Unser Evidenzverständnis

Kooperation Global setzt sich für eine Entwicklungspolitik ein, die sich an Wirkung orientiert. Damit stellt sich eine grundlegende Frage: Woran erkennen wir eigentlich, dass eine Maßnahme wirkt? Unsere Antwort darauf ist ein nachvollziehbarer und transparenter Standard. Auf dieser Seite legen wir offen, welchen Evidenzbegriff wir zugrunde legen, wie wir Belege einordnen und wo die Grenzen dieses Ansatzes liegen.

Warum Evidenz für uns im Zentrum steht

Die Mittel der deutschen Entwicklungszusammenarbeit sind begrenzt und stehen unter wachsendem Haushaltsdruck. Umso wichtiger ist, dass jeder eingesetzte Euro dort ankommt, wo er den größten Beitrag leistet. Diese Ansicht deckt sich mit klaren Mehrheiten in der deutschen Bevölkerung: 79% sagen, man könne generell “stolz sein” auf unsere Hilfen in ärmeren Ländern. 73 % wollen, dass die internationale Gemeinschaft mehr Mittel zur Bekämpfung von Hunger und Armut weltweit bereitstellt. Zugleich halten nur 38% Deutschlands internationales Handeln für strategisch und in den vergangenen Jahren wächst der große Anteil der Bevölkerung, der erhebliche Zweifel an der bisherigen Effektivität der deutschen EZ hat. „Mit wenigen Mitteln viel Gutes [zu] bewirken” ist eines ihrer Hauptmotive für die Entwicklungszusammenarbeit.
Genau hier setzen wir an: Die Entwicklungsökonomie erlebte in den vergangenen Jahren eine „Evidenzrevolution” und es gilt das nie dagewesene Ausmaß an rigoroser und robuster Evidenz in Programmrealitäten zu übersetzen. Wir übersetzen diese belastbare Forschung und Evaluationsbefunde in klare, umsetzbare Analysen und Empfehlungen.

Was für uns Evidenz ist

Evidenz ist für Kooperation Global die Menge verfügbarer Fakten oder Informationen, die Aufschluss darüber geben, ob eine Überzeugung oder Aussage wahr oder gültig ist. Ihre Einordnung erfolgt gemäß wissenschaftlicher Methoden und den Standards der Transparenz, Replizierbarkeit und Konsistenz.

Evidenzbasierte Policy-Maßnahmen bezeichnen die Nutzung robuster (d.h. möglichst kausaler)Evidenz, um Programme zu verbessern, Funktionierendes zu skalieren, Bestehendes zu prüfen, Gelerntes offen anzusprechen („Fehlerkultur“) und schlussendlich Mittel in Programme mit herausragender Wirksamkeit umzulenken.

Bedingungen, um eine Policy oder ein Projekt als evidenzbasiert im engeren Sinne bezeichnen zu können, sind für uns:

Eine klar formulierte Wirkungshypothese und eine festgelegte, transparente (datenbasierte) Bezugsgröße.
Eine möglichst klare Ausgangsevidenz für die Wirkungshypothese, inklusive einer Kosten-Nutzen-Analyse.
Eine rigorose Wirkungsevaluierung zur Messung der Effektivität.
Die Ermöglichung von Innovationen und die Überprüfung neuer Ansätze.
Eine angemessene Berücksichtigung von Kontextfaktoren.

Unsere dreistufige Evidenzhierarchie zur Feststellung von Wirksamkeit

Nicht jede Evidenz trägt gleich weit. Um transparent zu machen, wie stark eine Aussage abgesichert ist, ordnen wir Aussagen zur Wirksamkeit entlang einer dreistufigen Hierarchie ein. Je höher die Stufe, desto verlässlicher lässt sich ein Wirkungszusammenhang begründen.

Stufe	Evidenztyp	Eigenschaften
1	Systematische Reviews & Meta-Analysen	Verifizierte Kausalität über verschiedene Kontexte hinweg
2	Mehrere (quasi-)experimentelle Studien	Belegte kausale Kosten-Wirkungs-Ketten
3	Wissenschaftliche & graue Literatur	Transparente Methodik, Daten nachvollziehbar verfügbar

Eine häufige Entgegnung auf eine solche Hierarchisierung von Evidenz ist, dass sie einem sogenannten „Measurability Bias” unterliege, also dass nur Wirkungen beachtet würden, die messbar seien, während langfristige, systemische Effekte ausgeblendet werden.

Das ist so nicht richtig: Es sind gerade auch viele messbare, herausragend wirksame Interventionen wie etwa globale Impfprogramme, strukturierte Lehrpläne in der Bildung oder antizipative Bargeldtransfers, die sich durch systemische Effekte auszeichnen.

Und auch für rein qualitative Forschungsfelder gibt es methodische Fortschritte (z.B. Realist Evaluation, Contribution Analysis, Process Tracing, oder Outcome Harvesting), die in der EZ-Evaluierung oft noch nicht ausreichend genutzt werden, und durch die schwieriger zu messende Ergebnisse besser erfasst werden könnten.

Mit Evidenz und Wirksamkeit zu steuern bedeutet dabei auch, Wissenslücken weiter zu kartieren, offen anzusprechen und durch neue Evidenzgenerierung zu adressieren. Ein Beispiel dafür in Deutschland ist das RIE-Förderprogramm.

Grundsätzlich ist die Antwort nicht in methodischen Extremen zu suchen: Weder sollte die EZ zu 100% auf rigoros und rein messbaren Maßnahmen beruhen, noch auf rein qualitativen Maßnahmen mit langen Kausalketten. Angesichts der wachsenden Zweifel an der Wirksamkeit der EZ und dem zugleich weltweit wachsenden Fundus an verfügbaren Daten, rigorosen Wirkungsevaluierungen und technischen Analysemöglichkeiten gilt es aber, das Verhältnis neu zu bestimmen.

Im Kontext erzwungener Priorisierungen braucht entwicklungspolitische Steuerung ein solches Gesamtbild.

Was wir empfehlen – und was wir hinterfragen

Mit Blick auf entwicklungspolitische Maßnahmen in Deutschland und weltweit analysieren und identifizieren wir insbesondere Programmtypen, deren Wirkung im Verhältnis zu den eingesetzten Mitteln außergewöhnlich stark oder nachweisbar überdurchschnittlich kosteneffektiv sind. Dafür betrachten wir insbesondere:

außergewöhnliche Kosteneffektivität, die in systematischer Evidenz belegt ist,
einen Fokus auf die ärmsten Länder (LICs und LMICs) und damit einhergehende Grenzerträge,
hohe Qualitätsbewertungen etablierter Prüfmechanismen,
die Aufnahme auf anerkannten „Smart Buy“-Listen,
möglichst kurze Wirkungsketten und klare Theories of Change,
sowie nachgewiesene Replizierbarkeit und Skalierbarkeit.

Eine Identifikation von Programmtypen und Ansätzen mit unklaren Wirkungen, nachweisbar geringer Kosteneffektivität im Vergleich zu Alternativen oder strukturellen Umsetzungsdefiziten sollte nie der Skandalisierung dienen, sondern ist – eingebettet in eine der Komplexität der EZ angemessene Fehler- und Lernkultur – Chance zur Verbesserung vor dem Aufsetzen der nächsten Programme und Mittelzuwendungen.

Woher unsere Belege stammen

Wir stützen uns auf international anerkannte Evidenzquellen und gleichen sie mit der Praxis ab. Dazu zählen Evidenzdatenbanken wie 3ie, J-PAL und Cochrane, Portfolio- und Meta-Evaluierungen des DEval und anderer Evaluierungsinstitute, die Peer Reviews des OECD-DAC, akademische systematische Reviews sowie öffentlich zugängliche Berichte von BMZ, GIZ und KfW. Unsere Analyse dieser Befunde validieren und falsifizieren wir durch Expertengespräche mit Vertreterinnen und Vertretern aus Politik, Durchführungsorganisationen, Evaluierung, Wissenschaft und Zivilgesellschaft.

Wo unser Evidenzbegriff an Grenzen stößt

Zur intellektuellen Redlichkeit gehört, die Grenzen des eigenen Vorgehens offen zu benennen:

Datenverfügbarkeit: Öffentlich zugängliche Kosten- und Wirkungsdaten auf Programmebene sind begrenzt.
Vergleichbarkeit: Sektorübergreifende Vergleiche sind nur eingeschränkt möglich; wir arbeiten mit domänenspezifischen Metriken und Indikatoren, behalten aber auch die wachsende Forschungsliteratur zu übergreifenden Metriken und Datenanalysen im Blick.
Kausalattribution: Bei multilateraler Ko-Finanzierung ist die Zuordnung einzelner Wirkungen zu deutschen Beiträgen methodisch anspruchsvoll.
Politische Ökonomie: Unsere Analyse fokussiert auf Wirksamkeit. Weitere legitime politische Ziele erfordern gegebenenfalls zusätzliche Abwägungen.

Unser Anspruch

Evidenz ersetzt keine politische Abwägung – aber sie macht sie ehrlicher. Wir legen offen, wie stark unsere Aussagen abgesichert sind, benennen Unsicherheiten und machen unsere Kriterien nachvollziehbar. So schaffen wir eine belastbare Grundlage für wirkungsorientierte Entscheidungen in der deutschen Entwicklungszusammenarbeit.