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<\/p>\nDie Schweiz will auch in Zukunft innovationsf\u00e4hig bleiben. Dies kann sie erreichen, wenn sie daf\u00fcr sorgt, dass ihr Bildungs-, Forschungs- und Innovationssystem (BFI-System) lebensf\u00e4hig bleibt, also in der Lage ist, sich selbstst\u00e4ndig einem ver\u00e4nderten Umfeld anzupassen. Eine neue Studie macht dazu erstmals die inneren Zusammenh\u00e4nge im\u00a0BFI-System sichtbar, mit teils \u00fcberraschenden Erkenntnissen.
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Foto: SBFI<\/p>\n
\nOb ein Land ein fruchtbarer Boden f\u00fcr Innovationen ist oder nicht, h\u00e4ngt von unz\u00e4hligen Faktoren ab. Wie aber beh\u00e4lt ein Land seine Innovationsf\u00e4higkeit, wenn man akzeptiert, dass wir nicht jeden dieser unz\u00e4hligen Faktoren einzeln bewerten und kontrollieren k\u00f6nnen, ja mitunter nicht einmal kennen?
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\nDas Schweizer Innovationssystem ist ein historisch gewachsenes, komplexes System. F\u00fcr komplexe Systeme gibt es unterschiedliche Strategien, um erfolgreich zu sein. So gibt es Systeme, die sich optimal auf eine bestimmte Umgebung angepasst haben und erfolgreich sind, weil sie in dieser Umgebung genau das vorfinden, was sie ben\u00f6tigen. Sie haben sich so stark auf ihre Umwelt hin ausgerichtet und optimiert, dass sie zwar ein H\u00f6chstmass an Effizienz erreicht haben, aber alles abgebaut haben, was f\u00fcr den Erfolg unter diesen bestimmten Bedingungen nicht ben\u00f6tigt wird. Die Biologie lehrt uns, dass diese Strategie nur so lange erfolgreich ist, wie sich die Umgebung nicht grundlegend \u00e4ndert. Das derart angepasste System ist langfristig auf Stabilit\u00e4t, Gleichf\u00f6rmigkeit und Berechenbarkeit angewiesen \u2013 und entsprechend verwundbar. Sp\u00e4testens seit Nassim Taleb wissen wir, dass diese Strategie fr\u00fcher oder sp\u00e4ter in den Untergang f\u00fchrt.
\nNassim Nicolas Taleb (2010): Der Schwarze Schwan. Die Macht h\u00f6chst unwahrscheinlicher Ereignisse, DTB. Nassim Nicolas Taleb (2012): Antifragilit\u00e4t. Anleitung f\u00fcr eine Welt, die wir nicht verstehen, Random House.Eine ganz andere Strategie besteht darin, darauf zu achten, dass das System derart aufgestellt ist, dass es sich bei ver\u00e4nderten Rahmenbedingungen mitver\u00e4ndern kann, ohne seine eigene Existenzgrundlage zu zerst\u00f6ren. Dadurch bleibt es flexibel und funktionsf\u00e4hig, auch in unsicheren Zeiten. Diese F\u00e4higkeit wird in der Kybernetik als Lebensf\u00e4higkeit (Viability)<\/i> bezeichnet; die Gesetzm\u00e4ssigkeiten lebensf\u00e4higer Systeme sind in der Wissenschaftsliteratur hinl\u00e4nglich beschrieben.
\nDie Grundlagen finden sich in den Werken von William R. Ashby, Stafford Beer, Warren McCulloch und Heinz von F\u00f6rster. Eine leicht lesbare \u00dcbersicht findet sich bei Dietrich D\u00f6rner (1989): Die Logik des Misslingens, Rowohlt. Lebensf\u00e4hig ist ein System beispielsweise dann, wenn es ein vernetztes Wirkungsgef\u00fcge aus geschlossenen Regelkreisen bildet und dabei mehr negative (regulierende) als positive (selbstverst\u00e4rkende) Regelkreise beinhaltet. Das System muss in wichtigen Bereichen zwingend Redundanzen beinhalten, diese stets aufrechterhalten und (in\u00a0Subsystemen) Versuch und Irrtum im kleinen Rahmen zulassen, ohne das Gesamtsystem dabei zu gef\u00e4hrden. Die lebensf\u00e4higsten Systeme finden sich in der Natur: Jeder heute bekannte h\u00f6herentwickelte Organismus ist nach diesen Gesetzm\u00e4ssigkeiten aufgebaut.Die Innovationsf\u00e4higkeit der Schweiz ist, so meine Behauptung, mit der Lebensf\u00e4higkeit des hiesigen BFI-Systems gleichzusetzen. Nach dieser These bewahrt die Schweiz ihre \u00fcberdurchschnittlich hohe Innovationsf\u00e4higkeit so lange, wie die Lebensf\u00e4higkeit des BFI-Systems erhalten bleibt oder verbessert wird. Unm\u00f6glich? Keineswegs.
<\/p>\nDie Sensitivit\u00e4tsanalyse \u2013 angewandt auf\u00a0das BFI-System<\/h2>\n
\nDen Arbeiten des Kybernetikers Frederic Vester verdanken wir eine fundierte und inzwischen \u00fcber Jahrzehnte verfeinerte Methode, die Lebensf\u00e4higkeit eines Systems zu eruieren, zu testen und gegebenenfalls zu verbessern.
\nDie Sensitivit\u00e4tsanalyse von Frederik Vester wird ausf\u00fchrlich in seinen B\u00fcchern \u00abDenken, Lernen, Vergessen\u00bb (DTV 1978), \u00abNeuland des Denkens \u2013 Vom technokratischen zum kybernetischen Zeitalter\u00bb (DTV 1984) und \u00abDie Kunst, vernetzt zu denken\u00bb (DTV 1999) beschrieben. Mit der Methode der Sensitivit\u00e4tsanalyse<\/i> und der heute damit verbundenen Software k\u00f6nnen sowohl positive als auch negative R\u00fcckkopplungskreisl\u00e4ufe eines Systems erkannt und verstanden werden. Die dabei zugrundeliegenden Einflussgr\u00f6ssen (Variablen) werden in ihrer Systemqualit\u00e4t sichtbar und k\u00f6nnen bewertet werden.Das Ziel der Sensitivit\u00e4tsanalyse ist nicht, ein m\u00f6glichst detailliertes Modell zu erhalten. Das w\u00e4re beispielsweise f\u00fcr das BFI-System gar nicht erreichbar, da es sich in der Zeit, in der die Daten erhoben und ausgewertet werden, bereits wieder ver\u00e4ndert. Die Sensitivit\u00e4tsanalyse will das BFI-System als grobe, quasi \u00ab\u00fcber den Daumen gepeilte\u00bb Momentaufnahme erfassen und damit in erster Linie einen \u00dcberblick \u00fcber die Zusammenh\u00e4nge und Wechselwirkungen geben. Gleichzeitig liefert die nachgelagerte Analyse nach Vester erste Anhaltspunkte, welche Potenziale f\u00fcr unterschiedliche zuk\u00fcnftige Entwicklungen darin enthalten sind. Das Gesamtbild, das dadurch entsteht, ist eher ungenau und nicht allgemeing\u00fcltig \u2013 und erst recht keine normative Sicht, wie das System sein sollte. Aber es macht eine klare Aussage dar\u00fcber, ob das System austariert und anpassungsf\u00e4hig (sprich zukunftsf\u00e4hig) ist, oder ob bereits erkennbar ist, dass es instabil wird.Erstaunlicherweise hat kein Land bisher versucht, sein BFI-System mit der Vester\u2019schen Methode auf seine Lebensf\u00e4higkeit hin zu analysieren.
\nSoweit bekannt. Eine diesbez\u00fcgliche umfangreiche Recherche hat keine Treffer hervorgebracht. Den heutigen Lizenzgebern der Methode ist ebenfalls kein Land bekannt, dass sein BFI-System mit dieser Methode untersucht h\u00e4tte. Ein kleines Team der nationalen Innovationspolitik hat es unter wissenschaftlicher Aufsicht im Jahr 2012 im Rahmen eines Pilotversuchs gewagt
\nDas Team bestand aus Manfred Grunt, Sascha Kuster, Rahel Zurfluh und Sebastian Friess, alle im Ressort Grundlagen Innovationspolitik des fr\u00fcheren Bundesamts f\u00fcr Berufsbildung und Technologie. Begleitet wurde das Team von Christiane Gebhardt und Peter Pattis vom Malik Management Zentrum St. Gallen. \u2013 die ersten Zwischenergebnisse sind verbl\u00fcffend.
<\/p>\nWenige quantitative, viele qualitative Variablen<\/h2>\n
\nGrundlage der Studie waren etwa zwei Dutzend Variablen, die nach Ansicht der Studienautoren das BFI-System grob in seiner Breite und Tiefe beschreiben k\u00f6nnen. Es handelt sich dabei um eine h\u00f6chst subjektive Auswahl der Autoren. Als Variable kam alles in Frage, das ver\u00e4nderbar (variabel) ist und potenziell eine Rolle im BFI-System spielt. Einerseits waren dies quantifizierbare<\/i> Variablen wie Fachkr\u00e4fteangebot, Wertsch\u00f6pfung oder private \/ \u00f6ffentliche Gelder im System. Andererseits handelte es sich um eine weitaus h\u00f6here Zahl rein qualitativer<\/i> Variablen wie beispielsweise Bildungsqualit\u00e4t, Forschungsqualit\u00e4t, Image, Stabilit\u00e4t und Rechtssicherheit sowie ein Set von \u00abSwissness\u00bb-Variablen wie Qualit\u00e4tsbewusstsein, Leistungsorientierung oder Diskretion. Die den Variablen inh\u00e4rente Unsch\u00e4rfe ist gewollt und typisch f\u00fcr eine Lebensf\u00e4higkeitsanalyse. Damit wird schnell klar, dass das derart modellierte BFI-System nichts mit der herk\u00f6mmlichen Beschreibung der Akteure und Institutionen des Schweizer BFI-Systems zu tun hat; auch fehlen beispielsweise die klassischen \u00f6konometrischen Output-Messgr\u00f6ssen der Innovation \u2013 wie Anzahl Patente, Anzahl Publikationen usw. \u2013 g\u00e4nzlich. Dieser Bruch ist nicht etwa Zufall, sondern Absicht. Mit der Sensitivit\u00e4tsanalyse wird nichts gemessen, sondern die inneren Strukturen und Zusammenh\u00e4nge des Systems werden sichtbar gemacht.
<\/p>\nErgebnisse: Vorsicht bei Eingriffen ins\u00a0System<\/h2>\n
\nIn der Studie werden viele bekannte Ansichten \u00fcber die Schweizer Innovationslandschaft best\u00e4tigt. Sie bietet aber auch einige neue, teilweise \u00fcberraschende Erkenntnisse zu deren Funktionieren. Die Studie zeigt, dass das heutige BFI-System ein sich selbst stabilisierendes System ist, das somit Eingriffe von aussen weder dringend ben\u00f6tigt noch honoriert. Das heisst auch, dass an der Grundstruktur des Systems nichts ohne Not ver\u00e4ndert werden soll: Das System als Ganzes funktioniert gut mit den bestehenden Zust\u00e4ndigkeiten, Institutionen und Geldfl\u00fcssen. Die kritische Ausrichtung des BFI-Systems, so das wichtigste Ergebnis der Systemanalyse, h\u00e4ngt ganz wesentlich davon ab, wie sich die privaten Akteure mit ihren Investitionen verhalten. Das Funktionieren des gesamten BFI-Systems h\u00e4ngt aber nicht nur vom Verantwortungsbewusstsein der privaten Akteure ab, sondern auch davon, dass grundlegende gesellschaftliche Werte von diesen Akteuren geteilt, anerkannt und gef\u00f6rdert werden. W\u00fcrde sich daran etwas \u00e4ndern, w\u00e4ren die Folgen kaum absehbar \u2013 das System w\u00fcrde sehr rasch sehr instabil.Die Grundwerte (u.a. Qualit\u00e4tsbewusstsein, Wettbewerbsorientierung und Leistungsbereitschaft), an denen sich unsere Gesellschaft seit langem orientiert, sind im Gef\u00fcge des Schweizer BFI-Systems unerwartet zentral und wesentlich mitverantwortlich f\u00fcr sein heutiges gutes Funktionieren. Im Modell zeigt sich dies daran, dass die meisten der \u00abSwissness\u00bb-Variablen in die Kategorie der kritischen Variablen fallen (zur Klassifizierung der Variablen siehe Kasten 2<\/i>
<\/p>\nVariablen<\/h3>\n
\nDie Klassifizierung der Variablen wird durch ein spezielles Verfahren der Sensitivit\u00e4tsanalyse ermittelt, welches f\u00fcr jede Variable grob bestimmt, wie stark sie direkt auf jede andere Variable einwirkt (Konnektivit\u00e4tsmatrix, heute Software-basiert):
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\n). Die kritischen Variablen sind f\u00fcr zentrale Steuerungsstellen unangenehm: Sie wirken zwar oft wie attraktive Eingriffspunkte, sind aber so stark im System vernetzt, dass die Nebenwirkungen eines Eingriffs kaum einsch\u00e4tzbar sind.Das Pilotmodell enth\u00e4lt gem\u00e4ss Sensitivit\u00e4tsanalyse insgesamt viele kritische Variablen. Damit kommt zum Ausdruck, dass das System \u00fcber einen hohen Grad an Selbstorganisation und damit an Anpassungsf\u00e4higkeit verf\u00fcgt. Es mahnt gleichzeitig zur Vorsicht bei Eingriffen. Sind sie zu wenig durchdacht, k\u00f6nnen sie das Gleichgewicht empfindlich st\u00f6ren und die F\u00e4higkeit zur Selbstorganisation untergraben.Weniger \u00fcberraschend best\u00e4tigte sich in der Analyse die kritische Rolle der privaten BFI-Aufwendungen<\/i> sowie die internationale Zusammenarbeit<\/i> und die Vernetzung<\/i> des BFI-Systems innerhalb und ausserhalb der Schweiz.Sozusagen das R\u00fcckgrat des Schweizer BFI-Systems bildet eine Bev\u00f6lkerung, die auf allen Stufen (akademisch und berufspraktisch) solide ausgebildet ist. Dieser Aspekt verbirgt sich im Modell hinter der neutralen Variable Bildungsqualit\u00e4t<\/i>. Sie wirkt ausgleichend und stabilisierend. Sinkt die Bildungsqualit\u00e4t, k\u00f6nnte dies das Funktionieren und damit die Lebensf\u00e4higkeit des gesamten Systems gef\u00e4hrden.Weitere neutrale Variablen sind mit dem politischen System der Schweiz verbunden, allem voran die \u00f6ffentlichen Gelder<\/i> im System. Letztere stellen sicher, dass das System auf eine grundlegende Art funktionieren kann \u2013 ohne aber wie die private Finanzierung kritisch zu sein. Weitere stabilisierende Variablen sind etwa die Variet\u00e4t<\/i> (Sprachen-, Branchen- und Angebotsvielfalt), die Inklusivit\u00e4t<\/i> (Sozialpartnerschaft und Arbeitsfriede) und Citizenship<\/i> (m\u00fcndige, interessierte B\u00fcrger). Die hohe Zahl neutraler Variablen ist wie die Zahl der kritischen Variablen ein Zeichen daf\u00fcr, dass sich das System in einem hohen Mass selbst organisieren kann und lebensf\u00e4hig ist.Eine besondere Schl\u00fcsselvariable f\u00fcr die Lebensf\u00e4higkeit des BFI-Systems ist eine gut ausgebaute Infrastruktur<\/i>. Sie wurde durch die Sensitivit\u00e4tsanalyse als st\u00e4rkste aktive Variable bewertet: Aktive Variablen eignen sich zur Steuerung, weil man keine unkontrollierbaren Nebenwirkungen bef\u00fcrchten muss. Demnach dient eine starke Infrastruktur der Stabilisierung des BFI-Systems. Investitionen in die Infrastruktur sind die einfachste M\u00f6glichkeit, die Lebensf\u00e4higkeit des BFI-Systems zu verbessern.Die Studie zeigt, dass man sich zwar berechtigterweise Gedanken \u00fcber das Image des BFI-Systems<\/i> macht, diese Variable aber nur als Indikator dienen kann. Sie ist die st\u00e4rkste passive Variable und wird vom System stark beeinflusst, hat aber selbst keinen grossen Einfluss auf andere Variablen. Damit w\u00e4re es verfehlt, besonders viel Aufwand in Imagekampagnen oder eine Imagekorrektur zu investieren \u2013 sie sind nur Kosmetik, solange die Faktoren, die das Image beeinflussen, nicht ver\u00e4ndert werden. Interessanterweise ist gem\u00e4ss Analyse auch die Forschungsqualit\u00e4t<\/i> eine solche passive Variable, die anzeigt, wie gut das System im Augenblick funktioniert.Schliesslich gibt es zwei Variablen, die im System puffernd wirken: Chancengerechtigkeit<\/i> und Diffusion<\/i> (verstanden als institutionalisierter Wissens- und Technologietransfer WTT). Puffernde Variablen sorgen am Rande des Systems daf\u00fcr, dass pl\u00f6tzliche Schocks aufgefangen werden. Oft handelt es sich dabei aber um sogenannte \u00abWolf-im-Schafspelz\u00bb-Variablen, die hochkritisch werden k\u00f6nnen, wenn sie einen bestimmten Schwellenwert \u00fcberschritten haben. Nach Vester sollten wichtige Programme nicht auf diesen Variablen abgest\u00fctzt werden, da die Effekte leicht verpuffen. Sie unbeachtet zu lassen, w\u00e4re aber ein noch schwerwiegenderer Fehler.
<\/p>\nDer sp\u00e4tere Mehrwert<\/h2>\n
\nWohin f\u00fchrt der n\u00e4chste Schritt? Das von den Studienautoren entwickelte Pilotmodell muss nun verfeinert und validiert werden. Danach kann der eigentliche Mehrwert der Sensitivit\u00e4tsanalyse ausgespielt werden: Einzelne Variablen k\u00f6nnen gezielt \u2013 aber selbstverst\u00e4ndlich rein virtuell \u2013 verst\u00e4rkt oder abgeschw\u00e4cht werden, wodurch die Auswirkungen auf das Gesamtsystem ersichtlich werden. Durch solche Simulationen k\u00f6nnen langfristige Auswirkungen auf das System betrachtet werden; die Lebensf\u00e4higkeit l\u00e4sst sich im Detail modellieren. Ein so validiertes BFI-Modell dient als Grundlage, um letztlich Fragen nach sinnvollen Eingriffsm\u00f6glichkeiten, zuk\u00fcnftiger Entwicklung oder m\u00f6glichen Systemverbesserungen beantworten zu k\u00f6nnen, zum Beispiel die Frage, ob die bestehenden F\u00f6rderagenturen im System richtig platziert sind oder ob es allenfalls eine andere Logik der F\u00f6rderpolitik br\u00e4uchte. Gleichzeitig zeigt sich, an welchen Punkten Eingriffe besser nicht stattfinden sollten \u2013 unabh\u00e4ngig davon, wie attraktiv diese erscheinen.
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\nKasten 1: Angaben zur Studie
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