Die Strecke ist fertig. Was hat sie bewirkt?

In diesem Beitrag: IOOI, Ebenenmodell und Wirkungsrechnung

• Der konkrete Bezug zum Aktionsplan
• Was IOOI gut leistet
• Die WÖk verbessert nicht nur den Rahmen - sie schärft schon die Rechnung
• Aus vier beobachteten Minuten werden drei zurechenbare
• Von der Einzelrechnung zur WÖk-Datenarchitektur
• Von WÖk-IDs zur Scorecard
• NWI, IOI und T-SROI: drei andere Fragen
• IOOI und WÖk als Ebenenmodell
• Drei Minuten für wen - und auf wessen Kosten?
• Eine vollständige Rechnung braucht dieselbe Zeitbasis
• Eine positive Zeitbilanz ist noch keine positive Netto-Wirkung
• Demokratie, SDG+ und Kommunikation
• Transformation liegt nicht hinter dem letzten Kästchen
• Und dann kommt der wichtigste Schritt: Rückkopplung
• Meine wirkungsökonomische Perspektive
• Methodischer Anhang
• Quellen und Nachweise

Geld ausgeben, Gleise erneuern, Reisezeit gewinnen: Das sind drei verschiedene Dinge. IOOI hilft, sie auseinanderzuhalten. Die Wirkungsökonomie kann diese Ergebniskette nutzen - aber sie bleibt dort nicht stehen. Sie fragt genauer, was gemessen wird, welcher Anteil einer Veränderung wirklich der Maßnahme zugerechnet werden kann, wie Wirkungsdaten standardisiert und bewertet werden und was daraus für die nächste Entscheidung folgt.

Stellen wir uns eine Pendlerin vor, deren Zug regelmäßig Zeit verliert. Ein Streckenabschnitt wird saniert. Monate später ist die Baustelle verschwunden. Für die Pendlerin ist die entscheidende Frage trotzdem nicht: Wie viel Geld wurde verbaut? Sie fragt: Komme ich jetzt verlässlicher an?

Genau diese einfache Frage führt mitten in die Wirkungslogik. Eine abgeschlossene Baumaßnahme ist eine Leistung. Eine veränderte Reisezeit ist eine Zustandsveränderung. Und selbst wenn sich die Reisezeit verbessert, ist noch nicht geklärt, wie viel davon tatsächlich auf die Sanierung zurückgeht, wer davon profitiert, welche Nebenfolgen entstehen und ob die Gesamtwirkung positiv ist.

Der konkrete Bezug zum Aktionsplan

Am 30. September 2026 hat das Bundeskabinett den Aktionsplan „Nachhaltigkeit für ein modernes und zukunftsfähiges Deutschland“ beschlossen. Er umfasst 20 Missionen. Eine davon betrifft die gezielte Steuerung des Sondervermögens Infrastruktur und Klimaneutralität (SVIK). Für diese Mission beschreibt der Aktionsplan auf den Seiten 9 und 10 vier Fortschritts- beziehungsweise Wirkungsebenen: Input, Output, Outcome und Impact. Als Output nennt er zum Beispiel realisierte Baumaßnahmen, als Outcome die Reduzierung von Fahrtzeitverlust. Impact wird als gesamtgesellschaftliche Wirkung bezeichnet. [1, 2]

Das Bundesfinanzministerium verwendet dieselbe vierstufige Wirklogik im Monitoring der Bundessäule. Input erfasst Mittelabfluss und Mittelbindung, Output die unmittelbaren Leistungen, Outcome Veränderungen bei einer Bezugsgruppe oder einem Bezugssystem und Impact die übergeordnete Wirkung. Aus Zielerreichungswerten der Ebenen wird eine phasenabhängig gewichtete Fortschritts- und Wirkungskennzahl, die FWK, gebildet. [3]

Die Bahnsanierung in diesem Beitrag ist ein daraus entwickelter Erklärfall, kein im Aktionsplan benanntes Einzelprojekt. Sämtliche Zahlen sind frei gewählte Demonstrationswerte. Sie sagen nichts über den Erfolg einer realen Bahnmaßnahme oder des Sondervermögens aus.

Was IOOI gut leistet

IOOI steht für Input, Output, Outcome und Impact. Aktivität kann zwischen Input und Output als zusätzliche Prozessstufe dargestellt werden, gehört aber nicht zum Akronym. Das Modell ist nützlich, weil es vier Dinge auseinanderhält, die in Debatten schnell vermischt werden. [4, 5]

• Input: Welche Ressourcen werden eingesetzt?
• Output: Welche Leistung wird unmittelbar erbracht?
• Outcome: Was verändert sich bei Menschen, Organisationen oder Systemen?
• Impact: Welche weiterreichenden oder langfristigen Wirkungen entstehen?

Das ist viel wert. Wer nur auf Ausgaben schaut, verwechselt Ressourceneinsatz mit Erfolg. Wer nur Kilometer erneuerte Strecke zählt, verwechselt Output mit Wirkung. IOOI zwingt dazu, den Blick vom Tun auf die Veränderung zu verschieben.

Aber IOOI ist keine universelle Wirkungsformel. Es legt nicht von sich aus fest, welches Kausaldesign, welche Systemgrenze, welche Datenqualitätsregel, welche Bewertungslogik oder welche Schutzgrenze für einen konkreten Fall gilt. Gute Evaluation kann und soll diese Fragen ergänzen. Deshalb ist IOOI für die Wirkungsökonomie keine Konkurrenz, sondern eine Anschlussmethode für eine klar begrenzte Aufgabe.

Die WÖk verbessert nicht nur den Rahmen - sie schärft schon die Rechnung

Der wirkungsökonomische Unterschied beginnt nicht erst nach dem letzten IOOI-Kästchen. Schon innerhalb der Ergebniskette werden die Begriffe und Rechnungen strenger voneinander getrennt.

Beim Input reicht es nicht, einen Haushaltsansatz zu nennen. Mittelbindung, tatsächlicher Mittelabfluss und reale Ressourceninanspruchnahme sind unterschiedliche Größen. Für Vergleiche braucht es dieselbe Preisbasis, denselben Zeitraum und einen klaren Vergleichsfall. Betriebs- und Instandhaltungskosten verschwinden nicht dadurch, dass das Baukonto geschlossen ist.

Beim Output reicht die Menge allein ebenfalls nicht. Hundert erneuerte Kilometer können sehr unterschiedliche Funktionen haben. Entscheidend ist, welcher Engpass beseitigt wurde, mit welcher Qualität, für welche Nutzung und innerhalb welcher Systemgrenze.

Beim Outcome muss eine beobachtete Veränderung von ihrer Zurechnung getrennt werden. Vorher und nachher zu vergleichen ist ein Anfang, aber noch kein Beweis dafür, dass die Maßnahme die Veränderung verursacht hat.

Beim Impact darf eine Wirkung nicht einfach hochgerechnet werden. Zeitverzug, weitere Betroffene, indirekte Folgen, Rebound, Spillover, Resilienz und mögliche Transformationswirkung brauchen eigene Prüfung.

Die WÖk erfindet dafür die Kausalforschung nicht neu. Sie nutzt passende wissenschaftliche Methoden und verlangt, dass deren Voraussetzungen und Grenzen sichtbar bleiben. Der Unterschied liegt in der Architektur: Beobachtung, Zielerreichung, Zurechnung, Bewertung und Steuerung werden nicht in einer einzigen Zahl versteckt.

Aus vier beobachteten Minuten werden drei zurechenbare

Nehmen wir an, auf unserer Modellstrecke gehen vor der Sanierung durchschnittlich zwölf Minuten je Fahrt verloren. Nach der Sanierung sind es acht. Das vorher festgelegte Zustandsziel lautet sechs Minuten.

Beobachtete Verbesserung: 12 - 8 = 4 Minuten je Fahrt

Zielannäherung: (12 - 8) / (12 - 6) = 66,7 %

Beide Rechnungen sind korrekt - aber sie beantworten verschiedene Fragen. Vier Minuten sind die beobachtete Verbesserung. 66,7 Prozent beschreiben, wie weit sich der beobachtete Wert vom Ausgangszustand in Richtung des vorgegebenen Ziels bewegt hat. Keine der beiden Größen sagt bereits, wie viel Veränderung durch die Sanierung verursacht wurde.

Dafür brauchen wir einen Vergleichswert für die Welt ohne Sanierung. Nehmen wir einen geeigneten Vergleichskorridor, auf dem der durchschnittliche Zeitverlust im selben Zeitraum von zehn auf neun Minuten sinkt. Unter der ausdrücklich zu prüfenden Annahme eines vergleichbaren Trends wäre für unsere Strecke ohne Sanierung ein Zeitverlust von elf Minuten plausibel.

Geschätzter zusätzlicher Effekt: (12 - 8) - (10 - 9) = 3 Minuten je Fahrt

Vier Minuten Verbesserung wurden beobachtet. Drei Minuten werden in diesem fiktiven Beispiel unter den genannten Annahmen der Sanierung zugerechnet. Das verwendete Differenz-von-Differenzen-Prinzip ist eine etablierte Methode der Kausalanalyse, keine Erfindung der Wirkungsökonomie. Ob es im realen Fall geeignet ist, hängt von Daten, Vergleichbarkeit und Untersuchungsdesign ab. [12]

Und selbst damit ist die Frage unserer Pendlerin noch nicht vollständig beantwortet: Drei Minuten weniger durchschnittlicher Zeitverlust sind nicht automatisch höhere Verlässlichkeit. Dafür müssten zusätzlich Ausfälle, verpasste Anschlüsse und die Verteilung der Verspätungen untersucht werden. Eine Messgröße muss zu der Frage passen, die sie beantworten soll.

Von der Einzelrechnung zur WÖk-Datenarchitektur

Hier beginnt ein Unterschied, der in einfachen IOOI-Gegenüberstellungen oft fehlt. Die Wirkungsökonomie will eine solche Rechnung nicht als isolierten Einzelfall stehen lassen. Sie versucht, Wirkungsdaten so zu standardisieren, dass sie wiederverwendbar, vergleichbar, prüfbar und steuerbar werden.

Dafür arbeitet die WÖk mit WÖk-IDs. Eine WÖk-ID ist ein standardisierter Schlüssel für einen Wirkungsindikator, ein Wirkungsfeld oder eine bewertbare Wirkungseinheit. Mit ihr können unter anderem Einheit, Systemgrenze, Datenstatus, Quelle, Version, Benchmark- und Prüfstatus eindeutig verbunden werden. Die ID ist keine Personen-ID und kein Social-Credit-Instrument. [7, 8]

Dazu kommt der Kontext. NACE ist die europäische Klassifikation wirtschaftlicher Aktivitäten - keine Erfindung der WÖk und keine Wirkungsmessung. Die Wirkungsökonomie nutzt solche Aktivitäts- und Branchenklassifikationen, weil derselbe Indikator in Landwirtschaft, Chemie, Pflege, Bau, Energie oder digitalen Diensten unterschiedlich interpretiert werden muss. Die derzeitige europäische Fassung ist NACE Rev. 2.1. [6]

Auch ESRS, GRI, amtliche Statistik, Produkt-, Lieferketten- oder Fachdaten können angeschlossen werden. Sie liefern Daten, Definitionen oder Berichtsregeln. Sie erzeugen aber nicht automatisch die WÖk-Bewertung. Vereinfacht gesagt:

SDG/SDG+ und weitere Referenzen zeigen, welcher Wirkungs- und Zielraum betroffen ist. NACE beschreibt die wirtschaftliche Tätigkeit. Datenstandards liefern anschlussfähige Daten. Die WÖk-ID macht daraus einen eindeutig adressierbaren Wirkungsindikator.

Von WÖk-IDs zur Scorecard

Ein einzelner Wirkungsindikator ist noch kein Gesamturteil. Deshalb bündelt die WÖk mehrere relevante Wirkungsaspekte in Scorecards. Dort bleiben Messwert, Benchmark, Datenqualität, Quelle, Systemgrenze und Prüfstatus sichtbar. Eine Scorecard ist kein Kausalitätsnachweis. Sie ist ein Bewertungsraster.

Für die Modellstrecke könnte eine solche Scorecard neben Reisezeit und Verlässlichkeit etwa Klima, Ressourcen, Barrierefreiheit, Gesundheit, Arbeitssicherheit und relevante Verteilungseffekte betrachten. Welche Felder wirklich materiell sind, hängt vom Gegenstand ab. Es wird nicht einfach alles bewertet, nur weil Daten vorhanden sind.

Entscheidend ist zudem die Schutzlogik. Ein guter Wert darf einen schweren Schaden an anderer Stelle nicht beliebig wegmitteln. Das Nichtkompensationsprinzip setzt solche Grenzen. Die Reverse Merit Order kann sie operationalisieren, indem eine verletzte zentrale Wirkungsgrenze die Gesamtbewertung begrenzt. Ein Durchschnittswert darf nicht zum Ablasshandel werden.

NWI, IOI und T-SROI: drei andere Fragen

Erst auf einer tragfähigen Daten- und Scorecardbasis können eigene WÖk-Kennzahlen sinnvoll werden. Auch sie sind keine Pflichtformeln für jeden Fall.

NWI - Netto-Wirkungs-Index: verdichtet ein geprüftes Netto-Wirkungsprofil. Er verbindet Scorecards, Datenqualität, Mindestbedingungen und Schutzlogik. Er misst nicht automatisch Transformation.

IOI - Impact of Investment: fragt nach positiver Netto-Wirkung je eingesetzter beziehungsweise diskontierter Einheit. Er ist keine finanzielle Rendite und darf nicht mit IOOI verwechselt werden.

T-SROI - Transformational Social Return on Investment: betrachtet Transformations- und systemische Hebelwirkung auf Grundlage geprüfter Netto-Wirkung. Hohe Hebelwirkung darf eine schlechte Netto-Wirkung nicht retten.

Damit wird sichtbar, warum die WÖk rechnerisch mehr ist als eine Results Chain. IOOI hilft, die Ergebnisebenen zu ordnen. Die WÖk ergänzt eine standardisierte Datenebene, eine Bewertungs- und Schutzebene sowie eigene Kennzahlen für Netto-Wirkung, Wirkungseffizienz und Transformation - sofern die Daten diese Aussagen tragen.

IOOI und WÖk als Ebenenmodell

Der Zusammenhang wird am klarsten, wenn man ihn nicht als längere Treppe, sondern als Ebenenmodell liest. Die Ebenen sind keine zeitliche Reihenfolge. Sie beantworten unterschiedliche Fragen zum selben Wirkgeschehen.

Der Merksatz dazu lautet: IOOI ordnet. Evidenz prüft. Die WÖk standardisiert, bewertet, schützt, verdichtet und koppelt zurück.

Drei Minuten für wen - und auf wessen Kosten?

Nehmen wir weiter an, der zugerechnete Gewinn von drei Minuten gilt für zwei Millionen vergleichbare Personenfahrten im Jahr:

2.000.000 Fahrten × 3 Minuten / 60 = 100.000 Personenstunden pro Jahr

Das sind nicht zwei Millionen verschiedene Menschen. Eine Pendlerin kann viele Fahrten machen. Die Wirkung gilt nur für die betrachtete Population und die definierte Systemgrenze.

Nun nehmen wir eine Nebenfolge hinzu: Durch eine mit der Maßnahme verbundene Fahrplanänderung entstehen auf einer anderen Verbindung für 600.000 Personenfahrten jeweils zwei Minuten zusätzlicher Zeitverlust.

600.000 Fahrten × 2 Minuten / 60 = 20.000 verlorene Personenstunden pro Jahr

Zeitbilanz im erweiterten Betrachtungsraum: 100.000 - 20.000 = 80.000 Stunden

Die Bilanz darf ausgewiesen werden, aber die beiden Gruppen bleiben sichtbar. Die Menschen mit längeren Fahrten werden nicht dadurch unbetroffen, dass die Summe positiv ist. Genau hier beginnen Verteilungs- und Schutzfragen.

Auch Unsicherheit gehört dazu. Unterstellen wir für den allgemeinen Vergleichstrend statt einer Minute eine Spanne von 0,5 bis 1,5 Minuten. Dann liegt der zugerechnete Gewinn zwischen 2,5 und 3,5 Minuten je Fahrt. Unter sonst gleichen Annahmen ergibt sich nach Abzug der Nebenfolge eine Bandbreite von ungefähr 63.000 bis 97.000 gewonnenen Stunden jährlich. Das ist eine Sensitivitätsbandbreite, kein statistisches Konfidenzintervall.

Eine vollständige Rechnung braucht dieselbe Zeitbasis

Unterstellen wir zehn Betriebsjahre mit jährlich 80.000 Stunden Netto-Zeitgewinn. Die Bauphase habe gegenüber dem Vergleichsfall einmalig 80.000 zusätzliche Personenstunden gekostet.

10 × 80.000 - 80.000 = 720.000 gewonnene Personenstunden

Setzen wir für denselben Betrachtungszeitraum 120 Millionen Euro zusätzliche Kosten gegenüber dem Vergleichsfall an - 100 Millionen Euro Bau und 20 Millionen Euro Betrieb und Instandhaltung -, ergibt sich ohne Abzinsung und ohne Restwert:

120.000.000 Euro / 720.000 Stunden ≈ 167 Euro je gewonnener Stunde

Das ist eine zeitbezogene Kosteneffektivität. Es ist weder eine finanzielle Rendite noch eine vollständige gesellschaftliche Bewertung. Für eine reale Wirtschaftlichkeitsrechnung wären unter anderem Diskontierung, Restwerte, weitere Nutzen- und Kostenarten und ein belastbarer Betrachtungszeitraum zu berücksichtigen.

Eine positive Zeitbilanz ist noch keine positive Netto-Wirkung

Die Reisezeitrechnung beantwortet eine wichtige Frage, aber nicht alle. Für Klimafolgen wären Bau, Betrieb und tatsächlich veränderter Verkehr gegenüber einem passenden Vergleichsfall zu untersuchen. Für Teilhabe wären Erreichbarkeit, Preis und Barrierefreiheit relevant. Für Gesundheit können Lärm, Luftqualität oder Sicherheit materiell sein.

Unterschiedliche Größen dürfen nicht einfach in einen Topf geworfen werden. Personenstunden, Tonnen CO2, Euro und Demokratieindikatoren sind keine natürliche gemeinsame Einheit. Eine Scorecard kann sie nebeneinander bewerten, aber eine Verdichtung braucht dokumentierte Regeln und Schutzgrenzen.

Demokratie, SDG+ und Kommunikation

Der Aktionsplan selbst enthält ein eigenes Handlungsfeld „Demokratie und Rechtsstaatlichkeit national und international stärken“. Das ist kein Widerspruch zu den SDGs. Die Agenda 2030 und insbesondere SDG 16 enthalten bereits Bezüge zu Rechtsstaatlichkeit, transparenten Institutionen, Beteiligung, Informationszugang und Grundfreiheiten. [2, 10]

SDG+ setzt deshalb nicht bei einer vollständigen Leerstelle an. In der Wirkungsökonomie konkretisiert und ergänzt SDG+ den Referenzrahmen für demokratische, mediale, institutionelle, soziale und digitale Wirkungsbedingungen - etwa Medienqualität, Diskursfähigkeit, digitale Selbstbestimmung, Plattform- und Algorithmusfragen oder Schutz vor Manipulation. SDG+ ist keine offizielle UN-Kategorie. [7]

Auch Kommunikationswirkung lässt sich grundsätzlich als Ergebniskette untersuchen. Ein Team erhält Ressourcen, erstellt Informationen, erreicht Menschen und möglicherweise verändern sich Wissen, Einstellungen oder Verhalten. IOOI kann diese Kette ordnen. Die WÖk verlangt zusätzlich, Sachwirkung und Kommunikationswirkung sauber zu trennen, Wirkmechanismen und Evidenz sichtbar zu machen und die Folgen am demokratischen Referenzraum zu bewerten. Reichweite ist dabei noch keine Wirkung.

Transformation liegt nicht hinter dem letzten Kästchen

Impact kann je nach verwendeter Methode bereits breitere, langfristige oder systemische Wirkungen meinen. Deshalb wäre es falsch, Transformationswirkung einfach als fünftes Kästchen hinter Impact zu setzen. Die Wirkungsökonomie macht Transformation stattdessen als eigene Prüfdimension sichtbar: Verändern sich Regeln, Standards, Märkte, Infrastrukturen, Anreize oder künftige Entscheidungspfade? Und wenn ja: in welche Richtung und mit welcher Evidenz?

Bei unserer Bahnstrecke könnte eine Transformationswirkung zum Beispiel vorliegen, wenn aus der Sanierung dauerhaft andere Wartungsstandards, Planungsprozesse oder Investitionsregeln entstehen. Das kann positiv, negativ oder ambivalent sein. Transformation ist kein Synonym für Verbesserung.

Und dann kommt der wichtigste Schritt: Rückkopplung

Wirkungsmessung ist noch keine Wirkungssteuerung. Die WÖk fragt deshalb am Ende nicht nur: Was wissen wir? Sie fragt: Was ändern wir aufgrund dieses Wissens?

Wenn die Strecke fertig ist, der Zeitgewinn aber ausbleibt, muss geprüft werden, ob der Engpass woanders liegt. Wenn bestimmte Gruppen verlieren, muss ihre Belastung sichtbar bleiben. Wenn eine Bauweise hohe Folgekosten erzeugt, muss das in Planung und Beschaffung zurückfließen. Und wenn eine Wirkung belastbar positiv ist, kann sie bei Budget, Kapital, Preis, Beschaffung oder politischer Priorisierung eine andere Rolle spielen.

Damit wird Wirkung von einer Berichtsinformation zur Steuerungsgröße. Genau diese Rückkopplung ist der Kern der Wirkungsökonomie.

Meine wirkungsökonomische Perspektive

Ich sehe IOOI nicht als Konkurrenz zur Wirkungsökonomie. Im Gegenteil: Es ist eine nützliche Ordnungshilfe innerhalb eines größeren Systems. Aber vier Kästchen beantworten noch nicht alle Fragen, die wir brauchen, wenn Wirkung vergleichbar, prüfbar und entscheidungsrelevant werden soll.

Die WÖk arbeitet deshalb auf mehreren Ebenen gleichzeitig. Sie schärft die Messung innerhalb der Ergebniskette, nutzt wissenschaftliche Evidenz- und Kausalmethoden, standardisiert Wirkungsdaten mit WÖk-IDs und Kontextbezügen, ordnet sie in Scorecards ein, schützt vor Schönrechnung, verdichtet sie nur dort zu Kennzahlen, wo die Daten das tragen, und führt die Erkenntnisse zurück in reale Entscheidungen.

IOOI ordnet die Ergebniskette. Die Wirkungsökonomie macht daraus eine Daten-, Bewertungs- und Steuerungsarchitektur.

Für unsere Pendlerin bleibt die Sache trotzdem ganz einfach: Komme ich verlässlich an? Die Bauabnahme sagt, ob die Strecke fertig ist. IOOI zeigt, an welcher Ergebnisebene wir gerade sind. Die Wirkungsrechnung prüft, was sich tatsächlich verändert hat. Die WÖk standardisiert und bewertet den Befund - und sorgt dafür, dass aus ihm die nächste Entscheidung lernen kann.

Methodischer Anhang

Die folgenden Regeln konkretisieren die Anwendung im Erklärfall. Sie sind keine universelle IOOI-Formel und keine amtliche Berechnungsvorschrift.

1. Baseline, Zielwert und Gegenfaktum trennen
Der Ausgangswert beschreibt, wo wir beginnen. Der Zielwert beschreibt, wohin wir wollen. Das Gegenfaktum beschreibt, was ohne die Maßnahme wahrscheinlich passiert wäre. Diese drei Größen dürfen nicht ineinander geschoben werden.

2. Beobachtete Veränderung und Zurechnung getrennt ausweisen
Ein Vorher-Nachher-Unterschied ist zunächst eine Beobachtung. Erst ein geeignetes Untersuchungsdesign trägt eine Zurechnung oder eine Aussage über den Beitrag der Maßnahme.

3. Einheit, Population, Systemgrenze und Zeitraum konstant halten
Aggregation ist nur sinnvoll, wenn klar ist, welche Einheit gezählt wird, welche Gruppen enthalten sind, ob Gruppen überlappen und welcher Zeitraum betrachtet wird.

4. Nebenfolgen und Unsicherheit sichtbar lassen
Negative Nebenfolgen verschwinden nicht in einer positiven Summe. Unsicherheiten werden als Bandbreite, Datenstatus oder Evidenzgrad dokumentiert und nicht als Nullwert behandelt.

5. Wirkungsdaten standardisieren
Wo sinnvoll, werden Messwerte mit WÖk-ID, Einheit, Systemgrenze, Datenquelle, Kontext-/Aktivitätsbezug, Version, Datenqualität, Benchmark- und Prüfstatus verknüpft. NACE kann für wirtschaftliche Aktivitäten einen Branchenkontext liefern, ist aber selbst keine Wirkungsklassifikation.

6. Scorecard und Kennzahlen erst nach Evidenz
Scorecard, NWI, IOI oder T-SROI dürfen keine fehlende Wirkungsfeststellung ersetzen. Je materieller die Aussage, desto höher sind die Anforderungen an Daten, Zurechnung, Schutzprüfung und Assurance.

7. Sach- und Kommunikationswirkung trennen
Ein besser kommuniziertes Projekt ist nicht automatisch ein wirksameres Projekt. Reichweite, Verständnis, Einstellung, Verhalten und institutionelle Veränderung sind getrennte Größen. Der gleiche Effekt wird nicht doppelt gezählt.

8. Rückkopplung vorab organisieren
Eine Analyse wird erst steuerungsrelevant, wenn klar ist, wer bei welchen Befunden welche Daten nacherhebt, welche Maßnahme anpasst oder welche Entscheidung erneut trifft.

Quellen und Nachweise

Die Ziffern im Text verweisen auf diese Quellen. Öffentliche Onlinequellen geprüft am 1. Oktober 2026. Die Modellrechnung ist eine didaktische Herleitung; ihre Zahlen sind keine Messdaten.

[1] Bundesregierung (30.09.2026): Mehr Ideen für mehr Nachhaltigkeit. Kabinettsbeschluss zum Aktionsplan. Onlinequelle

[2] Bundesregierung (30.09.2026): Aktionsplan „Nachhaltigkeit für ein modernes und zukunftsfähiges Deutschland“, insbesondere S. 9-10 und Handlungsfeld IV. Onlinequelle

[3] Bundesministerium der Finanzen (21.07.2026): Monitoring Sondervermögen Infrastruktur und Klimaneutralität: Transparenz, Wirkung und Steuerung. Onlinequelle

[4] OECD (2023): Glossary of Key Terms in Evaluation and Results-Based Management for Sustainable Development, Second Edition. Onlinequelle

[5] PHINEO: Grundbegriffe der Wirkungsorientierung - IOOI, Wirkungskette, Wirkungslogik und Theory of Change. Onlinequelle

[6] Eurostat: NACE Rev. 2.1 - Klassifikation wirtschaftlicher Aktivitäten in der EU; 2026 edition / Overview. Onlinequelle

[7] Weber, Natalie (2026): Führender Begriffsleitfaden der Wirkungsökonomie, aktuelle produktive Fassung v1.7. Interne WÖk-Primärquelle für Begriffe, Abgrenzungen und Architektur. Onlinequelle

[8] Weber, Natalie (2026): Die neue Ordnung des Wohlstands, Band I und II. WÖk-Primärquelle für WÖk-ID, NACE-Anschluss, Scorecards, NWI, IOI, T-SROI und Rückkopplungsarchitektur. Onlinequelle

[9] Impact Frontiers: Five Dimensions of Impact - What, Who, How Much, Contribution and Risk. Onlinequelle

[10] Vereinte Nationen: Transforming our world: the 2030 Agenda for Sustainable Development und SDG 16. Onlinequelle

[11] AMEC: Integrated Evaluation Framework / Taxonomy für Kommunikationswirkung. Onlinequelle

[12] Feng, Shuo et al. (2024): Difference-in-Differences for Health Policy and Practice: A Review of Modern Methods. Onlinequelle

Versionshinweis: Fassung 2.0 ergänzt die WÖk-Daten- und Rechenarchitektur mit WÖk-ID, NACE-/Aktivitätsbezug, Scorecards, NWI, IOI und T-SROI und ordnet IOOI und WÖk erstmals als explizites Ebenenmodell. Die fiktiven Rechenwerte des Bahnbeispiels wurden beibehalten.