Wissenschaftliche Politikberatung in Krisen erfordert belastbare Evidenz trotz Zeitdruck und Datenlücken. Dieser Beitrag illustriert dies an zwei Projekten für das Europäische Parlament: die Analyse geopolitischer Risiken für Banken mittels Stresstest-Vergleichen sowie die Untersuchung von Halterstruktur sogenannter bail-in-fähiger Bankanleihen durch die Kombination öffentlicher und kommerzieller Datenquellen. Während erste Näherungen kurzfristig wichtige Erkenntnisse liefern, ersetzen sie keine solide Dateninfrastruktur. Für eine glaubwürdige Beratung sind daher methodische Transparenz, institutionelle Unabhängigkeit und ein verbesserter Zugang zu konsistenten und zeitnahen Aufsichtsdaten unerlässlich.
“Prognosen sind schwierig, vor allem, wenn sie die Zukunft betreffen“, lautet ein geflügeltes Wort. Es verweist auf den Konflikt zwischen notwendigen Entscheidungen und fehlendem Wissen über die (un)beabsichtigten Folgen dieser Entscheidungen. Dieser Konflikt charakterisiert auch die Beziehung zwischen politischen Systemen und wissenschaftlicher Beratung. Dies gilt umso mehr in der von Zeitzeug:innen und Wissenschaftler:innen diagnostizierten Polykrise, in der sich überlagernde Krisen und Schocks über räumliche, zeitliche und sektorale Grenzen hinweg zusammenwirken und sich gegenseitig verstärken können. Auch die Regulierung europäischer Banken lässt sich daher zunehmend weniger von Fragen geopolitischer Abhängigkeit und strategischer Autonomie trennen (Dewatripont et al., 2025). Die ständig wechselnde Weltlage erzeugt auf Seiten der politischen Entscheider:innen eine Nachfrage nach stets detaillierter, detailgetreuer wissenschaftlicher Beratung. Häufig fehlen die unmittelbaren historischen Vergleichsfälle; vorhandene Datensätze und Erkenntnisse beziehen sich auf Fragestellungen, die unter stabileren Rahmenbedingungen relevant waren.
Unweigerlich besteht ein Spannungsverhältnis zwischen schnellen Entscheidungen unter großer Unsicherheit und der Notwendigkeit belastbarer Evidenz. Erstens sind Wissenschaft und Politik grundlegend verschieden. Wissenschaft bewertet die Belastbarkeit von Aussagen und Maßnahmen anhand von Daten, Methoden und transparenter Überprüfbarkeit. Politik muss Zielkonflikte lösen, gesellschaftliche Akzeptanz herstellen und explizit normative Erwägungen miteinbeziehen. Wissenschaft kann Unsicherheit als Zustand akzeptieren, Politik muss Entscheidungen unter Unsicherheit treffen. Glaubwürdige Politikberatung setzt voraus, dass Unsicherheiten, fachliche Grenzen und mögliche Interessenkonflikte transparent gemacht werden (zur Orientierung siehe z. B. Leibniz-Gemeinschaft, 2021).
Zweitens verweist das Spannungsverhältnis auf Legitimationskrisen europäischer Demokratien, die den Bedarf an wissenschaftlicher Beratung erhöhen, da die Politik datengetriebene Studien zur Begründung ihrer Entscheidungen anführen möchte. Wissenschaftliche Politikberatung kann daher einerseits wichtiger werden, andererseits besteht die Gefahr, als Legitimationsressource von Machtinteressen genutzt zu werden. Die zunehmende Nutzung wissenschaftlicher Expertise kann dabei paradoxerweise sowohl zur Begründung politischer Entscheidungen beitragen als auch die Autorität der Wissenschaft schwächen, wenn wissenschaftliche Aussagen in politische Auseinandersetzungen hineingezogen und selektiv verwendet werden (Weingart, 1999). Auf diese Gefahr weist z. B. der Wissenschaftsrat (2020) in einem Positionspapier zur Anwendungsorientierung in der Forschung hin. Damit werden schnell verfügbare Daten und eine saubere wissenschaftliche Methodik zu wichtigen Elementen, um unabhängige wissenschaftliche Politikberatung von politisch instrumentalisierten Gutachten zu unterscheiden.
Für Wirtschaftsforschungsinstitute stellt sich daher insbesondere folgende Frage:
Wie kann wissenschaftliche Politikberatung belastbare Evidenz erzeugen, wenn politisch relevante Größen nicht direkt beobachtbar sind oder die benötigten Informationen nur unvollständig und fragmentiert vorliegen?
Der Beitrag untersucht diese Frage anhand zweier Beispiele aus der Banken- und Finanzmarktforschung. Im ersten Fall ist der gesuchte Effekt in den vorhandenen Daten nicht separat ausgewiesen und muss über einen Vergleich verschiedener Erhebungen angenähert werden. Im zweiten Fall sind die relevanten Informationen auf mehrere öffentliche, administrative und kommerzielle Datenquellen verteilt, die jeweils nur einen Teil des Gesamtbildes erfassen.
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