Kostenbarometer Regulatorik (Kostbar) - Regulatorische Aufwände für Unternehmen der Versicherungsbranche und des Maschinenbaus - Deloitte
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Kostenbarometer Regulatorik (Kostbar) Regulatorische Aufwände für Unternehmen der Versicherungsbranche und des Maschinenbaus
Investing in Germany | A guide for Chinese businesses 02
Kostenbarometer Regulatorik (Kostbar)
Management Summary 05
1. Einleitung 06
1.1 Hintergrund 06
1.2 Untersuchungsrahmen und Zielstellungen 10
2. Betroffenheit von Wirtschaftsunternehmen durch Bundesnormen 16
2.1Methodischer Untersuchungsansatz
inkl. Natural-Language-Processing 16
2.2 Auswertung 23
3. Q
uantifizierung branchenspezifischer Aufwände
zur Erfüllung regulatorischer Vorgaben 31
3.1 Methodischer Untersuchungsansatz 31
3.2 Auswertung 34
4. Einordnung der Ergebnisse 47
4.1 Einordung
der Ergebnisse der Kategorisierung
von Bundesgesetzen 47
4.2Einordung der Ergebnisse der erhobenen
Daten zur Aufwandssituation 48
5. Fazit 50
Literaturverzeichnis 52
Danksagung 53
03
Investing in Germany | A guide for Chinese businesses 04
Kostenbarometer Regulatorik (Kostbar)
Management
Summary
Die Studie „Kostenbarometer Regulatorik die Unternehmen wirkt. Dazu gehören bei- zur Bürokratiebelastung. Die Befragten
(Kostbar)“ ist eine gemeinsame Initiative spielsweise EU-Vorschriften, die unmittel- erwarten, dass die zu beachtenden Nor-
des Nationalen Normenkontrollrats (NKR) bar gelten, oder solche, die von Aufsichts- men zunehmen. Es zeigte sich aber auch,
und der Deloitte GmbH Wirtschaftsprü- behörden erlassen werden. Sie bleiben in dass die bereits unternehmensintern
fungsgesellschaft (Deloitte). dieser Untersuchung unberücksichtigt. beantragten Budgets für einmalige Auf-
wände für die Umsetzung von Normen
Die Studie „Kostbar“ verfolgt zwei Ziele. Der Anteil jährlicher Personal- und Sach- bei 75 Prozent der teilnehmenden Versi-
Erstens sollten alle Gesetze der Bundese- aufwände bei den befragten Versiche- cherungsunternehmen geringer als in der
bene identifiziert werden, die für Wirt- rungs- und Maschinenbauunternehmen Vergangenheit sind.
schaftsunternehmen und ihre einzelnen für die Umsetzung von Normen beträgt
Branchen relevant sind. In diesem Zusam- zwischen 4 und 7 Prozent der jährlichen Am Beispiel der befragten Versicherungs-
menhang kam neben manuellen Analysen Gesamtaufwände. Um die Zahlen einord- industrie konnte gezeigt werden, dass
auch ein Natural-Language-Processing nen zu können, muss man die Rentabilität größere Versicherungen absolut gemessen
(NLP)-Ansatz erfolgreich zum Einsatz, was der Unternehmen ins Verhältnis setzen. mehr für Regulatorik zahlen als kleinere.
die Tür zu weiteren möglichen Anwen- Mitunter ist diese so gering, dass Aufwände Die relative Belastung für Letztere ist aber
dungsbereichen sowohl in Unternehmen zur Umsetzung von Normen einen signifi- größer.
als auch im Umfeld der Gesetzgebung kanten Unterschied in der Rentabilitätsbe-
eröffnen könnte. Zweitens sollten die rechnung machen können. Betrachtet man Das branchenübergreifende Resultat aus
direkten Aufwände von Wirtschaftsunter- diese Aufwände differenzierter, zeigen sich dem qualitativen Teil der Befragung ist
nehmen quantifiziert werden, welche sich signifikante Unterschiede. Die Aufwände bemerkenswert. Mehr als 30 Prozent der
aus der Erfüllung dieser Normen ergeben. von Unternehmenseinheiten, die nah am Teilnehmer nehmen die Datenschutzvor-
Anders als beim ersten Ziel beschränkte Kerngeschäft des Unternehmens sind, gaben als besonders belastend wahr. Dies
sich die Studie dabei jedoch nicht nur auf betragen durchschnittlich 3 Prozent. Im ist umso beachtlicher, weil der Fragebogen
Gesetze der Bundesebene. Denn für Unter- Gegensatz dazu liegen die Aufwände für offene Fragen stellte, also keine Antwort-
nehmen ist oftmals nur schwer nachzu- Stabsfunktionen zwischen 60 und möglichkeiten zur Auswahl vorgab. Die
vollziehen, welche gesetzgeberische Ebene 73 Prozent. Befragten äußerten sich ebenfalls dazu,
eine Regelung ursprünglich initiiert hat. Um wie aus ihrer Sicht die Normen ausgestaltet
die Untersuchung dennoch überschaubar Die einmaligen Aufwände zur Implementie- sein sollten, und machten Vorschläge zur
zu halten, wurden exemplarisch Unterneh- rung neuer Normen lagen im Durchschnitt aufwandsärmeren Regulierung, die sich
men der Versicherungsbranche und des zwischen 13 und 19 Prozent des gesam- auch mit Ergebnissen ähnlicher Studien
Maschinenbaus ausgewählt. ten Budgets für einmalige Aufwände in decken.
den befragten Unternehmen. Demnach
Die Untersuchung zeigt, dass die Anzahl sind diese ein bedeutender Treiber in
der zu beachtenden Normen für Unterneh- den Unternehmen. Dennoch bleibt noch
men schon allein auf Bundesebene beacht- Spielraum für einmalige Investitionen ohne
lich ist. Es ist davon auszugehen, dass ein regulatorischen Bezug. Interessante Ergeb-
Vielfaches davon an weiteren Normen auf nisse ergab auch die Zukunftseinschätzung
05
Investing in Germany | A guide for Chinese businesses
1. Einleitung
1.1 Hintergrund Evaluierungen ein, die Grundlage für wei- chenvergleich deutliche Unterschiede auf.
Bürokratieabbau und bessere Rechtset- tere Regulierungsschritte sein können. Belege dafür gibt es auch bei der gemesse-
zung haben in Deutschland eine jahrzehn- nen Belastung. So liegt beispielsweise die
telange Tradition und sind institutionell Dieses Vorgehen hat durchaus Entlas- Branche von Finanz- und Versicherungs-
fest verankert durch den Nationalen tungserfolge erbracht. Aber es führt aus dienstleistungen laut Bürokratiekosten-
Normenkontrollrat (NKR), dessen Mandat NKR-Sicht zur unbefriedigenden Situation, index deutlich über der gemessenen Büro-
im NKR-Gesetz von 2006 normiert ist. Der dass zu wenig über die gesamten prakti- kratiebelastung für die Gesamtwirtschaft
NKR prüft unter anderem, ob die Schätzun- schen Kostenwirkungen aller Normen in (siehe Abbildung 1).
gen zu den direkten Kostenfolgen neuer den Unternehmen, speziell auch ganzer
oder geänderter Regelungen methodenge- Branchen, bekannt ist. Nicht immer ist klar, Der DIHK gibt in seiner Studie zu bedenken,
recht, nachvollziehbar und plausibel sind. wie stark Unternehmen einer bestimmten dass die „low-hanging fruits“ in Ländern mit
Die direkten Kostenfolgen sind in Deutsch- Branche durch bestimmte Vorgaben in der einem langjährig etablierten Bürokratie-
land durch den Begriff des „Erfüllungsauf- Praxis wirklich betroffen, und welche Unter- abbauprogrammen meist schon geerntet
wands“ näher definiert. Dieser umfasst den nehmensbereiche besonders belastet sind. wurden und dass dies einige Länder (z.B.
gesamten messbaren Zeitaufwand und Niederlande, Belgien) dazu motiviert habe,
die Kosten, die durch die Befolgung einer Auch aus Sicht der Wirtschaft hat die branchenorientiertere Ansätze einzuführen
bundesrechtlichen Vorschrift bei Bürge- deutsche Bürokratiebekämpfung bei allen (Deutscher Industrie- und Handelskam-
rinnen und Bürgern, Wirtschaft sowie der Erfolgen ihre Schwächen, denn die Entlas- mertag und SIRA Consulting 2020).
öffentlichen Verwaltung entstehen. Teil des tungsbemühungen werden in der Praxis
Erfüllungsaufwandes sind auch die Büro- selten wahrgenommen (vgl. u.a. Deutscher Die wachsende Anzahl von Studien mit
kratiekosten.1 Industrie- und Handelskammertag und einem Branchenfokus in den letzten Jahren
SIRA Consulting (2020), Holz et al. (2019)). zeigt, dass das Interesse an einer Entlas-
Dieser Ansatz soll dafür sorgen, dass das Dies liegt zum Teil daran, dass die Defi- tung gerade in besonders stark regulierten
Kabinett seine Entscheidungen in Kenntnis nitionen der Bürokratiekosten und des Branchen zunehmend wächst. Ziel ist, die
der daraus entstehenden Kosten trifft und Erfüllungsaufwands auf Grundlage relativ belastendsten Vorgaben per Befragung
dass die Regulierungen so aufwandsarm eng gefasst sind. Die Unternehmen haben auf Unternehmensebene zu identifizieren
wie möglich gestaltet sind. Zu den Aufwän- jedoch meist ein weiteres Verständnis von und die Zahlen für die (gefühlt) stärksten
den von Änderungen, die der Bundestag diesen Begriffen. Zusätzlich unterscheiden Belastungen für die jeweilige Branche
und der Bundesrat an den Gesetzen im Unternehmen oft nicht nach den Verursa- hochzurechnen, um damit auch bessere
weiteren Verlauf des parlamentarischen chern für Bürokratie. Dass diese gefühlte Ansatzpunkte für Entlastungsmaßnahmen
Verfahrens vornehmen, gibt es jedoch Belastung nicht mit der gemessenen Belas- zu liefern. Teilweise geben die Studien
keine Schätzungen. tung übereinstimmt, dazu haben Studien einen Überblick über die ermittelten Belas-
zur Bürokratiewahrnehmung in den letzten tungen nach Themenfeld (z.B. Schweizeri-
Auch die Umsetzung der bundesrechtli- Jahren immer wieder Hinweise geliefert scher Gewerbeverband (2010), NKR (2019),
chen Vorgaben durch Länder, Kommunen (vgl. Deutscher Industrie- und Handelskam- Schenkel (2016), ABBL und EY (2014)), auch
und nachgeordnete Behörden kann wei- mertag und SIRA Consulting (2020), Holz um themenorientierte Vorschläge zum
tere Aufwände für Unternehmen mit sich et al. (2019), NKR Baden-Württemberg und Bürokratieabbau zu gewinnen.
bringen, die nicht vorherzusehen waren. KPMG (2020)).
Das Statistische Bundesamt misst deshalb Tabelle 1 gibt einen Überblick über Studien
einige Zeit nach dem Inkrafttreten nach, Aus methodischer Sicht kommt erschwe- zu Folgekosten von Regulierung (oft mit
wie hoch die Aufwände tatsächlich waren. rend hinzu, dass es nicht die Wirtschaft einem Branchenfokus).
Diese Erkenntnisse fließen auch in etwaige gibt. Die gefühlte Belastung weist im Bran-
06 Als Bürokratiekosten werden aber nur die Kosten angesehen, die durch Informationspflichten entstehen
1Kostenbarometer Regulatorik (Kostbar)
Abb. 1 – Entwicklung des Bürokratiekostenindex nach Wirtschaftssektoren (Quelle: Statistisches Bundesamt2)
110
108
106
104
102
100
98
96
94
2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
E
rbringung von Finanz- und Versicherungsdienstleistungen
V
ersicherungen, Rückversicherungen und Pensionskassen
G
esamtwirtschaft
2
ie Inhalte basieren auf der OnDEA-Datenbank. Es sind nur Normen enthalten die ausschließlich diese
D
Branche betreffen. Normen, die auch andere Branchen betreffen, sind nicht mitberücksichtigt. 07Investing in Germany | A guide for Chinese businesses
Die wachsende Anzahl an Studien
mit einem Branchenfokus zeigt
das steigende Interesse an
Entlastung in stark regulierten
Branchen.
08Kostenbarometer Regulatorik (Kostbar)
Tab. 1 – Literaturüberblick zu Untersuchungen regulatorischer Kosten mit Branchenbezug
Jahr Beschreibung Land Autoren
Regulatorisch bedingte Kosten im Bäcker-
2020 Deutschland NKR Baden-Württemberg und KPMG
handwerk
Deutscher Industrie- und Handels-
2020 Regulatorisch bedingte Kosten im Gastgewerbe Deutschland
kammertag und SIRA Consulting
Regulatorisch bedingte Kosten in der Ver- Österreichisches Institut für
2020 Österreich
sicherungsbranche Wirtschaftsforschung
Messung zur regulatorischen Belastung mithilfe
2020 Australien Australian Government
Regulatory Burden Measures
Messung der Regulierungskosten mit dem
2019 USA Simkovic, M. und Zhang, M.B.
Regulierungsindex
Regulatorisch bedingte Kosten eines Handwerks-
2019 Deutschland NKR
unternehmens
Regulatorisch bedingte Kosten der
2019 Deutschland Seeliger, A. et al.
Energiewende
Kosten und Nutzen von Regulierung für Gesamtverband der Deutschen
2019 Deutschland
Versicherungen Versicherungswirtschaft.
Kosten und Nutzen von Regulierung für Deutschland, Österreich,
2016 Elink, M. und Pankoke, D.
Versicherungen Schweiz
Regulatorisch bedingte Kosten für
2016 Deutschland Schenkel, A.
Genossenschaftsbanken
Ministry of Economic Affairs und
2014 Einführung der CAR-Methodik Niederlande
SIRA Consulting
Bestandsmessung der Bürokratiekosten der
2014 Deutschland Statistisches Bundesamt
deutschen Wirtschaft
Regulatorisch bedingte Kosten des National Association of
2014 USA
produzierenden Gewerbes Manufacturers
Regulatorisch bedingte Kosten in
2014 Luxemburg ABBL und EY
Kreditinstituten
Regulatorisch bedingte Kosten in Vereinigung Schweizerischer
2012 Schweiz
Kreditinstituten Handels- und Verwaltungsbanken
2010 Regulatorisch bedingte Kosten Schweiz Schweizerischer Gewerbeverband
09Investing in Germany | A guide for Chinese businesses
Mit Ausnahme der Studie des Schwei- anderen an bestimmte Branchen wenden. gen europäischen Ländern gibt es bereits
zerischen Gewerbeverbands (2010) gibt Andererseits sollen auch Antworten auf die Versuche, um etwa den Gesetzgebungs-
es de facto keine Erhebung, die explizit Frage gefunden werden, welche Branchen prozess durch den Einsatz von KI einfacher
untersucht hat, welche Folgekosten regu- wie stark belastet sind und welche Art von zu gestalten. Auf EU-Ebene haben Ana-
latorische Vorgaben unternehmensintern Aktivitäten die identifizierten Vorgaben lysten des europäischen Joint Research
in verschiedenen Unternehmensbereichen in den Unternehmen auslösen. Letztlich Centre ein semantisches Textanalyse-Tool
verursachen, Gesamtergebnisse auf Bran- sollen Erkenntnisse dazu gewonnen wer- (SeTA) entwickelt und im Jahr 2019 in einem
chenebene extrapoliert und dies auch mit den, wie hoch die unternehmensinternen technischen Bericht vorgestellt. Auch in
qualitativen Ergebnissen zur Bürokratie- Aufwände aufgrund von Normen sind und Deutschland gibt es erste Pilotprojekte
wahrnehmung verknüpft. die monetarisierten Ergebnisse aggregiert zu KI-Anwendungen bei der Gesetzesfol-
sowie auf Branchenebene extrapoliert genabschätzung.3 Die Studie dient also als
Für genauere Erkenntnisse zu den Belas- dargestellt werden. Experimentierfeld, um in Deutschland wei-
tungen einzelner Branchen durch den tere praktikable Anwendungsmöglichkeiten
Rechtsbestand an Bundesnormen und Um die genannten Aspekte darzustellen, von KI im Bereich der Politikgestaltung
auch zu unternehmensinternen Auswir- unterteilt die Studie das Vorhaben in zwei (Gesetzgebung, Gesetzesfolgenabschät-
kungen soll die vorliegende Studie genau- Ziele mit entsprechend darauf zugeschnit- zung) und auch für Unternehmen, die von
ere Einblicke liefern. Dabei werden die tenen Ansätzen. Regulierung stark betroffen sind, zu prüfen.
unternehmensinternen Auswirkungen für
Branchen, die in Deutschland als Treiber Für die erste Zielstellung wurden zwei 1.2 Untersuchungsrahmen und Ziel-
des Wirtschaftswachstums von Bedeutung Ansätze gefahren. Zum einen erfolgte eine stellungen
sind, untersucht. Die Studie bündelt hierfür manuelle Klassifizierung der identifizierten Gesetze, Verordnungen und weitere Vor-
die fachlichen Expertisen und den Zugang Normen. Zum anderen wurden parallel schriften (nachfolgend Normen) richten
zu Ansprechpartnern in Wirtschaftsunter- Natural-Language-Processing (NLP)- sich an Wirtschaftsunternehmen, die
nehmen des NKR und der Deloitte GmbH Methoden getestet. NLP ist ein Bündel von Verwaltung oder an private Haushalte.
Wirtschaftsprüfungsgesellschaft (Deloitte). algorithmen-basierten Analyseverfahren Diese Studie konzentriert sich auf Normen,
zur Entdeckung von Bedeutungsstrukturen die Wirtschaftsunternehmen betreffen
Die Studie „Kostbar“ kombiniert qualitative aus un- oder schwachstrukturierten Text- (Abbildung 2).
und quantitative Untersuchungsansätze daten. NLP-Techniken können eingesetzt
miteinander, um entsprechende Ergeb- werden, um große Textsammlungen, wie
nisse zu erhalten. In qualitativer Hinsicht z.B. den Gesamtbestand an bundesrechtli-
soll untersucht werden, welche Normen chen Vorschriften, schnell, zielgerichtet und
die Unternehmen als besonders belastend in hoher Qualität auswerten zu können.
wahrnehmen und welche Verbesserungs-
vorschläge es gibt. Diese qualitativen Auch auf EU-Ebene wird künstliche Intelli-
Erkenntnisse werden mit Ergebnissen aus genz (KI) nicht mehr nur als Regulierungs-
ähnlich gelagerten Studien gespiegelt, gegenstand, sondern zunehmend auch
die sich mit der Bürokratiewahrnehmung als Instrument zur Verbesserung und
beschäftigt haben. Daraus sollen Ansätze Vereinfachung der Rechtsetzung begriffen
für den weiteren Bürokratieabbau in und eingesetzt. In den Ratsschlussfol-
Deutschland entwickelt werden. gerungen vom 27. Mai 2021 betonte die
portugiesische Ratspräsidentschaft, „dass
In quantitativer Hinsicht zielt diese Studie Datentechnologien unter Umständen
auf zwei Aspekte ab. Einerseits erfolgte zu wirksameren, effizienteren, weniger
eine Kategorisierung aller wirtschaftsrele- zeitaufwendigen und solideren Folgenab-
vanten Bundesgesetze auf Bundesebene. schätzungen, Bewertungen und Voraus-
Dabei soll ermittelt werden, wie hoch der schauen beitragen und somit hochwertige,
Anteil von Vorgaben ist, die sich zum einen anpassungsfähige und weniger aufwendige
an die Wirtschaft insgesamt sowie zum Rechtsvorschriften unterstützen“. In eini-
3
estatis prüft aktuell, wie maschinelle Lernverfahren zur Verbesserung der Datenqualität und Automatisie-
D
rung von Prozessen im Bereich der besseren Rechtsetzung genutzt werden können. Die Behörde führt alle
zwei Jahre Lebenslagenbefragungen zur Zufriedenheit von Bürgerinnen und Bürgern und sowie Unterneh-
men mit der öffentlichen Verwaltung durch. Im Rahmen dieser Umfragen können die Befragten Gründe für
ihre Unzufriedenheit angeben und Maßnahmen zur Verbesserung vorschlagen. Dazu erhält Destatis mehr
als 4.000 Aussagen. Um deren Kategorisierung und Auswertung zu erleichtern, sollen diese Antworten bei
der Erhebungswelle 2021 mit NLP-Methoden kategorisiert werden. Die Vorgehensweise könnte später ggfs.
10 auf die Klassifizierung anderer Freitextfragen übertragen werden.Kostenbarometer Regulatorik (Kostbar)
Abb. 2 – Normadressaten im Fokus dieser Studie Kostbar
Normadressaten im Fokus dieser Studie Kostbar
Wirtschaft
Normen
Verwaltung
Bürger
11Investing in Germany | A guide for Chinese businesses
Abb. 3 – Untersuchte Normquellen der beiden Studienzielstellungen
Untersuchte Normquellen der beiden Studienzielstellungen
Zielstellung 1 Zielstellung 2
Gesetze, Verordnungen und Richtlinien
Bund
Länder
Kommunen
EU
Rechtsprechung
Verwaltungsvorschriften
Privtarechtliche Standards
Normen können auf verschiedenen Ebe- konkretisierende Verwaltungsvorschriften, ihren unterschiedlichen Zielstellungen auf
nen beschlossen werden. Klassischer- die trotz nicht immer vorhandener Außen- verschiedene Normen. Erstere konzentriert
weise unterscheidet man in Deutschland wirkung eine rechtliche Bedeutung und sich ausschließlich auf Normen, die auf
Gesetze, Verordnungen und Richtlinien, die teilweise sogar Bindungswirkung für die Bundesebene beschlossen werden. Die
durch Bund, Länder, Kommunen, aber auch in dieser Studie betrachteten Normadres- Zweite legt den Fokus hingegen auf alle
die EU beschlossen werden. Hinzu kom- saten entfalten können. Daneben gibt es Arten von Normquellen. Dies ist nötig, da
men faktische Vorgaben aus Urteilen oder privatrechtliche Standards wie Industrie- die Unternehmen ihre Pflichten oftmals
Beschlüssen der Judikative. Zudem existie- oder ISO-Standards. Wie in Abbildung 3 keiner genauen Quelle zuordnen können.
ren abstrakte, normauslegende und norm- dargestellt, fokussiert sich diese Studie mit
12Kostenbarometer Regulatorik (Kostbar)
13Investing in Germany | A guide for Chinese businesses
Die erste Zielstellung der Studie „Kostbar“ bau ausgewählt. Die Ergebnisse sollten
bestand in der Identifizierung und Katego- Einblicke in die Belastungen verschiede-
risierung der Bundesnormen, die sich an ner Unternehmensbereiche gewähren,
Wirtschaftsunternehmen richten. Es sollten Erkenntnisse zu branchentypischen Auf-
Erkenntnisse dazu gewonnen werden, wie wänden liefern und auch Unterschieden
viele Vorgaben Unternehmen zu erfüllen zwischen den Branchen nachspüren. Der
haben. Außerdem sollten genauere Infor- Untersuchungsansatz sah dafür struktu-
mationen darüber gewonnen werden, rierte Befragungen in den Unternehmen
welche Art von Aktivitäten diese Vorgaben vor. Im Zeitraum zwischen November
in den verschiedenen Unternehmensberei- 2019 und März 2020 führte Deloitte
chen auslösen. Die manuellen Vorarbeiten zunächst eine Befragung der Maschi-
zu dieser ersten Zielstellung wurden im nenbauunternehmen durch. Nach der
März 2020 abgeschlossen, während der COVID-19-bedingten Befragungspause
korrespondierende Einsatz von Natural- fand von September 2020 bis April 2021
Language-Processing sich von Oktober die Befragung der Versicherungsunter-
2019 bis August 2020 erstreckte. nehmen statt.
Die zweite Zielstellung bestand darin, die Der Auftakt zur Zusammenarbeit für
Aufwände der Unternehmen mit Blick auf die Studie zwischen dem Nationalen
besonders aufwendige Normen auf Bran- Normenkontrollrat und Deloitte inkl. der
chenebene zu quantifizieren und zu mone- gemeinsamen Abstimmung der Zielstel-
tarisieren. Anders als beim ersten Untersu- lungen erfolgte im April 2019. Die Studie
chungsstrang wurden hier alle Regelungen wurde im August 2021 fertiggestellt und
unabhängig davon betrachtet, von welcher anschließend veröffentlicht (siehe
Ebene sie beschlossen wurden. Zur weite- Abbildung 4).
ren Eingrenzung wurden exemplarisch die
Versicherungsbranche und der Maschinen-
Wie viele Vorgaben müssen
Unternehmen erfüllen, welche
Wirkung haben diese und kann
Natural-Language-Processing
dabei unterstützen?
14Kostenbarometer Regulatorik (Kostbar)
Abb. 4 – Vorgehensweise der Studie Kostbar
Vorgehensweise der Studie Kostbar
Zielstellung 1
Identifizierung und Kategorisierung der Normen
Natural-Language-Processing
2019 2020 2021
Apr Okt/Nov März Sep Apr Aug
Start der Fertigstellung
Befragung Befragung
Zusammenarbeit
Maschinenbau Versicherung
Zielstellung 2
15Investing in Germany | A guide for Chinese businesses
2. Betroffenheit von
Wirtschaftsunternehmen durch
Bundesnormen
Die erste Zielstellung der vorliegenden Die OnDEA-Datenbank des Statistischen 2.1.3 Wirkung von Normen innerhalb
Studie zielte darauf ab, aufzuzeigen, welche Bundesamtes lieferte dabei 2.246 Normen, der Wirtschaftsunternehmen
bestehenden Regelungen der Bundes- „dejure“ 312 Normen und die Datenbank Bei der Entwicklung des Studiendesigns
ebene auf Wirtschaftsunternehmen wir- des Bundesjustizministeriums 6.431 stellte sich die Frage nach einer sinnvollen
ken, welche Unternehmensbereiche wie Normen. Die Einzellisten wurden mittels funktionalen Gliederung der verschiedenen
stark betroffen sind und welche Aktivitäten Gegenüberstellung der Kurz- und Langtitel Vorgabetypen. Es sollte der Fragestellung
diese Normen im jeweiligen Unterneh- der jeweiligen Normen abgeglichen. Dar- nachgegangen werden, wie Normen auf die
mensbereich auslösen. aus ergab sich eine konsolidierte Liste, die Wirtschaftsunternehmen wirken können
6.459 Rechtsverordnungen und Bundesge- und welche typischen Aktivitäten die beste-
2.1 Methodischer Untersuchungsan- setze umfasst. henden gesetzlichen Vorgaben von den
satz inkl. Natural-Language-Processing Unternehmen verlangen.
Dieser Abschnitt erläutert die fünf Arbeits- Es handelt sich bei diesem Normenkatalog
schritte, die aus methodischer Sicht not- um eine Momentaufnahme gültiger Nor- Für diesen Aspekt entwickelte das Studi-
wendig waren, um relevante Normen auf men zum Stichtag 30. Juni 2019. Danach enteam Aktivitätenkategorien und klas-
Bundesebene zu identifizieren und eine veränderte oder neu eingeführte Normen sifizierte die Normen entsprechend. Alle
brauchbare Klassifikation für die Wirkung wurden nicht berücksichtigt. unternehmensrelevanten Vorschriften las-
der Vorgaben in den Unternehmen zu sen sich in die folgenden sechs Kategorien
erarbeiten. 2.1.2 Klassifikation Branchencode einordnen: „Ablaufvorschriften“, „eigene
Die so ermittelten Bundesnormen wurden Kontrollhandlungen“, „externe Validierun-
2.1.1 Quellen zur Identifizierung der im Anschluss nach Branchen klassifiziert. gen und Zertifizierungen“, „Personal- und
relevanten Normen Dies folgte dabei grundsätzlich den Vor- Organisationsvorschriften“, „monetäre
Der Umfang des ersten Studienteils ist gaben der statistischen Systematik der Belastung“ sowie „Transparenz- und Infor-
begrenzt auf Rechtsverordnungen und Wirtschaftszweige in der Europäischen mationspflichten“ (siehe Abbildung 5). Der
Gesetze, die auf Bundesebene beschlossen Gemeinschaft, bezeichnet als „NACE Aspekt „Monetäre Belastung“, der als Ober-
worden sind, mit Ausnahme des Strafge- Revision 2“. Anknüpfungspunkt war hier begriff für Zahlungsverpflichtungen der
setzbuches. Auf die Aufnahme von Län- die oberste Ebene der Systematik. Abge- Unternehmen steht, wurde in dieser Studie
dernormen und Unionsrechtsakten wurde wichen wurde von dieser Standardklas- für die erste Fragestellung berücksichtigt,
im Hinblick auf die Zuständigkeit des NKR sifikation insofern, als dass die Branchen aber für die zweite Fragestellung mit der
verzichtet. der Abschnitte T und U (private Haushalte Monetarisierung der Aufwände aufgrund
sowie exterritoriale Organisationen und der damit verbundenen Komplexität ausge-
Die Ausgangsbasis für die in der Studie Körperschaften) aufgrund des Fokus auf klammert.
inkludierten Normen bildeten drei eta- klassische Wirtschaftsunternehmen außer
blierte staatliche bzw. private Rechtsda- Betracht blieben. Dieses Vorgehen wird dadurch bestärkt,
tenbanken: die Online-Datenbank des dass eine ähnlich gelagerte Studie des
Erfüllungsaufwands „OnDEA4“ (ehemals Im zweiten Teil dieser Studie werden die Schweizerischen Gewerbeverbands (2010)
webSKM) des Statistischen Bundesamtes, Branchen „Maschinenbau“ und „Versi- ebenfalls sechs, sehr ähnliche Aktivitä-
die Rechtsdatenbank des Bundesamtes cherungsdienstleister“ näher untersucht. tenkategorien („Handlungspflichten“)
für Justiz „Gesetze im Internet5“ sowie die Daher wurden die beiden Branchen zusätz- entwickelte.
Datenbank des privaten, juristischen Infor- lich aufgenommen.
mationsportals „dejure6“.
4
nDEA - Startseite [Stand: 11.06.2019]
O
5
Gesetze im Internet [Stand: 26.06.2019]
16 6
dejure.org [Stand: 25.06.2019]Kostenbarometer Regulatorik (Kostbar)
Abb. 5 – Übersicht der gebildeten Aktivitätenkategorien
1. Transparenz-
6. Monetäre und Informations-
Belastungen pflichten
Abgaben, Gebühren, Verpflichtende
Subventionen oder Informationserhebung
Zuschüsse und -weitergabe
5. Externe
Validierung und 2. Ablauf-
Zertifizierung vorschriften
Rechtlich Restriktionen der
verpflichtende originären Betriebs-
Kontrollhandlungen prozesse oder die
durch Dritte, die zu Erfordernis neuer
Aufwand in Ihrem Prozesse bzw.
Unternehmen führen Prozessschritte
4. Eigene 3. Personal- und
Kontrollhandlungen Organisations-
Handlungen die die vorschriften
Einhaltung der Vorschriften bzgl. der
rechtlichen Vorgaben Ausgestaltung der
gewährleisten Organisation oder der
Behandlung, Bezahlung
und Qualifikation des
Personals
2.1.4 Manuelle Klassifizierung der Die Klassifizierung der Normen erfolgte 2.1.5 Klassifizierung der Bundes-
Bundesnormen während der Vorarbeiten zunächst manuell normen durch Natural-Language-
Die manuelle Klassifizierung bezog sich durch Rechtsexperten von Deloitte. Diese Processing
zunächst auf die Frage der Wirtschaftsrele- erhielten hierfür eine gemeinsame Deloitte- Wie oben beschrieben, erfordert die manu-
vanz im Allgemeinen und darauffolgend auf interne Schulung durch das Studienteam. elle Klassifizierung von Gesetzestexten
die Bedeutung für einzelne Branchen und Insgesamt erarbeiteten acht Rechtsexper- einen erheblichen Personal- und Zeitauf-
die jeweilige Wirkungsart. Mit der Klassifi- ten die manuelle Klassifizierung der Bundes- wand.
zierung von 6.459 identifizierten Bundes- normen.
normen lässt sich für jedes Wirtschaftsun- Um Bundesnormen in kürzerer Zeit nach
ternehmen einer bestimmten Branche der Eine Mehrfachzuweisung einer Norm zu ihrer Relevanz für die Wirtschaftsunterneh-
vollständige Katalog der Normen abrufen, Branchen und zu Aktivitätenkategorien war men im Allgemeinen bzw. für ausgewählte
die für dieses Unternehmen gelten. Ein- möglich. Die Ergebnisse aus dieser manuel- Branchen zu klassifizieren, bot sich der Ein-
schränkend sei an dieser Stelle angemerkt, len Klassifizierung wurden für den Vergleich satz von Natural-Language-Processing an.
dass die manuelle Klassifizierung lediglich aus der algorithmengestützten Analyse Bisher gab es keine Erfahrungswerte bezüg-
eine Momentaufnahme gültiger Normen herangezogen. Die Auswertungen des Kapi- lich der Güte und Vorhersagegenauigkeit
darstellt. Denn der Bundesgesetzgeber tels 2.2 beinhalten die Ergebnisse aus dieser dieser Analysemethoden in Deutschland.
setzt kontinuierlich neue Normen in Kraft. manuellen Klassifizierung. Deswegen sollten die Ergebnisse, die auf
Zusätzlich müssen Wirtschaftsunterneh- klassische Art (d.h. manuelle Prüfung durch
men weitere Normen beachten, die in dieser Rechtsexperten) mit denen, die mithilfe von
ersten Zielstellung nicht betrachtet werden. NLP-Methoden gewonnen wurden, im Rah-
men dieser Studie verglichen werden.
17Investing in Germany | A guide for Chinese businesses
Exkurs: Einsatz von Datentechnologien
in der besseren Rechtsetzung und bei
öffentlichen Dienstleistungen
Unter dem breiten Banner der künstli- bung, bürgerschaftliches Engagement), Verwaltung möglich werden. Dabei zeigt
chen Intelligenz (KI) tummeln sich viele bei denen der Einsatz von Datentech- sie Möglichkeiten auf, wie die Nutzung
Anwendungsmöglichkeiten für Daten- nologien auch Big-Data-Quellen nutzen von Datentechnologien die Konzeption
technologien, die eine gewisse kreative und so Verbesserungen erreichen konnte und die praktische Umsetzung öffentli-
Kapazität aufweisen. KI erlaubt es, ein (World Bank Group 2017). Auch die EU – cher Leistungen verbessern kann (Van
bestimmtes Ziel zu definieren und dann selbst ein Produzent und starker Nutzer Ooijen, Ubaldi und Welby 2019, Johnstone
das algorithmenbasierte Programm großer Textbestände – hat bereits eigene et al. 2019). (, )
selbst den Weg zum Ziel finden zu las- Anwendungen entwickelt (Craglia, Hradec
sen. KI unterstützt den Nutzer darin, und Troussard 2020). Der Joint Research Bei all dem Interesse für die stärkere
innerhalb komplexer, unübersichtlicher Service stellte in einem technischen Nutzung von Datentechnologien darf
Datenmengen Muster zu finden, Daten Bericht unter anderem sein „Semantic jedoch auch der ethische Aspekt nicht
nach bestimmten Kriterien zu ordnen Text Analysis Tool“ vor, das das „Text aus dem Blick geraten. Es steht außer
und Vorhersagen zu treffen (Government Mining and Analysis Competence Centre“ Frage, dass der Einsatz von Datentech-
Office for Science 2015). KI-Programme seit 2016 entwickelt hat und das einge- nologien nur auf der Grundlage starker
können Spiele spielen, Gesichter und setzt wird, um schnell und zielgerichtet Governance-Regeln erfolgen kann. Diese
Sprache erkennen, lernen und logisch Informationen finden zu können, die die hier angemessen zu diskutieren, würde
fundierte Entscheidungen treffen (Eggers, evidenzbasierte Politikentwicklung in den Rahmen des explorativen NLP-
Schatsky und Viechnicki 2017). Während allen Phasen des Rechtssetzungskreis- Exkurses in dieser Studie sprengen.
große, internationale Technologiekon- laufs unterstützen (vgl. Hradec et al. Dieser Diskurs muss an anderer Stelle
zerne schon lange von den Möglichkeiten (2019) und JRC/EU (2019)). Auf ähnliche geführt werden und konkrete Anwen-
der KI profitieren, öffnete die öffentliche Anwendungen setzt auch das Statisti- dungsfälle betrachten.
Verwaltung erst langsam dem Einsatz von sche Bundesamt in Deutschland, die
entsprechenden Anwendungen. Dabei beispielsweise NLP-Methoden nutzen,
hat KI gerade hier großes Potenzial, um in um Daten aus qualitativen Befragungen
arbeitsintensiven Verwaltungsdienstleis- und Rückmeldungen in Freitextfeldern
tungen einen sparsameren Umgang mit von Fragebögen schneller und zielgerich-
knappen Ressourcen sicherzustellen und teter auswerten zu können. Denkbar ist
mehr Zufriedenheit bei den Adressaten perspektivisch auch der Einsatz in der
zu erreichen (Mehr 2017, Government Gesetzesvorbereitung, etwa um schneller
Office for Science 2015, Eggers, Schatsky die Vorgaben identifizieren zu können, die
und Viechnicki 2017). sich auf den Erfüllungsaufwand auswir-
ken. Die deutschen Ansätze korrespon-
Angesichts dieses vielversprechenden dieren daher mit dem Ziel, das die portu-
Potenzials überrascht es nicht, dass das giesische Ratspräsidentschaft am
Interesse an KI seitens großer interna- 27. Mai 2021 in ihren Ratschlussfolgerun-
tionaler Organisationen wie der OECD gen festgehalten hat: Bessere Rechtset-
und der Weltbank sowie auch seitens der zung soll durch Datentechnologien unter-
Europäischen Union gerade in den letz- stützt und optimiert werden.
ten Jahren gewachsen ist. Die Weltbank
stellte für den World Government Sum- Die OECD legt den Fokus stark auf die
mit 2017 eine Reihe von internationalen digitale Erbringung öffentlicher Dienst-
Praxisbeispielen zusammen (Erbringung leistungen, die aufgrund der aktuell statt-
öffentlicher Dienstleistungen, Gesetzge- findenden Digitalisierung der öffentlichen
18Kostenbarometer Regulatorik (Kostbar)
Als Referenzmodell wurden die „Gradient bildet die Basis für eine Matrix, in der jede echtpositiven (echtnegativen) Vorhersagen
Boosting Decision Trees“ gewählt. Die- Zeile einen Gesetzestext widerspiegelt und zu den tatsächlich positiven (negativen)
ses Modell sowie dessen nachfolgend jede Spalte eines der 35.000 Wörter reprä- Fällen wiedergibt. Precision zeigt in dieser
beschriebene Varianten wurden aufgrund sentiert. Falls ein Wort in einem Gesetz Studie den Anteil der korrekt als wirtschaft-
der schnellen Implementierbarkeit, der vorkommt, wird die Spalte in der Zeile des lich relevant klassifizierten Normen im
Ergebnisqualität in vergleichbaren Anwen- Gesetzestextes auf eins gesetzt, falls nicht, Vergleich zu allen als wirtschaftlich relevant
dungsfeldern sowie deren Nutzung als wird die Spalte auf null belassen. Jede Zeile klassifizierten Normen an. Beispielhaft sagt
gängige Benchmark-Modelle ausgewählt. der binären Matrix fungiert als separate eine Precision von 90 Prozent aus, dass
Die „Gradient Boosting Decision Trees“ Stichprobe für das Trainieren. Anderer- 90 Prozent der durch den Algorithmus als
basieren auf Entscheidungsbäumen. Die seits wurde die TF-IDF-Codierung (Term wirtschaftlich relevant geschätzten Nor-
Gesetztexte stellen die Eingabedaten dar. Frequency – Inverse Document Frequency) men auch wirklich wirtschaftlich relevant
Dabei werden iterativ Entscheidungsbäume angewendet. Dieser Algorithmus bewertet, waren. Der Recall, häufig auch „Sensitivity“
hintereinandergeschaltet, wobei jeder wei- wie häufig ein Wort in einem Dokument oder „True Positive Rate“ genannt, zeigt
tere Entscheidungsbaum darauf trainiert (Norm) vorkommt und wie häufig der das Verhältnis zwischen vom Algorithmus
wird, die Fehler seiner Vorgänger vorherzu- Begriff zwischen den Dokumenten (ver- korrekt als wirtschaftlich relevant klassifi-
sagen. Die finale Schätzung besteht dann schiedenen Normen) erscheint. Während zierten Normen zu allen in Wahrheit wirt-
aus der Summe der Schätzungen aller Ersteres den zugewiesenen numerischen schaftlich relevanten Normen. Beispielhaft
Entscheidungsbäume. Wert für den entsprechenden Begriff besagt ein Recall von 80 Prozent, dass
erhöht, senkt Letzteres diesen Wert. Damit wir 80 Prozent der in unseren Testdaten
Mit den ersten Klassifizierungsergebnis- werden Begriffe, die sehr spezifisch für ein- vorhandenen wirtschaftlich relevanten
sen aus den Vorarbeiten einer manuellen zelne Dokumente sind, stärker gewichtet. Normen auch als solche erkannt haben.
Zuordnung wurden zwei unterschiedliche Mit diesem Verfahren wird ebenfalls eine Da sich Precision und Recall gegenläufig
Varianten des „Gradient Boosting Decision Matrix wie in der Binärcodierung erstellt, verhalten, werden diese gemittelt, um eine
Trees“-Referenzmodells trainiert. Dazu wur- wobei die Werte nicht mehr binär sind, aussagekräftige Größe zur Bewertung
den knapp 4.000 zu dem Zeitpunkt nach sondern TF-IDF-Werte für die jeweiligen des Modells zu erhalten. Dieses Mittel,
Wirtschaftsrelevanz und Branchen klassifi- Wörter in den Spalten darstellen. Jede Zeile das Werte zwischen 0 (im schlechtesten
zierte Normen für die Analyse aufbereitet, repräsentiert weiterhin einen Gesetzestext. Fall, also 0 Prozent) und 1 (im besten Fall,
indem die Rechtstexte der Gesetze und also 100 Prozent) annehmen kann, stellt
Verordnungen um sogenannte Stopwords Mit den präparierten Daten und beiden den F1-Score dar. Beim F1-Score wird also
bereinigt wurden. Darunter fallen insbe- Codierungsarten wurden dann die beiden das harmonische Mittel aus Precision und
sondere Artikel, Konjunktionen, Präpositio- Varianten des oben beschriebenen Modells Recall gebildet, da hier Verhältnisse gemit-
nen und vergleichbare Worte, die in diesem namentlich die „Light Gradient Boosted telt werden sollten.
Modell nicht zur Güte der Vorhersagen Machine“ (LGBM) und das „Extreme Gra-
beitragen. Darauf folgten weitere vergleich- dient Boosting“ (XGBoost), antrainiert
bare, datenvorbereitende Schritte wie die und auf ihre Treffsicherheit bzw. Güte hin
Entfernung der Interpunktion oder die überprüft.7
Umwandlung aller Buchstaben in Minu-
skeln. Weiter wurde die Klassifizierung in Die Güte der einzelnen Modelle wurde
„Ja“ und „Nein“ für die Wirtschaftsrelevanz anhand des sog. F1 Score bemessen.
d.h. die Bezugsgröße bzw. abhängige Vari- Er ist eine Maßzahl aus dem Machine-
able, im Data Science Jargon auch „Labels“ Learning-Bereich und aussagekräftiger als
genannt in ein binäres Format übersetzt. die Accuracy bei schiefen Labels, d.h. bei
Den letzten Schritt zur Aufbereitung der Datengrundlagen, bei denen die abhängige
Daten stellte die Umwandlung der Geset- Variable in einer Ausprägung deutlich häu-
zestexte in maschinenlesbare Formate dar. figer vorkommt als in der anderen Ausprä-
Hierfür wurden zwei Codierungsalgorith- gung. Der F1-Score setzt sich zusammen
men genutzt, einerseits die Binärcodierung. aus der „Precision“ des Modells, also dem
Hierbei wird ein Wörterbuch einer fixierten Verhältnis der echtpositiven (echtnegati-
Größe angelegt (in unserem Fall die 35.000 ven) Vorhersagen zu den gesamten positi-
am häufigsten auftretenden Wörter in ven (negativen) Vorhersagen, und aus dem
den Gesetztestexten). Dieses Wörterbuch „Recall“ des Modells, der das Verhältnis der
7
ähere Details zu den Modellen findet man u.a. in der Publikationen von Ke et al. (2017) und Chen und
N
Guestrin (2016).
19Investing in Germany | A guide for Chinese businesses
In den Varianten des Referenzmodells satz wurden anschließend 384 Datenzeilen
lag dieser Wert zwischen 79 Prozent für für einen zusätzlichen Validierungsda-
das TF-IDF-codierte und mittels XGBoost tensatz herausgelöst. Während mit den
trainierte Modell und 82 Prozent für das Trainingsdaten unterschiedliche Parametri-
LGBM-Modell. Dabei wurden die Ergeb- sierungen erprobt wurden, diente der Vali-
nisse mit einem StratifiedKFold-Verfahren dierungsdatensatz der Auswahl der geeig-
ermittelt, wobei das Trainingsset von 4.000 netsten Einstellung. Der Testdatensatz
Texten jeweils in vier Teile geteilt wurde. diente abschließend einzig der Berechnung
Stratifizierung heißt in diesem Zusammen- und Prüfung der Leistungskennzahlen.
hang, dass die Teilung so erfolgt, dass eine
ungefähr gleiche Verteilung der abhängigen Ein F1-Score für Normen, die für Wirtschafts-
Variable „wirtschaftliche Relevanz“ in allen unternehmen relevant sind, in Höhe von ca.
vier Teilen sichergestellt wird. Für jedes 96 Prozent und knapp 90 Prozent für Nor-
Referenzmodell wurde immer auf drei men, die nicht für Wirtschaftsunternehmen
Teilen trainiert und der vierte Teil wurde als relevant sind, ergibt einen durchschnittlichen
Out-of-Fold (OOF)-Set für die Berechnung Wert von gerundet 93 Prozent. Ebenso
des F1-Score herangezogen. Dieses Proze- erfolgversprechend ist die Analyse der
dere wurde viermal wiederholt, wobei also Relevanz für eine Branche. Aus dem manuell
jeder der vier Teile einmal als OFF-Set ein- klassifizierten Datensatz wurde beispiels-
gesetzt wurde. Somit ist jedes Sample der weise für die Versicherungsbranche ein
4.000 Texte einmal als OOF-Sample in die Trainingsdatensatz gezogen, der 1.225 Daten,
Berechnung des F1-Scores eingegangen. 147 Validierungsdaten und 275 Testdaten
umfasste. Damit wurde ein durchschnittli-
Auf der Suche nach einem noch treffsiche- cher F1-Score von 95 Prozent erreicht.
reren Modell wurde dann das frei verfüg-
bare und zum Zeitpunkt der Studienerstel- Angesichts einer so hohen Treffsicherheit
lung dem Stand der Technik entsprechende und Ergebnisgüte lässt sich mit diesem
linguistische Datenverarbeitungsmodell Modell nicht nur die Wirtschaftsrelevanz
BERT (Bidirectional Encoder Representa- von Bundesnormen sehr gut automatisiert
tions from Transformers) getestet.8 Dieses klassifizieren. Auch die Möglichkeit der
wurde bereits auf Millionen von Texten Ausweitung der automatisierten Analyse
vortrainiert und arbeitet mit einer bidirek- beispielsweise auf die Branchenrelevanz ist
tionalen Kontexterkennung. Da BERT in der damit gegeben. Der Vergleich zeigte, dass
Lage ist, die Bedeutung einzelner Worte im die Analyse von Rechtstexten mit Daten-
Satz zu erfassen, entfiel die Notwendigkeit, technologien den klassischen Analyseme-
die Worte der einzelnen Gesetzestexte zu thoden durchaus das Wasser reichen kann.
codieren und Stopwords, Interpunktion
sowie Majuskeln zu entfernen.
Die 3.937 zu dem Zeitpunkt bereits manuell
klassifizierten Daten wurden dazu im Ver-
hältnis 80:20 in einen Trainingsdatensatz
(3.149 Daten) und einen Testdatensatz (788
Daten) aufgeteilt. Aus dem Trainingsdaten-
20 8
Nähere Details beschreibt u.a. die Publikation von Devlin et al. (2019)Kostenbarometer Regulatorik (Kostbar)
21Investing in Germany | A guide for Chinese businesses
Exkurs: Ähnliche mögliche Anwendungs-
bereiche von Datentechnologien
Die Studie „Kostbar“ zeigt, dass sich Ex-post-Betrachtung (ähnlich wie in • Language-Processing erlaubt ein Grup-
durch den Einsatz von Datentechnologien Kapitel 3 dargestellt), ist es auch mög- pieren von vorhandenen Texten und
viel Zeit und Personalaufwand sparen lich, die Ex-ante-Aufwandsprognose kann automatisiert Verbindungen und
lässt: Eine automatisierte Klassifizierung von Gesetzesvorhaben automatisiert den Grad der Ähnlichkeit zwischen den
von Normen kann nur durch deren Nor- durchzuführen (die anschließend noch Texten aufzeigen.
meninhalte erfolgen. Das ist ein vielver- manuell geprüft werden können). Es
sprechender Ansatz insbesondere für würden in einer einfachen Variante die • Ebenso erlauben NLP-Ansätze, Muster
Wirtschaftsunternehmen, um ihr Rechts- von Gesetzesvorhaben wahrscheinlich in neuen oder bestehenden Rechtstex-
monitoring zu optimieren, jedoch sind betroffenen Branchen und notwendi- ten zu erkennen. So wäre es denkbar,
auch weitere Anwendungen denkbar: gen Aktivitäten in den Unternehmen mögliche Inkonsistenzen von recht-
prognostiziert und anschließend mit lichen Regelungen insbesondere in
• Mit der automatisierten Erkennung von vorgehaltenen Ex-post-Informationen komplexen, unübersichtlichen Rechts-
Textinhalten durch Natural-Language- zu regulatorisch bedingten Aufwänden gebieten automatisiert zu identifizieren.
Processing lassen sich Ähnlichkeitsana- (wie zum Beispiel durchschnittliche Kos- Das wäre in Rahmen der Ex-ante-
lysen durchführen. So lassen sich bspw. ten für Kontrollhandlungen in Versiche- Einschätzung von neuen Gesetzesvor-
Richtlinien, schriftlich fixierte Ordnun- rungen) kombiniert werden, um daraus haben, aber auch in einer Ex-post-
gen o.Ä. von Unternehmen mit Geset- die geschätzten Aufwände zu ermitteln. Betrachtung bestehender Regulierun-
zen abgleichen um festzustellen, welche Voraussetzung für diese Aufgabe sind gen vorstellbar.
Gesetze und deren Novellierungen sich die initiale Erarbeitung und laufende
auf interne Dokumente auswirken. Pflege von dafür notwendigen Daten.
Die Aufgabe der Datenpflege ist so
• Daneben ermöglicht Natural Language wichtig, dass insbesondere in China, wo
Processing per Stichwortsuche das sehr viele KI-Anwendungen im Einsatz
Auffinden der relevantesten Passagen sind, ein eigener Berufsstand dafür
in Gesetzen oder unternehmensintern entstanden ist, der sich Datenetikettie-
geltenden Dokumenten. Ebenso ist eine rer nennt. Die aktuellen Pilotprojekte
direkte Beantwortung eingegebener des Statistischen Bundesamtes zeigen
Fragestellungen denkbar. Anwendern bereits, dass NLP-Ansätze im Bereich
kann dadurch die Klärung der aktuellen der Erfüllungsaufwandsschätzungen
Rechtslage oder Unternehmensanwei- bei neuen regulatorischen Vorgaben
sung stark erleichtert werden. eingesetzt werden könnten. Auf euro-
päischer Ebene und in manchen EU-
• Ein weiteres großes Anwendungsfeld Mitgliedstaaten wird ebenfalls bereits
von Natural-Language-Processing ist an dem Thema KI in der Aufwandsprog-
die Extrahierung von Informationen aus nose von Gesetzesvorhaben gearbeitet
Texten, sodass automatisiert Zusam- (u.a. in Portugal die Software „AI 2 IA“,
menfassungen von einzelnen oder meh- auf EU-Ebene die Semantische
reren Texten erstellt werden können. Textanalyse-Anwendung SeTA).
Anwendungsfälle sind aber auch im Rah- • Ein Anwendungsfeld könnte zum Bei-
men der Gesetzgebung möglich: spiel im Rahmen einer Ex-ante-
Einschätzung liegen, wenn man einen
• Verlängert man die Wertschöpfung Überblick über Verbindungen des
des genutzten NLP-Ansatzes zur Gesetzesvorhabens zu bereits beste-
Klassifizierung von Texten mit mone- henden Normen benötigt. Natural-
tären Informationen zu regulatorisch
bedingten Aufwänden aus einer
22Kostenbarometer Regulatorik (Kostbar)
2.2 Auswertung Abb. 6 – Anzahl relevanter Normen auf Bundesebene für
Im ersten Schritt wurden 6.459 Normen Wirtschaftsunternehmen
auf Ebene des Bundes identifiziert. Im
Anschluss wurde jede danach bewertet, ob 2.331
sie für Wirtschaftsunternehmen relevante
Relevante
Regelungen enthält. Wie aus Abbildung 6
hervorgeht, ist die Relevanz für 2.331 oder
Normen
etwa 36 Prozent der analysierten Normen
gegeben.
6.459
Analysierte
Normen
R
elevante Normen
Nicht relevante Normen
Die Anzahl der zu beachtenden
Normen für Unternehmen ist schon
allein auf Bundesebene beachtlich.
Es ist davon auszugehen, dass ein
Vielfaches davon an weiteren Normen
auf die Unternehmen wirkt. Dazu
gehören beispielsweise EU-Vorschriften,
die unmittelbar gelten, oder solche,
die von Aufsichtsbehörden erlassen
werden.
23Investing in Germany | A guide for Chinese businesses
10%
Die nächste Klassifizierung erfolgte hin- Abb. 7 – Anzahl relevanter Normen je Branche
sichtlich der Branchen. Abbildung 7 gibt
die Anzahl relevanter Normen je Branche Verarbeitendes Gewerbe 924
wieder. Daraus geht hervor, dass das ver-
arbeitende Gewerbe mit 924 Normen die
höchste Anzahl relevanter Bundesnormen Verkehr und Lagerei 807
auf sich zieht. Darauf folgen Verkehr- und
Lagerei mit 807 relevanten Normen sowie
die Land- und Forstwirtschaft/Fischerei mit Land- und Forstwirtschaft, Fischerei 727
727 relevanten Gesetzen und Rechtsver-
ordnungen auf Bundesebene. Die geringste Erbringung von Finanz- und Versicherungs-
511
Anzahl an Normen weisen der Kunst-, dienstleistungen
Unterhaltungs- und Erholungssektor mit
296 Bundesnormen, das Grundstücks- und Handel, Instandhaltung und Reparatur von
479
Wohnungswesen mit 310 Bundesnormen Kraftfahrzeugen
und das Gastgewerbe mit 330 relevanten
Bundesnormen auf. Energieversorgung 444
Baugewerbe 440
Erziehung und Unterricht (ohne
429
Organisationen ohne Erwerbszweck)
Erbringung von sonstigen Dienstleistungen 427
Erbringung von freiberuflichen, wissenschaft-
387
lichen und technischen Dienstleistungen
Wasserversorgung, Abwasser-/Abfallent-
sorgung und Beseitigung von Umweltver- 373
schmutzungen
Gesundheits- und Sozialwesen (ohne
359
Organisationen ohne Erwerbszweck)
Bergbau und Gewinnung von Steinen
359
und Erden
Erbringung von sonstigen wirtschaftlichen
353
Dienstleistungen (z.B. Reisebüro, Detektei)
Öffentliche Verwaltung,
346
Verteidigung, Sozialversicherung
Information und Kommunikation 338
Gastgewerbe 330
Grundstücks- und Wohnungswesen 310
Kunst, Unterhaltung und Erholung (ohne
296
Organisationen ohne Erwerbszweck)
0 200 400 600 800 1.000
24Kostenbarometer Regulatorik (Kostbar)
Die Branchen „Maschinenbau“ und „Versi- Abb.
10% 8 – Anzahl relevanter Normen der Maschinenbau- und
cherungsdienstleister“, für die im zweiten Versicherungsdienstleistungsbranche
Studienteil der regulatorische Aufwand
aufgrund von Befragungen ermittelt wird,
liegen mit einer Anzahl an relevanten Versicherungen 397
Normen in Höhe von 445 bzw. 397 jeweils
unter dem Durchschnitt von 451 Normen
(Siehe Abbildung 8). Es ist einschränkend Maschinenbau 445
zu erwähnen, dass daraus nicht gefolgert
werden kann, dass Branchen mit vielen 0 200 400 600 800 1.000
zu beachtenden Normen mehr Aufwände
haben als Branchen mit weniger Normen.
Die einzelnen Normen verursachen nicht
gleich viel Aufwand, wie auch die empiri-
schen Auswertungen in den Jahresberich-
ten des NKR immer wieder zeigen.
25Investing in Germany | A guide for Chinese businesses
Im Rahmen der Studie kam die Fragestel- fen und Prozessen in den Unternehmen
lung auf, wie Normen auf die Wirtschafts- nach sich. Einen weiteren entscheidenden
unternehmen wirken können. Abschnitt Teil machen notwendig gewordene Trans-
2.1.3 beschreibt die entwickelten Katego- parenz- und Informationspflichten (ca. 43%)
rien zur Wirkung von Normen. sowie Personal- und Organisationsvor-
schriften (ca. 39%) aus. In geringerem Maße
Die Anzahl an Normen, die den einzelnen führen relevante Normen zu Aktivitäten,
Aktivitäten zugewiesen werden können, die sich den Kategorien „externe Validie-
sind in Abbildung 9 dargestellt. Eine Norm rung und Zertifizierung“ (ca. 24%) bzw.
kann auch mehreren Aktivitäten zugeord- „monetäre Belastung“ sowie „eigene Kont-
net werden. Demnach zieht der Großteil rollhandlungen“ (jeweils ca. 10%) zuordnen
der Regulatorik – knapp 59 Prozent der lassen.
relevanten Normen –Vorschriften zu Abläu-
Abb. 9 – Anzahl relevanter Normen nach Aktivitätenkategorien (Mehrfachzählung möglich)
Ablaufvorschriften 1.372 59%
Transparenz- und Informationspflichten 998 43%
Personal- und Organisationsvorschriften 902 39%
Externe Validierung und Zertifizierung 557 24%
Monetäre Belastung 242 10%
Eigene Kontrollhandlungen 237 10%
0 500 1.000 1.500
26Kostenbarometer Regulatorik (Kostbar)
27Investing in Germany | A guide for Chinese businesses
Werden die beiden Klassifikationen kom- Daten. Für die Branchen „Erziehung und
biniert - wird also für jede Branche der Unterricht“ sowie „Erbringung sonstiger
jeweilige Anteil an Normen der einzelnen Dienstleistungen“ – die Tätigkeiten wie
Vorschriftsarten betrachtet – so zeigt sich bspw. die Vermietung beweglicher Güter,
über die Branchen ein homogenes Bild mit Arbeitskräftevermittlung, Reisedienstleis-
vergleichbaren Anteilen und grundsätz- tungen, Sicherheitsdienste oder Gebäu-
lich geringen Schwankungsbreiten9 (Siehe debetreuungen umfasst – stellen Normen
Abbildung 10). Mit durchschnittlich mit Personal- und Organisationsvorschrif-
29 Prozent aller relevanten Branchennor- ten mit je 46 bzw. 39 Prozent die größte
men stellen Vorschriften zu Abläufen im Gruppe dar. Mit durchschnittlich 12, 8 und
Unternehmen grundsätzlich die größte 5 Prozent aller relevanten Branchennor-
Normenkategorie dar. Normen, die Pflich- men nehmen Vorschriften zu externen Vali-
ten in den Bereichen Transparenz und dierungen und Zertifizierungen, monetärer
Information bzw. Personal und Organisa- Belastung (z.B. für Steuern, Gebühren)
tion auferlegen, bilden mit durchschnittlich sowie eigenen Kontrollhandlungen einen
24 bzw. 22 Prozent die nächstgrößeren untergeordneten Anteil an der Gesamtzahl
Gruppen. Dabei verzeichnet die letztge- der Normen ein.
nannte Kategorie zwei Ausreißer in den
Mehr als die Hälfte aller
Normen auf Bundesebene
regeln Abläufe.
9
Gemessen anhand der Standardabweichung der jeweiligen Branchenanteile
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