Der Anteil der Menschen, die in Städten leben, wächst stetig. Hieraus ergeben sich eine Reihe von wirtschaftlichen und ökologischen Herausforderungen. Smart Citys sind in der Lage, die einzelnen Bereiche einer Stadt zu vernetzen, die Lebensqualität der Menschen zu erhöhen und nachhaltig auf die Umwelt einzuwirken.
Doch wie lässt sich die Entwicklungsstufe bereits existierender Smart Citys ermitteln? Welche Bereiche sind in diesen Smart Citys ausgeprägt und in welchen besteht Handlungsbedarf? Wie können Verantwortliche beurteilen, ob eine Smart City die Herausforderungen des städtischen Bevölkerungswachstums bewältigen kann?
Ralf Näther entwickelt ein Modell, das die Entwicklungsstufe deutscher Smart Citys bestimmt. Sein Fokus liegt dabei auf den Städten Bad Hersfeld, Lemgo, Darmstadt, Jena, München und Hamburg. Mit Hilfe seines Bewertungsrahmens zeigt er auf, an welchen Stellen für diese Städte noch Handlungsbedarf besteht.
Aus dem Inhalt:
- Smart Governance;
- Smart People;
- Smart Economy;
- Smart Environment;
- Smart Living;
- Smart Mobility
Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis
Tabellenverzeichnis
Abkürzungsverzeichnis
1 Einleitung
2 Definition und Grundlagen
2.1 Smart City
2.2 Bewertungsrahmen
3 Methodisches Vorgehen
3.1 Literaturrecherche zur Bestimmung der Bewertungskriterien
3.2 Scoring-Modell zur Ermittlung der Entwicklungsstufe
4 Bewertungsrahmen zur Bestimmung der Entwicklungsstufe deutscher Smart Citys
4.1 Bewertungskriterien
4.2 Entwicklungsstufen
5 Evaluierung deutscher Smart Citys
5.1 Vorstellung der Städte
5.2 Bestehende Smart-City-Initiativen
5.3 Bestimmung der Entwicklungsstufen
6 Diskussion der Ergebnisse
7 Fazit
Anlagenverzeichnis
Literaturverzeichnis
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Impressum:
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Abbildungsverzeichnis
Abb. 1: Perspektiven und Domänen einer Smart City
Abb. 2: Struktur einer Smart City
Abb. 3: Arten von Bewertungsrahmen
Abb. 4: Bewertungskriterien der Smart Governance
Abb. 5: Bewertungskriterien der Smart People
Abb. 6: Bewertungskriterien der Smart Economy
Abb. 7: Bewertungskriterien der Smart Environment
Abb. 8: Bewertungskriterien der Smart Living
Abb. 9: Bewertungskriterien der Smart Mobility
Abb. 10: Inhalte der Entwicklungsstufen
Abb. 11: Städteportrait
Abb. 12: Smart-City-Initiativen der Mittelstädte
Abb. 13: Smart-City-Initiativen der kleineren Großstädte
Abb. 14: Smart-City-Initiativen der großen Großstädte
Abb. 15: Entwicklungsstufen der Smart Citys
Tabellenverzeichnis
Tab. 1: Schlagworte und Selektionskriterien
Tab. 2: Gewichtungen der Smart Governance
Tab. 3: Gewichtungen der Smart People
Tab. 4: Gewichtungen der Smart Economy
Tab. 5: Gewichtungen der Smart Environment
Tab. 6: Gewichtungen der Smart Living
Tab. 7: Gewichtungen der Smart Mobility
Abkürzungsverzeichnis
BIP Bruttoinlandsprodukt
IKT Informations- und Kommunikationstechnologien
IoP Internet der Menschen (engl. Internet of People)
IoS Internet der Dienste (engl. Internet of Services)
IoT Internet der Dinge (engl. Internet of Things)
KI Künstliche Intelligenz
1 Einleitung
Nach einer Schätzung der Vereinten Nationen steigt bis zum Jahr 2050 der Anteil der Menschen, die weltweit in Städten leben, um 13% (United Nations 2018). Die Prognose generiert eine Reihe von Herausforderungen, die die wirtschaftliche und ökologische Nachhaltigkeit von Städten gefährdet (vgl. Neirotti et al. 2014, S. 3). Urbane Strukturen der Zukunft müssen zum einen die umweltschonende Bedürfnisbefriedigung der verschiedenen Akteure einer Stadt gewährleisten (vgl. Rana 2011, S. 242). Zum anderen sind sie verpflichtet, die Wirtschaftlichkeit der öffentlichen Verwaltung sicherzustellen (vgl. Rana 2011, S. 241). Vor diesem Hintergrund bedarf es einer Stadtentwicklung, die die unterschiedlichen Anforderungen identifiziert und intelligent – z.B. in Form einer Smart City – umsetzt (vgl. Manville et al. 2014, S. 9). Smart Citys sind in der Lage, die einzelnen Bereiche einer Stadt zu vernetzen, die Lebensqualität der Menschen zu erhöhen und nachhaltig auf die Umwelt einzuwirken (vgl. Albino et al. 2015, S. 6). Die bisherige Forschung zum Thema beschäftigt sich mit der Frage, welche charakteristischen Eigenschaften solche Städte auszeichnen (Caragliu et al. 2009; Meijer und Bolivar 2016; Silva et al. 2018). Es werden Strategien gesucht, mit deren Hilfe sich intelligente, urbane Strukturen entwickeln lassen (Giffinger et al. 2007a; Giffinger und Haindlmaier 2010; Okai et al. 2018; Kumar und Dahiya 2017). Die Evaluierung bereits existierender Smart Citys und darauf aufbauende Ableitungen von Handlungsbedarfen sind bisher nur unzureichend erforscht (beispielsweise zu finden bei Giffinger et al. 2007b; Manville et al. 2014). Aus diesem Grund ergeben sich folgende Forschungsfragen:
- Wie kann die Entwicklungsstufe einer Smart City ermittelt werden?
- Welche Bereiche sind in der Smart City ausgeprägt und in welchen Domänen besteht Handlungsbedarf?
- Wie kann beurteilt werden, ob eine bestehende Smart City die Herausforderungen des städtischen Bevölkerungswachstums bewältigen kann?
Zur Beantwortung der Fragen liegt dieser Masterarbeit das Ziel zu Grunde, ein Modell zu erarbeiten, welches die Entwicklungsstufe deutscher Smart Citys bestimmt. Hierfür liegt der Fokus auf den sechs Städten Bad Hersfeld, Lemgo, Darmstadt, Jena, München und Hamburg.
Um eine optimale Zielerreichung zu gewährleisten, ist die Arbeit in fünf Themenkomplexe gegliedert. Der erste Abschnitt führt den Begriff Smart City allgemein ein und stellt unterschiedliche Arten von Bewertungsrahmen vor. Im Anschluss wird das methodische Vorgehen der Literaturrecherche erläutert, die die Grundlage für die Entwicklung des Bewertungsrahmens bildet. Zudem wird dargestellt, wie mithilfe des Scoring-Modells die Entwicklungsstufe einer Smart City ermittelt werden kann. Der dritte Themenkomplex befasst sich mit der Erarbeitung des Evaluierungskonstruktes und zeigt die daraus resultierenden Einordungsmöglichkeiten inhaltlich auf. Im vierten Abschnitt werden die Smart-City-Initiativen, die die ausgewählten Städte charakterisieren, identifiziert und bewertet. Die daraus gewonnenen Erkenntnisse münden in die Bestimmung der Entwicklungsstufe der jeweiligen Stadt. Eine abschließende Diskussion der Ergebnisse im fünften Komplex zeigt die Handlungsbedarfe der zu Grunde liegenden deutschen Smart Citys auf.
Unter Beachtung der Zielstellung erfahren die wesentlichen Erkenntnisse der Masterarbeit im Fazit eine Zusammenfassung. Es werden die Möglichkeiten und Grenzen des erstellten Bewertungsrahmens sowie Schwierigkeiten bei der Erkenntnisgewinnung eruiert. Das Fazit stellt dar, inwieweit die Forschungsfragen beantwortet werden und endet mit einem thematischen Ausblick.
2 Definition und Grundlagen
Zum Verständnis der Thematik werden im Nachfolgenden theoretische Grundlagen aufgezeigt. Im ersten Kapitel erfolgt eine Definition des Begriffs Smart City aus unterschiedlichen Perspektiven. Sie beinhaltet die allgemeine Einführung ihrer Domänen und Struktur. Das zweite Kapitel beschreibt den Aufbau sowie unterschiedliche Arten von Bewertungsrahmen und zeigt deren Vor- und Nachteile auf.
2.1 Smart City
In der Literatur existiert für den Begriff Smart City keine einheitliche Definition (vgl. Caragliu et al. 2009, S. 47). Seit der erstmaligen Verwendung in den Neunzigerjahren wird er aus unterschiedlichen Blickwinkeln definiert (vgl. Albino et al. 2015, S. 4-5). Nam und Pardo (2011a) unterscheiden zwischen einer menschlichen, technologischen und institutionellen Perspektive. Die menschliche Sichtweise charakterisiert Smart Citys durch die Generierung und Nutzung von Human- und Sozialkapital (vgl. Nam und Pardo 2011a, S. 285). Humankapital umfasst das Wissen sowie die Fähig- und Fertigkeiten der einzelnen Stadtbewohner (vgl. Pennings et al. 1998, S. 426). Es wird durch eine Vielzahl an Möglichkeiten der Wissensgenerierung erzeugt, wodurch eine Smart City einen Ort höherer Bildung darstellt (vgl. Winter 2011, S. 268). Sozialkapital bezieht sich auf die Bereitschaft der Einwohner, miteinander zu kooperieren (vgl. Putnam 1995, S. 664-665). Die gegenseitige Unterstützung basiert auf Vertrauen, Normen sowie Beziehungen und erhöht die Effektivität des gesellschaftlichen Zusammenlebens (vgl. Putnam 1995, S. 664-665).
Der technologische Blickwinkel rückt die Verwendung von Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) in den Vordergrund (vgl. Meijer und Bolivar 2016, S. 397). Die IKT bilden die Grundlage für die Interaktion der physischen, virtuellen und menschlichen Akteure einer Smart City (vgl. Nam und Pardo 2011a, S. 285). Auf Basis des Internets der Dinge (engl. Internet of Things, IoT) können öffentliche Gebäude, Softwareprogramme und Einwohner ein urbanes Netzwerk bilden, indem verschiedene Daten ausgetauscht werden (Lee und Lee 2015). Es bildet die Grundlage für einen einfachen und wirtschaftlichen Zugang zu öffentlichen Anwendungen (vgl. Zanella et al. 2014, S. 22). Das Internet der Dienste (engl. Internet of Services, IoS) unterstützt diesen Zugriff durch die Generierung interoperabler Mehrwerte mithilfe von modularen, kombinierbaren und standardisierten Services (vgl. Hernandez-Munoz et al. 2011, S. 449). Durch die Harmonisierung des IoT und IoS entsteht eine offene Innovationsplattform (vgl. Hernandez-Munoz et al. 2011, S. 451). Das daraus resultierende Internet der Menschen (engl. Internet of People, IoP) beschreibt einen weiteren Bestandteil der IKT einer Smart City (vgl. Jeyanthi 2018, S. 36). Es rückt den Menschen in den Mittelpunkt der Betrachtungen, indem Anwender oder Smartphones als aktive Bestandteile von Diensten sowie Netzwerken angesehen werden (vgl. Conti und Passarella 2018, S. 52; vgl. Conti et al. 2017, S. 9). Folglich generieren die IKT einer Smart City, auf Basis von IoT, IoS und IoP, allgegenwärtige Konnektivität (vgl. Nam und Pardo 2011a, S. 287).
Der institutionellen Perspektive folgend, zeichnet sich eine Smart City durch interagierende Akteure aus (vgl. Meijer und Bolivar 2016, S. 397). Hierzu zählen insbesondere Einwohner, öffentliche Einrichtungen, Unternehmen und Non-Profit-Organisationen (vgl. Müller-Seitz et al. 2016, S. 23-26). Die politischen Institutionen haben dabei die Aufgabe, den Austausch zu unterstützen (vgl. Nam und Pardo 2011a, S. 287). Zur Vermeidung von schlecht koordinierten oder widersprüchlichen Initiativen bedarf es einer politischen Integration auf horizontaler, vertikaler und sektoraler Ebene (vgl. Nam und Pardo 2011b, S. 188). Die horizontale Ausprägung beschreibt die Abstimmung verschiedener städtischer Behörden (vgl. Meijers und Stead 2004, S. 2). Die vertikale Integration bezieht sich auf die Koordination zwischen Bund, Land und Kommune (vgl. Meijers und Stead 2004, S. 2). Die Zusammenarbeit unterschiedlicher Ressorts wie Verkehrs-, Gesundheits- und Wirtschaftspolitik charakterisiert die sektorale Integration (vgl. Nam und Pardo 2011b, S. 188). Das daraus resultierende administrative Umfeld erzeugt öffentliche, private sowie akademische Partnerschaften und vernetzt sich mit anderen staatlichen Ebenen (vgl. Yigitcanlar und Velibeyoglu 2008, S. 200). Die interagierenden Akteure setzen Synergien frei, die aufeinander aufbauende Projekte entstehen lassen und deren Umsetzung beschleunigen (vgl. Nam und Pardo 2011a, S. 287).
Werden die menschliche, technologische und institutionelle Sichtweise kombiniert betrachtet, kann das Wesen einer Smart City durch die sechs Domänen von Giffinger et al. (2007b) beschrieben werden. Abbildung 1 verdeutlicht diesen Zusammenhang.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abb. 1: Perspektiven und Domänen einer Smart City (eigene Darstellung)
Es ist ersichtlich, dass die drei Perspektiven in jeder Domäne als Inputlieferant verankert sind (vgl. Manville et al. 2014, S. 29). Smart Governance befasst sich mit der urbanen Steuerung (vgl. Manville et al. 2014, S. 28). Sie trägt die Verantwortung, dass die verschiedenen Inhalte der einzelnen Domänen aufeinander abgestimmt sind (vgl. Manville et al. 2014, S. 28). Zu ihr lässt sich die Regierung, Verwaltung und urbane Zusammenarbeit subsumieren (vgl. Meijer und Bolivar 2016, S. 398). Aufgabe der Regierung ist die effektive sowie effiziente Umsetzung politischer Entscheidungen (vgl. Meijer und Bolivar 2016, S. 398). Die Entscheidungsfindung ist durch evidenzbasierte Prozesse und einer partizipativen Politikgestaltung geprägt (vgl. Pereira et al. 2018, S. 148; vgl. Kumar und Dahiya 2017, S. 16). Die Verwaltung verwendet IKT, die auf Basis von IoT, IoS und IoP bürgerfreundliche Services bietet (vgl. Manville et al. 2014, S. 28). Die Technologien erhöhen die Akzeptanz für die öffentlichen Dienste und erzeugen Sozial- sowie Humankapital (vgl. Pereira et al. 2018, S. 148). Die Domäne führt durch die politische Integration zu einer innerstädtischen und stadtübergreifenden Zusammenarbeit, die die Smart City als eine Einheit auftreten lässt (vgl. Manville et al. 2014, S. 28).
Smart People bezieht sich auf das Sozial- und Humankapital der menschlichen Akteure einer Smart City (vgl. Giffinger et al. 2007b, S. 12). Die Menschen verfügen über einen hohen Bildungsgrad und zeichnen sich durch ihre Flexibilität sowie Kreativität aus (vgl. Kumar und Dahiya 2017, S. 12-13). Sie sind weltoffen, besitzen eine multikulturelle Perspektive und gestalten das städtische Leben aktiv mit (vgl. Kumar und Dahiya 2017, S. 13). Darüber hinaus lernen die Menschen ein Leben lang (vgl. Giffinger et al. 2007b, S. 12). Sie besitzen eine Affinität zu IKT und sind bereit, Daten einzugeben, zu sammeln sowie zu personalisieren (vgl. Manville et al. 2014, S. 28).
Smart Economy beschreibt eine urbane Wirtschaft, die durch Innovationen angetrieben und mittels universitärer Spitzenforschung unterstützt wird (vgl. Kumar und Dahiya 2017, S. 13). Sie ist durch ein aufgeklärtes Unternehmertum und einen flexiblen Arbeitsmarkt gekennzeichnet (vgl. Kumar und Dahiya 2017, S. 13). Aufgrund der Einbindung von IKT weist die Her- und Bereitstellung von Dienstleistungen, Produkten und Geschäftsmodellen eine hohe Produktivität auf (vgl. Manville et al. 2014, S. 28). Die Wirtschaft ist sowohl lokal, national als auch international verflechtet (vgl. Manville et al. 2014, S. 28). Diese Aspekte erzeugen eine Domäne, die gegenüber anderen Wirtschaftsräumen wettbewerbsfähig ist (vgl. Giffinger et al. 2007b, S. 11).
Smart Environment fokussiert sich auf die Attraktivität und Natürlichkeit der städtischen Umgebung (vgl. Giffinger et al. 2007b, S. 12). Hierfür erzeugt sie auf der einen Seite einen vernetzten Raum, der durch den Einsatz von IKT, private und berufliche Interaktionen fördert (vgl. Kumar und Dahiya 2017, S. 14; vgl. Cook und Das 2007, S. 54). Auf der anderen Seite steht Smart Environment für die umweltfreundliche Berücksichtigung der natürlichen Ressourcen und Biodiversität (vgl. Kumar und Dahiya 2017, S. 15). Im Mittelpunkt stehen die Nachhaltigkeit und der Umweltschutz (vgl. Giffinger et al. 2007b, S. 12).
Smart Living legt den Fokus auf die Lebensqualität der Menschen (vgl. Kumar und Dahiya 2017, S. 15-16). Diese zeichnet sich durch Aspekte wie Kultur, Gesundheit, Sicherheit, Wohnen und Tourismus aus (vgl. Giffinger et al. 2007b, S. 12). Analog zu den anderen Domänen unterstützt der Einsatz von IKT die optimale Gestaltung der Lebensqualität (vgl. Kalra 2019, S. 32). Die Domäne baut auf das Sozialkapital der Menschen, wodurch sozialer Zusammenhalt erzeugt wird (vgl. Manville et al. 2014, S. 28). Sie führt zu einem gesunden sowie sicheren urbanen Lebensstil und steht für kulturelle Lebhaftigkeit (vgl. Manville et al. 2014, S. 28). Smart Living setzt sich zudem mit der umweltfreundlichen, vernetzten sowie qualitativ hochwertigen Gestaltung von Wohnraum auseinander und betrachtet die touristische Attraktivität der Smart City (vgl. Giffinger et al. 2007b, S. 12).
Smart Mobility subsumiert energieeffiziente, emissionsarme, sichere, komfortable und kostengünstige Möglichkeiten der Mobilität (vgl. Wolter 2012, S. 528). Sie fokussiert sich auf motorisierte sowie nicht motorisierte Fahrzeuge und Fußgänger (vgl. Kumar und Dahiya 2017, S. 14). Es geht um die Verbindungen der städtischen Industrie-, Gewerbe-, Wohn- und Erholungsgebiete (vgl. Kumar und Dahiya 2017, S. 14). Neben der lokalen Erreichbarkeit betrachtet sie ebenfalls die internationale Verkehrsanbindung (vgl. Giffinger et al. 2007b, S. 12). Die Nutzung der Mobilitätsopportunitäten wird durch den Einsatz von IKT optimiert (vgl. Wolter 2012, S. 528). Notwendige Informationen werden in Echtzeit zur Verfügung gestellt und generieren sowohl zeit- als auch kosteneffiziente Mobilitätssysteme (vgl. Manville et al. 2014, S. 28). Die Verkehrsteilnehmer sind somit in der Lage, ihre Verkehrsmittel zugunsten der Umwelt und in Abhängigkeit der temporären Verkehrssituation zu wählen (vgl. Wolter 2012, S. 528).
Es zeigt sich, dass das Potenzial einer Smart City in der Bewältigung der ökologischen, wirtschaftlichen, sozialen und politischen Herausforderungen wachsender Städte liegt (vgl. Okai et al. 2018, S. 1728). Hierfür werden innerhalb der vorgestellten Domänen Projekte durchgeführt, die zum Auf- bzw. Ausbau einer Smart City beitragen. Im Rahmen dieser Masterarbeit werden diese Vorhaben unter dem Begriff Smart-City-Initiativen zusammengefasst. Er beinhaltet sowohl geplante, in Umsetzung befindliche als auch abgeschlossenen Projekte. Die daraus resultierende Struktur einer Smart City stellt Abbildung 2 dar. Es ist ersichtlich, dass eine solche Stadt durch die verschiedenen, auf die einzelnen Domänen fokussierten, Smart-City-Initiativen charakterisiert wird.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abb. 2: Struktur einer Smart City (eigene Darstellung)
Vor diesem Hintergrund wird der Begriff Smart City in der vorliegenden Masterarbeit als eine Stadt definiert, die sich durch Smart-City-Initiativen in den Domänen der Smart Governance, Smart People, Smart Economy, Smart Environment, Smart Living und Smart Mobility auszeichnet. Sie fokussiert sich auf Human- sowie Sozialkapital, den Einsatz von IKT und der Interaktion urbaner Akteure mit dem Ziel, die Herausforderungen des städtischen Bevölkerungswachstums zu bewältigen.
2.2 Bewertungsrahmen
Bewertungsrahmen dienen der zielorientierten Beurteilung von Untersuchungsobjekten wie Personen, Alternativen oder Institutionen (vgl. Heesen 2009, S. 92). Die Evaluierung erfolgt durch objektspezifische Bewertungskriterien, anhand derer mithilfe von Modellen Entscheidungen vorbereitet werden (vgl. Völker 2013; vgl. Heesen 2009, S. 92). Innerhalb von Bewertungsrahmen befassen sich die Kriterien mit der Frage, wodurch die Untersuchungsobjekte beurteilt werden (vgl. Winter 2014, S. 100). Die Modelle zeigen dagegen auf, wie die Evaluation erfolgt (vgl. Pietsch 2003, S. 28). Dieser Zusammenhang wird in Abbildung 3 verdeutlicht.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abb. 3: Arten von Bewertungsrahmen (eigene Darstellung)
Vor dem Hintergrund ihrer Messbarkeit können qualitative und quantitative Bewertungskriterien unterschieden werden (vgl. Kazmi 2002, S. 430-431). Quantitative Merkmale sind eindeutig mess- und in Zahlen ausdrückbar (vgl. Sabisch und Tintelnot 1997, S. 27). Qualitative Aspekte zeichnen sich durch eine fehlende objektive Messbarkeit aus (vgl. Pleschak und Sabisch 1996, S. 179). Zur Beurteilung solcher Kriterien sind subjektive Einschätzungen oder numerische Hilfsgrößen heranzuziehen (vgl. Sabisch und Tintelnot 1997, S. 27). Für eine vollumfängliche Evaluation der Untersuchungsobjekte ist die Einbeziehung von quantitativen und qualitativen Bewertungskriterien notwendig (vgl. Liberatore und Stylianou 1995, S. 1298).
Hinsichtlich der Priorität ist zwischen Muss-, Soll- und Kann-Bewertungskriterien zu differenzieren (vgl. Holzbaur 2007, S. 57). Muss-Kriterien beschreiben Merkmale, die zwingend erforderlich sind (vgl. Vahs und Burmester 2005, S. 197). Soll-Kriterien werden im Rahmen der Entscheidungsvorbereitung einbezogen, müssen aber nicht bedingungslos umgesetzt werden (vgl. Holzbaur 2007, S. 58). Aspekte, die die Attraktivität des Untersuchungsobjektes steigern und nicht explizit gefordert werden, bezeichnen sich als Kann-Kriterien (vgl. Vahs und Burmester 2005, S. 198). Sie sind für die Beurteilung ausschlaggebend, wenn zwei Alternativen ähnliche Erfüllungsgrade bei den Muss- und Soll-Kriterien aufweisen (vgl. Holzbaur 2007, S. 58).
Je nachdem welche Kriterien als Grundlage für die Beurteilung dienen, lassen sich qualitative, semi-qualitative und quantitative Bewertungsmodellen unterscheiden (vgl. Pleschak und Sabisch 1996, S. 178). Der Vorteil von qualitativen Verfahren liegt in ihrer einfachen Handhabung (vgl. Heesen 2009, S. 108). Demgegenüber ergibt sich der Nachteil, dass die Beurteilung subjektiv geprägt ist und keine Bildung einer Rangfolge erlaubt (vgl. Winter 2014, S. 110-111). Semi-qualitative Modelle verwenden sowohl qualitative als auch quantitative Bewertungskriterien (vgl. Heesen 2009, S. 110). Sie sind in der Lage, die Untersuchungsobjekte in eine Rangfolge einzuordnen (vgl. Winter 2014, S. 111). Die Bewertungsmodelle sind flexibel einsetzbar und einfach anzuwenden (vgl. Heesen 2009, S. 110). Auf der anderen Seite ist deren Beurteilung aufgrund der Einbindung qualitativer Aspekte subjektiv (vgl. Winter 2014, S. 110-111). Quantitative Bewertungsmodelle zeichnen sich im Vergleich zu den anderen beiden Arten durch eine geringe Subjektivität aus (vgl. Heesen 2009, S. 112). Hier können die Untersuchungsobjekte ebenfalls in eine Rangfolge eingeordnet werden (vgl. Winter 2014, S. 111). Die Anforderungen an die verfügbaren Informationen nehmen von den qualitativen über die semi-qualitativen bis hin zu den quantitativen Modellen zu (vgl. Heesen 2009, S. 110-112).
3 Methodisches Vorgehen
Nach der Erörterung der theoretischen Grundlagen erfolgt im dritten Kapitel die Erläuterung des methodischen Vorgehens hinsichtlich der Erstellung des Bewertungsrahmens. Entsprechend der Struktur einer Smart City gliedert sich das Evaluierungskonstrukt in die von Giffinger et al. (2007b) identifizierten Domänen. Als Untersuchungsobjekt dienen die Smart-City-Initiativen, da sie eine Smart City charakterisieren. Im Folgenden wird aufgezeigt, wie die zur Beurteilung des Untersuchungsobjektes notwendigen Bewertungskriterien ermittelt werden und welches Bewertungsmodell zur Anwendung kommt.
3.1 Literaturrecherche zur Bestimmung der Bewertungskriterien
Zur Bestimmung relevanter und repräsentativer Bewertungskriterien führt der Autor eine dreistufige Literaturrecherche durch. Ziel der ersten Stufe ist es, ein möglichst breites Spektrum an wissenschaftlichen Artikeln, Büchern und Veröffentlichungen zu generieren. Die Suche erfolgt in einschlägigen Datenbanken wie „ACM Digital Library“, „IEEE Xplore digital library“, „Springer“, „Google Scholar“ und „Ebscohost Datenbanken“ unter Verwendung der in Tabelle 1 aufgeführten Schlagworte. Die Suchergebnisse werden mithilfe der ebenfalls in Tabelle 1 dargestellten Selektionskriterien eingegrenzt.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Tab. 1: Schlagworte und Selektionskriterien (eigene Darstellung)
In der zweiten Stufe der Literaturarbeit werden die identifizierten Veröffentlichungen auf Grundlage des Abstracts, der Einleitung und Gliederung bewertet. Die dritte Stufe beinhaltet die Prüfung der Literaturverzeichnisse der für relevant befundenen wissenschaftlichen Ausarbeitungen. Hieraus werden mittels Vorwärts- und Rückwärtssuchen weitere Recherchen angestoßen. Der dreistufige Aufbau gewährleistet, dass sich die verschiedenen wissenschaftlichen Blickwinkel bezüglich der Multidimensionalität einer Smart City bei der Erstellung des Bewertungsrahmens wiederfinden.
Das angestrebte Ergebnis der Literaturrecherche sind unterschiedlich ausgeprägte qualitative und quantitative Bewertungskriterien für Smart-City-Initiativen.
3.2 Scoring-Modell zur Ermittlung der Entwicklungsstufe
Die Entwicklungsstufe einer Smart City wird durch ein zweistufiges Scoring-Modell bestimmt. Das semi-qualitative Bewertungsmodell gewährleistet eine transparente Beurteilung von sowohl quantitativen als auch qualitativen Kriterien (vgl. Kühnapfel 2019, S. 3). Die verschieden ausgeprägten Bewertungsaspekte werden in einen dimensionslosen Score transformiert und vergleichbar gemacht (vgl. Vahs und Burmester 2005, S. 205). Folglich besitzt die Evaluation durch die intersubjektive Nachvollziehbarkeit eine hohe Akzeptanz (vgl. Vahs und Burmester 2005, S. 207). Das Scoring-Modell garantiert, dass die Multidimensionalität der Thematik aufgrund der Einbeziehung einer Vielzahl von Bewertungskriterien berücksichtigt wird (vgl. Kühnapfel 2019, S. 3). Die Gewichtungen des zweistufigen Bewertungsmodells werden mithilfe der Methode des paarweisen Vergleiches ermittelt. Die daraus resultierende Platzierung der Domänen bzw. Kriterien dient als Grundlage für die gleichmäßige Verteilung der Wichtigkeiten (siehe Anlage 1). Das Vorgehen gewährleistet, aufgrund der Fokussierung auf jeweils zwei Vergleichsobjekte, fundierte Bestimmungen der Gewichtungen der Kriterien und Domänen (vgl. Vahs und Burmester 2005, S. 201).
Die Ausprägung der Smart-City-Initiativen hinsichtlich ihres Beitrages zur Smart City wird mit einer Punkteskala von eins bis vier eingeschätzt. Ein Wert von eins repräsentiert eine schwache Ausprägung, wohingegen eine Bewertung von vier mit einer starken korreliert. Durch die Wahl einer geradzahligen Skala wird vermieden, dass sich bei der Beurteilung auf den mittleren Skalenpunkt fokussiert wird (vgl. Porst 2011, S. 81). Die geringe Skalenbereite reduziert zudem die Komplexität der Evaluation des Untersuchungsobjektes (vgl. Porst 2011, S. 85). Nicht ausgeprägte Smart-City-Initiativen erhalten null Punkte. Insgesamt ergeben sich vier mögliche Entwicklungsstufen für eine Smart City, die anhand des ermittelten Scores pro Stadt zugeordnet werden. Neben der gewichteten Punktzahl ist das Erreichen einer Stufe an die Erfüllung eines Muss-Kriteriums geknüpft. Dessen Benennung ist notwendig, um die Subjektivität des semi-qualitativen Bewertungsmodells zu verringern und der dieser Masterarbeit zu Grunde liegenden Definition einer Smart City gerecht zu werden. Demnach können die zu evaluierenden Städte eine Entwicklungsstufe nur dann erreichen, wenn neben einem entsprechenden Score auch das spezifische Kriterium zwingend erfüllt ist.
4 Bewertungsrahmen zur Bestimmung der Entwicklungsstufe deutscher Smart Citys
Nach der Erläuterung des methodischen Vorgehens befasst sich Kapitel 4 mit der Erarbeitung des Bewertungsrahmens. Im ersten Teil werden die auf Basis der Literaturrecherche identifizierten Kriterien pro Domäne eruiert. Der zweite Abschnitt stellt die vier Entwicklungsstufen inhaltlich dar und zeigt deren Unterschiede auf.
4.1 Bewertungskriterien
Im Folgenden werden die domänenspezifischen Bewertungskriterien zur Beurteilung von Smart-City-Initiativen vorgestellt. Zu Beginn werden die als relevant und repräsentativ eingeschätzten Aspekte jeweils überblicksartig dargestellt. Im Anschluss werden pro Bewertungskriterium verschiedene Ausprägungen aufgezeigt. Die domänenspezifischen Ausführungen enden mit der Bestimmung der für das Bewertungsmodell notwendigen Gewichtungen.
4.1.1 Smart Governance
Im Rahmen von Smart Governance kann das dieser Masterarbeit zu Grunde liegende Untersuchungsobjekt durch die in Abbildung 4 dargestellten Bewertungskriterien beurteilt werden.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abb. 4: Bewertungskriterien der Smart Governance (eigene Darstellung)
Das erste Kriterium (partizipative Politikgestaltung) beschreibt die Beteiligung von Einwohnern, Unternehmen und Non-Profit-Organisationen an der politischen Entscheidungsfindung. Die Anteilnahme kann in die drei Kategorien Information, Konsultation und Zusammenarbeit unterschieden werden (vgl. Gramberger 2001, S. 15-16). In der ersten Kategorie stellen die Entscheidungsträger den interessierten Akteuren Informationen zur Entscheidungsfindung ohne Mitspracherecht zur Verfügung (vgl. Cardullo und Kitchin 2019, S. 8). Ist die Qualität der Beteiligung durch die Kategorie Konsultation gekennzeichnet, werden die interessierten Akteure informiert und um Feedback gebeten (vgl. Cardullo und Kitchin 2019, S. 8). In der dritten Kategorie sind die Einwohner, Unternehmen und Non-Profit-Organisationen selbst Teil der Entscheidungsfindung (vgl. Gramberger 2001, S. 16). Im Sinne einer Partnerschaftsbeziehung besitzen sie die Möglichkeit, eigene Optionen vorzuschlagen (vgl. Gramberger 2001, S. 16). Hinsichtlich des Beitrages zu einer Smart City sind diejenigen Smart-City-Initiativen als ausgeprägt zu beurteilen, die die politischen Entscheidungsfindungen im Sinne der Kategorie Zusammenarbeit herbeiführen (vgl. Nam und Pardo 2014, S. 3).
Das Bewertungskriterium der starken politischen Integration befasst sich, wie in Kapitel 2.1 dargestellt, mit der politischen Koordination zwischen den öffentlichen Behörden. Führen Smart-City-Initiativen sowohl zu horizontaler, vertikaler als auch sektoraler politischer Integration, ist deren Beitrag zur Smart City als ausgeprägt einzustufen (vgl. Nam und Pardo 2011b, S. 188).
Das dritte Kriterium (akzeptierte öffentliche Dienste) bewertet die Nutzerfreundlichkeit der von der urbanen Regierung und Verwaltung angebotenen Dienste. Anwender akzeptieren die Services, wenn Prozesszeiten beispielsweise beim Registrieren oder Einreichen von Dokumenten effizient gestaltet werden (vgl. Pereira et al. 2018, S. 146). Hierfür bedarf es zum einen einer direkten und schnellen Kommunikation mit öffentlichen Institutionen (vgl. Pereira et al. 2018, S. 146). Zum anderen müssen die öffentlichen Anwendungen einen orts- und zeitunabhängigen Zugriff gewährleisten (vgl. Balakrishna 2012, S. 226). Die Berücksichtigung von Vorlieben und Bedürfnissen der Anwender innerhalb der Services ist ein weiterer akzeptanzerhöhender Aspekt (vgl. Anttiroiko et al. 2014, S. 328). Gelingt es Smart-City-Initiativen die aufgezeigten Aspekte in öffentliche Dienste zu integrieren, leisten sie einen ausgeprägten Beitrag zur Smart City (Anttiroiko et al. 2014).
Die intensive Nutzung von IKT in Verbindung mit IoT, IoS und IoP beschäftigt sich mit der effektiven sowie effizienten Gestaltung der aus den ersten drei Aspekten resultierenden urbanen Zusammenarbeit. IKT-basierte Anwendungen können im Rahmen der partizipativen Politikgestaltung eingesetzt werden, um die Beteiligung der interessierten Akteure an der politischen Entscheidungsfindung zu vereinfachen (vgl. Pereira et al. 2017, S. 531). Hierdurch steigt die Anzahl der Teilnehmer, die sich in öffentlichen Debatten engagieren (vgl. Castelnovo et al. 2015, S. 8). IKT können zudem einen leichten Zugang zu relevanten Informationen gestalten, wodurch die politische Transparenz erhöht wird (vgl. Bonson et al. 2015, S. 53; vgl. Harrison et al. 2011, S. 3). Diese Aspekte führen bei dem Kriterium der politischen Integration ebenfalls zu einer Optimierung der Abstimmung auf horizontaler, vertikaler und sektoraler Ebene (vgl. Pereira et al. 2017, S. 530). Bei dem Bewertungskriterium der akzeptierten öffentlichen Dienste setzt die positive Beeinflussung der Nutzerfreundlichkeit die Verwendung von IKT voraus (vgl. Pereira et al. 2018, S. 146). Die Ausführungen zeigen auf, dass diejenigen Smart-City-Initiativen einen ausgeprägten Beitrag leisten, welche die Nutzung von IKT in der partizipativen Politikgestaltung, politischen Integration und den öffentlichen Diensten forcieren (Pereira et al. 2017).
Die Wichtigkeit der Smart Governance wird im Rahmen des durchgeführten paarweisen Vergleiches (siehe Anlage 2) wie folgt eingeschätzt. Gegenüber Smart Economy, Smart Environment, Smart Living und Smart Mobility ist sie als wichtiger einzustufen, da sie die Gesamtverantwortung zur Koordination der einzelnen Domänen trägt (vgl. Manville et al. 2014, S. 28). Im Vergleich zu Smart People ist Smart Governance gleich wichtig, da die menschlichen Akteure das Fundament einer Smart City bilden (vgl. Kumar und Dahiya 2017, S. 11-12). Im Ergebnis des paarweisen Vergleiches belegt Smart Governance mit Smart People den ersten Rang. Es ergibt sich eine Wichtigkeit in Höhe von 26%. Innerhalb dieses Anteils stellen sich die Gewichtungen der vier Bewertungskriterien der Smart Governance analog Tabelle 2 dar.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Tab. 2: Gewichtungen der Smart Governance (eigene Darstellung)
Zum einen fördert die partizipative Politikgestaltung die für eine Smart City charakteristische Zusammenarbeit zwischen den Akteuren (vgl. Meijer und Bolivar 2016, S. 397). Zum anderen ist die intensive Nutzung von IKT ein wichtiger Enabler für die anderen Bewertungskriterien der Domäne (Pereira et al. 2017). Aus diesen Gründen werden sie im gegenseitigen Vergleich als gleich wichtig und gegenüber den anderen Bewertungskriterien als wichtiger beurteilt. Das Kriterium der akzeptierten öffentlichen Dienste ist gegenüber der starken politischen Integration als wichtiger einzustufen, da Einwohner, Unternehmen und Non-Profit-Organisationen angesprochen werden (vgl. Hernandez-Munoz et al. 2011, S. 448-449). Im Fokus der starken politischen Integration steht der Austausch zwischen öffentlichen Behörden (vgl. Nam und Pardo 2011b, S. 188). Die Einschätzung begründet sich durch den größeren Adressatenkreis des dritten Bewertungskriteriums im Vergleich zum Zweiten. Im Ergebnis belegen die partizipative Politikgestaltung sowie die intensive Nutzung von IKT den ersten Platz. Auf dem dritten und vierten Rang platzieren sich die Kriterien der akzeptierten öffentlichen Dienste und starken politischen Integration.
4.1.2 Smart People
In der Smart People können die in Abbildung 5 aufgeführten Bewertungskriterien zur Beurteilung von Smart-City-Initiativen herangezogen werden.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abb. 5: Bewertungskriterien der Smart People (eigene Darstellung)
Das erste Kriterium (zahlreiche Bildungsangebote) beschreibt die urbanen Möglichkeiten zur Generierung von Humankapital. Menschen erwerben Wissen sowie Fähig- und Fertigkeiten, vor allem in der Schul- und Berufsbildung (vgl. Mohr 1997, S. 13). Zur Schulbildung lassen sich Einrichtungen wie Grundschulen, Regelschulen und Gymnasien zählen (vgl. Maaz et al. 2016, S. 229). Berufsschulen, Fachhochschulen und Universitäten können der Berufsbildung subsumiert werden (vgl. Maaz et al. 2016, S. 229). Zur optimalen Erzeugung von Humankapital bedarf es einem Bildungsangebot, welches sich an den städtischen Bevölkerungskapazitäten orientiert (vgl. Brahm 2006, S. 20). Höher qualifizierte Abschlüsse generieren dabei mehr Humankapital und steigern die Fähig- sowie Fertigkeiten dieses zu nutzen (DQR 2019). Sowohl während als auch nach der Schul- und Berufsbildung eignen sich digitale Bildungsangebote zur dauerhaften Erzeugung und Nutzung von Humankapital (vgl. Alwi und Fan 2010, S. 150). Sie fördern beispielsweise im Rahmen von beruflichen Weiterbildungen das lebenslange Lernen (vgl. Alwi und Fan 2010, S. 150). Damit die Smart City von dem in den Bildungseinrichtungen gebundenen Humankapital partizipieren kann, bedarf es einer akademischen Integration in alle anderen Domänen (vgl. Kumar und Dahiya 2017, S. 12). Es zeigt sich, dass Smart-City-Initiativen einen ausgeprägten Beitrag zur Smart City leisten, wenn sie
- eine ausreichende Anzahl von Schul- und Berufsbildungsplätzen vorhalten (vgl. Nam und Pardo 2011a, S. 287),
- hochqualifizierte Einwohner anziehen (vgl. Giffinger et al. 2007b, S. 22),
- digitale Bildungsangebote offerieren (vgl. Nam und Pardo 2011a, S. 287) und
- akademisches Wissen in andere Domänen integrieren (vgl. Kumar und Dahiya 2017, S. 12).
Das zweite Bewertungskriterium (hohes urbanes Engagement) beschäftigt sich mit der Bildung von Sozialkapital. Das Vertrauen der Einwohner untereinander wächst durch das soziale, kulturelle und politische Engagieren im öffentlichen Leben (vgl. Etoke et al. 2018, S. 13). Soziales Engagement schlägt sich beispielsweise in der Durchführung von ehrenamtlichen Tätigkeiten nieder, die sich für soziale Gerechtigkeit einsetzen (vgl. Roth und Simoneit 1993, S. 143). Die kulturelle Teilhabe ist eine Form der Freizeitgestaltung und kann durch die Förderung von Kreativität ausgezeichnet werden (vgl. Furia et al. 2018, S. 803). Das politische Engagement lässt sich durch Aspekte wie Wahlbeteiligungen oder dem Vorhandensein von Bürgerinitiativen beschreiben (vgl. Gabriel und Brettschneider 1998, S. 285-286). Erhöhen Smart-City-Initiativen das urbane Engagement sowohl sozial, kulturell als auch politisch, ist deren Beitrag zur Smart City als ausgeprägt einzustufen (vgl. Monfaredzadeh und Berardi 2015, S. 142).
Das Kriterium der hohen IKT-Affinität umfasst den Stellenwert von IKT aus Sicht der in einer Smart City agierenden Menschen. Digitale Dienste können effektiv und effizient genutzt werden, wenn die Adressaten einen vertrauten informationstechnischen Umgang pflegen (vgl. Tahir und Malek 2016, S. 7). Merkmale von IKT-affinen Einwohnern sind der vorhandene Internetanschluss, der Besitz von Smartphones oder die alltägliche Nutzung von digitalen Services (vgl. Benamrou et al. 2016, S. 878; vgl. Rotem-Mindali und Salomon 2007, S. 186). Motivieren Smart-City-Initiativen Menschen zur Nutzung von IKT und bauen deren digitale Affinität aus, leisten sie einen ausgeprägten Beitrag zur Smart City (vgl. Manville et al. 2014, S. 28).
Das letzte Kriterium der Domäne (offene Lebenseinstellung) fokussiert sich auf die Lebenseinstellung der Menschen. Sie lässt sich durch Attribute wie Flexibilität, Toleranz und Multikulturalität charakterisieren (vgl. Kumar und Dahiya 2017, S. 12-13). Eine flexible Lebenseinstellung geht mit einer Anpassungsfähigkeit in der dynamischen urbanen Umwelt einher (vgl. Peiro et al. 2002, S. 44). Hierunter lässt sich die Wahl der Verkehrsmittel in Abhängigkeit des Verkehrsflusses oder der regelmäßige Wechsel des Arbeitgebers einordnen (vgl. Wolter 2012, S. 528; vgl. Giffinger et al. 2007b, S. 22). Die Attribute Toleranz und Multikulturalität definieren eine Offenheit gegenüber anderen Meinungen und akzeptieren verschiedene Kulturen in der Gesellschaft (vgl. Berggren und Elinder 2012, S. 284). Ein Kennzeichen dieser Art von Lebenseinstellung ist ein hoher Ausländeranteil (vgl. Giffinger et al. 2007b, S. 22). Zusammenfassend ist der Beitrag von Smart-City-Initiativen als ausgeprägt zu beurteilen, wenn sie offene Lebenseinstellungen fördern, deren Mittelpunkt die drei dargestellten Attribute bilden (vgl. Kumar und Dahiya 2017, S. 12-13). Die für das Scoring-Modell benötigten Gewichtungen der Smart People und domänenspezifischen Bewertungskriterien können Tabelle 3 entnommen werden.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Tab. 3: Gewichtungen der Smart People (eigene Darstellung)
Im Ergebnis des paarweisen Vergleiches (siehe Anlage 2) belegt Smart People mit Smart Governance den ersten Platz. Die Beurteilung gegenüber den drittplatzierten Domänen begründet sich durch die Stellung der Menschen in einer Smart City (siehe Kapitel 4.1.1). Zahlreiche Bildungsangebote sowie hohes urbanes Engagement generieren und nutzen Human- sowie Sozialkapital (vgl. Winter 2011, S. 268; vgl. Etoke et al. 2018, S. 13). Die hohe IKT-Affinität steht im Einklang mit der IKT-Fokussierung von Smart Citys (vgl. Meijer und Bolivar 2016, S. 397). Wie in Kapitel 2.1 erläutert, handelt es sich hierbei um wesentliche Smart-City-Merkmale. Folglich werden die drei Kriterien als gleich wichtig beurteilt. Das aus den ersten beiden Kriterien resultierende Human- und Sozialkapital bildet die Grundlage für die offene Lebenseinstellung (vgl. Kumar und Dahiya 2017, S. 12-13). Im jeweiligen paarweisen Vergleich ergibt sich hierdurch eine unwichtigere Beurteilung des vierten Kriteriums. Gleichermaßen verhält es sich bei der Gegenüberstellung der offenen Lebenseinstellung mit der hohen IKT-Affinität. Die hervorgehobene Stellung von IKT innerhalb von Smart Citys führt zu einer wichtigeren Bewertung (vgl. Meijer und Bolivar 2016, S. 397). Somit belegen die ersten drei Kriterien den ersten und der vierte Aspekt den letzten Platz.
4.1.3 Smart Economy
Hinsichtlich Smart Economy lässt sich das Untersuchungsobjekt des Bewertungsrahmens anhand der in Abbildung 6 aufgezeigten fünf Kriterien beurteilen.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abb. 6: Bewertungskriterien der Smart Economy (eigene Darstellung)
Der starke Innovationsgeist rückt das wirtschaftliche Streben nach Neuerungen in den Vordergrund. Im weiteren Sinne können Innovationen als qualitativ neuartige Produkte oder Verfahren definiert werden (vgl. Hauschildt et al. 2016, S. 4). Ihr Niveau beeinflusst die wirtschaftliche Leistungsfähigkeit und kann inputorientiert mithilfe von Forschungs- und Entwicklungsausgaben der urbanen Unternehmen gemessen werden (vgl. Wong et al. 2005, S. 336). Aus Sicht des Outputs ist die Anzahl von Patenten in der Lage, das Innovationsniveau zu quantifizieren (vgl. Giffinger et al. 2007b, S. 22). In Bezug zum Beitrag zur Smart City sind solche Smart-City-Initiativen als ausgeprägt zu bewerten, die den städtischen Innovationsgeist fördern (vgl. Kumar und Dahiya 2017, S. 13).
Das zweite Kriterium (starkes Unternehmertum) begünstigt ebenfalls das Wirtschaftswachstum einer Smart City (vgl. Baumol 2004, S. 9). Es betrachtet die menschlichen Fähigkeiten bei der Gründung und Leitung von Unternehmen (vgl. Wennekers und Thurik 1999, S. 31). Es wird davon ausgegangen, dass die Fähigkeiten in Städten umso höher sind, je größer die Anzahl an Start-ups und selbstständigen Personen ist (vgl. Giffinger et al. 2007b, S. 22; vgl. Robu 2019, S. 74). Demnach kann der Beitrag von Smart-City-Initiativen als ausgeprägt befunden werden, wenn sie förderliche Bedingungen für Gründer und Selbstständige schaffen (vgl. Etoke et al. 2018, S. 12).
Das Bewertungskriterium der hohen Produktivität nimmt sich dem Verhältnis zwischen hergestellten Produkten sowie Dienstleistungen und den dafür benötigten Produktionsfaktoren an (vgl. Weber 1998, S. 88). Die insbesondere durch den verstärkten Einsatz von IKT entstehende Produktivität kann mithilfe des Bruttoinlandsproduktes (BIP) pro erwerbstätiger Person gemessen werden (vgl. Manville et al. 2014, S. 28; vgl. Lombardi et al. 2012, S. 140). Ein weiterer begünstigender Faktor ist der flexible Arbeitsmarkt einer Smart Economy (vgl. Whyman 2006, S. 112-113). Er lässt sich durch die numerische, funktionale und temporale Flexibilität beschreiben (vgl. Neuberger 1997, S. 227-228). Die erste Art fokussiert sich auf die Variabilität der Belegschaftsstärke mithilfe von befristeten Verträgen oder Teilzeitbeschäftigten (vgl. Whyman 2006, S. 115). Die funktionale Flexibilität setzt auf Mehrfachqualifikation, um Mitarbeiter an verschiedenen Arbeitsplätzen variabel einsetzen zu können (vgl. Neuberger 1997, S. 228). Exemplarische Ausprägungen der temporalen Flexibilität sind gleitende Arbeitszeiten und Home-Office-Aktivitäten (vgl. Kropp 2001, S. 227). Die Qualität des flexiblen Arbeitsmarktes kann anhand des Anteils an Teilzeitbeschäftigten bewertet werden (vgl. Giffinger et al. 2007b, S. 22). Es ist ersichtlich, dass Smart-City-Initiativen einen ausgeprägten Beitrag leisten, wenn sie den Einsatz von IKT in der Wirtschaft sowie flexible Formen der Arbeitsmarkgestaltung unterstützen.
Die letzten beiden Kriterien (zahlreiche Verflechtungen, hohe Wettbewerbsfähigkeit) befassen sich mit dem Verhältnis der städtischen Smart Economy zu anderen Wirtschaftsräumen. Der Aspekt der zahlreichen Verflechtungen bezieht sich auf die lokale, nationale und internationale Einbettung der Wirtschaft. Der daraus resultierende offene Austausch von Produkten und Dienstleistungen lässt sich durch Auslandsumsätze messen (vgl. Benamrou et al. 2016, S. 878). Ein weiterer Indikator ist die Anzahl von städtischen Unternehmenssitzen, die an der Börse notiert sind (vgl. Lombardi et al. 2012, S. 143). Die starke Wettbewerbsfähigkeit beschäftigt sich mit der Attraktivität der Smart Economy gegenüber anderen Wirtschaftsräumen aus Sicht von Arbeitskräften und Unternehmen. Sie resultiert aus der erfolgreichen Umsetzung der Domänenkonzeption und führt zu Bevölkerungswachstum sowie einer steigenden Anzahl an Unternehmensansiedlungen (vgl. Yigitcanlar und Velibeyoglu 2008, S. 196-197). Begünstigen Smart-City-Initiativen die Interaktion verschiedener Wirtschaftsräume und generieren wettbewerbsfähige Rahmenbedingungen, leisten sie einen ausgeprägten Beitrag zur Smart City (vgl. Kumar und Dahiya 2017, S. 13; vgl. Monfaredzadeh und Berardi 2015, S. 142)
Eine Vielzahl von Autoren wie beispielsweise Kumar und Dahiya (2017) sowie Batty et al. (2012) sind der Ansicht, dass Smart Economy, Smart Environment, Smart Living und Smart Mobility gleich wichtig sind. Aus diesem Grund belegen die Domänen im Rahmen des paarweisen Vergleiches (siehe Anlage 2) den dritten Platz und erhalten jeweils 12%. Tabelle 4 verdeutlicht, wie sich innerhalb dieses Anteils die Gewichtungen der Bewertungskriterien der Smart Economy aufteilen.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Tab. 4: Gewichtungen der Smart Economy (eigene Darstellung)
Das zweite und dritte Kriterium nehmen Bezug auf wesentliche Merkmale einer Smart City (vgl. Nam und Pardo 2011a, S. 285-286). Die Ausführungen zeigen auf, dass starkes Unternehmertum Human- sowie Sozialkapital generiert und nutzt. Das Bewertungskriterium der hohen Produktivität fokussiert sich insbesondere auf den Einsatz von IKT. Daher werden die Aspekte untereinander als gleich wichtig eingestuft. Die hervorgehobene Stellung der angesprochenen Merkmale führt gegenüber dem starken Innovationsgeist sowie den zahlreichen Verflechtungen zu einer wichtigeren Evaluation. Die hohe Wettbewerbsfähigkeit ist im Vergleich zu allen anderen Kriterien als gleich wichtig zu beurteilen. Sie zieht qualifizierte Fachkräfte sowie solvente Unternehmen an und fungiert als Enabler für die anderen Bewertungskriterien (vgl. Yigitcanlar und Velibeyoglu 2008, S. 196-197). Analog verhält es sich mit der Beurteilung vom ersten und vierten Kriterium. Beide Bewertungskriterien sind gleich wichtig, da sie weitere Eigenschaften von Smart Citys beschreiben (vgl. Albino et al. 2015, S. 6-8). Im Ergebnis belegen das zweite und dritte Kriterium den ersten Platz, gefolgt vom Aspekt der hohen Wettbewerbsfähigkeit. Auf dem vierten Rang platzieren sich der starke Innovationsgeist und die zahlreichen Verflechtungen.
4.1.4 Smart Environment
Abbildung 7 stellt die Bewertungskriterien dar, mit deren Hilfe sich Smart-City-Initiativen hinsichtlich Smart Environment beurteilen lassen.
Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten
Abb. 7: Bewertungskriterien der Smart Environment (eigene Darstellung)
Die vernetzte urbane Umgebung beinhaltet die IKT-Infrastruktur für Smart Citys, auf deren Grundlage IoT-, IoP- und IoS-basierte Dienste generiert werden können. Sie zeichnet sich durch einen flächendeckenden sowie nutzerfreundlichen Zugriff aus (vgl. Nam und Pardo 2011a, S. 286-287). Des Weiteren garantiert sie mit entsprechenden Datenübertragungsraten, dass die domänenspezifischen Services parallel und in Echtzeit durchgeführt werden können (vgl. Minoli und Occhiogrosso 2019, S. 1-3). Die IKT-Infrastruktur lässt sich durch Aspekte wie ein kostenfreies öffentliches WLAN, dem kontinuierlichen Breitbandausbau und der Zurverfügungstellung von leistungsstarken Funknetzen realisieren (vgl. Nam und Pardo 2011a, S. 286-287; vgl. Minoli und Occhiogrosso 2019, S. 1-3). Je mehr der genannten Merkmale Smart-City-Initiativen umsetzen, desto ausgeprägter ist ihr Beitrag zur Smart City (vgl. Meijer und Bolivar 2016, S. 397).
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