Benchmarking öffentlicher Leistungen

Die föderative Struktur der Schweiz ist grundsätzlich für die Anwendung des Benchmarking gut geeignet, stehen doch bei vielen öffentlichen Leistungsangeboten eine Vielzahl lokaler Anbieter zur Verfügung, die in den Quervergleich einbezogen werden können. Das bedeutet aber nicht, dass das Benchmarking eine gute Akzeptanz findet. Gegen den direkten Quervergleich werden die Beurteilten oft das Argument ihrer besonderen räumlichen Situation ins Feld führen. Entsprechend kommt der Anwendung fortgeschrittener Methoden der Effizienzmessung, die solchen Einwänden Rechnung tragen, eine hohe Bedeutung zu. Die wachsende Fairness des Vergleichs erfordert jedoch eine zunehmende Komplexität der Messmethoden, was wiederum für die Akzeptanz des Benchmarking bei den Beurteilten nicht förderlich ist. Die vom Staatssekretariat für Wirtschaft (Seco) veranlassten und nachstehend zusammengefassten Untersuchungen sollten vor diesem Hintergrund am konkreten Beispiel die Möglichkeiten eines wissenschaftlichen Benchmarking in verschiedenen Gebieten aufzeigen.

Kennzahlenvergleiche genügen nicht

Die Idee des Benchmarking ist, dass es vor allem darauf ankommt, den Klassenbesten zu prämieren. Doch wer ist der Klassenbeste, wenn sich z.B. die Bevölkerung, die ein Regionalspital zu versorgen hat, in Grösse und Bedarf unterscheidet und deshalb auch die Leistungspalette anders ausfällt? Bei einer genügenden Anzahl von Wirtschaftseinheiten, die in den Vergleich einbezogen werden können, lässt sich in dieser Situation mit Techniken der Ökonometrie feststellen, wo die kostenoptimale Betriebsgrösse eines Regionalspitals liegt und welcher Bonus einem peripher gelegenen Spital zugerechnet werden muss, wenn dieses wegen der begrenzten Grösse der lokalen Bevölkerung nicht die Zahl der Fälle erreicht, die eine kostenoptimale Produktion gestattet.  Wissenschaftliches Benchmarking will aber nicht einfach Kennzahlen mit Korrekturfaktoren adjustieren. Es ist grundsätzlich offen gegenüber dem Einbezug von kostentreibenden oder ertragsmindernden Faktoren. Auch Faktoren wie die Kundenzufriedenheit, die nicht in Franken zu messen sind, können ins Erklärungsmodell aufgenommen werden, was sicher ein Vorzug regressionsgestützter Ansätze des wissenschaftlichen Benchmarking ist.

Regressionsgestützte Ansätze

Schätzungen flexibler Produktionsfunktionen sind eine Teilgruppe oder ein Teilelement unter den verschiedenen regressionsgestützten Benchmarking-Ansätzen. Diese folgen in aller Regel der nachstehenden allgemeinen funktionalen Form, welche die Leistungsseite respektive Kostenseite mit ihren jeweiligen Determinanten verbindet. Auf die Wiedergabe der zur Kosten-Ertrags-Schätzung spiegelbildlichen funktionalen Form, die die Optimierung des Verhältnisses zwischen physischen Inputs und Outputs zum Gegenstand hat, verzichten wir hier aus Platzgründen. Das Mass für Kosten oder Ertrag ist abhängig von: – einer optimalen Produktionsgestaltung (evtl. auch Leistungsgestaltung); – dem Einfluss weiterer, für die Wirtschaftseinheit zumeist unbeeinflussbarer kostentreibender und/oder ertragsmindernder Faktoren; – Störgrösse(n), um namentlich Messfehler beim Outputmass und den beobachtbaren Kostenfaktoren sowie bei den Proxivariablen aufzufangen, die dazu dienen, nicht direkt der Buchhaltung zu entnehmende kosten- und ertragsbestimmende Faktoren einzufangen.  Schätzungen flexibler Produktionsfunktionen resultieren in Aussagen zum optimalen Einsatz von Arbeit und Kapital sowie zur optimalen Betriebsgrösse oder Spezialisierung. In solchen Untersuchungen wird der Einfluss weiterer, für die Wirtschaftseinheit zumeist unbeeinflussbarer kostentreibender/ertragsmindernder Faktoren oftmals allein mit einer Störgrösse eingefangen, die jeder untersuchten Wirtschaftseinheit zeitinvariant eine gewisse Abweichung von der Best Practice Frontier gestattet, um ihren lokalen Besonderheiten Rechnung zu tragen. Gegenüber zeitinvariant bestehenden Ineffizienzen ist dieser Schätzansatz somit tolerant, solange die zeitinvarianten, aber auch die periodenbezogenen Abweichungen der einzelnen Wirtschaftseinheiten von der Best Practice Frontier nicht zum Gegenstand gezielter Abklärungen gemacht werden.  Das Gegenstück zur Schätzung flexibler Produktionsfunktionen bilden einfache regressionsgestützte Schätzung von Erklärungsmodellen, welche die Kosten- und Ertragssituation mit externen Grössen – im Fall der Abfallentsorgung z.B. mit der Existenz einer Sackgebühr – in Verbindung bringen. Der regulatorische Ansatz besteht dann darin, die nicht auf solche exogenen Faktoren zurückzuführenden Einflüsse der Produktionseinheit anzulasten und sie zu entsprechenden betrieblichen Verbesserungen anzuhalten.  In einer Vertiefung dieses Ansatzes lässt sich schliesslich unter den nachgewiesenen das Preis-Leistungs-Verhältnis determinierenden Faktoren noch unterscheiden zwischen Faktoren, die als zulässige Kostentreiber (Ertragsminderer) qualifiziert werden, und solchen, die keine Entschuldigung für ein ungünstiges Preis-Leistungs-Verhältnis darstellen sollen.

Hauptergebnisse

Die Untersuchung zu den Verbundvorteilen in der Strom-, Gas- und Wasserversorgung von Filippini, Fetz und Farsi ist ein Beispiel für den ersten Ansatz, der die Produktionsoptimierung ins Zentrum stellt. Als weiterer kostentreibender/ertragsmindernder Faktor wird nur die Besiedlungsdichte (mit offenem Vorzeichen) explizit in die Schätzungen aufgenommen. Weitere solcher Einflüsse finden in der zeitinvarianten Störgrösse Unterschlupf, die jeder Beobachtungseinheit konzediert wird. Die Kernaussage der Untersuchung ist, dass ein grösseres Versorgungsgebiet Kostenvorteile bringt, dass aber durch die Zusammenfassung von Strom-, Gas- und Wasserversorgung in einem Betrieb auch Grössenvorteile zu erzielen sind. Jedenfalls kann nicht generell behauptet werden, regionale Zweckverbände, die sich separat der Strom-, Gasoder Wasserversorgung annehmen, seien einem gemeindeeigenen Unternehmen überlegen, das diese Leistungen im Verbund anbietet.  In der Untersuchung von Kuster und Meier zur Altpapiersammlung kommt der zweite Ansatz zur Anwendung: die Schätzung eines Erklärungsmodells, das die externen Faktoren betont. Die Frage ist, welche Zielvorgaben eine Gemeinde gegenüber Organisationen, welche die Altpapiersammlung durchführen, formulieren kann. Es zeigt sich, dass Gemeinden, die noch keine Sackgebühren eingeführt haben, das Sammelergebnis je Einwohner in Leistungsvereinbarungen um 30 Kilogramm tiefer ansetzen müssen als Gemeinden mit einer Sackgebühr.  Den Punkt mit den tolerierten und nicht tolerierten Abweichungen vom Bestresultat illustriert ein Aspekt der Studie von Kersten Kellermann zum Ausgabenverhalten der 26 Kantone und ihrer Gemeinden in hervorragender Weise. Sie weist bei einer zu grossen Anzahl Gemeinden in einem Kanton erheblich höhere Ausgaben pro Einwohner nach und lässt diese Mehrkosten in das Mass für ein zu aufwendiges Wirtschaften der öffentlichen Hand eingehen. Indem sie die Gemeindestruktur zur gestaltbaren Variablen erklärt, wird das Erklärungsmodell zur normativen Vergabe.  Erhebliche Bedeutung kommt auch der Formulierung der Zielgrösse zu. In der im Artikel von Osterwald und Walter vorgestellten Studie von Ecoplan ist es die Kostenminimierung je angebotenem Kilometer Transportleistung im öffentlichen Personennahver-kehr. Ein solches Ziel ist unter Optimierungsgesichtspunkten dann angängig, wenn Grössen, die Ertrag und Gewinn bestimmen, nicht in der Hand der beauftragten Transportunternehmung sind. Wenn der Fahrplan durch den Stundentakt und der Tarif durch die Vorgaben des regionalen Verkehrsverbundes vorgegeben sind, bleibt dem Betreiber der einzelnen Linie kaum mehr eine andere Aufgabe als die Minimierung der Kosten. Interessanterweise liegt die Best Practice Frontier bei Bahnunternehmen – abhängig von Liniencharakteristika – zwischen 8 und 20, bei Busunternehmen zwischen 2 und 6 Franken.  Die meisten der vorgestellten Analysen kombinieren eher rudimentäre Identifikatoren für die Optimierung des betrieblichen Aufwandes mit einer Selektion weiterer kostentreibender und ertragsmindernder Faktoren. Die Untersuchung von Frick zu den Kosten der Lehrlingsausbildung für die öffentliche Hand reduziert eine Vielzahl von Variablen, die potenziell von den Berufsschulen als Kostentreiber angeführt werden könnten, auf eine Selektion weniger Variablen, die empirisch nachweisbar für den Aufwand bestimmend sind. Neben dem Anteil der in Lehrwerkstätten in Vollzeit ausgebildeten Lehrnenden kommt der Berufsrichtung erhebliche Bedeutung zu.

Grenzen des Benchmarking

Allgemein gilt die Maxime, bei den im definitiven Modell berücksichtigten Inputs und Rahmenbedingungen selektiv vorzugehen. Sonst fehlt es bei der Regressionsanalyse an Freiheitsgraden und damit an statistischer Relevanz, und bei der DEA werden zu viele Lösungen als technisch effizient identifiziert (siehe Kasten 1 Alternativ zu regressionsgestützten Ansätzen steht die Data Envelopment Analysis (DEA) zur Verfügung. Die DEA zielt vor allem auf die Bestimmung technisch effizienter Lösungen. Die Frage, ob unter diesen Lösungen auch die wirtschaftlich effiziente Lösung gewählt werden soll, wird einem weiteren Entscheidschritt überlassen. Technische Effizienz bedeutet, dass mit gegebenem Aufwand keine andere untersuchte Einheit einen höheren Output beziehungsweise ein gegebener Output von keiner anderen Wirtschaftseinheit mit geringerem Input erzielt wird. Wenn die Wirtschaftseinheit A mit einer gegebenen Anzahl Fahrzeuge weniger Fahrkilometer hervorbringt als Wirtschaftseinheit B, schöpft sie ihre technische Effizienz nicht aus, es sei denn, sie übertrifft die Wirtschaftseinheit B, indem sie mit einem geringeren Personalaufwand auskommt. Der Schritt von der technischen zur wirtschaftlichen Effizienz wird dann gemacht, wenn man die von Wirtschaftseinheit A eingesparten Lohnkosten gegen die von Wirtschaftseinheit B eingesparten Kapitalkosten aufrechnet. Unter gewissen Rahmenbedingungen kann es angemessen sein, nur technische Effizienz anzustreben und nicht gleichzeitig auch wirtschaftliche Effizienz. Dies ist zum Beispiel der Fall, wenn der Kapitaleinsatz oder der Personaleinsatz zumindest kurzfristig nicht angepasst werden können. Zudem hat der nichtparametrische Ansatz der DEA Vorteile, wenn man sich nicht zum Voraus festlegen will, wie ökonomische Zielsetzungen gegenüber anderen Zielsetzungen aufgerechnet werden sollen, die sich weniger gut in ökonomischen Kategorien messen lassen (z.B. die Finanzierung des Vereinslebens in der Gemeinde im Beispiel der Abfallentsorgung). Die DEA hat allerdings den Nachteil, dass die Zahl der Unternehmen, die als effizient eingestuft werden, weil sie unter einem Aspekt alle andern Unternehmen übertreffen, rasch gross werden kann. Wenn eine Gemeinde, die zweimal pro Jahr Altpapier sammelt, alle andern Gemeinden übertrifft, die auch zweimal pro Jahr Altpapier sammeln, so sagt dies indes nichts darüber aus, ob eine Gemeinde, die viermal sammelt, bei zweimaliger Sammlung das Sammelergebnis der Gemeinden mit zweimaliger Sammlung übertreffen könnte. Bei solchen Einwänden setzt die Schätzung flexibler Produktionsfunktionen ein. Hier wird aus den Daten aller untersuchten Wirtschaftseinheiten abgeleitet, wie stark mit jeder zusätzlichen Sammlung das Sammelergebnis zurückgeht. Dieser Ansatz mit flexiblen Produktionsfunktionen ist sachgerechter als der in Erklärungsmodellen aus Konvenienzgründen oft gewählte einfache lineare Ansatz, gemäss dem der Übergang von 3 zu 4 Sammlung den gleichen Zuwachs beim Sammelergebnis bringt wie der Übergang von 11 zu 12 Sammlungen. Die regressionsgestützten Ansätze divergieren von der DEA insofern, als dass sie annehmen, dass es zum Erreichen eines bestimmten Ergebnisses nicht mehrere fundamental verschiedene Technologien gibt.). Darüber hinaus ist bei den regressionstheoretischen Ansätzen oftmals die Spezifikation der Schätzgleichung heikel, während bei der DEA die Gefahr besteht, dass man unter den technisch effizienten Lösungen letztlich eine wählt, die einen wirtschaftlich unsinnigen Trade-off zwischen gewissen erwünschten Ergebnissen und dem zu treibenden Aufwand beinhaltet.  Solche Einwände sprechen einerseits für einen Methodenpluralismus und andererseits dafür, das Element des Dialogs in das Benchmarking-Verfahren einzubeziehen. Vor der Festlegung des Messansatzes sollten die Verantwortlichen der verglichenen Wirtschaftseinheiten befragt werden, welches für sie die erfolgversprechenden Strategien der betriebsinternen Optimierung sind und wo sie sich an Vorgaben reiben, die ihnen den Weg zu einem besseren wirtschaftlichen Ergebnis verbauen. Wenn die Schätzung diesen Aspekten Rechnung trägt, stösst sie auch eher auf Akzeptanz.  Anzufügen ist, dass Benchmarking ein relativ etatistischer Ansatz ist. Typischerweise wird es in einer Situation eingesetzt, wo (staatliche) Besteller mit einem einzelnen – im öffentlichen oder Privatbesitz befindlichen – Anbieter konfrontiert sind, der sowohl am Markt wie auch politisch (Lobbying) eine starke Stellung geniesst, was es schwierig macht, ihm die volkswirtschaftlich effizienten Vorgaben aufzuerlegen.  Eine solche Ausgangssituation kann indes verändert werden. Eine öffentliche Ausschreibung der fraglichen Leistungsaufträge kann ein Sanktionsinstrument bei nachgewiesener fehlender Effizienz sein, Hier ist festzuhalten, dass der Aspekt der Sanktionierungsmöglichkeiten gegenüber ineffizient operierenden Wirtschaftseinheiten und deren Wirkungen nicht Gegenstand der Untersuchungen waren. Der Prozess des Aushandelns von Leistungsvereinbarungen beinhaltet diesbezüglich vielfältige Möglichkeiten. aber auch systematisch erfolgen. Die öffentliche Beschaffungsstelle hat sich zu vergegenwärtigen, dass sie nur stellvertretend für den Bürger als Kun-den handelt. Wettbewerbs- und Innovationsdruck lässt sich auch erzeugen, wenn dem Endkunden erweiterte Wahlmöglichkeiten geboten werden.

Kasten 1: Technische versus wirtschaftliche Effizienz Alternativ zu regressionsgestützten Ansätzen steht die Data Envelopment Analysis (DEA) zur Verfügung. Die DEA zielt vor allem auf die Bestimmung technisch effizienter Lösungen. Die Frage, ob unter diesen Lösungen auch die wirtschaftlich effiziente Lösung gewählt werden soll, wird einem weiteren Entscheidschritt überlassen. Technische Effizienz bedeutet, dass mit gegebenem Aufwand keine andere untersuchte Einheit einen höheren Output beziehungsweise ein gegebener Output von keiner anderen Wirtschaftseinheit mit geringerem Input erzielt wird. Wenn die Wirtschaftseinheit A mit einer gegebenen Anzahl Fahrzeuge weniger Fahrkilometer hervorbringt als Wirtschaftseinheit B, schöpft sie ihre technische Effizienz nicht aus, es sei denn, sie übertrifft die Wirtschaftseinheit B, indem sie mit einem geringeren Personalaufwand auskommt. Der Schritt von der technischen zur wirtschaftlichen Effizienz wird dann gemacht, wenn man die von Wirtschaftseinheit A eingesparten Lohnkosten gegen die von Wirtschaftseinheit B eingesparten Kapitalkosten aufrechnet. Unter gewissen Rahmenbedingungen kann es angemessen sein, nur technische Effizienz anzustreben und nicht gleichzeitig auch wirtschaftliche Effizienz. Dies ist zum Beispiel der Fall, wenn der Kapitaleinsatz oder der Personaleinsatz zumindest kurzfristig nicht angepasst werden können. Zudem hat der nichtparametrische Ansatz der DEA Vorteile, wenn man sich nicht zum Voraus festlegen will, wie ökonomische Zielsetzungen gegenüber anderen Zielsetzungen aufgerechnet werden sollen, die sich weniger gut in ökonomischen Kategorien messen lassen (z.B. die Finanzierung des Vereinslebens in der Gemeinde im Beispiel der Abfallentsorgung). Die DEA hat allerdings den Nachteil, dass die Zahl der Unternehmen, die als effizient eingestuft werden, weil sie unter einem Aspekt alle andern Unternehmen übertreffen, rasch gross werden kann. Wenn eine Gemeinde, die zweimal pro Jahr Altpapier sammelt, alle andern Gemeinden übertrifft, die auch zweimal pro Jahr Altpapier sammeln, so sagt dies indes nichts darüber aus, ob eine Gemeinde, die viermal sammelt, bei zweimaliger Sammlung das Sammelergebnis der Gemeinden mit zweimaliger Sammlung übertreffen könnte. Bei solchen Einwänden setzt die Schätzung flexibler Produktionsfunktionen ein. Hier wird aus den Daten aller untersuchten Wirtschaftseinheiten abgeleitet, wie stark mit jeder zusätzlichen Sammlung das Sammelergebnis zurückgeht. Dieser Ansatz mit flexiblen Produktionsfunktionen ist sachgerechter als der in Erklärungsmodellen aus Konvenienzgründen oft gewählte einfache lineare Ansatz, gemäss dem der Übergang von 3 zu 4 Sammlung den gleichen Zuwachs beim Sammelergebnis bringt wie der Übergang von 11 zu 12 Sammlungen. Die regressionsgestützten Ansätze divergieren von der DEA insofern, als dass sie annehmen, dass es zum Erreichen eines bestimmten Ergebnisses nicht mehrere fundamental verschiedene Technologien gibt.