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The paper contributes to the debate on the political economy of implementation of propoor social policy. It argues for a broadening of the debate, which is dominated by technocratic arguments, emphasizing the lack of financial resources, technology or skills as the major barriers for effective implementation. Describing the dynamic interplay of ‘formal’ operational programme structures and ‘informal’ traditional institutions in delivering the CT-OVC – the largest and oldest cash transfer programme in Kenya – it argues for the need to look more closely into the local political economy as an important mediating arena for implementing social policies. Implementation is heavily contingent upon the local social, political and institutional context that influences and shapes its outcomes. These processes are highly dynamic and ambivalent evolving between ‘formal’ and ‘informal’ structures and institutions. They may change over time and place, challenging the implicit assumption that programmes are evenly implemented across geographic and political entities.
Mit dem Anspruch, die Qualität in der medizinischen Rehabilitation weiterzuentwickeln, haben sich im Jahr 2007 13 Kliniken von acht Trägern zusammengeschlossen. Heute, ein gutes Jahrzehnt später, vereint der Qualitätsverbund Gesundheit rund 30 Reha-Kliniken von elf Trägern, darunter kommunale und kirchliche Institutionen, Privatunternehmen und die Rehazentren der Deutschen Rentenversicherung Baden-Württemberg.
Durch die Nutzung von Qualitätsindikatoren für die Zuweisungssteuerung ge-winnt das interne QM eine zentrale Bedeutung für die Zukunftssicherung der Einrichtungen. Zusätzlich untermauert wird dies durch den strukturierten Qualitätsdialog (DRV Bund 2017), der durch eine stärkere Fokussierung auf diese Qualitätsindikatoren Revisionscharakter und zugleich Anreizfunktion für die Rehabilitationseinrichtungen hat. Vor diesem Hintergrund stellt sich für die Einrichtungen die Frage, wie geeignete interne Qualitätskennzahlen genutzt werden können, um Verbesserungsprozesse so frühzeitig zu initiieren, dass die externen Qualitätskennzahlen positiv ausfallen.
Neben der Verbesserung des Gesundheitszustandes sind der Erhalt der Beschäftigungsfähigkeit und die berufliche (Wieder-)Eingliederung zentrale Ziele der Rehabilitationsleistungen der Deutschen Rentenversicherung. In der „Reha-QM-Outcome-Studie“ konnten Rehabilitanden anhand von Routinedaten der Deutschen Rentenversicherung Baden-Württemberg über nunmehr vier Jahre nachbeobachtet werden. Dass eine erfolgreiche Rehabilitation die Beitragszahlung in die Sozialsysteme stabilisiert und das Risiko für eine Erwerbsminderung senkt, wurde für den Dreijahreszeitraum nach Rehabilitation bereits gezeigt (Kaluscha 2017). Hier wird nun der Frage nachgegangen, ob sich die Effekte im vierten Jahr weiterhin zeigen.
Die Diskussion um die Nachhaltigkeit von Dienstleistungen im öffentlichen Sektor steht in einem engen Zusammenhang mit der Frage, ob sich der Einsatz finanzieller Mittel für die Beteiligten lohnt. Daher besteht ein breites Interesse, herauszufinden, ob der Nutzen von Rehabilitationsarbeit auch finanziell messbar ist, und falls ja, wie hoch das ökonomische Potential der Investitionen ist. Um diese Frage zu beantworten, ist es notwendig Leistungen sowie die dadurch anfallenden Ausgaben statistisch zu erfassen und in einem ökonomischen Modell zu bewerten.
Eine wesentliche Zielgröße zur Erfassung der Ergebnisqualität medizinischer Rehabilitationsleistungen sind „Patient Reported Outcomes“ (PROs; Brettschneider et al, 2011; Calvert et al, 2013). Dabei besteht eine hohe Korrespondenz zwischen PROs und SV-Beitragszahlungen der Versicherten in die Sozialversicherung für den Zeitpunkt 1 Jahr nach der Reha (Nübling et al., 2017). Die Beitragszahlungen sind dabei ein zentraler Indikator für Return to Work (RTW). Im vorliegenden Beitrag wird untersucht, inwieweit sich auch SV-Beiträge 3 Jahre nach der Reha aufgrund der bei 1-Jahres-Katamnese erhobenen PROs vorhersagen lassen.
Persons with disabilities have much lower employment rates than the population as a whole and are at a significantly higher risk of living in poverty (OECD, 2011, pp. 50-56 and WHO, 2011, pp. 237-239). However, many of the barriers people with disabilities face, with regards to labor market reintegration, are in fact avoidable. There has for quite some time been evidence that differences in employment and wages, between disabled and non-disabled workers, can only to a limited extent be explained by differences in human capital endowments and productivity (Kidd, Sloane, & Ferko, 2000). Instead, factors such as the absence of access to education and training, and the lack of financial assistance provided are actually significant drivers of labor market exclusion (OECD, 2009, p.15; WHO, 2011, p.239).