Wirtschaftsnobelpreisträger und die Glaubwürdigkeitsrevolution

Pranav Patil schreibt: Die Arbeit der diesjährigen Wirtschaftsnobelpreisträger half dabei, strengere, objektivere und rationalere Interventionen zu formulieren, um Probleme wie Armut zu lösen

(Von links nach rechts) David Card, Joshua D Angrist und Guido W Imbens. (Twitter/Nobelpreis)

Der diesjährige Sveriges Riksbank Prize in Economic Sciences (der Nobelpreis) geht an David Card für seinen empirischen Beitrag zur Arbeitsökonomie und an Joshua Angrist und Guido Imbens für bahnbrechende neue Methoden zur Analyse von Kausalzusammenhängen. Das Trio erfand Methoden, die zur sogenannten Glaubwürdigkeitsrevolution in der empirischen Ökonomie geführt haben.

Der Umfang der Fragen, die Ökonomen untersuchen, hat sich in den letzten drei Jahrzehnten erweitert, als die Disziplin begann, Antworten jenseits von mathematischen Modellen und ideologischen Diskursen zu suchen. Obwohl neoklassische Theorien elegant sind, wurden Fragen zu ihren realen Beweisen aufgeworfen. Verfügen Ökonomen über glaubwürdige Beweise, die von Politik und Öffentlichkeit ernst genommen werden können? Die Nobelpreisträger Abhijit Banerjee und Esther Duflo weisen darauf hin, dass das Fehlen von Beweisen einer der Gründe ist, warum Ökonomen als weniger glaubwürdig angesehen wurden.

Für einen evidenzbasierten Ansatz ist es daher unerlässlich, den kausalen Zusammenhang zwischen verschiedenen Faktoren zu verstehen. Ein klassisches Beispiel für einen kausalen Zusammenhang ist der Einfluss der Bildung auf das Lebenseinkommen – würde ein zusätzliches Jahr Bildung das Einkommen erhöhen und um welche Größenordnung? Ökonomen begrüßten den experimentellen Ansatz, um die Glaubwürdigkeitskrise zu bewältigen und die genaue kausale Wirkung von Politiken zu bewerten. Ähnlich wie in der Medizin starteten Entwicklungsökonomen kleinere randomisierte kontrollierte Studien in der Hoffnung, Kausalitäten zwischen verschiedenen Variablen nachzuweisen und zu untersuchen, welche politischen Interventionen wirksam waren. In einer randomisierten Kontrollstudie testete Duflo zusammen mit anderen, wie Überwachung und finanzielle Anreize die Abwesenheit von Lehrern reduzierten und das Lernen in Indien verbesserten. Basierend auf experimentell abgeleiteten kausalen Schlussfolgerungen können Ökonomen rigorosere, objektivere und rationalere Interventionen empfehlen, um größere Probleme wie Armut zu lösen.



Allerdings ist es in vielen Fällen eine schreckliche Herausforderung, Feldexperimente durchzuführen. Sie sind teuer, zeitaufwendig und ethisch schwierig. Hier wird die Idee natürlicher Experimente aufschlussreich, die auf zufällige Variationen ohne Manipulation durch Forscher beruhen. Card und Alan Krueger haben ihr berühmtes Naturexperiment basierend auf den Änderungen des Mindestlohns in New Jersey entworfen und mit Pennsylvania verglichen, das keine ähnlichen Änderungen erfahren hat. Sie studierten Beschäftigung in der Fast-Food-Industrie in den beiden Bundesstaaten vor und nach den Lohnänderungen in New Jersey. Entgegen den Vorhersagen der gängigen Wirtschaftstheorie fanden sie in New Jersey einen leichten Beschäftigungszuwachs im Vergleich zu Pennsylvania. Dieses Ergebnis war ein schwerer Schlag für konventionelle Angebots- und Nachfragemodelle. Angrist und Imbens haben auch viele natürliche (Quasi-)Experimente entworfen und ein statistisches Toolkit entwickelt, um die kausalen Auswirkungen politischer Maßnahmen genau abzuschätzen.

Das Studium der Kausalität ist für die Forschungsgemeinschaft nicht neu. Kausale Zusammenhänge wurden jedoch nicht umfassend mit empirischen Methoden in den Sozialwissenschaften untersucht. Das zweite Newtonsche Gesetz besagt, dass ein Objekt in gleichförmiger Bewegung seine Bewegung fortsetzt, wenn keine äußere Kraft ausgeübt wird. Glaubwürdigkeitsrevolutionäre verwenden genau dieses Prinzip, um die wirtschaftliche Dynamik zu erklären. Nichtsdestotrotz ist Kausalität keine Korrelation das gängigste Schlagwort für diese Revolutionäre. Um kausale Zusammenhänge von Korrelationen zu unterscheiden, verlassen sich Ökonomen auf Kontrafaktuale. In der Studie von Card und Krueger zeigen sie beispielsweise, dass sich die Beschäftigung in zwei Bundesstaaten vor der Änderung des Mindestlohns parallel entwickelt hatte. Auf dieser Grundlage gehen sie davon aus, dass sich die Beschäftigung in beiden Staaten ohne Intervention ähnlich entwickeln würde. Selbst wenn sie nicht beobachteten, was in New Jersey passiert wäre, wenn keine Intervention stattgefunden hätte, konnten sie die kontrafaktische Situation in Pennsylvania beobachten.

Da sich die Ökonomie eng mit Politik und Markt beschäftigt, ist es entscheidend zu ermitteln, welche politischen Interventionen am besten (und kosteneffektivsten) sind. Es lohnt sich, zwei Studien in Betracht zu ziehen, die auf zwei Flaggschiffprogrammen der indischen Regierung basieren – dem Pradhan Mantri Gram Sadak Yojana und dem Rajiv Gandhi Grameen Vidyutikaran Yojana. Die allgemeine Annahme der politischen Entscheidungsträger ist, dass ländliche Infrastrukturprogramme die landwirtschaftlichen und außerbetrieblichen Wirtschaftsaktivitäten steigern und die Armut verringern würden. Jüngste Studien von Sam Asher, Paul Novosad, Fiona Burlig und Louis Preonas weisen jedoch darauf hin, dass solche Programme zwar die Straßen- und Stromkonnektivität verbessern, aber auch vier bis fünf Jahre nach Abschluss keine nennenswerte wirtschaftliche Entwicklung bewirken. Es ist daher sinnvoll zu untersuchen, ob solche Interventionen Entwicklung bewirken, inwieweit sie wohlfahrtssteigernd wirken und wo sie scheitern.

Diese Kolumne erschien erstmals in der Printausgabe am 20. Oktober 2021 unter dem Titel „Die Glaubwürdigkeitsrevolution“. Der Autor ist Doktorand, Universität Hohenheim, Deutschland