{"id":43846,"date":"2026-10-01T19:12:50","date_gmt":"2026-10-01T23:12:50","guid":{"rendered":"https:\/\/intosaijournal.org\/journal-entry\/the-center-periphery-divide-performance-auditing-and-systems-thinking-in-costa-ricas-intermediate-cities\/"},"modified":"2026-10-01T19:35:49","modified_gmt":"2026-10-01T23:35:49","slug":"the-center-periphery-divide-performance-auditing-and-systems-thinking-in-costa-ricas-intermediate-cities","status":"publish","type":"journal-entry","link":"https:\/\/intosaijournal.org\/de\/journal-entry\/the-center-periphery-divide-performance-auditing-and-systems-thinking-in-costa-ricas-intermediate-cities\/","title":{"rendered":"Die Kluft zwischen Zentrum und Peripherie: Wirtschaftlichkeitspr\u00fcfungen und Systemdenken in den mittelgro\u00dfen St\u00e4dten Costa Ricas"},"content":{"rendered":"\n

Autorinnen und Autoren: Laskmi Barrantes Ceciliano, Adriana Badilla Fuentes, Jos\u00e9 Roberto Gonz\u00e1lez Chaves<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Einleitung<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

In den letzten Jahren wurden mittelgro\u00dfe St\u00e4dte zu entscheidenden Triebkr\u00e4ften regionaler Entwicklung. Dennoch stellt die Bewertung ihrer \u00f6ffentlichen Dienstleistungen Oberste Rechnungskontrollbeh\u00f6rden (ORKB) vor einzigartige Herausforderungen. Um diese L\u00fccke zu schlie\u00dfen, entwickelte und implementierte die ORKB Costa Rica eine innovative Wirtschaftlichkeitspr\u00fcfungsmethode, die speziell auf diese besonderen st\u00e4dtischen Zentren zugeschnitten ist. Dieses spezialisierte Rahmenwerk erweitert die traditionelle Wirtschaftlichkeitspr\u00fcfung durch Einbeziehung einer pragmatischen Bewertung des \u00f6ffentlichen Nutzens, der Gerechtigkeit und der nachhaltigen Entwicklung in dezentralen Kontexten.<\/p>\n\n\n\n

Die Methode wurde zwischen 2024 und 2025 in zwei aufeinanderfolgenden Phasen umgesetzt und erwies sich als \u00e4u\u00dferst skalierbar. Die erste Pr\u00fcfung aus dem Jahr 2024 bewertete die Qualit\u00e4t und Rechtzeitigkeit sechs wesentlicher \u00f6ffentlicher Dienstleistungen sowie das diesbez\u00fcgliche zuk\u00fcnftige Versorgungsangebot \u2013 Trinkwasser, Strom, Feststoffentsorgung, Mobilit\u00e4t, Abwasseraufbereitung sowie Telekommunikation \u2013 in sieben mittelgro\u00dfen St\u00e4dten und bezog sich auf die T\u00e4tigkeiten von 2022 bis 2023. Diese Phase zielte direkt darauf ab, Versorgungsl\u00fccken f\u00fcr benachteiligte Bev\u00f6lkerungsgruppen zu verringern sowie die lokale Verwaltung in Einklang mit den SDGs 6, 7 und 11 zu bringen.<\/p>\n\n\n\n

Aufbauend auf diesen Erkenntnissen wurde der Umfang der Pr\u00fcfung aus dem Jahr 2025 sowohl geografisch (durch Einbeziehung von vier weiteren St\u00e4dten) als auch inhaltlich erweitert: Bildung und Gesundheitsversorgung wurden in die Bewertung des Zeitraums 2023\u20132024 einbezogen. Durch Konzentration auf praktische, anpassbare Pr\u00fcfungsinstrumente f\u00fchrte dieser zweistufige Ansatz nicht nur zu einem messbaren \u00f6ffentlichen Nutzen in Costa Rica, er schuf auch ein reproduzierbares Modell f\u00fcr andere ORKB, welche die dezentrale Erbringung \u00f6ffentlicher Dienstleistungen pr\u00fcfen m\u00f6chten.<\/p>\n\n\n\n

Methoden<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Um die Wirksamkeit und Gerechtigkeit der Versorgung mit \u00f6ffentlichen Dienstleistungen bewerten zu k\u00f6nnen, kombinierten die Pr\u00fcfungen moderne Datenanalysen, Geotechnologien sowie systemische Analysen. Dieser hybride Ansatz erm\u00f6glichte es der ORKB, eine kritische datenbezogene Einschr\u00e4nkung zu \u00fcberwinden, die vielen Pr\u00fcfungen des \u00f6ffentlichen Sektors gemein ist: die Nichtverf\u00fcgbarkeit von Daten einer aktuellen Volksz\u00e4hlung.<\/p>\n\n\n\n

Der erste methodische Bestandteil umfasste Geoanalysen und die Festlegung der st\u00e4dtischen Fl\u00e4chenausdehnung. Um die Grenzen mittelgro\u00dfer St\u00e4dte anhand ihrer sichtbaren st\u00e4dtischen Fl\u00e4chenausdehnungen darzustellen, wurden in der Studie georeferenzierte Daten mittels konvexer H\u00fclle geoverarbeitet. Diese r\u00e4umlichen Daten wurden anschlie\u00dfend mithilfe von QGIS zusammengef\u00fchrt, wobei \u00f6ffentliche Dienstleistungen \u00fcber sogenannte \u201eMinimum Geostatistical Units\u201c mit pr\u00e4zisen Standorten verkn\u00fcpft wurden.<\/p>\n\n\n\n

Aufbauend auf dieser Grundlage wurden in der zweiten Phase moderne Analysen und Kennzahlen zu Ungleichheit einbezogen. Um Muster ohne Voreingenommenheit zu ermitteln, wurde in R ein un\u00fcberwachtes maschinelles Lernverfahren \u2013 eine hierarchische Clusteranalyse \u2013 durchgef\u00fchrt, bei dem r\u00e4umliche Einheiten anhand gemeinsamer Merkmale hinsichtlich der Effizienz \u00f6ffentlicher Dienstleistungen gruppiert wurden. Zus\u00e4tzlich wurde der Gini-Index berechnet, um interne Ungleichheiten bei der Dienstleistungserbringung quantitativ zu erfassen.<\/p>\n\n\n\n

Schlie\u00dflich kamen systemische Analysen und Validierungsverfahren durch Stakeholder zum Einsatz, um ein ganzheitliches Verst\u00e4ndnis der L\u00fccken in st\u00e4dtischen Dienstleistungen zu gew\u00e4hrleisten. Die zuvor angewandten quantitativen Methoden wurden durch Instrumente des Systemdenkens erg\u00e4nzt, darunter Kausalschleifendiagramme und die R\u00e9gnier-Tabelle. Zum Abschluss des Verfahrens wurden die Ergebnisse in kollaborativen Validierungssitzungen gemeinsam mit den wichtigsten Stakeholdern verfeinert und \u00fcberpr\u00fcft.<\/p>\n\n\n\n

Ergebnisse<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Obwohl die territoriale Wirtschaftsstrategie Costa Ricas f\u00fcr den Zeitraum 2020\u20132050 ein klares Mandat f\u00fcr eine koh\u00e4rente und gerechte Erbringung \u00f6ffentlicher Dienstleistungen zur F\u00f6rderung der regionalen Entwicklung festlegt, zeigte die Anwendung dieser zweistufigen Pr\u00fcfungsmethode in elf mittelgro\u00dfen St\u00e4dten, dass die tats\u00e4chliche Umsetzung hinter diesem Ideal zur\u00fcckbleibt. Stattdessen bleibt die Dienstleistungserbringung weitgehend ineffektiv. Sie reproduziert ein ungleiches \u201eZentrum-Peripherie\u201c-Modell, in dem Institutionen isoliert voneinander agieren und lokale Schwachstellen verschlimmern.<\/p>\n\n\n\n

Die konsolidierten Erkenntnisse aus allen gepr\u00fcften Sektoren zeigen weit verbreitete Ungleichheiten:<\/p>\n\n\n\n

A. Umwelt und Grundversorgung (Wasser, Abwassersystem, Abfall und Strom)<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
    \n
  • Abwasseraufbereitung:<\/strong> Hier zeigte sich die gravierendste Infrastrukturl\u00fccke. In der ersten Phase gab es in den St\u00e4dten Ciudad Quesada, Gu\u00e1piles und Turrialba gar keine Abwasseraufbereitung. In den anderen vier St\u00e4dten war sie nur teilweise vorhanden. In der zweiten Phase war sie ausschlie\u00dflich in Nicoya verf\u00fcgbar und erreichte dort gerade einmal 14\u00a0% der Geb\u00e4ude vor Ort.<\/li>\n\n\n\n
  • Trinkwasser:<\/strong> Das Grundrecht auf Wasser kann nicht gew\u00e4hrleistet werden. In den St\u00e4dten Ciudad Quesada, Liberia und Lim\u00f3n wurde in keinem Sektor das Minimum von einem Anschluss pro Grundst\u00fcck erreicht. F\u00fcr Turrialba lagen keine ausreichenden Informationen vor. In der zweiten Phase gab es in Nicoya und Quepos weiterhin erhebliche Anschlussl\u00fccken. Ein v\u00f6lliger Mangel an georeferenzierten Daten verunm\u00f6glichte Bewertungen in Aguas Zarcas und Orotina g\u00e4nzlich.<\/li>\n\n\n\n
  • Feststoffentsorgung:<\/strong> In beiden Phasen zeigte sich eine unvollst\u00e4ndige Versorgung, vor allem in peripheren Gebieten. In der ersten Phase waren die M\u00e4ngel am Stadtrand von Liberia, Lim\u00f3n und P\u00e9rez Zeled\u00f3n besonders ausgepr\u00e4gt und blieben in Aguas Zarcas und Nicoya auch in der zweiten Phase ungel\u00f6st.<\/li>\n\n\n\n
  • Strom und intelligente Stromnetze:<\/strong> Zwar ist eine grundlegende Stromversorgung gew\u00e4hrleistet, doch ist die Umstellung auf intelligente Stromz\u00e4hler von gro\u00dfen Ungleichheiten gepr\u00e4gt. In P\u00e9rez Zeled\u00f3n gab es zwei Stadtteile mit einer kritisch geringen Rate an intelligenten Stromz\u00e4hlern, in Puntarenas fehlte die Mindestversorgung g\u00e4nzlich. Die St\u00e4dte der zweiten Phase wiesen eine unvollst\u00e4ndige Einf\u00fchrung auf.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
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    Abwasserbehandlungsinfrastruktur in Nicoya. Quelle: Contralor\u00eda General de la Rep\u00fablica<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
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    Trinkwasserinfrastruktur in Aguas Zarcas (links); Nicoya (Mitte) und Quepos (rechts). Quelle: Contralor\u00eda General de la Rep\u00fablica.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
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    Beispiele f\u00fcr die M\u00fcllabfuhr (im Uhrzeigersinn von oben links) in Orotina, Quepos, Nicoya und Aguas Zarcas. Quelle: Contralor\u00eda General de la Rep\u00fablica<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
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    Strominfrastruktur in Quepos. Quelle: Contralor\u00eda General de la Rep\u00fablica<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

    B. Soziale Infrastruktur und Mobilit\u00e4t (Bildung, Gesundheitsversorgung und Transport)<\/strong><\/strong><\/h3>\n\n\n\n
      \n
    • St\u00e4dtische Mobilit\u00e4t und Verkehrs\u00fcberlastung:<\/strong> Fast alle Zentren der mittelgro\u00dfen St\u00e4dte (zum Beispiel Nicoya und Quepos) litten unter schwerer Verkehrs\u00fcberlastung; seltene Ausnahmen fanden sich lediglich in bestimmten Stadtteilen mit geringer Bev\u00f6lkerungsdichte in Liberia und Puntarenas.<\/li>\n\n\n\n
    • Zugang zu Bildung:<\/strong> Die Pr\u00fcfungserweiterung im Jahr\u00a02025 zeigte, dass Grundsch\u00fclerinnen und -sch\u00fcler in Quepos, Aguas Zarcas und Orotina, die mehr als einen Kilometer von Bildungseinrichtungen entfernt wohnten, aufgrund des v\u00f6lligen Fehlens \u00f6ffentlicher Sch\u00fclerbef\u00f6rderungsprogramme mit eindeutigen Nachteilen konfrontiert waren.<\/li>\n\n\n\n
    • Verz\u00f6gerungen bei der Gesundheitsversorgung:<\/strong> In Quepos zwangen strukturelle Planungsm\u00e4ngel benachteiligte Bev\u00f6lkerungsgruppen dazu, Wege von \u00fcber vier Kilometern zur\u00fcckzulegen, nur um medizinische Grundversorgungseinrichtungen zu erreichen, was den Zugang zu \u00fcberlebenswichtigen medizinischen Leistungen erheblich verz\u00f6gerte.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
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      Stadtverkehr und Verkehrs\u00fcberlastung in (im Uhrzeigersinn von oben links) Nicoya (oben links und oben in der Mitte), Aguas Zarcas, Orotina und Quepos. Quelle: Contralor\u00eda General de la Rep\u00fablica<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
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      Schulen in (im Uhrzeigersinn von oben links) Aguas Zarcas, Nicoya, Quepos (oben rechts und unten), Orotina (unten Mitte und links). Quelle: Contralor\u00eda General de la Rep\u00fablica<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
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      Gesundheitswesen in Quepos (oben und unten links), Nicoya (oben rechts, unten Mitte), Orotina (unten rechts).<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

      C. Digitale Infrastruktur und die Krise der Datenverwaltung<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
        \n
      • Telekommunikation (4G vs. 5G):<\/strong> W\u00e4hrend mobiles 4G-Internet in den St\u00e4dten der zweiten Phase weit verbreitet ist, wurden in der ersten Phase in bestimmten Stadtteilen von Ciudad Quesada, Gu\u00e1piles, Liberia, Lim\u00f3n und P\u00e9rez Zeled\u00f3n erhebliche L\u00fccken in der Netzabdeckung aufgedeckt. Die zuk\u00fcnftige Einf\u00fchrung von 5G steht vor erheblichen Engp\u00e4ssen; mit Ausnahme der Gemeinde San Carlos fehlen den Lokalverwaltungen einheitliche Vorschriften f\u00fcr den Aufbau der 5G-Infrastruktur.<\/li>\n\n\n\n
      • Die 4-Millionen-Dollar-Informationsl\u00fccke:<\/strong> Eine wichtige systemische Erkenntnis war, dass Datentransparenz nicht gegeben ist. Trotz staatlicher Investitionen in H\u00f6he von \u00fcber 4\u00a0Millionen Dollar zur Verbesserung der offiziellen Informationssysteme waren die Betreiber nicht in der Lage, genaue georeferenzierte Daten bereitzustellen. Dar\u00fcber hinaus verabs\u00e4umten es die meisten Institutionen, das Nationale Territoriale Informationssystem, kurz \u201eSNIT\u201c, zu aktualisieren. Dies f\u00fchrte zu Datenl\u00fccken, die Pr\u00fcfungen sowie die \u00f6ffentliche Entscheidungsfindung aktiv behindern.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
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        Telekommunikationsinfrastruktur in Aguas Zarcas (links), Orotina (Mitte) und Nicoya (rechts). Quelle: Contralor\u00eda General de la Rep\u00fablica<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

        Erwartete Wirkung und institutioneller Einfluss<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

        Diese Pr\u00fcfungen sind darauf ausgerichtet, auf lokaler Ebene greifbare Verbesserungen bei der Erbringung \u00f6ffentlicher Dienstleistungen in mittelgro\u00dfen St\u00e4dten zu katalysieren. Durch die genaue Ermittlung von Infrastruktur- und Versorgungsl\u00fccken \u2013 insbesondere solcher, die benachteiligte Bev\u00f6lkerungsgruppen betreffen \u2013 zeigen die Erkenntnisse umsetzbare Wege hin zu einer gerechteren Gemeindeverwaltung auf.<\/p>\n\n\n\n

        Um das Systemversagen zu beheben, publizierte die ORKB verbindliche Richtlinien, die Lokalverwaltungen und wichtige Versorgungsunternehmen dazu verpflichten, gemeinsam integrierte Planungsmechanismen zu entwickeln, die im Einklang mit der Strategie 2020\u20132050 stehen. Dar\u00fcber hinaus schreiben die Vorgaben die standardisierte Ver\u00f6ffentlichung von Daten zu \u00f6ffentlichen Dienstleistungen im SNIT sowie die unverz\u00fcgliche Harmonisierung der Regelungen auf Gemeindeebene vor, um die Telekommunikationsinfrastruktur zu modernisieren. Sobald diese Pr\u00fcfungsrichtlinien umgesetzt sind, werden sie unmittelbar dazu beitragen, territoriale Ungleichheiten abzubauen, die Lebensqualit\u00e4t der Stadtbewohnerinnen und -bewohner zu steigern sowie ein inklusives Umfeld zu f\u00f6rdern, das im Einklang mit den Grunds\u00e4tzen der nachhaltigen Entwicklung und dem Recht auf Stadt steht.<\/p>\n\n\n\n

        Zus\u00e4tzlich zu lokalen Verbesserungen sollen die strategischen Erkenntnisse die dezentrale Stadtentwicklung auf die nationalen makro\u00f6konomischen Ziele abstimmen. Durch die Bewertung, inwiefern aktuelle \u00f6ffentliche Dienstleistungen die Nationale Territoriale Wirtschaftsstrategie entweder unterst\u00fctzen oder behindern, schaffen die Pr\u00fcfungen eine Grundlage f\u00fcr gezielte, koordinierte institutionelle Ma\u00dfnahmen. Diese Abstimmung stellt sicher, dass k\u00fcnftige Infrastrukturoptimierungen, die Versorgung mit \u00f6ffentlichen Dienstleistungen sowie technologische Fortschritte erfolgreich genutzt werden, um die regionale Vernetzung und die Wirtschaftsdynamik zu st\u00e4rken.<\/p>\n\n\n\n

        Entscheidend ist, dass diese Wirtschaftlichkeitspr\u00fcfungen anderen Organisationen der staatlichen Finanzkontrolle einen transformativen Plan bieten, indem sie aufzeigen, wie moderne Technologien und interdisziplin\u00e4re Methoden in traditionelle Rahmenwerke aufgenommen werden k\u00f6nnen. Der erfolgreiche Einsatz von Open-Source-Software wie QGIS f\u00fcr die r\u00e4umliche Datenanalyse und R f\u00fcr hierarchisches Clustering beweist, dass datengest\u00fctzte Werkzeuge die Pr\u00e4zision und Tiefe der Pr\u00fcfungserkenntnisse drastisch verbessern k\u00f6nnen, ohne dass daf\u00fcr unerschwingliche finanzielle Investitionen erforderlich sind. Dar\u00fcber hinaus wird mit der Einbeziehung von Werkzeugen des Systemdenkens ein dynamischer Ansatz zur Bewertung komplexer \u00f6ffentlicher Sektoren eingef\u00fchrt. Letztlich liefert dieses Rahmenwerk durch die Schaffung eines methodischen Pr\u00e4zedenzfalls anderen ORKB ein reproduzierbares Modell zur Modernisierung ihrer Praktiken, was weltweit zu einer robusteren, aufschlussreicheren und wirkungsvolleren Aufsicht f\u00fchrt.<\/p>\n\n\n\n

        Gewonnene Erkenntnisse<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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        • Methodische Robustheit in datenarmen Umgebungen: Gro\u00dfe Datenl\u00fccken, wenn beispielsweise offizielle Daten aus Volksz\u00e4hlungen fehlen, lassen sich durch R\u00fcckgriff auf alternative georeferenzierte Daten, st\u00e4dtische Fl\u00e4chenausdehnungen und moderne r\u00e4umliche Analysen erfolgreich \u00fcberbr\u00fccken.<\/li>\n\n\n\n
        • Technische Weiterbildung und digitale Innovation: Durch den Einsatz moderner Programmiersprachen (zum Beispiel R Studio) und Geosoftware (zum Beispiel QGIS) k\u00f6nnen traditionelle Beurteilungsrahmen f\u00fcr den \u00f6ffentlichen Sektor zu robusten Datenanalysen, Heatmaps und Geovisualisierung \u00fcbergehen \u2013 selbst wenn die entsprechenden Kompetenzen ausgehend von technischen Grundkenntnissen entwickelt werden m\u00fcssen.<\/li>\n\n\n\n
        • Systemdenken und Ressourceninterdependenz: Um komplexe st\u00e4dtische Umgebungen erfolgreich bewerten zu k\u00f6nnen, muss \u00fcber isolierte Kennzahlen hinausgegangen werden, damit Schl\u00fcsselvariablen ermittelt und deren systemische, dynamische Wechselbeziehungen abgebildet werden k\u00f6nnen.<\/li>\n\n\n\n
        • Zusammenarbeit mit verschiedenen Stakeholdern und Validierung durch diese: Die Einbindung eines vielf\u00e4ltigen Netzwerks von \u00fcber 100\u00a0Teilnehmenden \u2013 darunter Lokalverwaltungen, nationale Statistik\u00e4mter und externe Sachverst\u00e4ndige \u2013 ist entscheidend f\u00fcr die Validierung nicht-traditioneller Methoden und die F\u00f6rderung der gemeinsamen Entwicklung umsetzbarer L\u00f6sungen.<\/li>\n\n\n\n
        • Institutionelle Skalierbarkeit und zuk\u00fcnftige Automatisierung: Die Dokumentation sowie der systematische Austausch innovativer Methoden erm\u00f6glichen einen nahtlosen internen Wissenstransfer, die Einbeziehung in zuk\u00fcnftige strategische Projekte sowie die langfristige Skalierung hin zu automatisierten, kontinuierlichen und KI-gesteuerten Rahmenwerken durch strategische akademische Zusammenschl\u00fcsse.<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

          In den letzten Jahren wurden mittelgro\u00dfe St\u00e4dte zu entscheidenden Triebkr\u00e4ften regionaler Entwicklung. Dennoch stellt die Bewertung ihrer \u00f6ffentlichen Dienstleistungen Oberste Rechnungskontrollbeh\u00f6rden (ORKB) vor einzigartige Herausforderungen. Um diese L\u00fccke zu schlie\u00dfen, entwickelte und implementierte die ORKB Costa Rica eine innovative Wirtschaftlichkeitspr\u00fcfungsmethode, die speziell auf diese besonderen st\u00e4dtischen Zentren zugeschnitten ist. 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