Inleiding
In een steeds dynamischere wereld worden bestuurders en beleidsmakers geconfronteerd met vraagstukken waarin talloze actoren, belangen en interacties samenkomen. Traditionele methoden van sturing, gebaseerd op hiërarchie, vaste plannen, kwantitatieve prestatie-indicatoren en statische dashboards, blijken in dergelijke situaties steeds vaker ontoereikend. Dit roept de vraag op: hoe kunnen bestuurders effectief richting geven in een complexe, veranderlijke omgeving zonder te vervallen in oversimplificatie en het risico op de creatie van schijnzekerheid? De deskundigencommissie Hervormingsagenda Jeugd merkt in dit kader in haar rapport Groeipijn op dat er vaak sprake is van 'wensdenken' gebaseerd op niet bewezen paradigma's en onvoldoende monitoring, waardoor er te beperkt en soms geen rekening wordt gehouden met aanwezige dynamiek, complexiteit en samenhang in het sociaal domein.
In deze blog verkennen we hoe integraal denken, adaptieve governance en reflexieve monitoring mogelijk kan bijdragen aan effectievere sturing. We bouwen voort op wetenschappelijke inzichten van onder andere Donella Meadows, Dave Snowden, Karl Weick en Elinor Ostrom, en we proberen recente bevindingen van kennisinstituten zoals MIT Sloan, Harvard Business Review en de OECD te integreren.
De beperkingen van traditionele sturing in dynamische omgevingen
Hiërarchie en centralisatie: Een verouderd sturingsmodel
Hiërarchische sturing, waarbij besluitvorming gecentraliseerd is en samengevatte en gefilterde informatie top-down wordt geïnterpreteerd, heeft historisch gezien goed gefunctioneerd in stabiele en voorspelbare contexten. Echter, naarmate organisaties en beleidsomgevingen complexer worden, worden beperkingen van dit model zichtbaar. Henry Mintzberg (1983) toonde aan dat gecentraliseerde structuren moeite hebben om snel en effectief te reageren op veranderingen, omdat informatie gefilterd en vertraagd wordt door meerdere lagen.
Daarnaast wijst onderzoek van Aghion & Tirole (1997) uit dat centralisatie vaak leidt tot een verlies van waardevolle informatie die op operationeel niveau aanwezig is. Snowden & Boone (2007) gaan een stap verder en stellen dat in veranderlijke situaties top-down besluitvorming op basis van vooraf gedefinieerde richtlijnen, plannen en prestatieafspraken, niet werkt en dat multidiscplinaire verkenning en afstemming nodig is over de oorzaken en betekenis van zich ontwikkelende patronen (trends).
Het gevaar van oversimplificatie: KPI’s, eenvoudige weergaven en onzekerheid
Een natuurlijke reactie op complexiteit is het reduceren van de informatie en vereenvoudigd rapporteren over die complexiteit. Helder en compact verslag doen van complexe situaties is erg belangrijk en wenselijk om 'gedrag' in complexe systemen te kunnen bestuderen en over te brengen op derden. Er schuilt ook een gevaar in. De natuurlijke 'bias' is ook om complexe vraagstukken 'over' te simplificeren (plats slaan), waardoor een 'vals' gevoel van zicht en controle ontstaat. Sterman (2000) laat zien dat omgevingen met veel afhankelijkheden sterk beïnvloed worden door feedbackloops en onverwachte wisselwerkingen. Traditionele vereenvoudigde rapportagesystemen negeren deze onderlinge verbanden vaak en geven momentopnames (foto) in plaats van een dynamisch inzicht (radar).
Donella Meadows (2008) benadrukt in Thinking in Systems dat complexe vraagstukken niet lineair te voorspellen zijn en dat rapporteren en sturen op geïsoleerde indicatoren kan leiden tot goal displacement—waarbij organisaties zich richten op het behalen van afgesproken meetbare targets. Dit sluit aan bij Goodhart’s Law (Goodhart, 1975): "When a measure becomes a target, it ceases to be a good measure."
In sectoren zoals de gezondheidszorg en het sociaal domein is aangetoond dat prestatie-indicatoren soms leiden tot gaming-gedrag, waarbij instellingen zich richten op het behalen van KPI’s (bijvoorbeeld doorlooptijden, afschalen, doelrealisatie of het behalen van treek-normen) zonder dat de onderliggende kwaliteit verbetert (Bevan & Hood, 2006). Harvard Business Review (McAfee & Brynjolfsson, 2012) waarschuwt dat datagedreven besluitvorming alleen effectief is als data niet als de absolute reflectie van waarheid wordt beschouwd, maar als input dient voor een iteratief multidisciplinair leerproces.
Integraal denken en de noodzaak van adaptieve governance
De kracht van integraal (systeem) denken: Meadows en Snowden
Integraal denken biedt een alternatief voor traditionele sturingsmodellen door te erkennen dat complexe vraagstukken emergente eigenschappen en niet-lineaire oorzaak-en-gevolg interacties hebben. Donella Meadows (2008) stelt dat effectieve interventies vragen om inzicht in onderliggende structuren en terugkoppelingsmechanismen in plaats van statische doelstellingen en vereenvoudigde weergaven van in de werkelijkheid complexe vraagstukken..
Dave Snowden’s Cynefin Framework (2007) biedt een aanvullende kijk op besluitvorming in onvoorspelbare contexten. Hij onderscheidt vier typen situaties:
- Eenvoudige situaties, waar causale verbanden direct zichtbaar zijn en best practices volstaan.
- Gecompliceerde situaties, waarin analyses expert-kennis vragen en good-practices wordt toegepast, omdat het 1-op-1 kopiëren van best practices niet meer werkt.
- Complexe situaties, waar causale verbanden pas achteraf zichtbaar worden en waar adaptieve besluitvorming vereist is.
- Chaotische situaties, waar direct handelen en crisismanagement nodig zijn.
In een dynamische omgeving, zoals het jeugddomein lijkt op situatie 3. Sturen op vaste KPI’s en vereenvoudigde weergaven van de dynamiek is dan volgens Snowden ineffectief, omdat 'gevolgen' van sturingsinterventies beperkt voorspelbaar zijn, en de relatie tussen 'oorzaken' en 'gevolgen' niet direct en makkelijk zichtbaar zijn te maken. Hier is een interactieve en adaptieve aanpak nodig, waarin beleid en sturing hand in hand gaan en continu worden bijgesteld op basis van nieuwe inzichten.
Multi-level governance en adaptieve besluitvorming
Elinor Ostrom (2010), Nobelprijswinnaar in de economie, benadrukt in haar onderzoek naar polycentric governance dat complexe vraagstukken niet effectief kunnen worden bestuurd via centrale organen. In plaats daarvan pleit zij voor een gedecentraliseerd en iteratief model waarin meerdere bestuurslagen tegelijk samenwerken.
Dit sluit aan bij het concept van adaptive governance, zoals beschreven door Kattel & Mazzucato (2018). Zij stellen dat effectieve overheden flexibel moeten opereren en real-time moeten kunnen bijsturen op basis van veranderende omstandigheden en data. Hiervoor is doorlopende monitoring nodig in de vorm van een radar-functie en niet in de vorm van vaste focuspunten. De deskundige-commissie Hervormingsagenda Jeugd neemt in dat kader waar dat de monitoring in het jeugddomein nog onvoldoende is ontwikkeld en dat we samen 'Sturen in de mist'. Reflexieve monitoring speelt een cruciale rol als we meer invloed willen hebben op het sociaal domein en het jeugddomein in het bijzonder.
Reflexieve monitoring: Leren en sturen
Waarom reflexieve monitoring essentieel is
In tegenstelling tot traditionele monitoring, die periodiek prestatie-indicatoren evalueert op basis van vooraf vastgelegde doelen, richt reflexieve monitoring zich op het continu waarnemen, bevragen en aanpassen van strategieën en sturing (Van Mierlo et al., 2010). Dit is cruciaal in dynamische contexten, waar de impact van interventies vaak achteraf en soms pas op langere termijn zichtbaar wordt.
Kernvragen binnen reflexieve monitoring zijn
- Welke interventies hebben we uitgevoerd?
- Welke effecten zijn opgetreden?
- Wat leren we over de interacties en de opgetreden onvoorziene neveneffecten (denk ook aan het promotieonderzoek boemerang beleid van Sharon Stelaard)?
Karl Weick’s (1995) concept van sensemaking sluit hierbij aan: organisaties die voortdurend reflecteren en hun strategieën en sturing iteratief aanpassen, zijn beter in staat om met dynamiek en onzekerheid om te gaan.
Van controle naar faciliteren: De rol van monitoring in moderne governance
OECD (2017) pleit in haar rapport over systems thinking for policy making voor een verschuiving van klassieke beleidscontrole naar een faciliterende rol van de overheid. Dit betekent dat monitoring uitsluitend gericht is zijn op naleving en verantwoording, maar meer gericht moet worden op leren en bijsturen dan we soms gewend zijn. Dit wordt ook onderschreven door MIT Sloan (Brynjolfsson, Hitt & Kim, 2011), die stelt dat data pas waardevol is als het wordt ingezet voor strategische reflectie en dialoog.
Conclusie: Van statische sturing naar dynamische governance
Effectief sturen in complexe omgevingen vereist een herziening (evolutie) van traditionele bestuursmodellen. Hiërarchische, KPI-gedreven sturing en traditionele dashboards schieten steeds meer tekort, omdat ze de dynamiek en wisselwerking tussen actoren niet goed zichtbaar maken.
Wetenschappelijke inzichten uit integraal (systeem) denken, adaptieve governance en reflexieve monitoring tonen aan dat een flexibel, iteratief en lerend model meer rendement oplevert. Bestuurders concentreren zich in dit model steeds meer op het ondersteunen, het dynamisch monitoren en het strategisch reflecteren, gebaseerd op een grondig begrip van de ontwikkelingen binnen het sociaal domein.
Wanneer complexe vraagstukken in hun geheel worden erkend, geanalyseerd en vanuit diverse perspectieven en lagen binnen het netwerk gericht worden benaderd (strategic leverage points), ontstaat er een leerproces dat beter bijdraagt aan effectieve en efficiënte sturing.
Sturen en monitoren in dynamische omgevingen