Sind stichprobenartige Versuche ein wichtiger Teil der künftigen Wirtschaftsforschung? Wie sinnvoll und nützlich sind die Ergebnisse solcher Studien? Kann experimentelle Ökonomie sinnvoll und ausserhalb des Bereichs der Entwicklungsökonomie weitgehend angewandt werden? Das sind Fragen, die die britische Zeitschrift The Economist an eine Reihe von renommierten Ökonomen gestellt hat.
Mark Thoma antwortet auf die Frage, ob die Struktur der Wirtschaft sich schneller ändert als wir davon erfahren können, wie folgt: wie er kürzlich festgestellt habe, sei die Suche nach Antworten in Wirtschaftswissenschaften durch die Tatsache beschränkt, dass Ökonomie keine experimentelle Wissenschaft ist. „Im Gegensatz zu Disziplinen wie Physik können wir nicht ins Labor gehen und die Wirtschaft immer wieder unter verschiedenen Bedingungen laufen lassen, um z.B. die durchschnittliche Wirkung von Geld- und Fiskalpolitik oder die Wirkung einer Änderung der Körperschaftssteuer zu messen“, hält der an der University of Oregon lehrende Wirtschaftsprofessor fest.
Wir haben nur eine Realisierung der Wirtschaft, die wir nutzen, um wichtige Fragen zu beanworten und dies schränkt die Genauigkeit der Antworten ein, die wir finden, legt Thoma dar. Darüber hinaus sind die Daten eher historisch als experimentell. Wir können nicht auf die Beziehungen zwischen einer Reihe von Variablen in Isolation blicken, während die anderen Variablen konstant gehalten werden, wie man es vielleicht in einem Labor tun könnte.
Querfeldein können Studien helfen, aber es ist nie klar, ob die Länder ähnlich genug sind, zu behaupten, dass alles andere im Wesentlichen gleich ist. Und es ist i.d.R. nicht so. Mikroökonomie hat es manchmal ein bisschen besser. Sie können auf verschiedene Behandlungen quer durch Unternehmen, Märkte, Privatpersonen usw. schauen. Aber auch die Unfähigkeit, „ceteris paribus“ Annahme anzuwenden, schränkt die Präzision davon, was wir sagen können, ein, bekräftigt Thoma.
Um dies etwas konkreter zu machen: In Makroökonomie kennen wir die meisten der relevanten Daten in- und auswendig. Es gibt daher wenig, durch den Bau eines Modells zu lernen, welches diese Daten anpasst und dann formale Tests durchzuführen, um zu sehen, ob sie zusammenpassen. Natürlich passen sie zusammen.
Da der experimentelle Ansatz für die Makroökonomen nicht zur Verfügung steht, ist der einzige Weg, neue Daten zu bekommen, ist, zu warten, bis sie von der Zeit geliefert werden. Thoma erinnert an eine von Milton Friedman gestetete Theorie, die dieser 25 Jahre davor aufgestellt hatte, bevor die Daten eingetroffen sind. Es war das „Plucking Model“ der gesamtwirtschaftlichen Schwankungen, welches erstaunlich gut funktioniert hat, beschreibt Thoma.
Wie man sehen kann, ist es ein langsamer Fortschritt, so langsam, dass die Struktur der Wirtschaft sich schneller ändern mag, als wir davon erfahren, beschreibt Thoma. Grosse Ereignisse wie die Grosse Rezession können Experimente nachahmen und diese Modelle an Orte schieben, welche nicht vorhergesehen waren, als sie errichtet wurden. Und das stellt einen Test ihrer Fähigkeit für Vorhersage dar, aber diese sind ganz vereinzelt, fasst Thoma zusammen.
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