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  2. Wirtschaft im Wandel, 4/2022
Contents
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Der Zweck von Umfragen unter ökonomischen Laien
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Vertrauensindikatoren der Europäischen Kommission
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Der PRIMA-Indikator
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Endnoten All on one page

Endnoten

1 Dieser Beitrag basiert auf Heinisch, K.; Lindner, A.: Economic Sentiment: Disentangling Private Information from Public Knowledge. IWH Discussion Paper 15/2021.

2 Vgl. Hayek, F.: The Use of Knowledge in Society, in: American Economic Review, Vol. 35 (4), 1945, 519-530.

3 Eine Darstellung der Umfragen findet sich in European Commission: The Joint Harmonised EU Programme of Business and Consumer Surveys. Luxemburg 2006.

4 Positive Werte bedeuten, dass sich die angesprochene Größe verbessern wird, und negative, dass sie sich verschlechtern wird (Frage 1 und 2). Positive (negative) Antworten auf Frage 3 bedeuten, dass die Zahl der Arbeitslosen fallen (steigen) wird, positive (negative) Antworten auf Frage 4, dass der Haushalt wahrscheinlich (wahrscheinlich nicht) sparen wird.

5 Im Fragenkatalog der Europäischen Kommission handelt es sich um die Fragen Q2 und Q4.

6 Vgl. Heinisch, K.; Lindner, A., a. a. O., 3-6.

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Also in this issue

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Kommentar: Alter Wein in neuen Schläuchen: Das Bürgergeld

Reint E. Gropp

in: Wirtschaft im Wandel, No. 4, 2022

Abstract

Am 1. Januar 2023 wird Hartz IV durch das Bürgergeld ersetzt. Der neue Name reduziert das Stigma, Grundsicherung zu erhalten. Aber nach wie vor fehlen Anreize, eine Arbeit aufzunehmen, weil Hinzuverdienst angerechnet wird. Auch das unwürdige Sanktionsregime bleibt im Kern bestehen. Ein bedingungsloses Grundeinkommen wäre die bessere Alternative.

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Aktuelle Trends: Hohe Umsätze in gasintensiven Industrien – aber niedrige Produktion

Oliver Holtemöller

in: Wirtschaft im Wandel, No. 4, 2022

Abstract

Die gasintensiven Wirtschaftszweige wie die Chemie oder die Herstellung von Holz- und Papierwaren konnten ihre Umsätze im Jahr 2022 deutlich ausweiten. Zugleich haben sie aber die Produktion erheblich reduziert.

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Wie stark beeinflussen menschliche Entscheidungen im Forschungsprozess die Qualität der empirischen Ergebnisse?

Michael Koetter Shuo Xia

in: Wirtschaft im Wandel, No. 4, 2022

Abstract

Wie bedeutend ist das menschliche Element für die Genauigkeit empirischer Erkenntnisse in den Wirtschaftswissenschaften? Die Unsicherheit empirischer Schätzungen wird üblicherweise als ein statistisches Phänomen betrachtet. Unbekannte Parameter einer Grundgesamtheit werden anhand einer Stichprobe geschätzt, deren Erzeugung zu so genannten Standardfehlern führt. Forschende treffen jedoch viele unbeobachtete Entscheidungen, die nicht per se richtig oder falsch sind, sich aber auf das Ergebnis der Schätzung auswirken. Beispiele hierfür sind die Wahl der Software, die Art der Datenbereinigung oder die Spezifikation der Kontrollvariablen, um nur einige zu nennen. Wir haben an einem großen crowd-basierten Feldexperiment teilgenommen, bei dem sich herausstellte, dass dieser evidenzgenerierende Prozess von Forscher zu Forscher stark variiert, wodurch eine neue Art von Unsicherheit entsteht: so genannte Nicht-Standardfehler (NSE). 164 Teams von Finanzökonominnen und Finanzökonomen testeten sechs Hypothesen an einer identischen Stichprobe von Finanzmarktdaten. Das wichtigste Ergebnis ist, dass die Nicht-Standardfehler beträchtlich sind und die gleiche Größenordnung haben wie die Standardfehler, dass sie aber nach einem anonymen Begutachtungsprozess deutlich abnehmen. Wer sich von Wirtschaftsforschern beraten lässt, sollte sich daher darüber im Klaren sein, dass die Entscheidungen der einzelnen Forschenden die empirische Evidenz mit einer nicht unerheblichen Unsicherheit behaften. Gleichzeitig scheint eine der Veröffentlichung vorausgehende Begutachtung der Ergebnisse durch wissenschaftliche Kollegen (peer-review) die Anfälligkeit für diese Art von Unsicherheit zu verringern.

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