„Woran forschen Sie gerade, Herr Professor Puhani?“

Wissenschaft ist wichtig und sie verständlich darzustellen ebenso. Wie lässt sich gesellschaftliches Vertrauen in die Wissenschaft stärken? Indem die Akteure über ihre Forschungsvorhaben, -methoden und -ergebnisse berichten.
Im aktuellen Beitrag: Herr Prof. Dr. Patrick Puhani, Professor für Volkswirtschaftslehre am Institut für Arbeitsökonomik der Leibniz Universität Hannover zum Projekt „Does Pension Coverage Predict Fertility? International Evidence from OLS, Fixed Effects and Machine Learning Random Forests.“

Wie erklären Sie einem Laien den Kern und die Relevanz Ihres aktuellen Forschungsvorhabens?

Die Geburtenraten sind weltweit fast überall rückläufig, was Probleme in den Sozialsystemen verursachen kann. Eine Frage ist, ob eine Reform des Rentensystems hier Impulse setzen könnte. Wir schätzen die Determinanten der Geburtenrate auf Länderebene anhand eines Datensatzes von 180 Volkswirtschaften für den Zeitraum 2013 bis 2023. Dabei werden Daten der Weltbank, der Vereinten Nationen und der Internationalen Arbeitsorganisation zusammengefügt. 

Statistiken zur Variablenbedeutung aus einem Verfahren maschinellen Lernens deuten darauf hin, dass außer der Lebenserwartung und dem Pro-Kopf Einkommen der „Anteil der Bevölkerung über dem Rentenalter, der eine Rente bezieht“ ein wichtiger Vorhersagefaktor für die Geburtenrate weltweit ist (nicht alle Personen im üblichen Rentenalter erhalten eine Rente, selbst wenn sie erwerbstätig waren, da Rentensysteme nicht in allen Ländern universell sind). Unsere Ergebnisse legen nahe, dass eine deutlich stärkere Berücksichtigung von Schwangerschaften und Kindererziehung in den Rentensystemen ein möglicher Weg sein könnte, um dem Geburtenrückgang weltweit entgegenzuwirken. Laut unseren ersten Schätzungen ist in Ländern ohne staatliches Rentensystem die Geburtenrate um ca. 0.33 Kinder höher, wenn man andere Faktoren, die ebenfalls einen Zusammenhang mit der Geburtenrate aufweisen, berücksichtigt.

Welcher Methoden bedienen Sie sich?

Traditionelle statistische/ökonometrische Methoden sowie „Machine Learning“ Methoden („Random Forests“) kommen zum Einsatz.

Welche Anwendungsmöglichkeiten erwarten Sie?

Unsere Forschung soll datenbasierte politische Entscheidungen zu einer möglichen Umgestaltung des Rentensystems ermöglichen. Z. B. wäre es vorstellbar, die Leistung der Schwangerschaft und Kinderziehung in noch größerem Umfang im Rentensystem zu berücksichtigen.

Mit welchen Mitteln finanzieren Sie Ihr Forschungsprojekt?

In diesem Projekt entstanden bisher keine besonderen Kosten.

Welches Problem in Ihrem Forschungsalltag ließe sich nach Ihrer Meinung ohne Geld lösen?

Ein vereinfachter Zugang zu Forschungsdaten wäre eine enorme Erleichterung für Forschende.

In der wissenschaftlichen Praxis ist Versuch und Irrtum ein grundlegender Lern- und Erkenntnisprozess. Scheitern markiert hier kein Ende, vielmehr fungiert es als eine lehrreiche Ressource für zukünftigen Erfolg. Gab es in Ihrem akademischen Alltag eine Situation, aus der andere lernen können?

Die Bereitschaft, sich selbst zu hinterfragen und andere Perspektiven zuzulassen, kann wichtige Impulse liefern. 

Vielen Dank für Ihre Auskünfte.

Die Fragen stellte Birgitt Baumann-Wohlfahrt.