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Jonah B. Gelbach über Ökonomische Modelle – Lexikon der Argumente

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Ökonomische Modelle/Gelbach/Klick: Ökonometrische Studien gibt es in zwei grundlegenden Varianten: der strukturierten und der reduzierten Form.
Bei der strukturierten Modellierung wird eine explizite mathematische und statistische Darstellung der Determinanten des individuellen, betrieblichen oder organisatorischen Verhaltens niedergeschrieben, so dass diese Beziehungen mit einer endlichen Sammlung von Parameterschätzungen erfasst werden können.
Reduzierte Form: Bei der Arbeit mit der reduzierten Form wird stattdessen versucht, allgemeiner definierte kontextuelle Objekte zu schätzen, wie z. B. den durchschnittlichen Behandlungseffekt vergangener Implementierungen von Politikänderungen. (...) es ist möglich, dass man aus einer Schätzung mit der reduzierten Form nicht so viel lernt wie aus einer gültigen strukturierten Schätzung. Daher kann die Wahl zwischen strukturellen und reduzierten Formansätzen ein Abwägen zwischen der Notwendigkeit, stärkere Annahmen zu treffen (strukturierte Arbeit) und der Aussicht, weniger Informationen zu lernen (reduzierte Formarbeit), die sich als wertvoll erweisen könnten, beinhalten.
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Ausgelassene Variablen: Die grundlegende Herausforderung in diesem Zusammenhang ist der "omitted variable bias" (dt. ausgelassene oder weggelassene Variablen-Bias). >Empirismus/Wirtschaftstheorien.
Das heißt, wenn man versucht, den kausalen Effekt der Politik P auf das Ergebnis Y zu isolieren, z.B. durch die Verwendung einer multiplen Regressionsanalyse, muss man die Möglichkeit ausschließen, dass jeder geschätzte Effekt durch unbeobachtete (oder zumindest unkontrollierte) Variablen getrieben wird, die zufällig mit P korreliert sind.
Terminologie: Dieses allgemeine Problem der Verzerrung durch weggelassene Variablen hat viele Namen (z.B. Endogenität, Selektionseffekte, umgekehrte Kausalität, Gleichzeitigkeit usw.),(...).
Angenommen, wir sind daran interessiert, wie sich Änderungen in einer Politik P auf eine kontinuierliche Ergebnisvariable Y auswirken.
Traditionelle Lösung: Ein traditioneller Weg, die Beziehung zwischen diesen Variablen zu modellieren, bestand darin, anzunehmen, dass es eine parametrische Funktion F gibt, die sie strukturell miteinander in Beziehung setzt, und zwar durch eine Kombination von Annahmen über individuelles Verhalten, Kostenfunktionen von Organisationen und Marktkräfte (oder andere aggregierende Kräfte), so dass Y = F(P;τ,ε), wobei τ ein Parameter und ε ein unbeobachteter Term ist. Der kausale Effekt eines Politikwechsels von P1 zu P2 besteht also darin, dass sich Y von F(P1;τ,ε) zu F(P2;τ,ε) verschiebt. Wenn wir annehmen, dass F linear in P und ε ist, dann wird die strukturelle Beziehung zwischen Y und P durch die Gleichung Y = Pτ+ε erfasst, zusammen mit der Behauptung, dass, wenn ε fest gehalten wird, eine Änderung des Wertes von P von P1 zu P2 eine Änderung des Wertes von Y um τ Einheiten induziert. In diesem Sinne misst der Parameter τ den kausalen Effekt einer Änderung von P um eine Einheit auf Y. Wenn P und ε unkorreliert sind, dann ist der OLS-Schätzer für diesen kausalen Effekt konsistent. Wenn P und ε hingegen korreliert sind, dann weicht der OLS-Schätzer auch bei großen Stichproben von τ ab.
(...)
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Politiken: Der Schlüssel zu politikrelevanter empirischer Arbeit liegt also in zwei Fragen. Erstens: Ist es sinnvoll anzunehmen, dass ε und P mittelwertunabhängig sind, oder dass es eine lineare strukturelle Beziehung zwischen Y und P gibt, wobei P und ε unkorreliert sind? Die zweite Schlüsselfrage ist, wie man kausale Effekte schätzt, wenn es nicht sinnvoll ist, anzunehmen, dass entweder Situation (A) oder (B) zutrifft. Eine enorme Menge an moderner empirischer Arbeit konzentriert sich auf die Beantwortung dieser Frage.
Randomisierte Zuschreibung: Ein Ansatz, um das Problem der Abhängigkeit zwischen ε und P zu lösen, ist die randomisierte Zuschreibung von Maßnahmen zu Einheiten. Dieser Ansatz, der in Studien über die Auswirkungen medizinischer und psychologischer Interventionen üblich ist, wird häufig in der empirischen Ökonomie verwendet (...). Der Vorteil der zufälligen Zuweisung ist, dass sie direkt die mittlere Unabhängigkeit von ε und P erzwingt, so dass τ als der kausale Effekt der Maßnahme angesehen werden kann, zumindest innerhalb der bestimmten experimentell untersuchten Population. Aus diesem Grund ist es in der empirischen Wirtschaftsliteratur üblich, randomisierte kontrollierte Studien (RCTs) als konzeptionellen Maßstab zu betrachten, an der andere Studientypen gemessen werden.
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Randomisierte kontrollierte Studien/Probleme: Dies ist sicherlich eine zu starke Behauptung, wie Heckman und Smith (1995)(1) und Deaton (2010)(2) treffend diskutiert haben, denn RCTs haben potenziell wichtige Nachteile. Ein Nachteil ist, dass sich nicht alle Fragen mit RCTs untersuchen lassen. RCTs können nicht messen, was manchmal als "allgemeine Gleichgewichtseffekte" bezeichnet wird, d.h. Effekte, die eine Politikänderung auf das Verhalten außerhalb des Wirkungsbereichs der Studie hat. >Randomisierte Zuschreibung/Wirtschaftstheorien.


1. Heckman, James J. and Jeffrey A. Smith (1995). “Assessing the Case for Social Experiments.” Journal of Economic Perspectives 9(2): 85–110.
2. Deaton, Angus (2010). “Instruments, Randomization, and Learning about Development.” Journal of Economic Literature 48(2): 424–455.


Gelbach, Jonah B. and Jonathan Klick „Empirical Law and Economics“. In: Parisi, Francesco (Hrsg.) (2017). The Oxford Handbook of Law and Economics. Bd. 1: Methodology and Concepts. NY: Oxford University Press.


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Zeichenerklärung: Römische Ziffern geben die Quelle an, arabische Ziffern die Seitenzahl. Die entsprechenden Titel sind rechts unter Metadaten angegeben. ((s)…): Kommentar des Einsenders. Übersetzungen: Lexikon der Argumente
Gelbach, Jonah B.

Parisi I
Francesco Parisi (Ed)
The Oxford Handbook of Law and Economics: Volume 1: Methodology and Concepts New York 2017

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