Outputorientierte Evaluierung

Output‐orientierte Evaluierung öffentlich geförderter FTI‐Programme
Genau diese Forderung stellt Jaffe (2002) und erwähnt z.B. die Randomisierung der Mittelvergabe
als eine Möglichkeit in diesem Zusammenhang. Damit wäre einerseits ein Maximum an
Glaubwürdigkeit bei der Evaluation möglich und andererseits könnten auch Mängel des Peer
Review‐Verfahrens reduziert werden. Bislang fehlt für diesen innovativen Ansatz der
politökonomische „Rückenwind“. In den USA wird das soziale Experiment bereits regelmäßig in
einigen Politikfeldern zur Politikevaluation angewandt. Ein Beispiel für eine FTI‐Evaluation auf Basis
einer randomisierten Selektion ist die Evaluation des niederländischen Innovationsschecks (Cornet
et al. 2006).
Würde es dieses Sample‐Selection‐Problem nicht geben, wäre Evaluation sehr einfach. Während
die randomisierte Zuweisung zur Teilnehmer‐ und Kontrollgruppe keiner weitergehenden
Erörterung bedarf, ist die Unterscheidung von „Selction on observeables“ vs „Selection on
unobservables“ komplexer und wurde bereits im Zusammenhang mit dem Querschnittsvergleich
in Abschnitt 5.2.3 erörtert. Nachdem es sich hier um einen kritischen Punkt der Evaluationsliteratur
handelt, soll der Unterschied in exakter Form dargestellt werden. Hierfür ist ein kurzer formaler
Einschub notwendig (nach Blundell/ Costa Dias 2008).
Tabelle 18: Einteilung mikroökonoemtrischer Evaluationsverfahren
Randomized Assignment Selection on Observables Selection on Unobservables
Soziales Experiment Exaktes Matching
Eigene Darstellung
Matching on the propensity
score
Differenz‐von‐Differenzen‐
Ansatz (Natürliches Experiment)
Regression Discontinuity Design
Hybrides Matching Instrumentenvariablenansatz
Kontrollfunktionsansatz
Wir spezifizieren hierzu folgende allgemeine Gleichung:
Y୧ ൌα൅β୧D୧൅u୧, ሺ14ሻ
wobei Y die Ergebnisgröße und D den Teilnahmeindikator bezeichnen. Demnach bezeichnet β den
Maßnahmeneffekt der Teilnahme. Das Subskript i deutet an, dass grundsätzlich jedes
Unternehmen, welches eine Förderung erhält, einen anderen Maßnahmeneffekt aufweist
(heterogene Maßnahmeneffekte). Der Erwartungswert von β, E(βi) bezeichnet jedoch einen
anderen Evaluationsparameter als den bisher verwendeten MTT. Es handelt sich hierbei um den
„Durchschnittlichen Maßnahmeneffekt“ (Average Treatment Effect, ATE) der definiert ist als
ATE ൌ EሼY୧ሺ1ሻ െY୧ሺ0ሻሽ. ሺ15ሻ
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