2 Theoretischer Rahmen und methodischer Ansatz
2.2 Studienteil II: Tiefer gehender Ländervergleich
2.2.3 Einflussvariablen auf den nationalen Digitalisierungsstand
Aus den theoretischen Überlegungen heraus, welche Faktoren auf den nationalen Digitali-sierungsstand Einfluss nehmen, wurden im nächsten Schritt verschiedene zugehörige Indi-katoren ausgewählt, um das Wirkungsmodell zu ergänzen. In Anlehnung an Lang und Mer-tens18 wurde der zu erwartende Effekt der Einflussvariablen auf den Digitalisierungsstand untersucht.
Indikatoren und ihr erwarteter Effekt
Hierzu wurde für das weitere Vorgehen eine Ländervergleichsmatrix erstellt (siehe Tabelle 5).
Diese Matrix erweitert die bereits dargestellten grundlegenden Einflussfaktoren (Variablen) um dazugehörige Indikatoren, für die eine mögliche Relevanz auf den Digitalisierungs-stand und -prozess vermutet wird. Dazu gehören insbesondere systemische Faktoren wie die Staats- und Regierungsform, die Landesgröße, die beteiligten Akteure, die politische Kultur eines Landes und die Haltung gegenüber möglichen Barrieren wie Datenschutz, der Gesundheitssystem-Typ und die öffentlichen Ausgaben für Digital Health. Dabei wurde als Basis bereits existierende Forschung19 zu relevanten politischen Faktoren bei der Imple-mentierung von Telemedizin in den USA herangezogen und an die vorliegende Studie ange-passt. Auch neuere Metastudien20, die eine Vielzahl von Untersuchungen abdecken, wurden
17 Mit Blick auf Regierung verstanden als das Dirigieren des gouvernementalen Willensbildungs- und Entscheidungsprozesses und die Herstellung politischer Legitimität von Regierungsentscheidungen durch Spitzenrepräsentanten der politischen Exekutive (Blondel, J. [1987]. Political Leadership: Towards a General Analysis. London). Andere Zugänge zu Political Leadership fragen nach den Bedingungen durchsetzungs- starker politischer Führung sowie gegebenenfalls nach Möglichkeiten der Optimierung politischer Füh-rungsleistungen (Helms, L. [2009]. Politische Führung in der Demokratie: Möglichkeiten und Grenzen der vergleichenden Forschung. Zeitschrift für Politik, 56, S. 375–396).
18 Lang, A. und Mertes, A. (2011). E-Health Policy and Deployment Activities in Europe. Telemedicine and e-Health, 17(4), S. 262–268, DOI: 10.1089/tmj.2010.0174.
19 Schmeida, M., McNeal, R. und Mossberger K. (2007). Policy Determinants Affect Telehealth Implementation.
Telemedicine and e-Health, 13(2), S. 100–107.
20 Ross, J., Stevenson, F., Lau, R. und Murray, E. (2016). Factors that influence the implementation of e-health: a systematic review of systematic reviews (an update). Implementation Science, 11,
als Quelle herangezogen. Gerade die Governance-Faktoren sind zu beachten: So wurden weitere Faktoren wie die Einstellung von politischen Führungspersonen zu dem Thema oder die gezielte Steuerung durch politische Maßnahmen ausgewählt. Anschließend wurden diese ausgewählten Faktoren in Anlehnung an die existierende Literatur auf die zu erwar-tenden Effekt der Einflussvariablen auf den Digitalisierungsstand untersucht. Die erwarte-ten Effekte reichen von sehr negativ ( ) und negativ ( ) über neutral ( ) bis zu posi-tiv ( ) und sehr posiposi-tiv ( ). Im Folgenden wird auf die einzelnen Indikatoren und ihre erwarteten Effekte eingegangen.
TABELLE 5: Einflussvariablen auf den Digitalisierungsstand
Variablen Indikatoren Erwarteter Effekt
Politisches und gesellschaftliches System
Landesmerkmale Größe des Landes und Einwohnerzahl Staats- und Regierungsform
Politische Ordnung: Zentralismus vs. Föderalismus und Subsidiarität Korporatismus (Grad der Selbstverwaltung)
Politische Kultur Kompromiss und Konsens
Rolle und kulturelle Verankerung Datenschutz Gesundheits-
system-Typ
Finanzierungssystem: Sozialversicherungssystem (Bismarck) vs. Staatlicher Gesundheitsdienst (Beveridge) vs. Hybridsysteme Regionale / kommunale vs. nationale Organisation
Digital-Health-Ausgaben Öffentliche Ausgaben für Digital Health Akteure und Institutionen Akteurskonstellationen und Advocacy-Koalitionen:
Anzahl und Rolle von Veto-Akteuren Digital Health Governance
Strategien und Gesetze Anzahl an Strategien und Gesetzen
„Qualität des Gesetzes“
Verbindliche Anwendung von Standards und Interoperabilitätslösungen Rolle von Digital-Health-Strategien
Institutionelle Verankerung Gesicherte Finanzierung nationaler /
regionaler Digital-Health- Kompetenzzentren (z. B. Personaleinsatz) Zentrales politisches Management installiert
Einbeziehung verschiedener Stakeholder / Interessenvertreter, auch Patienten, Beiräte Political Leadership Commitment and Involvement
Koordinierung
Quelle: Bertelsmann Stiftung
Folgende Annahmen werden über die einzelnen Variablen getroffen:
Größe des Landes und Einwohnerzahl: Je größer ein Land, umso komplizierter der Digitalisierungs-prozess. Daher sinkt der Digitalisierungsstand mit zunehmender Landesgröße und Bevölkerungs-zahl. Erwarteter Effekt:
Staats- und Regierungsform: Die Staats- und Regierungsform wirkt sich weder positiv noch negativ auf den Digitalisierungsstand aus. Erwarteter Effekt:
Politische Ordnung: Zentralismus vs. Föderalismus und Subsidiarität: Ein ausgeprägter Födera-lismus sowie Subsidiarität wirken sich aufgrund zunehmender politischer Komplexität negativ auf den Digitalisierungsstand aus. Je höher der Grad des Föderalismus, umso schlechter der Digitalisie-rungsstand. Erwarteter Effekt:
Korporatismus (Grad der Selbstverwaltung): Je höher der Grad der Selbstverwaltung und die damit verbundene Komplexität, desto schlechter der Digitalisierungsstand. Erwarteter Effekt:
Kompromiss und Konsens: Positive Einstellungen zu Kompromiss und Konsens innerhalb der Gesellschaft und insbesondere in den politischen Debatten erleichtern die Einführung von Digita- lisierung. Je höher die Kompromissbereitschaft, desto besser der Digitalisierungsstand.
Erwarteter Effekt:
Rolle und kulturelle Verankerung Datenschutz: Datenschutzbedenken können Digitalisierungs- prozesse stark behindern und wirken sich sehr negativ auf den Digitalisierungsstand des Gesund-heitssystems aus. Je größer die Bedenken, desto schlechter der Digitalisierungsstand.
Erwarteter Effekt:
Finanzierungssystem: Sozialversicherungssystem (Bismarck) vs. Staatlicher Gesundheitsdienst (Beveridge) vs. Hybridsysteme: Der Gesundheitssystem-Typ spielt eine große Rolle bei der Durch-setzung und Implementierung der Digitalisierung im Gesundheitssystem. Je staatlicher der Gesund-heitsdienst, desto besser der Digitalisierungsstand. Erwarteter Effekt:
Regionale / kommunale vs. nationale Organisation: Analog zur Selbstverwaltung gilt: Je stärker die regionale und kommunale Organisation des Gesundheitssystems, umso niedriger der Digitalisie-rungsstand. Erwarteter Effekt:
Öffentliche Ausgaben für Digital Health: Es wird angenommen, dass zunehmende öffentliche Ausgaben für Digital Health positiv mit dem Digitalisierungsstand korrelieren. Je höher die Aus- gaben, umso besser der Digitalisierungsstand. Erwarteter Effekt:
Akteurskonstellationen und Advocacy-Koalitionen21: Anzahl und Rolle von Veto-Akteuren:
Verschiedene Akteursbündnisse wie Interessengruppen, Bürgerinitiativen etc. können als geschlos-sene Gruppen ihre Perspektiven vertreten. Je mehr respektive je stärker Veto-Akteure auftreten, umso negativer die Auswirkungen. Erwarteter Effekt:
Anzahl an Strategien und Gesetzen: Es wird angenommen, dass sich das Vorhandensein von Digi-tal-Health-Strategien und -Gesetzen positiv auf den Digitalisierungsstand des Gesundheitssystems auswirken. Je mehr Strategien und Gesetze, umso besser der Digitalisierungsstand.
Erwarteter Effekt:
21 Als „Advocacy Coalition“ (engl. advocacy für dt. „Eintreten“) wird in der Politikwissenschaft ein Bündnis verschiedener politischer Akteure innerhalb eines Policy-Netzwerks bezeichnet. Diese Akteure – das können Parteien, Interessengruppen, Bürgerinitiativen, Journalisten und Wissenschaftler sein – eint ein gemein- sames politisches Ziel. Eine Advocacy Coalition tritt nicht als geschlossene Gruppe auf. Oftmals ist es nicht sofort ersichtlich, wer einer solchen Advocacy Coalition angehört. Nur das inhaltliche Agieren zur Erreichung des Ziels setzt diese als Koalition fest. Ein Beispiel für eine Advocacy Coalition können Medienkampagnen sein, die einen politischen Prozess unterstützen (Nohlen, D. und Schultze, R.–O. (Hrsg.) (2004). Lexikon der
„Qualität des Gesetzes“: Die Ausgestaltung und Simplizität von Digital-Health- / Digitalisierungs-gesetzen sind förderlich für die Digitalisierung. Je simpler / weniger kompliziert E-Health-Gesetze, umso besser der Digitalisierungsstand. Erwarteter Effekt:
Verbindliche Anwendung von Standards und Interoperabilitätslösungen: Die Verbindlichkeit der Anwendung von Standards und Interoperabilitätslösungen sorgt für einheitliche Rahmenbedingun-gen und erleichtert die Digitalisierung. Je verbindlicher die Anwendung von Standards, umso besser der Digitalisierungsstand. Erwarteter Effekt:
Rolle von Digital-Health-Strategien: Ergänzend wird hier der Inhalt von Digital-Health-Strategien bewertet. Je konkreter Strategien im Hinblick auf Zielsetzung, Rahmenvereinbarungen und finanzi-elle Allokationen sind, umso besser der Digitalisierungsstand. Erwarteter Effekt:
Gesicherte Finanzierung nationaler / regionaler Digital-Health-Kompetenzzentren: Das Vorhan-densein von staatlich geförderten Digital-Health-Kompetenzzentren wirkt sich äußert positiv auf
ABBILDUNG 7: Erwarteter Effekt von Einflussvariablen auf den Digitalisierungsstand
Erwarteter Effekt Politisches und gesellschaftliches System
Größe des Landes und Einwohnerzahl Staats- und Regierungsform
Politische Ordnung: Zentralismus vs. Föderalismus und Subsidiarität
Korporatismus (Grad der Selbstverwaltung) Kompromiss und Konsens
Rolle und kulturelle Verankerung Datenschutz
Finanzierungssystem: Sozialversicherungssystem (Bismarck) vs.
Staatlicher Gesundheitsdienst (Beveridge) vs. Hybridsysteme Regionale / kommunale vs. nationale Organisation Öffentliche Ausgaben für Digital Health
Akteurskonstellationen und Advocacy-Koalitionen:
Anzahl und Rolle von Veto-Akteuren Digital Health Governance
Anzahl an Strategien und Gesetzen
„Qualität des Gesetzes“
Verbindliche Anwendung von Standards und Interoperabilitätslösungen
Rolle von E-Health-Strategien
Gesicherte Finanzierung nationaler / regionaler Digital-Health-Kompetenzzentren
Zentrales politisches Management installiert
Einbeziehung verschiedener Stakeholder / Interessenvertreter, auch Patienten, Beiräte
Commitment and Involvement Koordinierung
Quelle: Bertelsmann Stiftung
sehr negativ negativ positiv sehr positiv
die Digitalisierung aus. Je höher die Finanzierung / je mehr Kompetenzzentren, umso besser die Digitalisierung. Erwarteter Effekt:
Zentrales politisches Management installiert: Die Existenz von politisch eingesetzten Komitees oder anderen Institutionen zur Steuerung der Digitalisierung wirkt sich äußert positiv aus. Je mehr Kompetenzen diese Komitees / Institutionen besitzen, umso höher der Digitalisierungsstand.
Erwarteter Effekt:
Einbeziehung verschiedener Stakeholder: Die Einbeziehung verschiedener Stakeholder wird als notwendig anerkannt. Je mehr und je besser die verschiedenen Stakeholder einbezogen werden, desto besser der Digitalisierungsstand. Erwarteter Effekt:
Commitment and Involvement: Je aktiver und involvierter sich die politische Führung im Bereich
„Digital Health“ einbringt, umso positiver die Auswirkungen auf den Digitalisierungsprozess und letztlich den Stand der Digitalisierung. Erwarteter Effekt:
Koordinierung: Proaktive politische Maßnahmen haben eine große Wirkung auf die Digitalisierung des Gesundheitssystems. Je mehr Maßnahmen ergriffen werden, umso besser für die Digitalisie-rung. Erwarteter Effekt:
Die gemachten Annahmen gelten als allgemein und stehen hypothetisch im Einzelnen zur Überprüfung in den jeweiligen Länderberichten. Hierfür wurde eine weitere grafische Darstellung gewählt. Diese zeigt die hier gemachten Annahmen in Form von sehr negativen Balken (dunkelrot) bis sehr positiven Balken (dunkelgrün). Abbildung 7 beschreibt die oben ausgeschriebenen erwarteten Effekte der einzelnen Indikatoren auf den Digitalisierungs-stand.
Im weiteren Verlauf der Studie, d. h. in den einzelnen Länderkapiteln, wird diese Abbildung dazu genutzt, den jeweils beobachteten Effekt grafisch zu demonstrieren. Im Analysekapi-tel wird schließlich noch einmal darauf eingegangen, da sich so die erwarteten und beob-achteten Effekte vergleichen und allgemeine Schlüsse über die Wichtigkeit einzelner Fak- toren schließen lassen.
Weitere länderbasierte Digitalisierungs- und Technologiefaktoren
Neben der Ländervergleichsmatrix und den wichtigen Einflussfaktoren und Indikatoren wurden noch zwei weitere Digitalisierungs- und Technologiefaktoren aufgenommen:
der Networked Readiness Index (NRI) und ein Umfragewert aus dem Eurobarometer zum Datenschutz. Diese beiden Faktoren werden bei der Untersuchung der Länder als zusätz- liche Indikatoren zur Analyse mit herangezogen, jedoch entspringen sie nicht originär unserer Arbeit, weshalb sie extern aufgeführt werden und bei der Betrachtung der Länder auch nicht stark ins Gewicht fallen.
Networked Readiness Index
Der Networked Readiness Index (NRI) aus dem „Global Information Technology Report“
stellt ein Mittel dar, die Bereitschaft von Ländern zu testen, die Vorteile von aufstreben-den Technologien zu nutzen und von aufstreben-den Möglichkeiten der digitalen Transformationen zu profitieren. Der Report bewertet Faktoren, Richtlinien und Institutionen, die den einzelnen Ländern helfen sollen, IKT zur Steigerung von Fortschritt und Wachstum zu nutzen. Die Länder werden dabei auf vier Bereiche hin bewertet:
1. Allgemeines Umfeld für Technologienutzen und Entwicklung (politisch, regulatorisch, wirtschaftlich und innovatorisch)
2. Technologische Bereitschaft im Sinne von IKT-Infrastruktur, -Bezahlbarkeit und -Fähigkeiten
3. Annahme und Nutzen von Technologie in den drei Bereichen „Verwaltung“,
„Privatwirtschaft“ und „Privater Nutzen“
4. Die wirtschaftlichen und sozialen Auswirkungen neuer Technologien
Insgesamt besteht der NRI aus 53 Indikatoren und vier Sub-Indizes: Umwelt, Bereitschaft, Nutzen und Auswirkungen22.
Für diese Studie dient das Ergebnis des NRI als ein weiterer Indikator, um die technolo- gischen Voraussetzungen für Digital Health zu überprüfen. Die Annahme dabei ist, dass der NRI insbesondere Hinweise auf die politischen und technologischen Voraussetzungen in jedem Land gibt und als Anhaltspunkt für die Bewertung des Digitalisierungsstandes dient. Gleichzeitig sei gesagt, dass der NRI nicht explizit auf Digital Health anwendbar ist, sondern lediglich grundlegende Tendenzen zum politischen und regulatorischen Umfeld, zur Infrastruktur, zur Nutzung von Technologie und zu deren Auswirkungen gibt. Digital Health ist dabei nur ein Aspekt, wird aber explizit vom NRI als Indikator für die sozialen Auswirkungen von IKT-Nutzung betrachtet. Die Tabelle 6 zeigt einen Auszug des Index, der die fünf vertieft betrachteten Studienländer und Deutschland beinhaltet.
Vertrauen der Bürger in medizinische Einrichtungen und Einrichtungen des Gesundheitswesens
Im Zuge der Recherchen und der Studienreisen wurde häufig der Faktor „Datenschutz“
genannt. Um diese Variable möglichst objektiv mit aufnehmen und ihren Einfluss auf den Digitalisierungsstand bewerten zu können, wurden die Antworten zu Frage 18.4 aus dem EU-Eurobarometer zum Thema „Datenschutz“ aufgenommen23:
„Verschiedene Behörden (Ministerien, Kommunalbehörden, Ämter) und Privatunternehmen erfassen und speichern persönliche Informationen über Sie. Inwieweit vertrauen Sie den fol-genden Behörden und Privatunternehmen, Ihre persönlichen Informationen zu schützen?“
22 Baller, S., Dutta, S. und Lanvin, B. (2016). The Global Information Technology Report 2016 – Innovating in the Digital Economy. World Economic Forum, Genf.
23 TNS Opinion & Social, DG JUST und DG COMM (2015). Special Eurobarometer 431 – Data Protection. European Commission, Brüssel.
TABELLE 6: Networked Readiness Index 2016 (Auszug)
Rang 2015 Rang 2016
Niederlande 4 Ü 6
Schweiz 6 Ü 7
Dänemark 15 Û 11
Deutschland 13 Ü 15
Israel 21 Ú 21
Frankreich 26 Û 24
Quelle: Baller, S., Dutta, S. und Lanvin, B. (2016). The Global Information Technology Report 2016 – Innovating in the Digital Economy.
World Economic Forum, Genf.
Leider werden weder die Schweiz noch Israel vom EU-Eurobarometer repräsentiert, was die Aussagekraft etwas mindert. Nichtsdestotrotz geben die Antworten der übrigen Länder einen Hinweis auf die Rolle des Datenschutzes bei der Implementierung von Digital Health.
Die Tabelle 7 stellt das Ergebnis der teilnehmenden Länder dar. In den jeweiligen Länder- berichten wird auf Datenschutzbedenken (soweit bekannt) eingegangen, und sie werden mit den Ergebnissen aus dem EU-Eurobarometer verglichen, um so die Wichtigkeit von Datenschutz für Digital Health zu bewerten.