experimenten en leren op decentraal niveau
Co-regulering gaat in op het probleem dat geen enkele individuele partij alle kennis heeft die nodig is om complexe, veelzijdige en dynamische problemen op te lossen, laat staan dat er overzicht is en grip op de instrumenten die nodig zijn om tot effectief beleid te komen (Finck, 2017). Gegeven het internationale karakter van de IT-sector lijkt zelf- of co-regulering hier goed te passen. De afspraken tussen de gemeente Amsterdam en Airbnb ten aanzien van toeristenbelasting en een 60-dagen-termijn zijn hier een voorbeeld van. Dit model wordt ‘regulated self-regulation’ genoemd. Tegelijkertijd laat het Airbnb-voorbeeld ook zien dat private partijen slechts beperkte prikkels krijgen om voor een dergelijke aanpak te kiezen en dat toezicht uitdagend is.
Regulering en beleid ten aanzien van de private sector is dan toch van belang, waarbij het ‘really responsive regulation’-concept (Baldwin en Black, 2008; Black en Baldwin, 2010) relevant lijkt. Dat concept impliceert een strategie waarin een grote diversiteit aan instrumenten (waaronder wet- en regelgeving) op een flexibele wijze wordt gebruikt, zodat ruimte wordt geboden aan diverse factoren, waaronder gedrag, houding en cultuur van het bedrijf. Ook de institutionele omgeving, de interactie tussen instrumenten, veranderende prioriteiten en doelen en de prestaties van middelen kunnen worden meegewogen (Baldwin en Black, 2008).
Wat betreft de aanpak die binnen een polycentrisch perspectief wordt gekozen, blijft er een inherente spanning bestaan tussen enerzijds het bieden van ‘lokale’
flexibiliteit of decentrale verantwoordelijkheid en anderzijds het doel van meer coherente regulering en standaardisatie van technologie in het kader van het voorgestane beleid. Deze spanning komt voort uit het willen ontwikkelen van regulering die aangepast kan worden aan de context en verschillende lagen van de overheid, terwijl die regulering tegelijkertijd ook als brede basis voor
besluitvormingsprocessen dient. Complex en vrijblijvend beleid valt er soms moeilijk door te krijgen, terwijl te nauw en inflexibel beleid het risico loopt niet alle nuances aan te kunnen die inherent zijn aan datagebruik in de publieke sector.
Een focus op communicatie, afstemming en onderhandeling tussen publieke, private en maatschappelijke stakeholders is nodig om tussen de uitersten een weg te vinden en te komen tot regulering die aansluit op de werkelijkheid waarin die regulering moet werken.
In de wetenschappelijke literatuur wordt dit omschreven als een twee-richtingen-stroom van opgaande en neergaande communicatie. Die laatste omvat het communiceren van een implementatiestrategie en implementatiedoelen, tezamen met de procedures en middelen die bij die implementatie horen.
Opgaande communicatie omvat het betrekken van belanghebbenden bij
afwegingen, bezwaren en beoogd nut van nieuwe of aangepaste regulering, en bij het inventariseren van behoeften ten aanzien van de implementatie daarvan.
Aandachtspunt hierbij is het risico op een gebrek aan aansluiting bij bestaande procedures en wetgeving. Vooral bij opgaande communicatie zijn er voorbeelden te vinden waaruit blijkt dat het nodig is meerdere communicatiekanalen eropna te houden, zonder dat de feedback die via die kanalen terugkomt versplinterd mag raken. Stakeholders hebben verschillende wijzen van en behoeften bij
communicatie, die ook nog eens wijzigen als de omstandigheden veranderen.
Zo verloopt (opgaande) communicatie soms via de feedback vanuit koepels (zoals de VNG), terwijl andere belangrijke input kan komen uit bijeenkomsten.
Ook kunnen teams van betrokkenen die in een specifieke context werken, vanuit hun lokale rol aanbevelingen doen en uitdagingen identificeren.
Dit polycentrisch perspectief is een stap verwijderd van een reactieve
reguleringsaanpak, waarbij de overheid reageert op de opvolging van de regulering of de mate waarin die plaatsvindt. In plaats daarvan stelt het een flexibele aanpak
voor waarbij er continu communicatie en feedback wordt georganiseerd waarmee aanpassingen aan specifieke context en plaatsen mogelijk wordt.
De cyclische benadering grijpt terug naar vormen van beleidsleren, dat al in meer klassieke studies binnen de bestuurskunde naar voren komt. Het incrementalisme dat Lindblom propageerde, ging al uit van combinaties van doen en reflecteren, zodat kennis over hoe beleid op dat moment uitwerkt bij vervolgstappen kon worden gebruikt. Dit idee van korte leercycli komt in verschillende aanpakken en concepten terug, waaronder in de bekende ‘plan-do-check-act’-cyclus.
Belangrijk is wel dat de ‘check’ op een verantwoorde wijze wordt aangepakt om er zeker van te zijn wat de beleidseffecten zijn en in hoeverre die effecten het resultaat zijn van het beleid. Daarbij kan een aanpak die gebaseerd is op wetenschappelijke inzicht (‘evidence based’) een belangrijke rol spelen
De combinatie van polycentrische besluitvorming, co-regulering en een cyclische benadering maakt dat meer belanghebbenden een plek aan tafel kunnen krijgen, terwijl het tegelijkertijd flexibiliteit biedt om technische, context- en locatie-specifieke oplossingen te ontwikkelen binnen een bredere set van regels.
6. Hoe kunnen we adaptief beleid toepassen?
Om onze polycentrische co-reguleringsaanpak voor adaptief beleid te illustreren, hebben wij een voorbeeld uitgewerkt hoe beleid ten aanzien van het datagebruik door de overheid eruit zou kunnen zien. In lijn met wat benadrukt wordt in de aanpak, gaat het in dit voorbeeld om een combinatie van beleid en proces, omdat er sprake moet zijn van de mogelijkheid om beleid op basis van eerdere ervaringen verder te ontwikkelen en aan te passen.
We geven eerst ons voorbeeld, dat we daarna zullen toelichten:
1. De wetgever stelt, indien mogelijk of gewenst, een algemeen inhoudelijk beleidskader voor met verschillende principes die centraal moeten staat. Dit kunnen principes zijn die in verschillende essays worden benoemd, zoals privacy, gelijkheid, non-discriminatie en evenredigheid.
2. De wetgever geeft ook een procedureel beleidskader voor hoe het beleid in de tijd verder wordt ontwikkeld.
Daarbij wordt uitgegaan van werkgroepen waarin bepaalde onderwerpen of thema’s verder worden uitgewerkt. De verantwoordelijkheid voor die uitwerking wordt bijvoorbeeld aan de verantwoordelijke minister gedelegeerd. (Er zijn ook andere modellen denkbaar, maar in dit voorbeeld wordt uitgegaan van een beperkte mate van het ‘op afstand’ plaatsen van de verantwoordelijkheid voor dit terrein).
3. De werkgroepen bestaan uit stakeholders betrokken bij een thema, waarbij het belangrijk is dat ook de private sector wordt betrokken. Zoals uit de essays blijkt, is medewerking van partijen in de markt essentieel voor het welslagen van het datagebruik door de overheid. De verschillende partijen uit de overheidssector (inclusief decentrale overheden) en de markt brengen relevante kennis op het thema van de werkgroep in.
4. De werkgroepen formuleren de regels die ten aanzien van een thema of probleem worden voorgesteld. Zo’n voorstel wordt door de verantwoordelijke minister vastgesteld.
5. De werkgroepen monitoren de uitvoering van de vastgestelde regels in het licht van de actuele ontwikkelingen (inclusief compliance en handhaving) en nieuwe kennis (evidence based).
6. Nieuwe voorstellen worden vooral beoordeeld naar beschikbare ‘evidence’ over werking en effecten.
7. De monitoring vormt de basis voor een korte (technische) cyclus om beleid aan te passen, bijvoorbeeld eens per een of twee jaar. De minister stelt de nieuwe voorstellen voor aanpassing vast.
Dat levert flexibiliteit op, wat op dit terrein van groot belang is. (Natuurlijk moet men zich realiseren dat daarmee de rechtszekerheid in de tijd minder goed is geborgd, maar daarbij is sprake van een afruil met flexibiliteit).
8. Over een langere (politiek) cyclus, bijvoorbeeld eens per vijf jaar, wordt het inhoudelijke beleidskader, dat onder punt 1 is vastgesteld, met de Kamer besproken. Dat kan leiden tot bijstellingen.
Graag plaatsen we verschillende kanttekeningen bij deze proeve.
In de eerste plaats gaat het voorbeeld uit van leren door te werken met cycli van ontdekken, uitproberen, ervaren en aanpassen; deze cycli zijn essentieel zijn voor
beleidsleren. Dat geldt voor de korte cycli op het niveau van de werkgroep met stakeholders, die moeten komen tot meer concrete uitwerkingen. Het geldt ook voor de cyclus van aanpassing van het regulerende kader waarbij de minister betrokken is. Tot slot geldt dit ook voor de politieke cyclus waarin het beleid met de Kamer wordt besproken en, in algemene zin, op punten kan worden bijgesteld.
Het werken met deze leercycli op verschillende niveaus biedt mogelijkheden om ervaringen in het beleid door te laten klinken, naast flexibiliteit om, op termijn, met onverwachte effecten of problemen om te gaan die wij nu nog onvoldoende kennen.
In de tweede plaats verbindt het voorbeeld de verschillende actieniveaus uit de vorige paragraaf met het beleidskader. Binnen het kader van algemene normen, die overigens in het beleidsproces ter discussie kunnen worden gesteld, wordt gewerkt aan een verdere uitwerking naar inrichting en operationalisering.
Daarmee is in het ontwerp sprake van een verbinding tussen de genoemde niveaus van actie.
In de derde plaats gaat het voorbeeld uit van een organisatie van beleid waarbij politieke verantwoordelijkheid bij het Rijk en in het bijzonder bij de minister is belegd. Wat betreft de rol van het Rijk, is het belangrijk te constateren dat het streven naar een gemeenschappelijk kader belangrijke voordelen heeft, zoals schaalvoordelen en de borging van rechtsgelijkheid en rechtszekerheid.
Tegelijkertijd moet de mogelijkheid van experimenteren en daarmee leren blijven bestaan bij de verschillende stakeholders, waaronder decentrale overheden.
Daarom zijn verschillende overheden, naast de private sector, belangrijk in de werkgroepen.
7. Conclusie
Data is een complex en niet zelden een rommelig veld om beleid in en voor te maken. Onvermijdelijk is er sprake van informatie-asymmetrie met betrekking tot verschillende vormen van het verzamelen, gebruiken en analyseren van data.
Als gevolg hiervan zijn er twee zaken nodig. Ten eerste is er een bepaalde mate van standaardisatie en coherentie nodig van beleidsbegrippen, terwijl tegelijkertijd aansluiting op specifieke context moet worden georganiseerd. Ten tweede moet een brede groep aan stakeholders worden betrokken, waarbij zij continu input en feedback kunnen geven middels daarvoor geschikte communicatiekanalen. Dit is een cyclisch proces, waarbij ruimte is voor leren. Dit alles vereist een brede blik op het proces, zonder de specifieke context van implementatie uit het oog te verliezen.
Meer algemeen is het van belang om regelmatig stil te staan bij de vraag wat beleid op dit domein precies vermag; waarvoor de overheid en beleid precies aan de lat staan. Voor het gebruik van data in, voor en door de overheid zelf is dat duidelijker dan wanneer het gaat om toepassingen waarbij (open) data uit publieke bronnen gecombineerd worden met data uit andere bronnen en private toepassingen.
En nog weer anders is het voor volledig private toepassingen die de publieke ruimte raken. In hoeverre valt data-beleid te maken dat de complexiteit aankan die voortkomt uit het alomtegenwoordige en diverse karakter van data die we genereren bij vrijwel alles wat we doen? Die algemeenheid en
alom-tegenwoordigheid zouden allerminst een reden moeten zijn om niets of weinig te doen, maar wel om voor iedereen helder te krijgen waar beleid wel en waar het niet over kan gaan.
Gerelateerd daaraan is de constatering dat, door de vele facetten, ambiguïteit haast onvermijdelijk is. Dat heeft ook betrekking op de in deze epiloog onderscheiden niveaus.
Intuïtief hebben we snel een beeld bij het niveau waarop bepaalde maatregelen spelen. Het is van belang dat soort aannames steeds ter discussie te stellen.
Een conflict tussen operationele instrumenten en democratische waarden lijkt een ongelijke strijd. Echter, achter veel van ons denken en praten over data, gaan al tal van waarden-afwegingen schuil. Het onderkennen en expliciteren daarvan kan helpen om voorbij al te algemene (in)richtingsprincipes te komen.
Om een begin te maken met adaptief beleid op basis van onze polycentrische co-reguleringsaanpak valt te overwegen te starten met het vormen van werkgroepen (punten 3 en 4 in ons voorbeeld) en het formuleren van en discussiëren over mogelijke regels. Dat is sterk vergelijkbaar met de decentrale aanpak die bij het opstellen van de knelpunteninventarisatie door het ministerie van BZK is gekozen. Deze aanpak vraagt wel om een duidelijk procedureel beleidskader waarin de taken en verantwoordelijkheden zijn verdeeld (punt 2).
Vervolgens levert dat input op voor het inhoudelijke beleidskader (punt 1), voor zover dat nu nog moeilijk is vast te stellen. Dit kader kan vervolgens, via de andere elementen in onze aanpak, gaan ‘groeien’ tot een meer afgewogen pakket dat is gebaseerd op de problemen maar ook de mogelijke oplossingen die we in de komende tijd zullen ervaren.
Concluderend schetsen we hier de uitdaging om beleid voor te stellen dat meer op leren gericht is en waarin de inzichten die we nu nog niet hebben, straks wel aan het kader kunnen worden toegevoegd. Dat vraagt om een beleid dat ‘evolutionair stabiel’ is, dat wil zeggen, in staat is om met de dynamiek van de techniek om te gaan. Dat vraagt ook beleid dat prikkelt tot beleidsleren en dus
beleids-experimenten aanmoedigt, waarbij de resultaten daarvan weer in het beleidskader worden opgenomen. Lastig, maar wel een mooie uitdaging!
Referenties
1 Zie ook Ostrom (2004: 58) waarin zij deze niveaus en verwante indelingen bespreekt. Elk van deze indelingen kent een bepaalde focus die past bij de vragen die men met die classificatie zou willen beantwoorden. In ons geval voegen we het organisatieniveau aan de indeling toe, omdat die binnen bestuurlijke stelsels belangrijk is.
• Baldwin, R. en J. Black (2008) Really responsive regulation, Modern Law Review 71: 59.
• Black, J. en R. Baldwin (2010) Really responsive risk based regulation, Law & Policy 32: 181–213.
doi/10.1111/j.1467-9930.2010.00318.x/full
• Dorsch, M.J. en C. Flachsland (2017) A Polycentric Approach to Global Climate Governance, Global Environmental Politics 17: 45-64. doi/10.1162/GLEP_a_00400.
• Finck, M. (2017) Digital Regulation: Designing a Supranational Legal Framework for the Platform Economy, London: LSE Law, Society and Economy Working Papers 15/2017 (https://papers.ssrn.com/
sol3/papers.cfm?abstract_id=2990043)
• Haasnoot, M, J.H. Kwakker, W.E. Walker en J. Ter Maat (2013) Dynamic adaptive policy pathways: A method for crafting robust decisions for a deeply uncertain world, Global Environmental Change 23:
485-98.
• Head, B. (2017) New agendas for the study of wicked problems, 3rd International Conference on Public Policy (ICPP3)
• Kiser, L.L. en E. Ostrom (1982) The three worlds of action: A metatheoretical synthesis of institutional approaches, in: E. Ostrom (ed.) Strategies of political inquiry, Beverly Hills: Sage. 179-222.
• Lindblom, C.E. (1959) The Science of ‘Muddling Through’, Public Administration Review 19: 79.
• BZK (2019) Nota Proeftuin Behoorlijk datagebruik in de openbare ruimte: knelpunteninventarisatie, Den Haag: Ministerie van Binnenlandse Zaken en Koninkrijksrelaties, Directoraat-Generaal
Overheidsorganisatie.
• Ostrom, E. (2005) Understanding institutional diversity, Princeton, New Jersey: Princeton University Press.
• O’Toole, L.J. (2000) Research on policy implementation: Assessment and prospects, Journal of Public Administration Research and Theory 10: 263-88.
• Steunenberg, B (2018) Adaptieve beleidsontwikkeling: zoeken naar nieuwe vormen van beleidsanalyse voor de digitale overheid, Beleidsonderzoek Online, februari 2018. doi: 10.5553/
BO/221335502018000001001.
• Van der Pas, J.W., B. van Wee en J. Van der Waard (2013) Mobiliteitstrends en implicaties voor beleid:
Dynamisch adaptief beleid, Delft: TUD (Programma Duurzame Bereikbaarheid Randstad: Notities voor wetenschap en praktijk nr. 8; zie: http://dbr.verdus.nl/mobiliteitstrends-en-implicaties-voor-beleid).