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UVP Verfahren sind hoch komplex, fachspezifisch und ihre Abwicklung zeitintensiv. Die Ergebnisse sind mitentscheidend bei der Entwicklung von Regionen (Bau-, Raumordnungs- und Raumentwicklungsvorhaben). Bei den Verfahren treffen unterschiedliche Interessen, Nationalitäten, Sprachen, Behörden, usw. aufeinander. Die Espoo/Aarhus Konventionen, fordern daher die Einbeziehung des Nachbarstaates sowie seiner Bevölkerung, doch oftmals verfügen wenige Personen (Wissensträger) über das nötige Erfahrungs- und Fachwissen. Unzureichende Abstimmungen, die zu späte Einbeziehung der Öffentlichkeit, die Nichtbeachtung von Fristen, die unvollständige Vorlage von Dokumenten, usw. verzögern die Projekte, lösen unnötige Widerstände aus, verteuern, ja sogar verhindern z.T. wirtschafts- und innovationsfördernde Vorhaben.

Moderne Verwaltungen, die zunehmend auch grenzüberschreitend zusammen arbeiten, brauchen neue Methoden der Daten- und Wissensverarbeitung. Innovation lebt und stirbt mit der Effizienz und Effektivität der Nutzung von Wissensbeständen. Daten und Wissen sind die Basis jeglicher Verfahrensprozesse, die Beschaffenheit der Information, respektiv die Aktualität, Vollständigkeit, usw. ist dabei unabdinglich und erfolgsrelevant für die Qualität des Outputs.

Ansätze und Methoden des Wissensmanagements fördern Akteure bei der Verbesserung der gemeinsamen Projektarbeit, unterstützen das Rückgreifen auf bestehendes Wissen durch Systematisierung und vermeidet somit das Durchlaufen unnötiger Lernschleifen (Zeit!) und das Zurückfallen auf weniger ausgereifte Lösungen (Qualität!). Nur wenn Wissen effizient bereitsteht kann Arbeit erleichtert, verbessert oder beschleunigt werden. Nur dann wird Wissen nachhaltig genutzt und die Entwicklung von wirtschafts- und innovationsbewussten (Grenz-)Regionen (Göteborg- und Lissabon- Strategie) voran gebracht.

Die heutigen Schwierigkeiten bei der Abwicklung von grenzüberschreitenden UVP Projekten sollen mittels Wissensmanagementmethoden verbessert werden. Strukturierung und Weiterentwicklung der Datenbestände durch geeignete Arbeitsoberflächen (virtuell) und Wissens- und Informationsaustausch durch persönliche Gespräche (face-to-face) sind erprobte Ansätze um Wissensnetzwerke mit Leben zu füllen und nachhaltige Arbeitsplattformen zu schaffen.

Ziel ist u.a. die Einrichtung einer Community (Daten- und Informationsaustausch), die über die politischen Grenzen hinausgeht. Dabei sollen Information, Daten und Wissen von beiden Ländern gemeinsam aufgebaut, vernetzt, weiterentwickelt und von allen Akteuren gleichberechtigt genutzt werden. Eine Verbesserung der Verfahrensabläufe und der Zusammenarbeit bei grenzüberschreitenden Projekten, soll eine konfliktfreiere, nachhaltige und innovative Entwicklung der Grenzregion fördern. Auch eine Annäherung bei Problemstellungen aufgrund von Sprache, Kultur, Rechtssystem usw. wird erwartet.

Für die Umsetzung des Projekts sind folgende Schwerpunkte vorgesehen:

(A) Content Management – Informations- und Datenplattform: hohe Umschlagsgeschwindigkeit, große Datenmengen, usw. erfordern Content Management Systeme (CM) um die Arbeit mit Daten transparenter, effizienter und effektiver zu machen.

(B) Networking - Kommunikationsplattform: Networking steigert die Zusammenarbeit, verbessert Kooperationsprozesse, führt zu gegenseitigen Synergie- und Lerneffekten, Wissensgenerierung, u.v.m. Eine Community aus Akteuren soll Wissen gegenseitig nutzbar machen und den Austausch von Information verstärken.

(C) Training und Bildung (Common enhancement/development): Seminare, Trainings usw. sollen Akteure animieren Wissen zu verbreiten und gemeinsam weiterzuentwickeln. Auch soll das sich „gegenseitig persönlich kennen lernen“ gefördert werden, wodurch die gemeinsame Projektarbeit und Verwaltungspraxis erleichtert und optimiert werden soll.

(D) joint acting (Common implementation and sampling): Durch das gemeinschaftliche Arbeiten und Umsetzen z.B. in Workshops wird ein „Kreativraum“ geschaffen um schnell/pragmatisch auf wichtige Fragenstellungen einzugehen. Außerdem können beim Sampling Projektoutputs in Pilotversuchen vorgetestet und u.U. optimiert werden.