Festschrift für Fritz W. Scharpf - MPIfG

304 V · Erklärung und Verallgemeinerung
statistische Daten für valide Vergleiche liegen aber nur über relativ wenige
Länder vor. Zeitreihendaten lösen dieses Grundproblem auch nicht.
– Fehlende Distinktheit und Unabhängigkeit der Fälle: Eine Voraussetzung
der Variablen-Analyse ist, dass man mit klar umgrenzten und voneinander
unabhängigen Fällen arbeiten kann, um über kontrollierte Variation
die Beziehung zwischen mindestens zwei Variablen möglichst eindeutig
zu spezifizieren. In interdependenten und hochgradig organisierten sozialen
Zusammenhängen, wie diese bei Policy-Prozessen immer vorliegen,
sind solche Voraussetzungen jedoch nur selten gegeben. Diffusion, Emulation
und Lernen führt oft dazu, dass starke Interferenzen zwischen Policy-Prozessen
entstehen.
– Mangelnde Vergleichbarkeit der Fälle: Wenn man Organisationen (politische
Organisationen, Nationalstaaten, etc.) nicht reduktionistisch als
bloße Ansammlungen von nutzenmaximierenden Individuen, sondern als
eigenständige, strukturierte Handlungseinheiten begreift, dann stellt sich
die Frage, welche dieser Einheiten wirklich vergleichbar sind. Ähnliches
gilt für historische Policy-Prozesse, die im Detail immer einzigartig sind
und nur auf hoher Abstraktionsebene gewisse Ähnlichkeiten aufweisen.
Dies soll nicht heißen, dass es grundsätzliche Unterschiede zwischen der
Policy-Analyse und den anderen Disziplinen der Grundlagenforschung gäbe.
Gemeint ist nur, dass wegen der Anwendungsorientierung und der hohen
Komplexität des Gegenstandes die wissenschaftliche Basisstrategie des Eliminierens
rivalisierender Erklärungen viel schwieriger umzusetzen ist. Donald
Campbell (1984: 32) sieht beispielsweise eine »greater equivocality of
causal inference for research in policy settings« im Vergleich zur reinen
Wissenschaft. Es existierten »many, many more plausible rival hypotheses«
bei deutlich weniger Kontrolle.
3.2 Fallstudien und andere Untersuchungsformen
Die schwierigen Bedingungen für Policy-Forschung haben dazu geführt,
dass dort »Fallstudien« dominieren. Diese haben bekanntlich den Vorteil,
dass sie komplexe Zusammenhänge in ihren spezifischen Kontextbedingungen
mit einem hohen Auflösungsgrad beschreiben können und somit die
wesentlichen Aspekte komplexer Zusammenhänge, die weiter oben skizziert
wurden, besser erfassen als Ansätze, die auf rein statistischer Variablen-
Analyse basieren. Ihr Nachteil ist jedoch, dass sie keine oder zumindest nur