Praxisbezogene Studienform: Nachhaltige Regionalentwicklung

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1 Universität Trier Sommersemester 2003 Fachbereich IV, Volkswirtschaftlehre Veranstalter: Prof. Dr. H Spehl und Dipl.-Geogr. Michaela Gensheimer Veranstaltungsnummer: 4223 Praxisbezogene Studienform: Nachhaltige Regionalentwicklung Rahmenthema Methode zur Bewertung der Nachhaltigkeit von Branchen Verfasser Manuel Meißner Kay Spiegel Markus Norman Throm Bakhtiyor Umarov Helge Zahrnt Vorgelegt am 16. Juli 2003

2 Inhaltsverzeichnis Abbildungsverzeichnis... III 1 Einleitung Herkunft und Definition der nachhaltigen Entwicklung Die Wahl der zu untersuchenden Branchen Die geeignete Indikatorenwahl Die Kapitalmethode Branchenspezifische Indikatorensets Methode zur Branchenbeurteilung Fazit und weiteres Vorgehen...11 Anhang I: Data Envelopment Analysis...12 Anhang II: Die Kapitalmethode und die Verteilung von Indikatoren...14 Anhang III: Kriterien für die Expertenwahl...15 Literaturverzeichnis...16 II

3 Abbildungsverzeichnis Abbildung 1: Die Nachhaltigkeitsspinne des BBR... 6 Abbildung 2: Verschiedene Darstellungsformen... 8 III

4 1 Einleitung In der zweiten Arbeitsphase des studentischen Forschungsprojektes Nachhaltige Regionalentwicklung erarbeiten die verschiedenen Gruppen die Grundlagen für das weitere Vorgehen. Aufgabe dieser Gruppe ist es, eine Methode zu entwickeln, mit der eine Branche beurteilt werden kann, ob sie sich in Richtung des Leitbildes der nachhaltigen Entwicklung bewegt oder davon entfernt. Die vier Kapitalgruppen erarbeiten Indikatorenkataloge, die in der Methode zur Branchenbewertung verwendet werden. Die Autoren verstehen ihre Aufgabe darin, der Gesamtgruppe Vorschläge für eine Methode darzustellen, die gemeinsam diskutiert und abgestimmt werden. Der Arbeitsablauf war gekennzeichnet von Ideen, Einwänden und Kritik dagegen und neuen Ideen und wird somit als Prozess der Methodenfindung empfunden. Im Anhang I wird die Data Envelopment Analysis, eine zunächst als geeignet empfundene Methode kurz erläutert. Mit der Präsentation und Abgabe dieser Arbeit wird der Prozess nicht als beendet gesehen, sondern bedarf weiterer Diskussion und daraufhin genauerer Ausarbeitung der noch offenen Fragen. Im Einzelnen wird ein Verfahren entwickelt, das sowohl zur Beurteilung einer Branche im Sinne der Nachhaltigkeit, als auch zu deren Messung geeignet ist. Diese Methode soll mit Indikatoren der Nachhaltigkeit operieren, da so die drei Ebenen der Nachhaltigkeit (Ökonomie, Ökologie und Soziales) abgebildet werden können. Das Ziel dieser Herangehensweise soll zum einen eine unbewertete Darstellung der Indikatoren innerhalb der Branche sein. Dazu wird ein geringes Aggregationsniveau gewählt, bei dem die Indikatoren einzeln bestehen bleiben und nicht verrechnet werden. Des Weiteren soll zur Vergleichbarkeit verschiedener Branchen eine Aggregation der Indikatoren zu einer Kennzahl durchgeführt werden. Diese Kennzahl gibt Aufschluss über die Nachhaltigkeit einer regionalen Branche. Diese Aggregation ist ein problematischer Schritt. Daher soll die entwickelte Methode so transparent wie möglich sein, um eine größtmögliche Akzeptanz zu erreichen. Vor der Beschreibung der Methode werden Kriterien zur Auswahl von Branchen diskutiert und die Indikatorenwahl beschrieben. 1

5 2 Herkunft und Definition der nachhaltigen Entwicklung Der in dieser Arbeit gewählte Begriff der nachhaltigen Entwicklung orientiert sich an dem Leitbild der Brundlandt-Kommission, die sich zwischen 1983 und 1987 mit dieser Thematik befasste. Sie beschäftigte sich weitestgehend mit der Besserung der gesellschaftlichen Wohlfahrt in der Gegenwart und Zukunft veröffentlichte die Kommission ihren Endbericht und erklärte den Begriff der nachhaltigen Entwicklung als eine Entwicklung, die die Bedürfnisse der Gegenwart befriedigt, ohne zu riskieren, dass künftige Generationen ihre eigenen Bedürfnisse nicht befriedigen können. 1 Dies wird als inter- und intragenerative Gerechtigkeit bezeichnet und ist ein zentraler Aspekt der Nachhaltigkeit. 3 Die Wahl der zu untersuchenden Branchen Für die Wahl einer Branche, welche im späteren Verlauf auf nachhaltige Entwicklung untersucht werden soll, bieten sich eine Vielzahl an Kriterien. Einige der wichtigsten Kriterien hierfür sind: - der Anteil des BIPs (oder Umsatzes) innerhalb einer zu untersuchenden Region, - die Beschäftigungszahlen der Branche, - die Datenverfügbarkeit und Zugangsmöglichkeiten zu den Unternehmungen innerhalb einer Branche für weitere Interviews, Erhebungen, etc., - der Anteil des BIPs, der in der Region selbst bleibt oder aus der Region abfließt, - das Image, welches eine Branche in der Region innehat. Anhand dieser und weiterer Kriterien lässt sich eine Hierarchie relevanter und untersuchenswerter Branchen erstellen. Diese Rangordnung ist allerdings im Nachhinein auf ihren Bezug zur nachhaltigen Entwicklung für die betrachtete Region kritisch zu erforschen. Es ist durchaus möglich, dass aufgrund bestimmter Kriterien genau die Branchen auf der Skala nach oben rücken, die sich in Bezug auf Nachhaltigkeit als nicht sehr wichtig erweisen. Des Weiteren kann es auch passieren, dass sich eine Branche herauskristallisiert, bei der die Datenverfügbarkeit ein größeres 1 Hauff 1987, S

6 Problem darstellt. Diese Problematik kann vor allem dadurch gelöst werden, indem man die allgemein wichtigen Kennzahlen bei den gängigen Statistikämtern aufsucht. 2 Stehen diese Zahlen zur Verfügung, dann kann in der Regel von einer guten Ausgangsposition gesprochen werden. Weiterhin ist zu prüfen, ob es sich bei der Branche um gut erreichbare Unternehmungen handelt, d.h. Firmen, bei denen weitere Interviews und Erhebungen durchgeführt werden können. Ist die zu untersuchende Branche herausgearbeitet, kann mit einem geeigneten Indikatorenset die Branche auf Nachhaltigkeit untersucht werden. 4 Die geeignete Indikatorenwahl Für die Wahl der relevanten Indikatoren oder die Zusammensetzung eines bestimmten Indikatorensets stehen verschiedene Möglichkeiten zur Verfügung. Diese Arbeit beschränkt sich auf zwei Varianten, die für den weiteren Verlauf des Forschungsprojektes von größerer Bedeutung sind. Zum einen handelt es sich hierbei um die Kapitalmethode, bei der die Indikatoren den verschiedenen Kapitalien untergeordnet werden und zum anderen um eine Methode, bei der branchenspezifische Indikatorensets zusammengestellt werden. Diese sind den drei Säulen der Nachhaltigkeit Ökonomie, Ökologie und Soziales zuzuordnen. 4.1 Die Kapitalmethode Bei der Kapitalmethode werden verschiedene Indikatoren, welche für das Messen der nachhaltigen Entwicklung von Bedeutung sind auf das Sach-, Human-, Sozial- und Naturkapital je nach Relevanz verteilt. 3 Diese Einteilung lässt sich anhand einer ausführlichen Tabelle 4 veranschaulichen, bei der eine Vielzahl an Indikatoren diesen 2 Hierzu zählen vor allem das Bundesstatistikamt (BStA) und das Landesstatistikamt (LStA) des Landes Rheinland-Pfalz. Aber auch regionale Verbände wie bspw. die Industrie- und Handelskammer (IHK) oder die Handwerkskammer (HWK). Diese Verbände führen in der Regel Statistiken über ihre eigenen Branchen. 3 Vgl. The International Bank for Reconstruction and Development (2003), S. 20ff. 4 Vgl. Anhang 2. 3

7 Kapitalien zugeordnet wurde. Hierbei wird deutlich, dass ein gewisser Indikatorenpulk entsteht, der nicht unbedingt für alle Branchen die gleiche Gewichtung erfahren kann. 4.2 Branchenspezifische Indikatorensets Da im weiteren Verlauf der PbSf verschiedene Branchen innerhalb einer bestimmten Region untersucht werden sollen, können Indikatorensets ebenso branchenspezifisch zusammengestellt werden. Dies bedeutet, dass für eine gewisse Branche ein eigenes Indikatorenset zusammengestellt werden muss. 5 Der Vorteil hierbei wäre, dass nicht über die Zwischenstufe der Kapitalien gegangen werden muss, d.h. die Indikatoren können direkt einer Branche zugeordnet werden (bspw. ein Indikator wird dem Handwerk und nicht erst dem Humankapital und dann dem Handwerk zugeordnet). 5 Methode zur Branchenbeurteilung Show me your indicator list, and I will tell you what your ethics are! (Bossel 1996) Eine Methode, welche die Entwicklung einer Branche in Bezug auf Nachhaltigkeit beschreiben und analysieren soll, muss zwangsläufig zwischen zwei Extremen liegen. Erstens: Die Werte der Indikatoren liegen einzeln und nicht aggregiert vor. In diesem Fall muss der Leser zu einem eigenen Gesamturteil über die Branche kommen. Ein Vergleich mit anderen Branchen ist nicht einfach, da im Prinzip alle Indikatoren einzeln gegenübergestellt werden müssten. Je größer dabei die Anzahl an Indikatoren desto schwieriger wird dieses Urteil. Zweitens: Die Indikatoren werden miteinander zu einer Kennzahl zusammengefasst. Dabei erhält man Kennzahlen oder Indizes, mit denen die 5 Dieses Indikatorenset kann anhand von verschiedenen ausgearbeiteten Vorlagen erstellt werden. Als Grundlage hierzu können dienen: Die Commission on Sustainable Development (CSD) der UN, der Pressure-State-Response (PSR) Ansatz der OECD oder der allgemeine OECD-Indikatorenkatalog, der Zielindikatorenkatalog des Bundesamtes für Bauwesen und Raumordnung (BBR), der Indikatorenkatalog im Anhang 2 und weitere. 4

8 verschiedenen Branchen relativ einfach verglichen werden können. Es ergibt sich allerdings das grundlegende Problem der Substituierbarkeit zwischen den Indikatoren. Diese beiden Extreme entstammen der unterschiedlichen Auslegung des Leitbildes Nachhaltige Entwicklung. In der starken Nachhaltigkeit (vertreten von der Ökologischen Ökonomie) wird davon ausgegangen, dass die Umwelt nicht durch künstlich geschaffenes Kapital ersetzbar ist. So kann zum Beispiel schlechte Umweltqualität nicht mit starkem Wirtschaftswachstum verrechnet werden. Beide Bereiche stehen komplementär und nicht substitutiv zueinander. In der sogenannten schwachen Nachhaltigkeit (vertreten von der Neoklassik) wird dagegen die Meinung vertreten, dass das Naturkapital wohl durch das Sachkapital ersetzt werden kann es besteht also ein substitutives Verhältnis. Wie erwähnt, handelt es sich dabei um zwei Extreme, die in der absoluten Reinform nicht realistisch sind. 6 Hier beginnt die dogmatische Diskussion zwischen verschiedenen Lehrmeinungen, die nicht weiter ausgeführt werden soll. 7 Die Autoren sind sich der grundlegenden Problematik der Substitution bewusst und sehen Naturkapital und anthropogenes Kapital als eher komplementär. Es soll entsprechend der zwei beschriebenen Extreme eine Methode entwickelt werden, die zunächst einen niedrigen Aggregationsgrad der Indikatoren bietet und eine darstellende Funktion hat. In einem weiteren Schritt werden die Indikatoren durch Expertenmeinungen gewichtet und aggregiert. 8 Eine Zusammenrechnung (und somit Substitution) zwischen verschiedenen Indikatoren wird nur jeweils innerhalb der drei Säulen der Nachhaltigkeit (Ökonomie, Ökologie und Soziales) durchgeführt. Es ergeben sich daher drei Kennzahlen. Wird das vier Kapitalien-Modell angewendet, ergeben sich entsprechend vier Kennzahlen. Auch hier ist solch ein Vorgehen sicherlich problematisch. Die Vergleichbarkeit zwischen den Branchen wird aber als Vorteil angesehen, so dass eine gewisse Aggregation durchgeführt wird. In der ersten Arbeitsphase der PbSf wurde das Aggregationsproblem bereits erwähnt. In den bearbeiteten Studien wurden positive und negative Effekte miteinander verrechnet, ohne 6 Vgl. Renn, et al. (1999), S Vgl. Costanza et al. (2001), S. 121ff. 8 Für die Kriterien der Expertenwahl siehe Anhang III. 5

9 Informationen über Wertung und Gewichtung zu geben. Deswegen besteht die Notwendigkeit eine Gewichtung und Aggregation der Indikatoren transparent und offen durch zu führen. Die hier entwickelte Methode ist angelehnt an die Nachhaltigkeitsspinne des Bundesamtes für Bauwesen und Raumordnung (siehe Abbildung 1). 9 In einem sogenannten Netzdiagramm werden die Werte der einzelnen Indikatoren (Nachhaltigkeitsindikatoren des BBR) dargestellt. Abbildung 1: Die Nachhaltigkeitsspinne des BBR Quelle: BBR (2003) Aufgabe des Netzdiagramms (siehe Abbildung 1) ist die gemeinsame Betrachtung ausgewählter Nachhaltigkeitsindikatoren für eine bestimmte Region. Für die meisten ökologischen, ökonomischen und sozialen Nachhaltigkeitsziele existieren keine quantifizierbaren Zielgrößen, deswegen wird der Bundesdurchschnitt für jeden Indikator als Referenzwert gewählt. Damit ist keinesfalls gemeint, dass dieser Durchschnitt einem absolut nachhaltigen Wert entspricht. Das BBR hat ebenfalls keine 9 Vgl. BBR (2002). 6

10 normativen Zielwerte für jeden Indikator entwickelt, da dies eine politische Diskussion voraussetzt. 10 In der Nachhaltigkeitsspinne werden die standardisierten Werte (durch Z-Transformation) auf die einzelnen Strahlen abgetragen. Der Bundesdurchschnitt hat den Z-Wert von Null. Negative Z-Werte liegen unter dem Durchschnitt und sind vom BBR als eher nachhaltig bewertet. Positive Z-Werte liegen dagegen über dem Durchschnitt und sind entsprechend als weniger nachhaltig bewertet. Folgendes Problem muss gelöst werden: Bei einigen Indikatoren ist ein großer Indikatorwert positiv (z.b. Produktivität), bei anderen ist ein geringer Indikatorwert positiv zu bewerten (z.b. CO2-Emission). Deshalb müssen zu einige Indikatoren der Kehrwert gebildet werden, so dass ein positiver Z-Wert immer als nicht nachhaltig zu bewerten ist. Je näher ein Z-Wert am Mittelpunkt der Nachhaltigkeitsspinne abgetragen ist, desto nachhaltiger ist dieser Indikator in der Region zu bewerten. Das Ziel dieser Methode ist die Darstellung von Tendenzen und Defiziten in den Regionen. Wichtig ist festzuhalten, dass nicht von einer absolut erreichbaren Nachhaltigkeit ausgegangen wird. Es werden nur Aussagen getroffen, ob sich eine Region in Richtung des Leitbildes der nachhaltigen Entwicklung bewegt oder davon weg. Die Nachhaltigkeitsspinne eignet sich ebenfalls zur Beurteilung verschiedener Branchen. Es ergeben sich dann zwei Alternativen zum weiteren Vorgehen: 1. Wie bei der BBR-Methode werden verschiedene Vergleichsregionen herangezogen. Im Fall der Branchenbewertung bedeutet dies, dass Daten derselben Branchen aus verschiedenen Regionen benötigt werden. Anhand dieser Daten kann man eine Z-Transformation als Standardisierung durchführen. Dabei wird erkannt, dass die Standardisierung den Vorteil der Vergleichbarkeit bietet, dagegen aber einen Nachteil hat. Abweichungen vom Mittelwert werden bei Indikatoren mit ursprünglich geringer Streuung überschätzt und bei Indikatoren mit ursprünglich großer Streuung unterbewertet Eine Alternative bietet der Vergleich der Ist-Werte mit den Zielwerten. Die prozentuelle Abweichung von Ist-Wert und Zielwert ist eine Größe, mit der Indikatoren verglichen werden können. Die Generierung solcher Zielwerte ist 10 BBR (2002), S Vgl. BBR (2002), S

11 sicherlich nicht einfach. Es können Expertenbefragungen durchgeführt werden, um einen Zielwert oder zumindest einen Zielbereich für jeden Indikator zu erhalten. Dies ist eine aufwendige und evtl. für die Experten schwierige Aufgabe. Das Netzdiagramm wird als Darstellungsform für die Branchenbewertung gewählt. 12 Zum einen kann die zu bewertende Branche betrachtet werden, in dem alle Indikatoren abgetragen werden. Somit zeigt sich, in welchen Bereichen diese Branche eher nachhaltig ist und wo noch Defizite bestehen. In einer weiteren Darstellungsform wird ein einzelner Indikator betrachtet und die Werte der verschiedenen Branchen abgetragen. Hierbei zeigt sich, welche Branche in Bezug auf einen bestimmten Indikator positiv zu bewerten ist oder Mängel aufweist. Abbildung 2: Verschiedene Darstellungsformen Ind. 6 Ind. 1 Branche 6 Branche 1 Ind. 5 Ind. 2 Branche 5 Branche 2 Ind. 4 Ind. 3 Branche 4 Branche 3 Betrachtung einer bestimmten Branche. Die Indikatoren liegen außerhalb. Betrachtung eines bestimmten Indikators. Die Branchen liegen außerhalb. Anmerkung: Zur Übersicht werden nicht so viele Indikatoren dargestellt wie Strahlenspitzen existieren Anmerkung: Zur Übersicht werden nicht so viele Branchen dargestellt wie Strahlenspitzen existieren Quelle: Eigene Erstellung. In dem Netzdiagramm können die Defizitbereiche aufgezeigt werden. Dies kann für die weitere Arbeit als Ansatzpunkt gesehen werden, notwendigen Handlungsbedarf für die Branche darzustellen und Handlungsoptionen zu erarbeiten. 12 Vgl. Abbildung 2. 8

12 Das Netzdiagramm ist eine Darstellungsform mit geringem Aggregationsniveau der Daten. Wünschenswert ist nun eine aggregierte Kennzahl, mit der die Branchen vergleichbar werden. Vor der Zusammenfassung der Indikatoren muss bedacht werden, ob alle Indikatoren mit demselben Gewicht in eine Aggregation eingehen oder ob einige Indikatoren wichtiger sind als andere. Eine solche Gewichtung kann nicht von den Autoren selber durchgeführt werden, sondern muss auf Expertenmeinung basieren. Dazu wird ein Verfahren benötigt, welches die Meinungen verschiedener Experten zu einem Gewicht zusammenzufassen. Hier bieten sich zwei Möglichkeiten zur Transformation von qualitativen Aussagen in quantitative Gewichte: 1. Der oder die Expertin erhält 100 Punkte, die auf die Indikatoren verteilt werden sollen. Die Wichtigkeit der Indikatoren lässt sich dann in Prozentwerten ermitteln. Diese Methode verlangt sicherlich Anstrengung vom Experten es ist zu prüfen, ob dies geschafft werden kann. 2. Ein Fragebogen mit einer Antwortskala von z.b. 1-5 stellt eine einfachere Methode dar. Der Experte muss antworten, ob ein Indikator sehr unwichtig, eher unwichtig, neutral, eher wichtig oder sehr wichtig ist. Ob die Antwortmöglichkeit neutral verwendet werden soll, bleibt zu diskutieren. Aus den Antworten werden dann die Gewichte ermittelt (genaue Methode bleibt noch zu erarbeiten). Ein weiterer Punkt ist zu beachten. Der reale Indikatorwert hat einen starken Einfluss auf die Entscheidung des Experten. Somit ist ein bestimmter Indikator für eine Branche z.b. nur wichtig, da sein Wert ausgesprochen hoch bzw. niedrig ist. Die Frage nach Gewichtung muss also den Ist-Wert in der Branche einschließen. Weiterhin kann die Frage gestellt werden, ob es bestimmte Indikatoren gibt, die einen bestimmten Schwellenwert nicht über- oder unterschreiten sollen, bzw. dürfen. Es kann eine Anzahl von sehr wichtigen Indikatoren gefunden werden, die nicht substitutiv zueinander stehen und einige weniger wichtige Indikatoren, die teilweise in einem substitutiven Verhältnis stehen. Es zeigt sich, dass die Auswahl der Fragen für eine mögliche Gewichtung der Indikatoren mit äußerster Sorgfalt zu geschehen hat. Wie können nun die gewichteten Indikatoren miteinander verrechnet werden? Dazu haben die Autoren vielfältige Überlegungen angestellt. Zunächst wurden zu komplexe Methoden erarbeitet, die darauf als unrealistisch verworfen wurden. Hauptgedanke war 9

13 folgender: Eine Maßzahl, die dem Flächeninhalt des Sternes im Modell der Nachhaltigkeitsspinne entspricht, kann eine vergleichende Größe darstellen. Je kleiner dieser Wert, desto nachhaltiger ist eine Branche (in der Nachhaltigkeitsspinne liegen nachhaltige Werte nahe am Mittelpunkt, deshalb wird die Fläche kleiner). Mathematisch ist es nicht schwierig, den Flächeninhalt eines Sternes zu errechnen. Die Gewichtung der Indikatoren könnte zudem über die Strahlenlänge einbezogen werden. Das unlösbare Problem ist aber die Nachbarschaft der Indikatoren. Der Wert des nebenstehenden Indikators wirkt sich auf den Flächeninhalt aus. Da dies eine Unsicherheit mit sich bringt, musste eine Alternative gesucht werden. Die Strahlen im Netzdiagramm sind Vektoren, die mathematisch behandelt werden können. Dazu muss allerdings der Nullpunkt in den Mittelpunkt der Nachhaltigkeitsspinne gelegt werden. Die Vektoren können gewichtet und verrechnet werden. Es bietet sich zum einen eine Linearkombination als Vektoren (inkl. Gewicht) durch Summierung an. * *... *C Die Kennzahl Ω ist die aggregierte Kennzahl als Summe von den Gewichten (α, β, γ) und den Vektoren (A, B, C). Die Summe als mathematische Funktion hat aber den Nachteil, dass eine gewisse Substitution zwischen den Indikatoren möglich ist. Als Beispiel: Ein bestimmtes Ω kann durch ein großes A, kleines B und kleines C erreicht werden. Das gleiche Ω kann nun ebenfalls durch ein kleines A, mittleres B und mittleres C erreicht werden. Extremwerte, die im Sinne einer komplementären Beziehung zwischen den Indikatoren besonders wichtig sind, werden bei Summierung tendenziell abgeschwächt. Eine Alternative bietet das Produkt als Verknüpfungsfunktion. ( * ) *( * ) *...*( * C) Ist nun zum Beispiel (α*a) besonders klein, so wirkt sich dies im Produkt stärker aus. Angewendet auf die Indikatoren bedeutet dies: Eine sehr geringe Umweltqualität kann nicht durch starkes Wirtschaftswachstum kompensiert werden, sondern behält einen großen Einfluss auf die Kennzahl Ω. Wie oben beschrieben, sollen drei (bzw. vier bei der Kapitalmethode) Kennzahlen für die ökologischen, die ökonomischen und die sozialen Indikatoren ermittelt werden, 10

14 damit sich das Problem der Substitution auf die Indikatorenklassen beschränkt. Es bietet sich an, die Indikatoren innerhalb der drei Säulen der Nachhaltigkeit (Ökonomie, Ökologie und Soziales) mit der Summe zu verknüpfen. Somit besteht ein substitutives Verhältnis zwischen den Indikatoren einer Säule. Diese drei Kennzahlen können dann durch Multiplikation verknüpft werden, wobei das Verhältnis der drei Säulen eher komplementär und nicht substitutiv ist. 6 Fazit und weiteres Vorgehen Was ist die Aussagekraft der entwickelten Methode? Aus der Nachhaltigkeitsspinne lassen sich die Defizitbereiche der Branchen aufzeigen. Diese können als Ansatzpunkte für notwendige Handlungsoptionen genutzt werden. Der Wunsch der branchenübergreifenden Vergleichbarkeit wird durch die Aggregation zu einer Kennzahl erfüllt. Dabei ist zu beachten, dass die Kennzahl eine dimensionslose Zahl ist und keine Einheiten der Nachhaltigkeit darstellt. Aus den Kennzahlen lassen sich einfache Aussagen treffen, ob eine Branche besser oder schlechter in Bezug auf nachhaltige Entwicklung wirtschaftet. Es besteht weiterhin Diskussionsbedarf über Kritikpunkte an der Methode. Alle Schritte sind zu prüfen, soweit dies noch nicht gemacht wurde, ob sie realistisch im Umfang des Forschungsprojektes durchführbar sind. In Verbindung mit den Ergebnissen der anderen Gruppen kann in der dritten Arbeitsphase die beschriebene Methode angepasst und genutzt werden. 11

15 Anhang I: Data Envelopment Analysis Eine Methode, die zunächst vielversprechende Lösungen für die Probleme bei der Nachhaltigkeitsbewertung von Branchen bot, ist die Data Envelopment Analysis (DEA). Die Data Envelopment Analysis (DEA) ist ein Verfahren, mit dem basierend auf Produktionsinputs (Menschen, Fertigungsanlagen, Grundstücke, Computer, usw.) und -outputs (Produkte, Dienstleistungen) betrachteter Entscheidungseinheiten diejenigen Einheiten bestimmt werden, die ein optimales Verhältnis von Outputs zu Inputs aufweisen, also effizient produzieren. Die effizienten Einheiten bilden eine i.d.r. mehrdimensionale Produktionsgrenzebene, die alle (ineffizienten) Einheiten umhüllt. 13 Die DEA wird in unterschiedlichen Bereichen für Effizienzvergleiche genutzt, bei denen keine einzelne Entscheidungseinheit mit der höchsten Effizienz identifiziert werden soll. Vielmehr wird akzeptiert, dass unterschiedliche Faktorkombinationen zu gleich guten Ergebnissen führen können. Diese Annahme realisiert sich in der DEA in der oben beschriebenen Produktionsgrenzebene. Die DEA kann die relative Effizienz der verschiedenen Entscheidungseinheiten zueinander quantifizieren und so ineffizienten Entscheidungseinheiten aufzeigen, wie groß ihr Abstand zur Effizienz ist. Die hohe Validität dieser Methode besteht darin, dass die Gewichte mit denen die einzelnen Input- und Outputfaktoren eingehen, nicht extern festgelegt werden, sondern für jede Entscheidungseinheit die jeweils optimalen Gewichte festgelegt werden. Dies hebt die Akzeptanz bei den zu bewertenden Entscheidungseinheiten, weil keine Entscheidungseinheit benachteiligt wird. Die Gewichtung des Inputs und Outputs mit abstrakten Relativgewichten erlaubt die Zusammenfassung von Input und Output ganz unterschiedlicher Maßeinheiten, bzw. Dimensionen zu einem Gesamtinput- und Gesamtoutputwert. Das Suchen eines gemeinsamen monetären Nenners ist also nicht notwendig. Durch Bildung des Verhältnisses von aggregiertem Output und Input wird für jede Entscheidungseinheit eine Effizienzspitzenkennzahl berechnet, die eine Gesamtbewertung der Effizienz einer Entscheidungseinheit unter Einbeziehung aller Indikatorwerte der Input- und Outputseite ermöglicht. Durch diese Art des Vergleichs wird jedem, der nicht effizient arbeitet, eine vergleichbare Entscheidungseinheit als effiziente Referenzeinheit präsentiert. Diese stellt ein erreichbares Ziel an Effizienz dar, an dem man sich für Verbesserungen orientieren kann. 13 Alpar, P. et al. (2000), S

16 Diese Vorteile werden jedoch durch einige Nachteile relativiert. Zunächst ist die Zuordnung von Input- und Outputfaktoren schwierig, da bei einigen Faktoren nicht sicher ist, ob sie nun Einsatzfaktoren oder Ergebnisse einer Produktionsfunktion sind. Weiterhin kann zwar eine relative Effizienz mehrerer Entscheidungseinheiten zueinander bestimmt werden, aber die Effizienz kann nur relativ zu den effizienten Entscheidungseinheiten bestimmt werden. Eine absolute Bestimmung des Effizienzgrades ist jedoch mit der Data Envelopment Analysis nicht möglich. Zudem sind die Ergebnisse eines DEA-Vergleichs wenig transparent, da jede Entscheidungseinheit darauf vertrauen muss, dass die Gewichtung der Input- und Outputfaktoren tatsächlich individuell optimal ist. Die Entscheidungseinheit kann also das Zustandekommen der Gewichtungen nicht unmittelbar nachvollziehen. Weitere Probleme ergeben sich bei der praktischen Durchführung der Methode. Der Umgang mit lückenhaften Daten, die sich bei einer Erhebung mit einiger Sicherheit ergeben, ist problematisch. Weiterhin werden, wie bereits erwähnt, die Gewichte der Einsatzfaktoren optimiert, und zwar mittels Einsatz von speziellen Computerprogrammen. Würde die Data Envelopment Analysis zum Einsatz kommen, müsste sich zumindest ein Teil der PBSF-Gruppe in die Bedienung dieses Programmes einarbeiten. Es ist unklar, wie viel Zeitaufwand dies bedeuten würde. Weiterhin erfordert die Methode eine große Anzahl von Entscheidungseinheiten im Verhältnis zur Anzahl der Faktoren, da sich sonst, wegen der optimalen Gewichtung der Faktoren, fast alle Entscheidungseinheiten als effizient darstellen könnten. Dies würde bedeuten, dass eine sehr große Zahl von Entscheidungseinheiten befragt werden müsste, um die Effizienz bezüglich einer geringen Zahl von Nachhaltigkeitsindikatoren zu bewerten. Diese Forderung der Methode ist jedoch für ein Forschungsprojekt einer Universität im gegebenen Zeitraum nicht zu erfüllen. Diese Gründe führten dazu, dass die Data Envelopment Analysis als Mittel zur Effizienzbewertung im Bereich der Nachhaltigkeit abgelehnt werden musste. 13

17 Anhang II: Die Kapitalmethode und die Verteilung von Indikatoren Manufactured Capital: GDP (per capita), Evolution Exports & Imports, net Imports, gross fixed investments, availability of economic infrastructure, investment expenditure, growth of number of jobs, consumption rate, size and development of the three sectors, evolution of productivity, access time to main markets. Human Capital: Unemployment (women & youth) (long / short term), employment per sector, level of education, number of new companies, R+D investments, school attainment (male / female), creation of high skilled jobs (brain drain), compensation per employee, population (in- / decreasing), level of education (in- / decreasing), number of patents. Social Capital: R+D investments, number of patents, access to health centres, average duration of contracts, survival rate of companies, crime rate, short term interest rates on cash-flow, income disparities between areas (rural / city), number of voluntaries (groups), levels of deprivation, poverty rate, comparative income disparity (male / female, etc.), migration (youth), real wages, social welfare recipients, transport networks. Natural Capital: Evolution of land, % of land with environmental protection, % of forested areas, Tourist intensity, % of land use (agriculture, industry, etc.), transport intensity, pollution rate, Energy use (in- / decreasing), waste production and evolution, water quality, air quality, Biodiversity, resource conservation, climate change, Greenfield / Brownfield development, ecological agriculture. Quelle: Eigene Erstellung aus dem Abschlußbericht der GHK zur nachhaltigen Entwicklung bestimmter europäischer Regionen. 14

18 Anhang III: Kriterien für die Expertenwahl Wer sind die Experten? Die Experten sind die Spezialisten, die für das Auffinden der angemessenen Indikatorgewichte Informationen liefern können. Dadurch kann spezialisiertes Wissen aus unterschiedlichen Bereichen in die Gewichtung einfließen. (Für alle Experten soll eine einheitliche Befragungsmethode angewendet werden. Welche Personen kommen als Experten in Frage? Der Expertenmix sollte aus Vertretern von Verwaltungen, Unternehmensverbänden, Kammern und Experten aus der Unternehmenspraxis bestehen um zu einem ausgewogenen Gesamturteil zu kommen. Warum sind die Expertenmeinungen für die Gewichtung von Indikatoren wichtig? Mit Hilfe der Experten können Anhaltspunkte gefunden werden, um die Wichtigkeit bestimmter Indikatoren zu bestimmen und entsprechend zu gewichten. Warum werden branchenspezifische Experten gebraucht? Das ist wichtig um die Nachhaltigkeitssituation einer Branche sachgerecht zu bewerten. Die Besonderheiten der jeweiligen Brachen müssen berücksichtigt werden. Quelle: Eigene Erstellung. 15

19 Literaturverzeichnis Alpar, P., Grob H. L., Weimann, P. und Winter R. (2000): Anwendungsorientierte Wirtschaftsinformatik Eine Einführung in die strategische Planung, Entwicklung und Nutzung von Informations- und Kommunikationssystemen. Braunschweig/Wiesbaden Bossel, H. (1996): Deriving Indicators for Sustainable Development. In: Environmental Modelling and Assessment, H 1, S Bundesamt für Bauwesen und Raumordnung (BBR) (2003): URL: [Abruf: 1.Juli 2003]. Bundesamt für Bauwesen und Raumordnung (BBR) (2002): Nachhaltige Raumentwicklung im Spiegel von Indikatoren (=Berichte, Bd. 13). Bonn Costanza, R., Cumberland, J., Daly, H. et al. (2001): Einführung in die Ökologische Ökonomik. Stuttgart GHK (2002): The Contribution of the Structural Funds to Sustainable Development Final Report to the European Commission, DG REGIO. Brüssel Hauff, V. (Hg.) (1987): Unsere gemeinsame Zukunft. Der Bericht der Weltkommission für Umwelt und Entwicklung (Brundtland-Bericht). Greven Renn, O., Knaus, A. und Kastenholz H. (1999): Wege in eine nachhaltige Zukunft. In: BREUEL, B. (Hg.): Agenda 21. Vision: Nachhaltige Entwicklung. (=Die Buchreihe der EXPO 2000, Bd. 1) S The International Bank for Reconstruction and Development / The World Bank (2003): Weltentwicklungsbericht 2003: Nachhaltige Entwicklung in einer dynamischen Welt. Bonn 16