_ Prof. Dr. Erik Kaufmann, Gastforscher, Institut für Konservative Wirtschaftspolitik (IKW). München, 19. September 2026.

Kernbotschaften & Handlungsempfehlungen

• Das Canada Research Chairs Program zeigt, wie stark institutionalisierte Repräsentationsziele die Zusammensetzung wissenschaftlicher Spitzenpositionen verändern können; aktuell sind 52,4 % der aktiven Lehrstuhlinhaber Frauen und 34,1 % werden als „racialized individuals“ erfasst.
• Die untersuchte CRC-Stichprobe weist auch nach Kontrollen für Karrieredauer, Berufungszeitpunkt, Förderstufe, Forschungsrat und 178 Disziplinen statistisch signifikante Unterschiede im h-Index auf; daraus errechnet die Studie einen modellierten „Equity-Excellence“-Effekt von etwa 12 bis 15 %.
• Die daraus abgeleiteten Kosten von bis zu 24 Mio. kanadischen Dollar jährlich sind als Opportunitätskostenmodell zu verstehen.
• In den Sozial- und Geisteswissenschaften enthielten 2025 rund 75 % der untersuchten neuen Lehrstuhlprofile mindestens einen EDI-Begriff und 28 % aktivistische Terminologie; damit betrifft die Debatte nicht nur Personalentscheidungen, sondern auch die langfristige Ausrichtung öffentlich finanzierter Forschungsagenden.
• Für Deutschland und Europa folgt aus dem kanadischen Fall vor allem die Notwendigkeit einer systematischen Wirkungskontrolle: Gleichstellungs- und Diversitätsmaßnahmen sollten hinsichtlich wissenschaftlicher Leistung, Themenpluralität, Auswahlneutralität und Opportunitätskosten transparent und regelmäßig evaluiert werden.

Wenn Repräsentation zum Steuerungsziel wird

Das kanadische Canada Research Chairs Program (CRC) bietet ein empirisch besonders aufschlussreiches Fallbeispiel für die Folgen einer Forschungsförderung, in der demografische Repräsentationsziele systematisch mit der Besetzung wissenschaftlicher Spitzenpositionen verbunden werden. Das im Jahr 2000 eingeführte Programm umfasst derzeit 2.285 Forschungsprofessuren; rund 2.002 davon waren im März 2026 besetzt. Das Programm investiert jährlich etwa 311 Mio. kanadische Dollar. Tier-1-Lehrstühle richten sich an etablierte Spitzenforscher und werden mit 200.000 Dollar jährlich finanziert, Tier-2-Lehrstühle an jüngere beziehungsweise aufstrebende Wissenschaftler mit 100.000 Dollar.

Seit dem EDI-Aktionsplan von 2017 – EDI steht für Equity, Diversity and Inclusion – wurden Gleichstellungs- und Repräsentationsziele schrittweise institutionell verankert. Hochschulen müssen Zielwerte für Frauen beziehungsweise genderbezogene Gruppen, „racialized individuals“, Menschen mit Behinderung und indigene Bevölkerungsgruppen berücksichtigen. Werden vorgegebene Ziele verfehlt, kann die Möglichkeit neuer Nominierungen auf Kandidaten eingeschränkt werden, die zur Erfüllung dieser Ziele beitragen. Die kanadische Programmevaluation bestätigt, dass diese Vorgaben die Zusammensetzung des Programms deutlich verändert haben.

Die langfristige Verschiebung ist erheblich. Während zu Beginn des CRC-Programms etwa 80 bis 85 % der Lehrstuhlinhaber weiße Männer waren, lag deren Anteil 2025 nur noch bei ungefähr einem Viertel. Die offiziellen Daten weisen im März 2026 unter allen aktiven Lehrstuhlinhabern 52,4 % Frauen, 34,1 % „racialized individuals“, 10,5 % Menschen mit Behinderung und 5,1 % indigene Wissenschaftler aus.

Wissenschaftliche Leistung als Prüfmaßstab

Entscheidend ist nicht allein, ob sich die demografische Zusammensetzung verändert, sondern ob damit messbare Veränderungen wissenschaftlicher Leistung verbunden sind. Die Untersuchung erfasst deshalb den Publikationsimpact der CRC-Lehrstuhlinhaber insbesondere anhand des h-Index. Dieser kombiniert Publikationszahl und Zitationswirkung und gehört zu den international verbreitetsten bibliometrischen Leistungsindikatoren. Da Zitationen mit der Dauer einer wissenschaftlichen Karriere wachsen und sich Publikationskulturen zwischen Disziplinen erheblich unterscheiden, müssen entsprechende Vergleiche jedoch Karrieredauer und Fachgebiet berücksichtigen.

Die Rohdaten zeigen zunächst deutliche Unterschiede: Der durchschnittliche h-Index beträgt 18 bei schwarzen oder indigenen Lehrstuhlinhabern, 28 bei Frauen und 38 bei weißen oder asiatischen Männern. Medizinische CRCs erreichen im Median einen h-Index von 40, Natur- und Ingenieurwissenschaften 36, Sozial- und Geisteswissenschaften dagegen 17. Tier-1-Lehrstuhlinhaber kommen durchschnittlich auf 49, Tier-2-Lehrstuhlinhaber auf 23. Diese Unterschiede verdeutlichen, weshalb einfache Gruppenmittelwerte für sich genommen nicht ausreichen.

Die Studie verwendet deshalb multivariate OLS-Modelle und kontrolliert unter anderem wissenschaftliche Karrieredauer, Berufungsjahr, Förderstufe, Forschungsrat und schließlich sämtliche 178 erfassten Disziplinen. Auch nach diesen Kontrollen bleiben Geschlecht sowie die Kategorie schwarz/indigen statistisch signifikant mit niedrigeren h-Indizes verbunden. Je nach Modell und Messzeitpunkt ergeben sich durchschnittliche Differenzen von rund 3 bis 6 h-Index-Punkten. Die Einbeziehung disziplinspezifischer Fixed Effects verändert dieses Ergebnis nur begrenzt.

Die Ursachen dieser Unterschiede werden damit nicht abschließend bestimmt. Daten etwa zu Kinderbetreuung, sozialer Herkunft oder akademischem Elternhaus stehen nicht vollständig zur Verfügung. Auch die ethnische Zuordnung wurde teilweise anhand von Namen, Profilinformationen, KI-gestützter Klassifikation und manueller Kontrolle vorgenommen. Bemerkenswert ist zugleich, dass die Studie keinen statistisch nachweisbaren Sprung der Leistungsabstände unmittelbar nach Einführung der formellen EDI-Vorgaben von 2017 findet. Dies deutet darauf hin, dass entsprechende Auswahlmechanismen zumindest teilweise bereits zuvor bestanden.

Eine offizielle CRC-Evaluation von 2023 kam mit einem anderen Untersuchungsdesign zu einem abweichenden Befund: Ihre bibliometrischen und altmetrischen Analysen fanden keinen Rückgang der Forschungsqualität infolge der Einführung der Equity-Ziele. Sie bestätigt allerdings gleichzeitig die erhebliche Wirkung dieser Vorgaben auf die Zusammensetzung der Nominierungen. Die unterschiedlichen Ergebnisse unterstreichen die Notwendigkeit transparenter Daten und replizierbarer Untersuchungen.

Der „Equity-Excellence“-Trade-off

Die Untersuchung überführt die gemessenen Leistungsunterschiede anschließend in eine Opportunitätskostenrechnung. Aus Förderhöhe und durchschnittlichen h-Indizes der beiden CRC-Stufen wird näherungsweise ein Förderwert von rund 5.000 Dollar je h-Index-Punkt abgeleitet. Auf dieser Grundlage entspricht der modellierte durchschnittliche Output-Abstand bei den untersuchten EDI-Kategorien etwa 12 bis 15 % des Werts einer zusätzlichen Berufung.

Gegenüber der demografischen Zusammensetzung von 2015 errechnet die Studie einen jährlichen Produktivitätsverlust von etwa 18 Mio. Dollar; gegenüber der Zusammensetzung des Jahres 2000 steigt die Schätzung auf etwa 24 Mio. Dollar pro Jahr. Kumuliert werden für 2016 bis 2025 ungefähr 85 Mio. Dollar und gegenüber dem Ausgangsniveau des Jahres 2000 rund 300 Mio. Dollar angesetzt.

Diese Größen sind keine buchhalterisch festgestellten Haushaltsverluste, sondern kontrafaktische Opportunitätskostenschätzungen. Ihr Wert hängt insbesondere davon ab, inwieweit der h-Index wissenschaftliche Leistung abbildet und welche Forschungsleistung bei einem alternativen Auswahlverfahren erreicht worden wäre. Als ökonomischer Ansatz machen sie jedoch einen häufig ausgeblendeten Punkt sichtbar: Die gezielte Veränderung von Auswahlkriterien kann neben Verteilungswirkungen auch Effizienz- und Opportunitätskosten erzeugen.

Verschiebung wissenschaftlicher Prioritäten

Der zweite untersuchte Mechanismus betrifft die Forschungsinhalte. Für jedes CRC-Profil wurden EDI-bezogene Begriffe erfasst und mittels Faktorenanalyse Themenfeldern wie EDI/Inklusion, Viktimisierung, struktureller Unterdrückung, Vorurteilen und Diskriminierung, Aktivismus sowie therapeutischer Sprache zugeordnet. Im gesamten Datensatz finden sich durchschnittlich 0,73 EDI-Begriffe je Forschungsprofil. Bei medizinischen Lehrstühlen sind es 0,42, bei Natur- und Ingenieurwissenschaften 0,48, bei Sozial- und Geisteswissenschaften dagegen 1,65.

Besonders ausgeprägt ist diese Entwicklung im sozial- und geisteswissenschaftlichen Bereich. 2025 enthielten 75 % der Beschreibungen neu vergebener SSHRC-Lehrstühle mindestens einen EDI-Begriff; 28 % enthielten ausdrücklich als aktivistisch klassifizierte Terminologie. Werden Aktivismus, Vorurteile, strukturelle Unterdrückung und Viktimisierung zusammengefasst, verwendeten 29 % der SSHRC-Lehrstühle mindestens einen entsprechenden Begriff.

Damit wird ein institutioneller Mechanismus sichtbar, der über Personalauswahl hinausgeht: Förderkriterien können langfristig auch beeinflussen, welche Themen, Begriffe und theoretischen Perspektiven akademisch besonders anschlussfähig werden. Wissenschaftspolitisch entscheidend ist deshalb nicht nur die Frage, wer gefördert wird, sondern auch, ob Förderstrukturen eine ausreichend offene Konkurrenz unterschiedlicher Forschungsfragen und theoretischer Ansätze gewährleisten.

Bedeutung für Deutschland, Europa und den Westen

Der kanadische Effekt lässt sich nicht mechanisch auf andere Hochschulsysteme übertragen. Der zugrunde liegende institutionelle Mechanismus ist jedoch auch in Europa relevant. Bei Horizon Europe ist ein Gender Equality Plan für bestimmte Hochschulen, Forschungseinrichtungen und öffentliche Institutionen ein Förderfähigkeitskriterium; außerdem wird die Geschlechterdimension von Forschungsprojekten grundsätzlich innerhalb des Exzellenzkriteriums berücksichtigt. In Deutschland definieren die Forschungsorientierten Gleichstellungs- und Diversitätsstandards der DFG personelle und strukturelle Standards und stellen seit 2008 eine Selbstverpflichtung der Mitgliedseinrichtungen dar; 2022 wurden sie ausdrücklich um den Aspekt Diversität erweitert.

Auch die breitere Forschungsliteratur rechtfertigt keine einfache Gleichsetzung demografischer Diversität mit höherer Leistung. Eine Metaanalyse fand für Geschlechts- und ethnische Diversität kleine negative Zusammenhänge mit allgemeiner Teamleistung, während funktionale oder bildungsbezogene Vielfalt teilweise positiv wirkte. Eine weitere Metaanalyse zu kulturell diversen Teams fand keine generelle positive Wirkung oberflächlich-demografischer Diversität auf Kreativität und Innovation, wohl aber positive Zusammenhänge bei tieferliegenden Unterschieden in Wissen und Perspektiven unter bestimmten Bedingungen.

Die zentrale Lehre reicht daher über Kanada hinaus: Wo öffentliche Forschungseinrichtungen demografische Ergebnisziele mit Auswahl-, Förder- oder Exzellenzkriterien verbinden, sollten deren Folgen empirisch überprüft werden. Erforderlich sind transparente Auswahlstatistiken, fachbereinigte Leistungsindikatoren, langfristige Evaluationen und eine klare analytische Trennung zwischen Antidiskriminierung, gleichen Zugangschancen, demografischer Repräsentation und wissenschaftlicher Leistung.

Quellen & Literatur

1. Kaufmann E., Rasmussen L. & Davids J. (2026). The Equity-Excellence Trade-Off: A Study of EDI in the Canada Research Chairs Program. Macdonald-Laurier Institute. URL:
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    https://research-and-innovation.ec.europa.eu/strategy/strategy-research-and-innovation/democracy-and-rights/gender-equality-research-and-innovation_en
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    https://www.dfg.de/de/grundlagen-themen/grundlagen-und-prinzipien-der-foerderung/chancengleichheit/gleichstellungsstandards

* Mit Zustimmung des Autors basiert dieser Beitrag auf der Originalveröffentlichung von Eric Kaufmann, Leif Rasmussen und Jonah Davids: The Equity-Excellence Trade-Off: A Study of EDI in the Canada Research Chairs Program, Macdonald-Laurier Institute, 1. September 2026, URL: https://macdonaldlaurier.ca/the-equity-excellence-trade-off-a-study-of-edi-in-the-canada-research-chairs-program/; er wurde lediglich zur besseren Strukturierung, Sachlichkeit und Verständlichkeit überarbeitet und um aktuelle Quellen ergänzt, wobei KI-gestützte Methoden unterstützend eingesetzt wurden.

Die in dieser Veröffentlichung vertretenen Ansichten geben ausschließlich die Auffassung des Autors wieder und spiegeln nicht notwendigerweise die Positionen des Instituts für konservative Wirtschaftspolitik (IKW) wider. Das Titelbild dieser Veröffentlichung wurde KI-generiert (Art. 50 EU AI Act).