Ao. Univ. Prof. Dr. Günther Ossimitz Universität Klagenfurt Umgang mit quantitativen Daten Modellierung von Zeitprozessen (erste Einheit) Ich möchte mit diesem Vortrag eine gewisse Sensibilisierung für Fragen des systemisches Denkens und Handelns im Bereich des Öffentlichen Managements erreichen.

„I waas zwar net, wo i hinwill, aber dafür bin i schnölla durt!“ Mottos „Rowing harder does not help if the boat is headed in the wrong direction.“ (Keinichi Omahe: „Borderless World“) „I waas zwar net, wo i hinwill, aber dafür bin i schnölla durt!“ (Helmut Qualtinger: „Der Wülde auf seiner Maschin“) G. Ossimitz: Umgang mit Daten

Prolog: Eine Geschichte zum praktischen Umgang mit Daten Neuer CEO eines Nudelherstellers: Zu viele Spaghetti im Fertiglager! CEO holt Marketing Direktor: „Tun Sie was!“ Marketing Direktor lanciert eine große Kampagne: Nimm 2, zahl 1“ Kampagne schlägt voll ein – 3 Monate später ist das Lager fast leer. Chef lobt den Marketing Direktor: „Gut gemacht!“ Etwa zur selben Zeit: Produktionssachbearbeiter berichtet dem Produktionschef: Unsere Verkäufe sind dramatisch angestiegen!“ „Laut Prognose werden wir in sechs Monaten unsere Verkäufe von 200 auf 400 Tonnen verdoppelt haben. Wir müssen die Produktion dramatisch steigern!“ G. Ossimitz: Umgang mit Daten

Spaghetti-Absatz: Sicht des Disponenten G. Ossimitz: Umgang mit Daten

Neuer CEO Lücke G. Ossimitz: Umgang mit Daten

Wie reagierte der Produktionsleiter? Der Produktionsleiter ist geschockt über die Lücke zwischen Produktion und Absatz: „Wir fahren schon zwei Schichten. Jetzt brauchen wir auch noch eine Nachtschicht.“ Aus dem Forecast schloss er, dass ohne Steigerung der Produktion diese Lücke noch größer werden würde. Er entschied, die Produktionskapazitäten dramatisch auszuweiten. Alle Urlaube wurden gestrichen, neues Personal aufgenommen und eine dritte Schicht gefahren. Die Produktion sollte binnen 6 Wochen um ein Drittel gesteigert werden – und das gelang auch... G. Ossimitz: Umgang mit Daten

Was passierte tatsächlich mit dem Spaghettiabsatz? Die Verbraucher aßen genauso viel Spaghetti wie immer. Die im Rahmen der Aktion „2 für 1“ zusätzlich verkauften Packungen wurden bei den Konsumenten in der Speisekammer gehortet. Der tatsächliche Absatz sank nach der „2 für 1“ Aktion dramatisch unter den Schnitt von 200 Tonnen pro Monat! Der absolut nicht systemgerechte Forecast durch lineare Extrapolation deutete komplett in die falsche Richtung. Tatsächlich war Ende Juni der Lagerstand höher als zu Beginn der „2 für 1“ Aktion! PS: Im Juni wurde der Marketing-Chef gefeuert, weil er nach Ende der Marketing-Aktion „2 für 1“ nach Meinung des CEO offensichtlich versagt hat. G. Ossimitz: Umgang mit Daten

Was können wir aus dieser Geschichte lernen? Spezifische Struktur eines Lagers: Unterscheidung Bestände vs. Flüsse (Zu- bzw. Abflüsse) ist essenziell! Zwei Sichtweisen: Mit und ohne Bestand „Speisekammern“ Trendextrapolation führt TOTAL in die Irre kurzfristige „Lösungen“ verschlimmern das Problem langfristig Hintergrund: Umgang mit Zeitprozessen ist schwierig! G. Ossimitz: Umgang mit Daten

Schnittpunkt zwischen den beiden Kurven Ankünfte und Abreisen in einem Hotel: Wann waren die meisten Gäste im Hotel? Wie kann man aus der Grafik rasch und elegant (ohne mühsames Nachrechnen, sondern direkt durch Hinschauen) ermitteln, wann die meisten Gäste im Hotel waren? Erklären Sie, wie Sie dies bewerkstelligen würden! Schnittpunkt zwischen den beiden Kurven N=154 Korrekt gelöst: 19% G. Ossimitz: Umgang mit Daten

An welchem Tag gab es die meisten Abreisen? Ankünfte und Abreisen in einem Hotel: Wann gab es die meisten Abreisen? An welchem Tag gab es die meisten Abreisen? 6. Jänner Korrekt gelöst: 95 % G. Ossimitz: Umgang mit Daten

Testaufgabe "Staatsverschuldung vs. Budgetdefizit" In Fantasien nennt man den Betrag, um den die Staatsausgaben in einem Jahr höher sind als die Staatseinnahmen, "öffentliches Budgetdefizit". Im Jahr 1998 betrug das öffentliche Budgetdefizit in Fantasien 60 Mrd. Taler, Ein Jahr später lag es bei 40 Mrd. Taler. Kreuzen Sie an, welche der folgenden Aussagen richtig bzw. falsch bzw. nicht beantwortbar sind! 68% N=154 (BWL-Stud.) Im Jahr 1999 wurden 20 Mrd. Taler Schulden zurückbezahlt Der Finanzminister konnte die Staatsschulden von 1998 auf 1999 um ein Drittel senken 36% Wenn es gelingt, das Budgetdefizit auf 0 zu senken (ausgeglichen zu budgetieren), dann hat Fantasien keine Schulden mehr. 64% Die Schulden sind sowohl 1998 als auch 1999 gewachsen. 44% Wenn es gelingt, das Budgetdefizit auf 0 zu senken, dann hat Fantasien seinen höchsten Schuldenstand erreicht. 53% Ein geringeres Budgetdefizit bedeutet eine geringere Staatsverschuldung. 45% Diese Performance hätte man auch durch Münzwurf erreicht! G. Ossimitz: Umgang mit Daten

Hintergrund: Unterscheidung Bestände vs. Flüsse Bestand Zufluss Abfluss Lager Wörthersee Bevölkerung Personal Gäste im Hotel Lagerstand Wassermenge/Pegel Bevölkerungsstand Personalstand Anzahl Gäste(nächt.) Lagerzugang Geb. / Zuwand. Pers. Zugänge Ankünfte von G. Lagerabgang Sterbef. / Abwand. Pers. Abgänge Abreísen Rechenregel Best(neu) = Best(alt) + Zuflüsse – Abflüsse Unterscheidung Bestände-Flüsse ist essenziell für das Verständnis verschiedenster Systeme! Bestände werden mit Flüssen verwechselt! G. Ossimitz: Umgang mit Daten

Dynamische Modellbildung/Simulation: Bestandsgrößen vs. Flussgrößen Bestandsgrößen: Bevölkerungsstand, Lagerstand, Kontostand, Bilanzgrößen (math.: Integratoren) Bestandsgrößen sind immer zeitpunktbezogen! Flussgrößen: Zuflüsse und Abflüsse, die einen Bestand verändern: Geburten, Sterbefälle, Lager- veränderungen, Kontobewegungen, G&V-Rechnung Flussgrößen sind immer zeitintervallbezogen! G. Ossimitz: Umgang mit Daten

Darstellung von Beständen und Flüssen in Stock-Flowdiagrammen: Bevölkerungsmodelle G. Ossimitz: Umgang mit Daten

Mögliche Eingriffe in die Bevölkerungsentwicklung Bevölkerungsverläufe sind zwangsläufig: Die Babys von heute sind – sofern noch am Leben – in 30 Jahren 30 Jahre alt. Es gibt nur wenige Möglichkeiten der Beeinflussung einer Bevölkerungsentwicklung: Babys fördern oder verhindern Zuwanderung/Abwanderung fördern oder bremsen Menschen umbringen Auswirkungen sind meist langsam und langfristig, aber dafür umso zwangsläufiger. G. Ossimitz: Umgang mit Daten

Ein-Kind-Politik in China Bis 1979: Fertilität pro Frau bei ca. 4-5 Kindern „Ein-Kind-Politik“ ab 1980: Fertilität ca. 1,8 Kinder/Frau Chinesen bevorzugen massiv männlichen Nachwuchs Geburtsjahrgang 1990: 11 Mio Mädchen vs. 13 Mio Knaben Ab 2000: Männer im heiratsfähigen Alter werden rar; ca. 40 – 70 Mio männlicher Chinesen finden keine Frau! In jüngster Zeit: Verbot von Mädchenabtreibungen, Mädchenförderung G. Ossimitz: Umgang mit Daten

Stock-Flow-Diagramm (Flussdiagramm) Beispiel Epidemie G. Ossimitz: Umgang mit Daten

Stock-Flow-Diagramm Feinstaub G. Ossimitz: Umgang mit Daten

Bestände und Flüsse: Beispiel Erdölförderung Das Problem liegt dort, wo man es NICHT sieht! Der Bestand an „noch nicht entdeckten Vorkommen“: seine Größe ist unbekannt – nicht im Bewusstsein - unsichtbar kein Zufluss – wird immer kleiner – ist einmal am Ende G. Ossimitz: Umgang mit Daten

Bestandsgrößen vs Flussgrößen: Stocks vs. Flows Bestandsgröße, Bestand engl. stock variable, level Zustandsgröße, state variable zeitpunktbezogene Größe Statistik: Bestandsmasse Flussgröße, Fluss engl. flow, rate, flow rate Zufluss vs. Abfluss (inflow, outflow) zeitintervallbezogene Größe Statistik: Bewegungsmasse Bestände werden ausschließlich durch Flussgrößen verändert: Zuflüsse erhöhen den Bestand, Abflüsse verringern den Bestand. G. Ossimitz: Umgang mit Daten

Hintergrund Zwei Modelle von Zeit kontinuierliche Zeit vs Hintergrund Zwei Modelle von Zeit kontinuierliche Zeit vs. diskrete Zeitintervalle Diskrete Zeitintervalle Zeitpunkte vs. Zeitintervalle Zeitpunkte: Beginn und Ende von Sendung Zeitintervall: Dauer von Sendung Bestände zu Zeitpunkten Änderungen in den Zeitintervallen Kontinuierliche Zeit Kontinuum von Zeitpunkten Zeitintervalle spielen keine besondere Rolle Änderungen werden als momentane Änderungsraten betrachtet Differenzialgleichungen t G. Ossimitz: Umgang mit Daten

Keynes‘sche Volkswirtschaft ohne Staat und Ausland Volkseinkommen Y Y = C+I Haushalte s: marginale Produktion Sparquote: ca. 0,1 - 0,2 c: marginale I C = Y - S Konsumquote: S = s*Y; = c*Y ca. 0,8 - 0,9 s=1-c Investitionen I Ersparnisse S Konsumausgaben C Gleichgewicht: Y = C+I; C = Y-S;  I = S; Multiplikatoreffekt: Man I und Y im Gleichgewicht (Ygl): erhöhe I um Betrag a. Dann I = S und S = s*Y Ygl = 1/s*I erhöht sich Ygl um 1/s * a G. Ossimitz: Umgang mit Daten

Keynes‘sche Volkswirtschaft: Beispiel Volkseinkommen Y Y = C+I Haushalte s: marginale Produktion Sparquote: ca. 0,1 - 0,2 C = Y - S c: marginale I Konsumquote: S = s*Y; = c*Y ca. 0,8 - 0,9 s=1-c Investitionen I Ersparnisse S Konsumausgaben C Gleichgewicht: Y = C+I; C = Y-S; => I = S; Multiplikatoreffekt: Man I und Y im Gleichgewicht (Ygl): erhöhe I um Betrag a. Dann I = S und S = s*Y =>Ygl = 1/s*I erhöht sich Ygl um 1/s * a Y = 1000; s=0,1  S = 100, C= 900  Gleichgewicht bei I = 100 I wird um 10 auf 110 erhöht: Neues Gleichgewicht bei Y=1100, S=110, C=990 Multiplikatoreffekt: eine Erhöhung von I um 10 erhöht Ygl um 100! G. Ossimitz: Umgang mit Daten

Multiplikatoreffekt: Wie umsetzen? Schlüsselfrage: Muss man die höhere Investition einmal oder laufend (in jeder Periode des dynamischen Systems) tätigen? Hintergrund: bei statischer Betrachtung des Modells stellt sich diese Frage gar nicht, weil man in einem statischen Modell keine zeitliche Dynamik hat! Dynamisches Modell lässt sich leicht mit Excel realisieren! G. Ossimitz: Umgang mit Daten

Umgang mit Daten: JA – aber bitte mit Umsicht! Am Spagetti-Beispiel kann man erkennen: Daten zeigen oft nur Symptome, nicht die Ursachen (z.B. Fieber, betriebliche Kennzahlen, Bilanzen) Sachgerechte Interpretation von Daten braucht Verständnis des Gesamtsystems (Spaghetti in Speisekammern reduzieren Absatz) Simple Trendextrapolationen: können komplett in die falsche Richtung weisen! Unterscheidung von Beständen und deren Veränderung durch Zu- und Abflüsse ist essenziell - oft Verwechslungen! Bestände sind zeitpunktbezogen; Flüsse sind zeitintervallbezogenen! Flussdiagramme helfen, Stock-Flow-Situationen darzustellen! G. Ossimitz: Umgang mit Daten