5. Att fylla modell och indikatorer med innehåll hur fånga kvantitativa och kvalitativa data

Transkript

1 5. Att fylla modell och indikatorer med innehåll hur fånga kvantitativa och kvalitativa data Inledning En bärande idé i Mälardalen Innovation Index (MII) är att innovationsdriven tillväxt skapas i ett samspel mellan å ena sidan industriell och kreativ täthet och å andra sidan entreprenöriell och kulturell öppenhet och mångfald. Att ta fram indikatorer som fångar aspekter av detta har således varit utgångspunkten för vårt arbete. En annan bärande idé har varit att indikatorerna ska vara tillgängliga. Det vill säga, vi har eftersträvat att i så hög grad som möjligt att arbeta med offentlig registerdata. Målet med Mälardalen Innovation Index har vidare varit att arbeta med sådana indikatorer som gör det möjligt att jämföra indikatorerna över tid samt att det så långt görligt ska vara möjligt att göra nationella och internationella utblickar. Vidare ska de data som indikatorerna baseras på, vara tillgängliga och inte kräva exklusiva eller alltför kostnadskrävande insatser. Syftet med detta kapitel är att lyfta fram ett par generella erfarenheter vi gjort i processen att fylla modellen och indikatorerna för Mälardalen Innovation Index med innehåll. Mer preciserat handlar det om att diskutera olika vägval som kan vara nödvändiga när man ska försöka fånga kvantitativa och kvalitativa data för indikatorerna. Vi diskuterar tre vägval eller lärdomar vi gjort i arbetet med MII, vägval som i större eller mindre utsträckning kännetecknar även andra indikatorprojekt. I det första avsnittet diskuterar vi betydelsen av att arbeta med vad vi valt att kalla en teoretisk klädhängare när man arbetar med indikatorer. Med detta menar vi att ett index kräver en utgångspunkt, en berättande struktur (exempelvis en teoretisk utsaga om verkligheten) som knyter ihop de olika indikatorerna och gör dem begripliga. I det andra avsnittet berör vi kort det faktum att arbetet med att ta fram ett index handlar om en avvägning mellan det önskade och det möjliga. I det tredje avsnittet diskuterar vi problematiken med att hitta indikatorer som fångar bryggan mellan den regionala ekonomin och de specifika kluster- eller innovationssystemsinitiativen. Hur gör man modell och indikatorer begripliga? Den första lärdomen handlar om betydelsen av en klädhängare för att göra modell och indikatorer begripliga. I MII liksom i de övriga exemplen som redovisas i denna bok är valet av indikatorer tätt sammanflätat med val av perspektiv och utgångspunkt. Detta oavsett om det handlar om att pröva en teori rörande vad som skapar regional tillväxt eller om det handlar om en regional utvecklingsprocess som har konkreta behov av att ha ett instrument för uppföljning och utvärdering. En viktig lärdom är därför att valet av indikatorer styrs av vem eller vilka som efterfrågar indikatorerna och naturligtvis av de aktörer som utformar dem. Det vill

2 säga, utformningen av ett index styrs såväl av utförarnas mål som av målgruppens behov och förväntningar. Det kan i detta sammanhang handla om ett tydligt upp-ifrån perspektiv, det vill säga att indikatorer för vissa på förhand utvalda aspekter efterfrågas. Ett tydligt exempel på detta är de indikatorer som nyttjas vid utvärderingar av olika EU-program. Valet av indikatorer kan också styras utifrån behoven i ett projekt eller process ( ner-i-från perspektiv ). Här formulerar aktörerna själva specifika indikatorer för uppföljning och kanske även för att jämföra sig mot andra projekt eller processer. I denna bok är Kistas arbete ett exempel på detta men också det verktyg som tillämpas i bland annat Hälsoteknikalliansen. Valet av indikatorer kan slutligen också göras utifrån en specifik teoribildning, t.ex. för att pröva en teoretisk modell eller hypotes. Detta har varit utgångspunkten för arbetet med MII. I en av Hasse och Tages historier är sentensen: tänk vad konstigt det skulle se ut om man betraktade dansande par men inte hörde musiken. Så är det också för olika uppföljningssystem och indikatorer. De blir ofta ganska ointressanta, ja närmast banala om man inte hör musiken. Kort sagt: det är naturligtvis väsentligt att göra rätt val när det gäller själva indikatorerna, men det är nästan lika viktigt att de finns inbäddade i en idé, en kontext. Inom ramen för arbetet med MII valde vi att kalla detta för betydelsen av att ha en teoretisk klädhängare när man arbetar med indikatorer. Med detta menar vi att indikatorer, för att bli begripliga och för att kunna användas strategiskt och operativt, måste ha en utgångspunkt och bärande idé. Det innebär inte att man slaviskt måste följa den valda utgångspunkten, utan använda den som ett stöd i utvecklingsarbetet. Avvägning mellan det önskade och det möjliga Den andra lärdomen handlar om avvägningen mellan indikatorer för det önskade och indikatorer för det som är möjligt att mäta. Data en enskild variabel är den mest grundläggande ingrediensen för att kunna arbeta fram en indikator. Exempel på data kan vara antalet företag i region eller antalet högskolestudenter. Man kan se indikatorer som något som visar tillståndet i ett större system. Om indikatorn har valts ut på ett riktigt sätt ska den förenkla informationen eller kommunikationen. En indikator i sig brukar oftast inte kunna förklara ett orsakssamband. Det kräver en annan typ av analys. Det kräver också det som vi i föregående avsnitt valde att betitla en klädhängare. Ett index kan ses som minst två indikatorer (oftast fler) som sammanfattar dataunderlaget. Ett index brukar kunna förenkla budskapet genom att informationen blir mer aggregerad. Man ska också vara medveten om att ett index kan bli trubbigt därför att de nyanser och skillnader som uppträder när man mäter något i en variabel eller i enskild indikator, riskerar att gömmas undan i ett index. Detta är mer eller mindre ett pris som man får ta för att kunna sammanställa ganska komplexa indikatorer för att kunna se en mer aggregerad bild. Att välja indikatorer handlar således om en avvägning mellan det önskade och det möjliga.

3 index indikator Ökad generalisering (aggregering) data Figur 9. Sambandet mellan data, indikator och index Källa: Naturvårdsverket, 2002 Relevans, reliabilitet och validitet, det vill säga att indikatorerna utgör rätt mått på det man vill mäta, är självfallet en viktig aspekt i skapandet av ett index. Det handlar om att på ett trovärdigt sätt (och inom rimliga resursramar) kunna svara på frågan om indikatorerna mäter det man avser att mäta. En ytterligare viktig lärdom är nödvändigheten av att fokusera på tillgänglighet. Ett vägval för MII var att i så hög grad som möjligt arbeta med offentliga registerdata som inte krävde speciella beställningar. Detta under förutsättning att resultaten fick godtagbar relevans, reliabilitet och validitet. Anledningen är att ett mål i arbetet har varit att hålla nere kostnader för att kunna möjliggöra framtida tidsserieanalyser, internationella jämförelser och utblickar. Tanken på att skapa MII väcktes någon gång kring Idén då var att luta sig mot det innovationsindex som delstaten Massachusetts arbetat fram. Det första förslag som vi arbetade fram bestod av ett 30-tal indikatorer uppdelade i tre indikatorområden: 1) näringsliv och befolkning, 2) innovation och utvecklingskraft och 3) humankapital och infrastruktur. Tanken var att indikatorområdena skulle redovisas för det regionala näringslivet i allmänhet samt regionens tillväxtkluster. Under processens gång förändrades dessa indikatorer, även om många fortfarande är inkluderade i den nuvarande versionen av MII. Skälen till förändringarna är flera. Ett är att vi långsamt förändrade den teoretiska plattformen och inkorporerade exempelvis den amerikanske regionalekonomen Richard Floridas idéer om betydelsen av öppenhet och av den kreativa klassen. Ett tillägg vi tidigt gjorde jämfört med Massachusetts Innovation Index var att dessutom försöka att arbeta fram indikatorer för de företag som ingår i de regionala klusterinitiativen. Indikatorer för den regionala ekonomin och specifika initiativ Den tredje lärdomen handlar om indikatorer som fångar bryggan mellan den regionala ekonomin och de specifika kluster- och innovationssystemsinitiativen. MII har som syfte att utifrån ett par teoretiska antaganden (modeller) pröva att arbeta fram ett indikatorpaket som säger något om innovation och tillväxt i regionen. Detta

4 utifrån antagandet att ett samspel mellan täthet (industriell och kreativ) och öppenhet (mångfald) är av yttersta vikt för att innovation och tillväxt ska ske i en region. MII har också haft som syfte att försöka koppla samman hur den organiska regionala ekonomin utvecklas med hur de specifika kluster- eller innovationssystemsinitiativen utvecklas. Det blev dock för komplicerat av framförallt tre skäl. Dels är det många gånger komplicerat att avgränsa ett initiativ (vissa är inte medlemsorganisationer), dels är det inte självklart att ett initiativ är lokalt avgränsat och slutligen därför att många externa faktorer på makronivå påverkar klusterinitiativens utveckling. Därför fick vi dra ner på ambitionerna och i stället arbeta med enklare indikatorer med vilka vi försöker att fånga hur initiativen organiserar sig och arbetar med självvärderingar. Kort sagt, vi utgår från att det existerar vissa förutsättningar som måste finnas för att ett regionalt klusterinitiativ ska bli framgångsrikt (t.ex. förekomst av engagemang bland Triple Helix-aktörerna). Frågor som intresserar oss i sammanhanget är därför exempelvis: Har initiativen utformat en gemensam affärsplan? Vilket engagemang finns från företagen, akademin och samhället? Vilket avtryck ger engagemanget i konkret handling? Hur arbetar initiativen med självvärdering och uppföljning av aktiviteterna? Avslutande reflektioner Vi har i arbetet med MII valt att luta oss mot vissa teorier, i någon mening tror vi om inte på dessa teoriers utsagor i sin helhet, så på vissa delar. Å andra sidan har inte vårt primära syfte varit att pröva dessa modeller i sin helhet. Vi har snarare valt att utgå från vissa utsagor om verkligheten som dessa teorier är exponenter för (till exempel betydelsen av täthet och agglomerationer). Självfallet är vi medvetna om att dessa modeller av verkligheten har sina fel och brister. Finns det ändå några mer allmänna reflektioner som vi tycker oss ha gjort i arbetet med att försöka fånga kvantitativa och kvalitativa data för indikatorerna? Ja, närmare bestämt två stycken: Ha verkligheten i fokus försök att utgå från marknadens bild och arbeta med bollplank och referensgrupper I viss utsträckning är detta nästan så självklart att det inte skall behöva sägas. Å andra sidan är det kanske just därför som det finns risk för att detta glöms bort. Indikatorprocessen måste ha verkligheten i fokus låt vara att verkligheten många gånger är svår att fånga. Vi tror också det är av yttersta vikt att inkludera olika bollplank och referensgrupper. Olika aktörer i och utanför regionen måste känna igen sig i de kategoriseringar som görs och någon form av konsensus måste nås. Balansera mellan det generella och det specifika Att arbeta fram ett innovationsindex innebär en svår avvägning mellan å ena sidan hög detaljeringsgrad och svåröverskådlighet och å andra sidan låg detaljeringsgrad

5 och risk för en alltför generell beskrivning. Här gäller det med andra ord att hitta en bra avvägning. Ett sätt att klara denna avvägning är att poängtera att indexet inte är en statisk företeelse utan kan revideras när förutsättningarna förändras. Här gäller det dock att inte förändra för mycket, eftersom möjligheten att mäta över tid är en viktig förutsättning för att skapa ett levande index. En ytterligare viktig aspekt är att arbetet måste läggas upp så att man skapar förståelse och förtroende för indexet. Det kan ske genom att hela tiden kommunicera varför man arbetar med ett innovationsindex och hur det kan vara en integrerad del av det regionala förändringsarbetet.

6