Nobelpreis 2021
Empirische Kausalanalyse durch natürliche Experimente
Zum Nobelpreis für David Card, Joshua Angrist und Guido Imbens

„Wenn A eintritt, dann passiert B“. Aussagen über die kausale Wirkung von Handlungen beschäftigen uns jeden Tag auf vielfältige Weise. Doch was für alltägliche Entscheidungen schon knifflig ist, gestaltet sich für Forschende in den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften besonders schwierig. Denn häufig kann zwar eine Korrelation zwischen A und B beobachtet werden. In einer komplexen Welt ist jedoch zumeist unklar, ob A tatsächlich B beeinflusst – oder ob der Zusammenhang von anderen Variablen ausgelöst wird oder gar in die andere Richtung verläuft.

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Empirische Kausalanalyse durch natürliche Experimente
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Die Corona-Kontroverse (2)
Covid-19 und die Grenzen bivariater Korrelationsanalysen

Bild: Queven auf Pixabay

Seit einigen Wochen wird im Verlauf der Corona-Krise häufiger Skepsis hinsichtlich der von der Bundesregierung und den Regierungen anderer Länder ergriffenen Maßnahmen geäußert. Dies betrifft insbesondere den sogenannten Lockdown, also die Kontaktverbote, das Schließen von Geschäften und Gaststätten, sowie das Verbot von Veranstaltungen.

Unter Ökonomen gibt es einige Kritiker dieser Politik. Hierzu zählen einerseits Kolleginnen und Kollegen, die zwar stärkere Lockerungen als bisher beschlossen fordern, um die wirtschaftliche Erholung zu beschleunigen, die dies aber vorsichtig tun. Solche Kritiker haben größtenteils Verständnis für die im März beschlossenen Maßnahmen, vermuten aber bereits jetzt einen größeren Spielraum für verantwortliche Lockerungen. Man könnte etwas vereinfacht sagen, dass diese Kritiker zwar im gleichen theoretischen Modellrahmen argumentieren wie die Politik, aber einzelne Parameter anders beurteilen.

Die Corona-Kontroverse (2)
Covid-19 und die Grenzen bivariater Korrelationsanalysen“
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