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Dissertation zugänglich unter
URN: urn:nbn:de:gbv:18-92431
URL: http://ediss.sub.uni-hamburg.de/volltexte/2018/9243/


Identifying causal effects : essays on empirical economics

Identifizierung kausaler Zusammenhänge : Aufsätze zur empirischen Wirtschaftsforschung

Tutt, Jascha

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SWD-Schlagwörter: Empirische Wirtschaftsforschung , Ökonometrie , Umweltökonomie , Makroökonomie
Basisklassifikation: 83.46 , 83.31 , 83.03
Institut: Wirtschaftswissenschaften
DDC-Sachgruppe: Wirtschaft
Dokumentart: Dissertation
Hauptberichter: Grischa, Perino (Prof. Dr.)
Sprache: Englisch
Tag der mündlichen Prüfung: 14.05.2018
Erstellungsjahr: 2018
Publikationsdatum: 07.08.2018
Kurzfassung auf Englisch: This dissertation discusses the potentials and pitfalls of empirical economic research. Several pieces of applied research illustrate the discipline's diverse use of statistical methods as well as their applicability to different topics.
Empirical economic research uses empirical evidence to test hypotheses and statistical inference to uncover general rules. However, very often several rules or causal mechanisms exist that can equally well explain the investigated outcome. This can be problematic whenever statistical inference does not yield convincing results, i.e. the degree of the study's internal validity is low. Although many different statistical tools and techniques have been developed to increase the degree of internal validity, in practice it remains difficult to claim causality. One reason for this is that the quality of statistical inference depends on the appropriateness of the chosen statistical method. Another reason is that causality requires that competing alternative explanations for an estimated statistical relationship are addressed and at best can be dismissed. Thus, an empirical study's overall quality depends critically on an author's judgement and knowledge of the environment in which the outcome is nested. Given the importance of personal perception it is not surprising that the validity of results in many studies in empirical economics is heatedly discussed in- and outside the community.
At the beginning of this dissertation the current status of this academic debate is reproduced, leading to the conclusion that there is no panacea for causal inference. Instead, it is proposed that several equally sensible strategies to strengthen causality exist and that their selection depends on the specific research question and setting. While this still allows the author to base decisions on personal perception it also stresses that justifications are required. Hence, each new study demands a tailored research agenda in which the choice of statistical methods and the existence of alternative explanations are transparently discussed. Subsequently to the discussion, three independent papers illustrate that there is indeed no blueprint procedure to conduct empirical economic research.
The first paper addresses the question whether individuals react to natural disasters by adjusting their saving behavior. The study applies statistical tools commonly used in applied microeconomic research. The research design uses quasi-experimental variation in a panel survey to infer a causal relationship between flooding and saving behavior. The study finds that from the flooding affected individuals save less in subsequent years. While the study's internal validity is rather high, the generalizability of the relationship remains to be seen. Several alternative explanations for the observed behavior are discussed and evaluated. The concluding explanation is that unusually high amounts of post-disaster financial aid induces moral-hazard-behavior. Thus, the paper makes a case for policy makers to carefully design post-disaster aid payments so as to minimize the possibility of detrimental reductions in individual precautionary efforts.
The second paper investigates the link between foreign education and domestic productivity. The paper uses aggregate data, thus encountering statistical challenges commonly occurring in applied macroeconomic research. The research design focuses on the dynamic structure of the data. The paper finds that the more students a country sends to the U.S., the higher subsequent domestic productivity growth rates will be. Additional analyses show that this effect is driven by developing countries. It is argued that the relationship is causal because foreign students transfer productivity enhancing skills from the U.S. to their home country. However, the data does not reveal whether foreign students indeed return and therefore causal inference is weaker than it could be otherwise. Measures to overcome this shortage are presented and applied. Nonetheless, the extent of the data allows for a certain generalizability of the results. In conclusion, the study suggests that foreign education poses a viable additional strategy for economic development.

Finally, the third paper addresses a research question from the field of empirical industrial organization. Specifically, the paper tests whether prices for an abatement technology are influenced by the type of environmental regulation of polluting sources. In order to test this relationship, the paper's research design combines a structural economic model with quasi-experimental empirical evidence. The paper finds that the price of abatement technology is significantly higher for those polluting sources that are participating in a permit trading scheme. Causal inference relies on the quasi-experimental nature of the data and the theoretical derivations from the structural model. However, it remains empirically challenging to exclude alternative explanations as doing so considerably strains the scope of our data. In the end, the study's results should caution policy makers to consider that regulatory instruments can have unintended side-effects hampering the diffusion and adoption of abatement technology by increasing its price.
The final section discusses the role of empirical research in the overall process of scientific progress. The importance of diverse and comprehensive empirical economic research is emphasized. Finally, it is concluded that empirical research with all its outgrowth is essential to establish something like an objective truth'' in economic science.
Kurzfassung auf Deutsch: Die vorliegende Dissertation beschäftigt sich mit den Möglichkeiten und Grenzen der empirischen Wirtschaftsforschung. Anhand mehrerer Forschungsarbeiten verdeutlicht sie die Anwendbarkeit statistischer Verfahren auf verschiedene Fragestellungen aus den Wirtschaftswissenschaften.

In der empirischen Wirtschaftsforschung werden Beobachtungen statistisch ausgewertet, um Hypothesen zu testen und allgemeine Regeln aufzudecken. Die Herleitung eines kausalen Zusammenhangs zwischen zwei Ereignissen gilt dabei als ein wichtiges Ziel. In der Praxis erweisen sich kausale Schlussfolgerungen allerdings als überaus schwierig. Ein Grund hierfür ist, dass der Gegenstand empirischer Wirtschaftsforschung - unsere Gesellschaft - ein komplexes und dynamisches System ist. Eine allgemeingütige Blaupause, mithilfe welcher sich kausale Zusammenhänge belegen lassen, lässt sich daher kaum entwickeln. Vielmehr hängt die Herleitung eines kausalen Zusammenhangs von den konkreten Faktoren des Einzelfalls ab. Solche Faktoren sind die Forschungsfrage, die Qualität der Daten und das Umfeld, in welchem diese erhoben wurden. Sie bestimmen anschließend das Forschungsdesign und die Auswahl eines geeigneten statistischen Verfahrens. Eine empirische Studie ist somit in vielerlei Hinsichten einzigartig. – Daher ist es auch nicht verwunderlich, dass Kausalitätsbehauptungen in Bezug auf empirische Ergebnisse in den Wirtschaftswissenschaften häufig kontrovers diskutiert werden.

Zu Beginn dieser Dissertation wird eine aktuelle Diskussion zur Herleitung von Kausalität in der empirischen Wirtschaftsforschung wiedergegeben. Aus dieser Diskussion geht hervor, dass es momentan kein Allheilmittel für kausale Inferenz gibt, sondern stattdessen mehrere gleichermaßen sinnvolle Strategien für die Herleitung von Kausalität existieren. An die Wiedergabe und Auswertung der Diskussion schließt sich die Darstellung dreier unabhängiger empirischer Studien an. Jede dieser Studien befasst sich mit einem anderen Themengebiet der Wirtschaftswissenschaften, wobei Forschungsdesign, Auswahl der empirischen Methoden und die Art der kausalen Herleitung variieren. Die drei Studien illustrieren somit mehrere Punkte, die sich aus der Diskussion in der Einleitung ergeben haben.
Der erste empirische Beitrag in dieser Dissertation geht der Frage nach, ob Opfer von Naturkatastrophen im Anschluss an ihre Erlebnisse ihr Sparverhalten verändern. In der Studie werden statistische Methoden verwendet, die üblicherweise in der angewandten mikroökonomischen Forschung verwendet werden. Das Forschungsdesign nutzt die durch eine Flut generiete quasi-experimentelle Variation in einer Panelbefragung aus, um einen Kausalzusammenhang zwischen Betroffenheit und Sparverhalten abzuleiten. Die Studie zeigt, dass von den Überschwemmungen Betroffene in den Folgejahren weniger sparen. Während der Grad der kausalen Schlussfolgerung hoch ist, bleibt es abzuwarten, ob sich der Zusammenhang auf andere Situationen übertragen lässt. Es werden mehrere Gründe für das beobachtete Verhalten diskutiert und gegeneinander abgewogen. Die Studie kommt zu dem Ergebnis, dass ungewöhnlich hohe Hilfszahlungen zu einem sogenannten Moral Hazard-Verhalten‘‘, also einem verantwortungslosen Verhalten aufgrund von Fehlanreizen, führen können. In dem untersuchten Fall haben die Hilfszahlungen zu einer Verringerung im Vorsorgeverhalten bei Betroffenen geführt. Die Studie plädiert daher dafür, dass politische Entscheidungsträger etwaige Hilfszahlungen nach einer Katastrophe sorgfältig planen, um einen nachteiligen Einfluss auf individuelle Vorsorgemaßnahmen zu vermeiden.

In der zweiten Arbeit wird die Verbindung zwischen einem Studium im Ausland und heimischer Produktivität untersucht. Das Papier verwendet dafür aggregierte Daten und befasst sich aus ökonometrischer Sicht mit bestimmten statistischen Herausforderungen, die häufig in der angewandten makroökonomischen Forschung auftreten. Das Forschungsdesign fokussiert sich auf die dynamische Struktur der Daten, um einen kausale Herleitung zu ermöglichen. Gezeigt wird, dass die Anzahl von Studenten, die ein Land in die USA schickt, sich positiv auf die Produktivitätszuwächse dieses Landes in den Folgejahren auswirkt. Des Weiteren kann gezeigt werden, dass dieser positive Zusammenhang nur für Entwicklungsländer gilt. Dies erscheint plausibel, da insbesondere die Bevölkerung aus Entwicklungsländern durch den Transfer produktivitätssteigernder Fähigkeiten aus den USA in ihr Heimatland profitieren sollte. Die Ergebnisse deuten daher an, dass es tatsächlich einen positiven Kausalzusammenhang zwischen Auslandsstudium und heimischer Produktivität gibt. Da die Daten jedoch nicht darüber informieren, ob ausländische Studenten wirklich zurückkehren, ist die kausale Inferenz schwächer, als sie es sonst sein könnte. Hingegen erlaubt der Umfang der Daten eine gewisse Generalisierbarkeit der Ergebnisse. Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass die Förderung eines Auslandsstudiums eine sinnvolle zusätzliche Strategie für eine erfolgreiche internationale Entwicklungszusammenarbeit darstellen kann.

Das dritte und letzte Papier befasst sich mit einer Forschungsfrage, die dem Bereich der empirischen Industrieökonomik zugeordnet werden kann. Darin wird untersucht, ob die Regulierung von Schwefeldioxidemissionen von Kohlekraftwerken die Preissetzungsstrategie von Herstellern einer geeigneten Vermeidungstechnologie beeinflusst. Um diese Beziehung zu testen, nutzt die Studie ein Forschungsdesign, das auf einem Strukturmodell und Daten mit quasi-experimenteller Variation basiert. Die Ergebnisse der empirischen Untersuchung zeigen, dass die Preise für die Vermeidungstechnologie höher sind, wenn ein Kohlekraftwerk an einem Emissionshandelssystem teilnehmen muss. Diese Entwicklung ist kontraproduktiv, da es den Anreizen eines Emissionshandelssystems, die Verbreitung von Vermeidungstechnologien zu fördern, entgegen wirkt. Die Herleitung eines kausalen Zusammenhangs beruht auf dem quasi-experimentellen Charakter der Daten sowie einem theoretischen Modell, welches den empirischen Befund ebenfalls vorhersagt. Die wichtigsten alternativen Erklärungen für das Ergebnis können ausgeschlossen werden. Einschränkend wirkt hierbei jedoch der Umfang der Daten. Dieser lässt eine rigorose Untersuchung alternativer Erklärungen nur begrenzt zu und schwächt somit den kausalen Zusammenhang etwas ab. Am Ende unterstreichen die Ergebnisse der Studie allerdings, dass politische Entscheidungsträger bei der Ausgestaltung regulatorischer Instrumente umfassend auf unbeabsichtigte Nebenwirkungen achten sollten.

Im letzten Abschnitt der Dissertation wird die Rolle empirischer Forschung im Gesamtprozess des wissenschaftlichen Fortschritts diskutiert. Dabei wird die Bedeutung einer umfangreichen und vielfältigen empirischen Wirtschaftsforschung hervorgehoben. Abschließend wird festgestellt, dass die empirische Forschung mit all ihren Ergebnissen und Methoden notwendig ist, um eine objektive Wahrheit'' in der Wirtschaftswissenschaft zu generieren.

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