Evaluation angewandter Gleichgewichtsmodelle des Agrarsektors: Quantifikation systematischer Zusammenhänge zwischen Modellspezifikationen und Prognoseergebnissen

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Quantitative, berechenbare ökonomische Modelle bilden partielle oder allgemeine Marktgleichgewichte ab und stellen in der angewandten Ökonomie ein wichtiges und häufig eingesetztes Instrument zur Politikfolgenabschätzung dar. Aus wissenschaftlicher Sicht wird an diesen Modellen ihre mangelnde Transparenz sowie ihre Abhängigkeit von theoretisch mitunter wenig plausiblen Annahmen kritisiert. Das angestrebte Forschungsprojekt beabsichtigt, eine ökonometrische Methode zur quantitativen Modellevaluation zu entwickeln, um die Transparenz von gleichgewichtsmodellbasierten Simulationsergebnissen zu verbessern. Es wird untersucht, ob systematische Zusammenhänge zwischen Modellspezifikationen und Simulationsergebnissen existieren. Den Kern dieser Modellevaluation bildet eine durch Multi-Level-Modelling (MLM) Ansätze erweiterte ökonometrische Meta-Analyse. Meta-Analysen ermöglichen Rückschlüsse darüber, welche Simulationsergebnisse typischer Weise von welchen Modellkomponenten verursacht werden, und welche Limitationen in der Aussagekraft der Simulationen dabei durch den Aufbau der Modelle determiniert sind. Im Rahmen des angestrebten Forschungsprojektes wird diese Methode auf den internationalen Agrarhandel als einer zentralen Frage der Agrarpolitik mit zahlreichen quantitativen Publikationen angewendet. Die zu prüfende Hypothese ist, ob Simulationsergebnisse nicht nur von der simulierten Agrarpolitikänderung abhängen, sondern auch systematisch von den Charakteristika des Modells. Das Forschungsprojekt lässt zunächst eine quantitative Evaluation von Agrarhandelsmodellen erwarten, was helfen wird, quantitative Politikberatung gesicherter und fundierter zu machen; die zu entwickelnde Methode kann nach Abschluss des Projektes auch zur Evaluation ähnlicher Modelle, z.B. aus dem Bereich der Umweltökonomie herangezogen werden.