Die Wirtschaftswissenschaften haben in den letzten rund 30 Jahren eine echte Revolution erlebt. Dank der zunehmenden Verbreitung grosser Datenbanken und immer leistungsf\u00e4higerer Computer hat sich eine fr\u00fcher stark theoretisch gepr\u00e4gte Disziplin in eine im Wesentlichen empirische Wissenschaft verwandelt, die an der Ermittlung von Regelm\u00e4ssigkeiten und deren Ursachen interessiert ist. Heute beruhen mehr als zwei Drittel der in diesem Bereich ver\u00f6ffentlichten Artikel auf einem methodischen Ansatz, der versucht, den kausalen Effekt einer Experimentalvariable (auch Treatmentvariable) auf die interessierende Ergebnisvariable zu eruieren.<\/p>\n
Bis in die Neunzigerjahre arbeiteten Arbeits\u00f6konomen mit national repr\u00e4sentativen Datens\u00e4tzen wie etwa dem Current Population Survey in den USA oder der Schweizerischen Arbeitskr\u00e4fteerhebung in der Schweiz. Diese stellten eine Momentaufnahme der Welt dar, wie sie ist. Dabei versuchten die Forschenden, aus diesen Daten abzuleiten, was beispielsweise ein zus\u00e4tzlicher Bildungsabschluss in Bezug auf das Einkommen bringt. Die Beweise wurden durch komplizierte \u00f6konometrische Modelle erbracht, die im Wesentlichen versuchten, aus einer Korrelation eine Kausalit\u00e4t abzuleiten. Das zentrale Problem dieses Ansatzes ist die fehlende Glaubw\u00fcrdigkeit, weil die Ceteris-Paribus-Annahme verletzt ist, da sich in realen \u00d6konomien immer sehr viele Dinge gleichzeitig \u00e4ndern. Welche dieser vielen \u00c4nderungen f\u00fcr eine Ver\u00e4nderung beispielsweise des Lohns kausal verantwortlich ist, l\u00e4sst sich mit dieser Methode daher nur sehr schwer sagen.<\/p>\n
Mit seiner 1990 publizierten Studie \u00abThe Impact of the Mariel Boatlift on the Miami Labor Market\u00bb[1]<\/a> setzte der kanadische Professor David Card, der heute an der University of California in Berkeley lehrt, einen neuen Standard. Er untersuchte den Zustrom von kubanischen Immigranten in die USA, nachdem die Regierung Castros im April 1980 angek\u00fcndigt hatte, dass alle ausreisewilligen Kubaner das Land verlassen k\u00f6nnten. Mehr als 125\u2019000 Kubaner emigrierten in der Folge, der \u00fcberwiegende Teil liess sich im nahen Miami nieder.<\/p>\n Card betrachtete dieses Ereignis als \u00abnat\u00fcrliches Experiment\u00bb (siehe Kasten<\/em>) und verglich Miami mit anderen US-St\u00e4dten, die keinem solchen Zustrom von Einwanderern ausgesetzt waren. Dieser Vergleich brachte ein \u00fcberraschendes Ergebnis: Der Arbeitsmarkt von Miami konnte diesen enormen Zustrom von Arbeitskr\u00e4ften absorbieren, ohne die Arbeitspl\u00e4tze der einheimischen Arbeitnehmer zu gef\u00e4hrden oder deren L\u00f6hne zu dr\u00fccken. Bis dahin war man in den Wirtschaftswissenschaften davon ausgegangen, dass Einwanderung zu schlechteren Arbeitsbedingungen von Inl\u00e4ndern f\u00fchrt.<\/p>\n Etwa zur gleichen Zeit ver\u00f6ffentlichte der israelisch-amerikanische \u00d6konom Joshua Angrist, der heute Professor am Massachusetts Institute of Technology (MIT) ist, eine Studie mit einem sehr \u00e4hnlichen Ansatz. Mit der \u00abVietnam Draft Lottery\u00bb wurden w\u00e4hrend des Vietnamkriegs 1969 junge US-Amerikaner je nach Geburtstag mit tieferer oder h\u00f6herer Wahrscheinlichkeit in die US-Armee eingezogen. Diese auf dem Zufallsprinzip basierende Methode der Zuteilung zum Milit\u00e4rdienst kommt einem \u00abExperiment\u00bb verbl\u00fcffend nahe. Angrist konnte mit diesem Ansatz glaubw\u00fcrdig zeigen, dass der Milit\u00e4rdienst einen stark negativen Effekt auf die sp\u00e4teren Verdienstm\u00f6glichkeiten in zivilen Berufen nach sich zieht.[2]<\/a> Aufgrund der Zuf\u00e4lligkeit des Losverfahrens konnten andere Erkl\u00e4rungen ausgeschlossen werden, und somit war der Milit\u00e4rdienst kausal verantwortlich f\u00fcr die geringeren Verdienstm\u00f6glichkeiten.<\/p>\n Einen weiteren methodischen Durchbruch erzielte Joshua Angrist im Jahr 1994, gemeinsam mit dem damals an der Harvard University forschenden niederl\u00e4ndisch-amerikanischen Wirtschaftswissenschaftler Guido Imbens, der derzeit Professor an der Stanford University ist. Sie beantworteten die Frage, welcher kausale Effekt sich mit Experimenten bestimmen l\u00e4sst, wenn der Effekt einer Intervention zwischen den Teilnehmern variiert und\/oder wenn Teilnehmer nicht unbedingt die ihnen vom Experiment zugewiesene Rolle befolgen (sogenannte Non-Compliance).[3]<\/a><\/p>\n Ein Beispiel f\u00fcr ein solches nat\u00fcrliches Experiment mit heterogenen Treatment-Effekten ist die Erweiterung der gesetzlichen Schulpflicht um zus\u00e4tzliche Schuljahre: Diese erh\u00f6ht zwar die durchschnittliche Schulbildung, betrifft aber jene Sch\u00fclergruppen \u00fcberhaupt nicht, die ohnehin eine h\u00f6here Schule besuchen. Vergleicht man die Jahrg\u00e4nge mit und ohne zus\u00e4tzliche Schulpflichtjahre, zeigt sich, dass die Jahrg\u00e4nge mit h\u00f6herer Schulbildung auf dem Arbeitsmarkt im Schnitt einen h\u00f6heren Lohn erzielten. Angrist und Imbens wiesen darauf hin, dass dieser Effekt nur durch diejenigen Sch\u00fcler zustande gekommen sein kann, welche aufgrund des Gesetzes tats\u00e4chlich l\u00e4nger in die Schule gegangen sind.[4]<\/a><\/p>\n Von einer weiteren Arbeit David Cards wurde die arbeitsmarktpolitische Diskussion nachhaltig beeinflusst \u2013 auch jene in der Schweiz: Gemeinsam mit dem 2019 verstorbenen Professor Alan Krueger von der Princeton University wies er n\u00e4mlich nach, dass eine Erh\u00f6hung des Mindestlohnes nicht unbedingt zu Besch\u00e4ftigungseinbussen f\u00fchren muss. Dies geschah wiederum unter Ausnutzung eines nat\u00fcrlichen Experiments. Dabei verglichen die beiden Autoren die Entwicklung der Besch\u00e4ftigungszahlen im Niedriglohnsektor, spezifisch bei Angestellten in Fast-Food-Restaurants, zwischen New Jersey, wo 1992 der Mindestlohn erh\u00f6ht wurde, und Pennsylvania, wo das nicht der Fall war.[5]<\/a><\/p>\n Die Erkenntnisse von Angrist, Card und Imbens haben nicht nur neue Standards in der empirischen Forschung gesetzt, sie haben auch wichtige, wirtschaftspolitisch relevante Ergebnisse produziert. Der Einfluss ihrer Forschung zeigt sich t\u00e4glich in der Arbeit von unz\u00e4hligen Wissenschaftlern an allen Universit\u00e4ten und Forschungseinrichtungen der Welt, auch in der Schweiz.<\/p>\n Der Einfluss ist ebenfalls prominent in den Curricula der empirisch-\u00f6konometrischen Methodenausbildung sichtbar. Angrist ist gemeinsam mit J\u00f6rn-Steffen Pischke von der London School of Economics Autor von zwei Standardlehrb\u00fcchern[6]<\/a>, die das Prinzip der \u00abglaubw\u00fcrdigen Bestimmung von Kausaleffekten\u00bb betonen und so diese Forschungsmethoden vielen heutigen Universit\u00e4tsabsolventen zug\u00e4nglich machen. Zudem haben David Card, Joshua Angrist wie auch Guido Imbens in der Vergangenheit wiederholt in der Schweiz unterrichtet und zur Doktorandenausbildung an den Universit\u00e4ten Z\u00fcrich und Lausanne beigetragen. Die Arbeiten der drei Nobelpreistr\u00e4ger, aber auch die Menschen selbst sind eine vielf\u00e4ltige Inspirationsquelle f\u00fcr die Forschung in der Schweiz.<\/p>\n Die Wirtschaftswissenschaften haben in den letzten rund 30 Jahren eine echte Revolution erlebt. Dank der zunehmenden Verbreitung grosser Datenbanken und immer leistungsf\u00e4higerer Computer hat sich eine fr\u00fcher stark theoretisch gepr\u00e4gte Disziplin in eine im Wesentlichen empirische Wissenschaft verwandelt, die an der Ermittlung von Regelm\u00e4ssigkeiten und deren Ursachen interessiert ist. 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