Was ist die Bedeutung der Allokationsformel?

Das Beispiel von Gelhoet nutzen wir, weil hier formelbasierte Allokationsmethoden am Input der Leistung einer Hochschule aus einem Data-Warehouse mit aggregierten Kennzahlen gemessen werden. 

„Gemessen werden diese Leistungen durch Kennzahlen wie beispielsweise die Anzahl der Publikationen in sogenannten A-Journals oder die durchschnittliche Studiendauer. Gemäß der erbrachten Leistung werden dann durch die Allokationsformel die Finanzmittel an die Organisationseinheiten (automatisiert) verteilt und beeinflussen damit mittel- bis langfristig wiederum die Forschungs- und Lehrleistung (dokumentiert in den operativen Systemen) und somit auch die strategischen Zielgrößen der Hochschule bzw. ihrer Organisationseinheiten.“

Als Grundlage für den Metaentscheidungsprozess wird hier das wirkliche (reale) System einer Hochschule durch System-Dynamics-Modelle (ein bis n) ersetzt. Die Simulation der Leistung in Forschung und Lehre wird ins Verhältnis und zur Abhängigkeit des Budgets gesetzt. 

„Die Simulationsmodelle sollen insbesondere drei Aspekte berücksichtigen:

• kurz-, mittel- und langfristige Wirkungen veränderter Ressourcenausstattung 
• (differenzierte) Annahmen über das Verhalten der Akteure des Systems Hochschule, insbesondere der Professoren und Studierenden 
• sowie die Konkurrenzsituation zwischen den Hochschulen und deren Organisationseinheiten untereinander um knappe Ressourcen wie Finanzzuweisungen der Länder oder Studienbeiträge.“ 

Hier muss zwischen dem Simulationsmodell und der Allokationsformel immer das Zusammenspiel mit seinen Verbindungen gleichlautend zum wirklichen Szenario gestaltet werden: Laut Gelhoet:

“Das Simulationsmodell schreibt jeweils für eine längere Zeitperiode die Forschungs- und Lehrleistung auf Basis zur Verfügung stehender Finanzmittel fort und speichert die Ergebnisse in Form geeigneter Kennzahlen in einem Data Warehouse. Diese Kennzahlen sind primär auf die Parameter der Allokationsformel ausgerichtet, sollen aber auch darüber hinausgehende Effekte messen. Zu diskreten Zeitpunkten, z.B. jährlich, wird dann die Allokationsformel ausgeführt, dementsprechend Finanzmittel an die Organisationseinheiten verteilt und dem Simulationsmodell wieder als Input bereitgestellt. Somit kann über mehrere Zeiteinheiten (Semester/Jahre) hinweg die mittel- bis langfristige Rückkopplung zwischen der Forschungs- und Lehrleistung und der formelbasierten Mittelallokation simuliert werden.“ 

Die Entscheidungsträger wurden bei der Gestaltung und der Parametrisierung eines Metaentscheidungsprozesses, das bedeutet bei der Auswahl einer sinnvollen Allokationsformel unterstützt. Das heißt hier, dass in die Architektur der Systeme immer die innovativen Technologien von mehrstufigen Active Data Warehouses integriert werden müssen. Die historisierten und angehäuften Daten, hier multidimensionale Kennzahlen, können nur dann berechnet werden, wenn die Dokumentation aller simulierten Forschungsergebnisse und der Lehrleistung ordnungsgemäß und vollständig erfolgt. Die Kennzahlen müssen die Zielgrößen und die Erreichung des Erfüllungsgrades der Zielgrößen für die Hochschule darstellen und im Bereich Berichtswesen (Management Informationssystem oder/und OLAP) mit allen Funktionen (beispielsweise Exception-Reporting) dem Lenkungsausschuss zur Verfügung gestellt werden. 

„Die Qualität der Allokationsformel und damit auch des Objektentscheidungsprozesses wird somit bewertbar und ermöglicht zudem eine Unterstützung des Entscheidungsträgers beim Übergang vom Objekt- zum Metaentscheidungsprozess. Innerhalb des Metaentscheidungsprozesses hat der Entscheidungsträger dadurch die Möglichkeit, die Parameter der Allokationsformel zu adaptieren und einen neuen Simulationslauf mit veränderter Formel zu starten. Im Sinne von Laux werden dem Entscheidungsträger zusätzliche Freiheitsgrade geboten, um mit Hilfe von Modellrechnungen/Simulationen den Einfluss unterschiedlicher Parameterkonstellationen auf die Steuerungsziele 

prognostizieren zu können.

Die Speicherung der Simulationsergebnisse im Data Warehouse sowie die Aufbereitung und Präsentation der Daten durch ein Berichtswesen ermöglichen den Vergleich der Ergebnisse verschiedener Simulationsläufe auf Basis differenziert gestalteter Allokationsformeln. Sie erlaubt damit eine Beurteilung bzw. Abschätzung des Wirkungs- und Erfolgsgrades der verschieden ausgestalteten Allokationsformeln auf die Zielgrößen der Hochschule bzw. eine ihrer Organisationseinheiten. In Kombination mit einer Modellierung mehrerer Simulationsmodelle mit differenzierten Annahmen über die Wirkungszusammenhänge der Modellvariablen ermöglicht die Speicherung der Simulationsergebnisse darüber hinaus ergänzende Analysen über die Sensibilität bzw. Robustheit der gestalteten Allokationsformeln .“ 

Das Formelmodell, an dem sich die implementierte Allokationsformel orientiert, wird an wirtschaftswissenschaftlichen Fakultäten bereits seit Jahren praktiziert; hier nennen wir beispielsweise die HU in Berlin. Vorgesehen ist eine Ressourcenallokation basierend auf einem Punktesystem für dieses Formelmodell. Dies dient der Messung der fakultätsinternen Leistung, die in verschiedene Leistungskategorien eingeteilt wurden. Die zu determinierende Output-Variable ist eine stark vereinfachte Allokationsformel und hier der prozentuale Anteil der Einheit mit dem gesamten Finanzbudget. Die genannte Variable ist zum Formelmodell der HU Berlin stark vereinfacht. 

„Zur Berechnung des Finanzmittelanteils werden sog . Leistungskriterien (LK) identifiziert, die die Leistung der Organisationseinheiten in Forschung und Lehre möglichst objektiv und vollständig messen sollen . Die unterschiedliche Wertigkeit der verschiedenen Leistungskriterien wird durch die Vergabe von Leistungspunkten (LP) pro Einheit eines Leistungskriteriums j repräsentiert . Der Finanzmittelanteil einer Organisationseinheit i (Anteil FM i) wird daher durch folgende Formel bestimmt: 

Anteil FM_i = Σ j LP j ⋅ LK i_j 
Σ i_j LP j ⋅ LK i_j 

Die Formel berücksichtigt bislang nur die Forschungs- und Lehrleistung eines Jahres. Die Verwendung der Data-Warehouse-Technologie ermöglicht es jedoch grundsätzlich auch, die Leistungen mehrerer Jahre in die Formel zu integrieren und die Jahre somit unterschiedlich zu gewichten.

Die Leistungskriterien und -punkte sind mit den Steuerparametern einer Analyseregel vergleichbar, die den Wert des an das operative System zu übergebenden Aktionsparameters (hier: AnteilFM i) bestimmen. Im Sinne des mehrstufigen Active-Data-Warehouse-Konzepts sind die Leistungskriterien und -punkte (als Steuerparameter) auch der wesentliche Ansatzpunkt zur Neugestaltung der Analyseregel bzw. Allokationsformel im Rahmen des Metaentscheidungsprozesses.“