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Digitale Leistungserbringung der öffentlichen Verwaltung — was sich die Bevölkerung wünscht

Nicht erst seit der Corona-Krise stellt die digitale Leistungserbringung für öffentliche Verwaltungen eine wichtige Herausforderung dar. In der Regel obliegt öffentlichen Verwaltungen die Entscheidung darüber, welche Leistungen und in welcher Form diese elektronisch erbracht werden. Die Bedürfnisse der Bevölkerung als zentrale Anspruchsgruppe der öffentlichen Leistungserbringung fliessen oftmals nur unzureichend in solche Entscheidungen ein, weil diese oft schlicht nicht bekannt sind.


Ein Beitrag von Lyn Pleger, Alexander Mertes, Andrea Rey und Caroline Brüesch

Digitalisierungsprozesse in der öffentlichen Verwaltung finden bereits seit Längerem in der Forschung Betrachtung. Hierzu zählt auch die digitale Leistungserbringung im öffentlichen Sektor, sogenannte E-Services. Was bis anhin jedoch nur wenig untersucht wurde, sind die Bedürfnisse und Bedenken der Bevölkerung hinsichtlich der Ausgestaltung dieser E-Services und ob sich diese im Vergleich zur traditionell analogen Leistungserbringung unterscheiden (Wirtz & Kurtz 2017).

In unserer Studie sind wir deswegen der Frage nachgegangen, welche Bedürfnisse und Bedenken die Bevölkerung als zentrale Anspruchsgruppe der öffentlichen Leistungserbringung hat. Wird eine digitale Leistungserbringung bevorzugt? Welche Präferenzen hat die Bevölkerung im Hinblick auf die Ausgestaltung von Dienstleistungen, sogenannten Leistungsmerkmalen? Unterscheiden sich diese Präferenzen je nach Dienstleistung?

In unserer Studie wurden zwei öffentliche Leistungen und sieben Merkmale untersucht. Die beiden Leistungen waren zum einen das Ausfüllen der Steuererklärung und zum anderen die Meldung eines Umzugs. Die sieben untersuchten Leistungsmerkmale sind in Abbildung 1 zusammengefasst: Registrierung, Infrastruktur, Kommunikation, Datensicherheit und Datenschutz, Bearbeitungsstatus, Zeitaufwand und Preis.

Zeitaufwand spielt nur eine untergeordnete Rolle

Die Ergebnisse zeigen, dass die Bevölkerung verschiedenen Leistungsmerkmalen tatsächlich unterschiedliche Bedeutungen beimisst. Abbildung 2 veranschaulicht die durchschnittliche Wichtigkeit der sieben Leistungsmerkmale separiert nach den beiden Leistungen «Steuererklärung» und «Umzug». Die Werte für die durchschnittliche Relevanz der einzelnen Merkmale stellen prozentuale Anteile dar und können deshalb direkt miteinander verglichen werden. Es zeigt sich, dass beide Dienstleistungen insgesamt sehr ähnliche relative Wichtigkeiten der Merkmale aufweisen. Daraus lässt sich schliessen, dass für die Bevölkerung bestimmte Merkmale von Bedeutung sind, die sich nicht bloss auf einzelne Leistungen beschränken. Hinsichtlich der Bedeutung einzelner Merkmale zeigt sich, dass dem Preis und der Datensicherheit/Datenschutz eine entscheidende Rolle beigemessen wird. Im Gegensatz dazu hat der erforderliche Zeitaufwand für die Inanspruchnahme einer Dienstleistung weniger Einfluss auf die Bewertung dieser Dienstleistung als jedes andere Merkmal. Dies ist besonders überraschend, da mögliche Zeitersparnisse durch E-Services in der öffentlichen Debatte oftmals als zentraler Vorteil der digitalen Leistungserbringung angeführt werden.

Neben den Merkmalen einer Leistung spielt auch die Ausgestaltung dieser Merkmale für deren Beurteilung durch die Bevölkerung eine Rolle. Hierbei scheint es für die Befragten wichtiger zu sein, negative Ausgestaltungen zu verhindern, anstatt positive Ausgestaltungen zu erreichen. Konkret bedeutet das beispielsweise, dass der Preiserhöhung einer Leistung ungleich mehr Bedeutung beigemessen wird, als einer Preisreduktion.

E-Services werden gegenüber analogen Leistungen bevorzugt

Werden ganze Bündel an Merkmalen miteinander verglichen, lassen sich die Bewertungen von elektronischen und analogen Leistungen gegenüberstellen: Hierbei zeigt sich, dass E-Services von den Befragten bevorzugt werden.

Diese eindeutige Präferenz für E-Services verschwindet jedoch, wenn die Ausgestaltung des Grades an Datensicherheit und Datenschutz variiert wird: So findet eine digitale Dienstleistung mit tiefer Datensicherheit und Datenschutz deutlich weniger Zustimmung als dieselbe Dienstleistung mit hoher Datensicherheit und Datenschutz. Dieses Ergebnis weist auf eine entscheidende Bedeutung von Datensicherheit und Datenschutz für die Bewertung von E-Services durch die Endnutzer hin. Die Studienergebnisse machen deutlich, dass die Bedürfnisse und Bedenken der Bevölkerung gegenüber E-Services komplex sind. Das bedeutet auch, dass im Zuge der Digitalisierung eine erfolgreiche Implementierung von E-Services eine tiefgreifende Auseinandersetzung mit den Bedürfnissen der Bevölkerung erfordert, die über die blosse Abwägung vermeintlich objektiver Vorteile, wie beispielsweise das Potenzial zur Zeitersparnis, hinausgeht.

Im Hinblick auf die Generalisierbarkeit der Ergebnisse ist darauf hinzuweisen, dass davon auszugehen ist, dass die Stichprobe, aufgrund der Datenerhebung in Form einer Online-Befragung und aufgrund persönlicher Interessen der Befragten zu einem gewissen Grad verzerrt ist. Ein Indiz dafür ist eine Überrepräsentation männlicher Befragter und Personen mit einem hohen Bildungsgrad, woraus sich schliessen lässt, dass sich nicht ausschliesslich jene Personen an der Befragung beteiligten, die als erstes im Jahr Geburtstag haben.

Die Studie offenbart neue Erkenntnisse für die Forschung und Praxis über Faktoren, die eine erfolgreiche Implementierung von E-Services im Zuge der digitalen Transformation des öffentlichen Sektors beeinflussen können.

Erhebung mittels online Umfrage und Conjoint-Analyse

Die Studie basiert auf einem Online-Fragebogen mit einem Conjoint-Analyse-Design. Insgesamt wurden 22’728 Haushalte zur Teilnahme an der Umfrage eingeladen. Der endgültige und bereinigte Datensatz umfasst 899 Einzelantworten von Einwohnerinnen und Einwohnern, im Alter von mindestens 18 Jahren.
Die Conjoint-Analyse ist eine Methode, die angewandt werden kann, um Präferenzen oder Einstellungen zu messen. Der Begriff Conjoint-Analyse setzt sich aus den beiden Begriffen considered und jointly zusammen (ʺganzheitlich betrachtetʺ), da Befragten ein Bündel an Merkmalskombinationen vorgelegt wird, welches sie ganzheitlich bewerten. Auf Basis individueller Bewertungen verschiedener, zufällig zusammengefügter Bündel an Merkmalen und Merkmalausprägungen eines Produkts oder, wie in unserer Studie, einer öffentlichen Leistung, können die relative Relevanz und oder der Nutzen der einzelnen Merkmale abgeleitet werden (Hauber et al. 2016; Kaltenborn et al. 2013).
Die Befragten der Studie setzten sich aus Bewohner*innen von vier Zürcher Gemeinden zusammen. Diese erhielten eine schriftliche Einladung zur Teilnahme an der Befragung. Um eine gleichmässige Verteilung der Geschlechter- und Alterskategorien zu erhalten, wurden die Befragten in der Einladung gebeten, dass nur diejenige Person im Haushalt an der Umfrage teilnehmen solle, die als Erstes im Jahr Geburtstag hat. Der Fragebogen bestand aus drei Blöcken: Nach der Einleitung wurden die Befragten nach dem Zufallsprinzip zwei Gruppen für die beiden verschiedenen Leistungen zugeteilt. Daraufhin folgte der Conjoint-Analyse Teil, worin den Befragten verschiedene Kombinationen von Leistungsmerkmalen präsentiert wurden und sie jeweils beurteilen sollten, welche Kombination sie bevorzugten. Durch eine Wiederholung dieses Vorgehens konnten die zugrundeliegenden Präferenzstrukturen für die Merkmale und Merkmalsausprägungen ausfindig gemacht werden. Die Conjoint-Analyse enthielt zusätzlich allgemeine Fragen nach Merkmalspräferenzen, z.B. danach, welches Merkmal als am notwendigsten oder am wenigsten notwendig empfunden wurde. Der abschliessende dritte Block des Fragebogens enthielt Kontrollfragen, wie beispielsweise Fragen nach der Online-Affinität der Befragten oder nach Erfahrungen mit der Nutzung von E-Services.

Referenzen

Hauber, A. B., González, J. M., Groothuis-Oudshoorn, C. G., Prior, T., Marshall, D. A., Cunningham, C., IJzerman, Maarten, J., & Bridges, J. F. (2016). Statistical methods for the analysis of discrete choice experiments: A report of the ISPOR conjoint analysis good research practices task force. Value in Health, 19, 300–315.

Kaltenborn, T., Fiedler, H., Lanwehr, R., & Melles, T. (2013). Conjoint-analyse. In M. Spieß, & M. Wenzel (Eds.). Sozialwissenschaftliche Forschungsmethoden. Band 7. Rainer Hampp Verlag: München u. Mering.

Pleger, L. E., Mertes, A., Rey, A., & Brüesch, C. (2020). Allowing users to pick and choose: A conjoint analysis of end-user preferences of public e-services. Government Information Quarterly, forthcoming.

Wirtz, B. W., & Kurtz, O. T. (2017). Determinants of citizen usage intentions in e-government: An empirical analysis. Public Organization Review, 17, 353–372.

Dieser Artikel ist zuerst auf DeFacto erschienen.