Makro-Modelle

Der digitale Zwilling der Ökonomie

Makroökonomische Modelle stellen kaum eine praktische Unterstützung für politische EntscheidungsträgerInnen dar. Es bedarf deshalb eines geeigneten Werkzeuges, mit dem wirtschaftspolitische Initiativen bzw. Maßnahmen experimentell-dynamisch konzipiert sowie objektiv-transparent bewertet werden können. Ein Beitrag von Patrick Pobuda.

Die Komplexität der Ökonomie nimmt durch die steigende Vernetzung (z. B. globale Wertschöpfungsketten) und die wachsende Vielfalt (z. B. verwobene Finanzdienstleistungen) stetig zu. Makroökonomische Modelle, wie beispielsweise die dynamisch stochastischen allgemeinen Gleichgewichtsmodelle (DSGE-Modelle), kommen meist recht realitätsfern daher und können nur begrenzt als geeignete Hilfestellung für politische Entscheidungen fungieren.

Ein verlässliches sowie objektives Instrument, mit dem wirtschaftspolitische Initiativen entwickelt und über einen längeren Zeitverlauf bewertet werden können, ist auf einer solchen Grundlage nicht zu realisieren. In einer Welt mit unterschiedlichsten AkteurInnen, welche nicht nur heterogene Absichten bzw. Zielsetzungen verfolgen, sondern sich auch in ihren Eigenschaften deutlich unterscheiden, kann kein repräsentativer Haushalt und kein repräsentatives Unternehmen diese Vielfältigkeit adäquat widerspiegeln. Die Modelle der Mainstream-Ökonomie, vor allem die weithin genutzten DSGE-Modelle, geraten spätestens hier an ihre Grenzen.

Allein schon die Darstellung von Unternehmen, zwischen denen diverse Abhängigkeiten bestehen und in denen mehrschichtige Prozesse ineinandergreifen, kann aufgrund von Limitierungen der in der Ökonomie genutzten mathematischen Modelle nicht realitätsnah erfolgen – die in den Modellen getroffenen Annahmen verzerren das Erscheinungsbild des komplexen ökonomischen Systems. Davon abgesehen wird es in einer globalisierten Welt auch immer schwieriger, Auswirkungen von Wirtschaftspolitiken – sowohl die gewünschten Ergebnisse als auch die unerwünschten Nebeneffekte – im Voraus angemessen zu prognostizieren.

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