie die Kompetenzen, Handlungsorientierungen und kognitiv-kulturellen Prägungen der verschiedenen Akteure in den Blick genommen werden. Es müssten also Anreize gesetzt und Strukturen geschaffen werden, um das Interesse, den Willen und das Können (will and skill) zur Datennutzung auf Seiten politisch-administrativer Entscheider und zur Dateneinspeisung auf Seiten von Wissenschaftlern zu stärken. Neben adressatengerechter Informationsaufbereitung geht es dabei auch um die Gestaltung eines normativen und institutionellen Rahmens, innerhalb dessen die Nutzung von Daten für Entscheidungen effektiver, qualifizierter, aber auch transparenter, nachvollziehbarer und damit demokratisch legitimer erfolgen kann.
Vor dem Hintergrund dieser empirischen Befunde werden acht Cluster von Optimierungsmaßnahmen vorgeschlagen:
(1) Etablierung von Datenstrecken und Datenteams,
(2) Schaffung regionaler Datenkompetenzzentren,
(3) Stärkung von Data Literacy und Beschleunigung des Kulturwandels in der öffentlichen Verwaltung,
(4) Datenstandardisierung, Interoperabilität und Registermodernisierung,
(5) Ausbau von Public Data Pools und Open Data Nutzung,
(6) Effektivere Verbindung von Datenschutz und Datennutzung,
(7) Entwicklung eines hochfrequenten, repräsentativen Datensatzes,
(8) Förderung der europäischen Daten-Zusammenarbeit.