Zusammenfassung
Ein modernes Informationssystem, das als Systemoutput sogenannte Leistungsindikatoren liefert, ist unumgänglich, sollen die Verwaltungsleistungen nach Kriterien der Effizienz und Effektivität (3E-Konzept) überprüft werden.2 Wie bereits ausführlich beschrieben, reichen die zur Zeit in den meisten Verwaltungsabteilungen bestehenden Rechnungs- und Informationssysteme dazu nicht aus. Um Leistungsprüfungen durchführen zu können, müssen zusätzlich zu den Rechnungsgrössen Leistungsindikatoren evaluiert werden, die auf einem vollständig neu konzipierten Informationssystem basieren. Da Leistungsprüfungen klassische Elemente eines Entscheidungsprozesses enthalten, können für die Evaluation von Leistungs-dindikatoren und deren Aggregation Algorithmen und Methoden aus dem Bereich des Operations Research, im speziellen aus dem Gebiet der Entscheidungstheorie, verwendet werden.3 Um dem Leser einen Überblick über diesen Bereich zu geben, werden in diesem Kapitel die theoretischen Grundlagen für eine kohärente Evaluation von Leistungsindikatoren präsentiert und verschiedene Methoden vorgestellt.
Wenn man den Erfolg nicht vom Misserfolg unterscheiden kann, kann man ihn nicht belohnen. Wenn man ihn nicht belohnen kann kann man nicht von ihm lernen.1
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Referenzen
Osborne, D./Gaebler, T.: Reinventing Government, Addison-Wesley Publishing Company Inc., Massachusetts, 1992, Seite 150 ff.
in Englisch: performance indicators
vgl. Schenker-Wicki, A.G.M.: The Conceptual Definition of a Crisis Management Decision Support System CMDSS, Wirtschaftswissenschaftliche Beiträge Nr. 48, Universitätsverlag, Freiburg, 1990, Seite 27 ff.
Nach Schmidberger steht der Begriff Indikator in den Sozialwissenschaften “für eine Hilfsgrösse, die direkt wahrnehmbare Phänomene benennt” und die den Schluss auf nicht unmittelbar wahrnehmbare Phänomene zulässt. In: Schmidberger, J.: Controlling für öffentliche Verwaltungen, 2. aktualisierte Auflage, Gabler, Wiesbaden, 1994, Seite 297.
vgl. Sizer, J.: Performance Indicators and the management of universities in the UK, A Summary of Developments with Commentary, in: Dochy F./Segers M./Wijnen W.(eds.): Management Information and Performance Indicators in higher Education: an international issue, Van Gorcum, Assen/Maastricht, 1990, Seite 10.
Indikatoren können unter anderem Trends erkennen lassen, besonders wenn sie über eine gewisse Zeit regelmässig erhoben werden. Dadurch wird die Entscheidungsfindung einer vorgesetzten Behörde oder des Gesetzgebers (Parlament) bezüglich der Allokation von Ressourcen weniger subjektiv und transparenter. Standardisierte Indikatoren können ausserdem darüber Auskunft geben, wie sich eine bestimmte Leistung im nationalen oder internationalen Vergleich ausnimmt.
vgl. dazu auch Gutherie, J.: Performance Indicators in the Australian Public Sector, in Buschor, E./Schedler, K. (eds.): Perspectives on Performance Measurement and Public Sector Accounting, Paul Haupt, Bern/Stuttgart/Wien, 1994, Seite 424.
Buschor, E.: Introduction: From Advanced Public Sector Accounting Via Performance Measurement To New Public Management, in: Buschor, E./Schedler, K. (eds.), a.a.O., 1994, Seite xiii ff.
Die Kohärenz ist eine wichtige Voraussetzung für eine Entscheidung. Sie wird in Kapitel 4.4 definiert. Werden Indikatoren für eine Bewertung/Entscheidung verwendet, die nicht kohärent sind, ist eine Entscheidung unvollständig und inkonsistent.
Sorgfältig ausgewählte Indikatoren weisen eine hohe Validität auf. Vgl. dazu auch Schaich, E.: Schätz- und Testmethoden für Sozialwissenschaftler, München, 1977, Seite 7.
vgl. dazu die Ausführungen von Hailstones, F.: Performance Measures — A Practitioner’s Perspective, in: Buschor E./Schedler K. (eds.), a.a.O., 1994, Seite 190 ff.
Roy, B.: Méthodologie Mulitcritère d’Aide à la Décision, Collection Gestion, Economica, Paris, 1985.
Dies im Gegensatz zu Schmidberger und Eekhoff et al., welche auf den heuristischen Verfahren basieren. In: Schmidberger, J., a.a.O., 1994, Seite 304.
vgl. Hwang, C./Lin, M.: Group Decision Making under Multiple Criteria, Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems, No. 281, Springer, Heidelberg, 1987, Seite 146.
vgl. dazu als Ergänzungsliteratur Osborn, A.F.: Applied Imagination, 3 rd edition, Charles Scribner’s Sons, New York, 1963.
Geschka, H./Schaude, G.R./Schlicksupp, H.: Modern Techniques for Solving Problems, Chemical Engineering, Vol. 80, Nr. 18, 1973, Seite 91 ff.
Delbecq, A.L./Van de Ven, A.H.: A Group Process Model for Problem Identification and Program Planning, Journal of Applied Behavioral Science, Vol. 7, 1971, Seite 466–492.
vgl. Gordon, W.J.J.: Synectics; The Development of Creative Capacity, Harper und Brothers, New York, 1961.
Im vorliegenden Fall kann dies beispielsweise eine Konsensfindung bezüglich der Relevanz möglicher Indikatoren betreffen.
vgl. Dalkey, N.C.: Delphi, in: Martino, J.P. (ed.): An Introduction to Technological Forecasting, Gordon and Breach, New York, 1972, Seite 25–30.
vgl. Hwang, C./Lin, M., a.a.O., 1987, Seite 189.
vgl. Roy, B., a.a.O., 1985, Seite 174 ff.
Roy, B., a.a.O., 1985, Seite 186.
idem, Seite 180 ff.
Der Familienvater für seine vierköpfige Familien ein Auto mit genügend Platz kaufer möchte, wird zwar ein Auto mit vier Sitzen emem Zwegläter vorziechen, er wird jedoch kanm ein Auto mit zehn Plätzen einem Auto mit vier Pläzen vorziechen, Das Kriterium “Anzahl Sitze” (je mehr desto besse) gib daner die, Pläferenzen des Familienvaters nur ungenügend wider. Aus diesem Beispiel folgt daher zwingend, dass eine Präerenzskala stets ein gewisses Minimum an Kohärenz aufweisen muss.In: Schenker- Wichki, A.G.M., a.a.O., 1990, Seite 150.
idem, Seite 236.
R definiert als Bereich der reellen Zahlen.
idem, Seite 196.
wobei S dem Term “Surclassement” entspricht und bedeutet, dass Alternative a Alternative b dominiert. In: Roy, B., a.a.O., 1985, Seite 231.
Effizienz generell definiert als Output/Input (Produktivitätsrate).
Effektivität definiert als Verhältnis von Soll/Ist oder allgemeiner gesagt als Zielerreichungsgrad.
vgl. dazu die Ausführungen von Schmidberger, J., a.a.O., 1994, Seite 196.
vgl. Wöhe, G.: Entwicklungstendenzen der Allgemeinen Betriebswirtschaftslehre im letzten Drittel unseres Jahrhunderts — Rückblick und Ausblick, in: DBW, Jg. 50, 1990, Seite 232.
vgl. Colson, G.: Theories of the Risk and MCDM, in: Fandel, G./Spronk, J.: Multiple Criteria Decision Methods and Applications, Springer, Berlin, 1985, Seite 171–188.
vgl. Vanderpooten, D./Vincke, Ph.: Description and Analysis of Some Representative Interactive Multicriteria Procedures, in: Colson, G./de Bruyn, Ch. (eds.): Models and Methods in Multiple Criteria Decision Making, Mathematical and Computer Modelling, Pergamon Press, London, 1989, Seite 1221–1238.
vgl. Colson, G., a.a.O., 1985, Seite 175.
idem, Seite 180 ff.
vgl. dazu Schädig, A.: Décider sur Plusieurs Critères, Panorma d’Aide à la Décision Multi-critère, Presses Polytechniques Romandes, Lausanne, 1985, Seite 88 ff.
Jacquet-Lagrèze, J.: Basic Concepts for Multicriteria Decision Support, in: Fandel, G./ Spronk, J., a.a.O., 1985, Seite 11–26.
Unproblematisch sind Kosten-Nutzenanalysen vor allem im technischen Bereich, zum Beispiel beim Ausbau eines Strassennetzes oder bei Fragen, die technische Einrichtungen betreffen. Spielen hingegen nicht monetäre Faktoren eine Rolle, müssen diese ebenfalls auf einer einheitlichen Skala normiert werden. Bei der Kosten-Nutzenanalyse ist dies die sogenannte Nutzensakala. Da die Effektivität (als Zielerreichungsgrad) eines Programms leichter zu erfassen ist als deren Nutzen, wird die Kosten-Effektivitätsanalyse in der Praxis häufiger verwendet als die Kosten-Nutzenanalyse. Vgl. dazu die Ausführungen von Rossi, P.H./Freeman, H.E./Hofmann, G.: Programm-Evaluation, Einführung in die Methoden angewandter Sozialforschung, Ferdinand Enke, Stuttgart, 1988, Seite 169.
vgl. Brans, J.-P./Mareschal, B./Vincke, P./Brans, J.-P.: PROMETHEE: A New Family of Outranking Methods in Multicriteria Analysis, in: Brans, J.-P. (ed.): Proceedings of the IFORS 84 Conference, Washington, 1984, Seite 408–21.
vgl. Roy, B./Bertier, P.: La Méthode ELECTRE II, Une Méthode de Classement en Présence de Critère Multiple, SEMA, Paris, Direction Scientifique, Note de Travail, No. 142, 1971.
vgl. Brans, J.-P./Mareschal, B./Vincke, P., a.a.O., 1984, Seite 410.
Diese Mechanismen spielen auch in einem demokratischen Staat. Lösungen, die eine Minderheit zu stark benachteiligen, werden in der Regel nicht durchgesetzt, da dadurch die soziale Stabilität gefährdet werden könnte.
vgl. Marcotorchino, F./Michaud, P.: Modèles d’Optimisation en Analyse des Données Relationnelles, Mathématiques et Sciences Humaines, Vol. 17, No. 67, 1979, Seite 7–38.
Paelnick, J.: Qualiflex, a Flexible Multiple-Criteria Method, Economic Letters, Vol. 3, 1978, Seite 193–197.
Beim ersten, partiellen Ranking wird deutlich, dass die Alternative Al zwar alle anderen Alternativen dominiert, dass aber die Alternativen A2 und A4 nicht vergleichbar sind. Um diese beiden Alternativen vergleichbar zu machen, müsste man im konkreten Fall zusätzliche Informationen einholen.
Der gesamte Algorithmus (Ranking inkl. Sensitivitätsanalyse) wird in der Nationalen Alarmzentrale in der Schweiz — Einsatzorganisation des Bundes für ausserordentliche Ereignisse im Bereich Radioaktivität, Chemie, Satellitenabstürze sowie Überschwappen und Überfluten von Staudämmen — als Modul eines Decision Support Systems erfolgreich eingesetzt. Aufgrund seiner Transparenz und der einfachen Visualisierung von Präferenzstrukturen geniesst dieses Modul eine breite Akzeptanz bei den Benutzern. Im Gegensatz dazu haben sich Methoden aus dem Bereich der Kosten-Nutzenanalyse als zu komplex und für den Benutzer nicht nachvollziehbar herausgestellt.
Paelnick, J., a.a.O., 1978, Seite 193–197.
vgl. dazu Schärlig, A., a.a.O., 1985, Seite 191 ff.
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Schenker-Wicki, A. (1996). Grundlagen zur Evaluation von Leistungsindikatoren. In: Evaluation von Hochschulleistungen. Deutscher Universitätsverlag, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-663-08485-3_4
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