Read on Twitter
Ich finde, darauf verdient @larsweisbrod eine Antwort. Ein Versuch. https://twitter.com/DIEZEIT/status/1265289550341029890
Zunächst einmal sollte man noch mal an die Tatsachen erinnern: 1) es sind nicht nur Oekonometriker (so heißen grob gesagt Oekonomenstatistiker), die das tun. Spiegelhalter aus Cambridge ist, soweit ich das sehe, reiner Statistiker. Held aus Zuerich auch kein Oekonometriker.
Liebl ist naeher dran, Rothe und Stoye auf jeden Fall.
Nebenbemerkung: Stefan Homburg sollte hier nicht gezählt werden - er ist zwar ein Ökonom, aber ein theoretischer Finanzwissenschaftler, der bisher wenig durch statistische oder oekonometrische Expertise in seiner
Nebenbemerkung: Stefan Homburg sollte hier nicht gezählt werden - er ist zwar ein Ökonom, aber ein theoretischer Finanzwissenschaftler, der bisher wenig durch statistische oder oekonometrische Expertise in seiner
Forschung aufgefallen ist. Man sieht das daran, dass er viele empirische Fehler gemacht hat, die man unter anderem hier nachlesen kann und dann weiter in den Links: https://uebermedien.de/48856/von-welt-experten-und-wirklichen-fachleuten/
Liebl, Rothe und Stoye sind dagegen Weltklasse Statistiker und Oekonometriker. Deren Worte haben Gewicht, und @c_drosten sollte auf sie hören. Homburg am besten nicht mal ignorieren.
2) Meine positive Hypothese: Oekonomen wissen deshalb soviel über Statistik, weil unsere Daten so shitty sind. Wir können halt meist keine klaren Experimente durchführen. Anders als Naturwissenschaftler und Psychologen etwa. In einem wohl gebauten Experiment braucht man
eigentlich gar nicht fancy Statistik. Die Daten sprechen da oft wirklich einfach für sich (innerhalb einer Theorie zumindest). Und ich will das gar nicht abtun: ein Experiment wohl zu bauen, ist schon auch eine Kunst für sich, aber der Gehirnschmalz der Kollegen geht da
viel eher in das Ex Ante Design von Experimenten, und nicht so in die Auswertung der Daten ex post. In der Ökonomie war es traditionell (es gibt inzwischen auch einen Zweig Experimentaloekonomik) umgekehrt und musste so sein, denn unsere Daten waren immer vorgefunden und deshalb
shitty, da meist nicht von einem reinen Erkenntnisinteresse generiert. Wir haben uns deshalb fancy Statistik ausdenken müssen, um auch shitty Daten sprechen lassen zu können. Das führt zu einem entsprechenden Selbstbewusstsein von Ökonomen und Oekonometrikern.
3) Letzter Punkt führt allerdings auch zu meiner negativen Hypothese (auf die @larsweisbrod vielleicht hinaus will): Oekonomen werden von Anfang an darauf sozialisiert, aggressiv zu sein, andere Forschung auseinanderzunehmen. Alles radikal anzuzweifeln und das auch
sofort und ungefiltert rauszuplaerren. Jeder der unsere Seminar- und Konferenzkultur kennt, sieht das sofort. Warum auch das gut sein kann, habe ich früher mal überlegt (übrigens auch auf eine Frage der @DIEZEIT )
https://www.oekonomenstimme.org/artikel/2015/08/das-anti-bullshit-studium/
https://www.oekonomenstimme.org/artikel/2015/08/das-anti-bullshit-studium/
Allerdings kommt es eben auch mit den negativen Nebeneffekten, dass wir uns gerne überall einmischen. Wir werden schon auch darauf trainiert, uns als Master of the Universe in den Sozialwissenschaften zu fühlen. Tyler Cowens unsäglicher Blogpost war jüngst ein Beispiel dafür:
