In der Unterstützungspraxis von Gründungsökosystemen werden häufig die eigenen Leistungen und die Resonanz der Aktivitäten erfasst (z.B. Beratungen, Events, Teilnehmende). Die Wirkung entzieht sich jedoch schnell einer Greif- und Messbarkeit. Wer kann schon sagen, welche Aspekte am Ende für die Gründung eines Startups ausschlaggebend sind? Die Effekte von Unterstützungsaktivitäten für Gründungen lassen sich häufig nicht eindeutig bestimmen. Aufgrund der sog. Measurement Trap besteht sogar die Gefahr für falsche Schlussfolgerungen.
Modelle für ein besseres Verständnis von Gründungsökosystemen
Folgende Modelle helfen dabei, das eigene Ökosystem besser zu verstehen und die Wirkung von Unterstützungsmaßnahmen einzuschätzen:
Akteur- und Faktormodelle (kategorial)
Hier stehen Personen, Organisationen und Unternehmen sowie deren Rollen und die Bereitstellung von Kapital und Infrastruktur im Fokus.
(+) Klare Darstellung über die Beteiligten im Ökosystem und deren Aktivitäten.
(-) Wenig Aussagen über die Qualität der Beziehungen und die Dynamik des Ökosystems.
Modelle mit standardisierten Daten (vergleichend)
Hier wird ein breites Datenspektrum eingesetzt, um Input und Output zu erfassen.
(+) Ermöglicht einen Vergleich zwischen Ökosystemen und zeigt quantifizierbare Leistungsmaße.
(-) Formelhafte Anwendung erfasst vor allem oberflächliche Parameter und liefert nur wenig Erkenntnisse über Beziehungen und Verhaltensweisen, die ein Ökosystem antreiben.
Netzwerkmodelle (relational)
Bei diesem Modell werden Beziehungen in einem Ökosystem abgebildet, oft nach Rolle, Funktion und Einfluss der Akteure.
(+) Leader und Machtasymmetrien werden erkennbar.
(-) Datenerhebung ist komplex und zeitaufwendig, ist in jeder Region neu durchzuführen.
Dynamische Modelle (evolutionär)
Hierbei konzentriert sich die Darstellung auf Entwicklungen in einem Ökosystem.
(+) Es wird berücksichtigt, dass sich die Anforderungen je nach Entwicklungsstadium ändern.
(-) Es ist schwierig, objektiv Schwellenwerte zwischen den verschiedenen Phasen zu definieren.
Logikmodelle (kausal)
Der Fokus liegt bei diesen Modellenauf Ursache-Wirkungsverbindungen. Mögliche Frage: Welchen Anteil haben Förderprogramme auf die Ökosystementwicklung?
(+) Handlungsorientiert und nützlich für das Erwartungsmanagement der Stakeholder.
(-) Ursache und Wirkung sind in komplexen Systemen schwer festzustellen.
Allgemeine Tipps für die Messung der Entwicklung von Ökosystemen
- Indikatoren sollten breit gefächerten und pragmatisch gewählt werden. Die wichtigsten Indikatoren sind häufig am schwierigsten zu erfassen.
- Ein zu starker Fokus auf Rankings ist nicht zielführend. Ökosysteme sind komplex und nur bedingt miteinander vergleichbar.
- Besonders relevant sind Veränderungen im Laufe der Zeit im eigenen Ökosystem und nicht die Vergleiche mit anderen Regionen.
Empfehlung:
Am 24. Oktober 2024 findet der Online-Erfahrungsaustausch zum Thema "Unterstützungsaktivitäten für die Entwicklung von Gründungsökosystemen messen – aber wie?" statt.
Quellen:
Feld, B., Hathaway, I. (2020): The Startup Community Way. Evolving an Entrepreneurial Ecosystem. New Jersey: Wiley.
Fichter, K., Widrat, A. & Olteanu, Y. (2021). IMPACT Guide: Von der Evaluation zum Impact-Management von Gründungsförderprogrammen. Berlin: Borderstep Institut.