Outputorientierte Evaluierung

Output‐orientierte Evaluierung öffentlich geförderter FTI‐Programme
immanenter Bestandteil empirischer und methodischer Forschung. Eine wichtige Ursache für die
verzögerte Anwendung mikroökonometrischer Methoden in der Innovationsökonomik ist die
Tatsache, dass Mikrodaten zunächst nur für den Haushaltssektor zu Verfügung standen. Erst später
standen auch Mikrodaten für Unternehmen zur Verfügung, die bei der Evaluation
innovationspolitischer Maßnehmen freilich von entscheidender Bedeutung sind. Einen vorläufigen
Höhepunkt der Mikroökonometrie als Wissenschaft stellte der Nobelpreis an die
Mikroökonometriker Heckman und McFadden im Jahr 2000 dar; James Heckman wurde auch
aufgrund seiner Arbeiten zur Programmevaluation ausgezeichnet. 12
Wie bereits erwähnt ist die Literatur zur Programmevaluation ein Teilbereich einer umfassenderen
mikroökonometrischen Disziplin. Nicht zuletzt durch die säkular steigenden Staatsquoten in vielen
Staaten sowie die zunehmende Schulden wurden Methoden zur Identifikation effektiver
politischer Intervention wichtiger. Aus theoretischer Perspektive sind nach Verbeek (2008) zwei
Faktoren zu nennen, die eine Beschäftigung mit der Frage von Maßnahmeneffekten interessant
machen: Erstens sind die Maßnahmeneffekte für die verschiedenen Maßnahmenteilnehmer
unterschiedlich. Zweitens ist die Selektion in ein Programm kein Ergebnis des Zufalls, sondern von
bewussten Entscheidungen verschiedener ökonomischer Akteure. All dies trug dazu bei, dass
Greene (2011:930) mittlerweile von einer „huge and rapidly growing literature“ sprechen kann.
Auch Schmidt (2007: 1,6) konstatiert eine Bedeutungszunahme und vor allem auch eine
Erkenntniszunahme in diesem Forschungsfeld: „Arguably, one of the most important
developments in the field of applied economics during the last decades has been the emergence of
systemic policy evaluation, with is distinct focus on the establishment of causality. (…) It is now up
to the demand side to make full use of this potential for the design of better economic policy.“
Umfassende Literaturüberblicke, etwa von Wooldrigde und Imbens (2009) oder von Blundell und
Dias (2008) dokumentieren eine Konsolidierung dieses methodischen Forschungszweigs.
Wichtige Weiterentwicklungen seit den Anfängen der Programmevaluierung 13 betreffen vor allem
zwei Bereiche: Erstens wurden anfangs hochparametrische Modelle zunehmend durch semi‐ und
nicht‐parametrische Modelle ersetzt.
Diese erfordern weniger oder keine Annahmen über Verteilungsformen (z.B. Annahme der
Normalverteilung), funktionale Spezifikationen (z.B. lineare Gleichungsmodelle) oder
Ausschlussrestriktionen (z.B. Annahmen über die Nichtberücksichtigung von Variablen). Damit
werden die Ergebnisse tendenziell robuster. Zweitens setzte sich die Erkenntnis durch, dass das
Studiendesign von entscheidender Bedeutung für die Vailidität kausaler Schlussfolgerungen ist.
Diese Entwicklung wurde vor allem durch Angrist und Pischke (2010, 2009) geprägt und mit dem
Begriff „Credibility Revolution“ in die Literatur eingeführt. Um deren Argumente zu verstehen ist es
notwendig, die Situation der ökonometrischen Forschung in den 1980er Jahren zu betrachten. Den
damaligen, unbefriedigenden Stand der Debatte fasste Leamer (1983:37) mit folgendem
Statement zusammen: „Hardly anyone takes data analysis seriously. Or perhaps more accurately,
hardly anyone takes anyone else’s data analysis serious.“ Wenig später veröffentlichte Lalonde
12 http://www.nobelprize.org/nobel_prizes/economics/laureates/2000/# [25.11.2011].
13 Im Folgenden wird unter „Programmevaluierung“ stets eine mikroökonometrische Programmevaluierung verstanden.
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