Nova Acta Leopoldina Band 110 Nummer 377

Um so essentielle Themen wie den demographischen Wandel richtig zu verstehen, braucht man diese Computersimulationsmodelle. Diese Modelle brauchen ihrerseits Daten, damit die Parameter des Modells, die eben keine Naturkonstanten sind und die sich von Bevölkerungs- schicht zu Bevölkerungsschicht, von Generation zu Generation ändern, vernünftig bestimmen zu können. Je detaillierter diese Daten sind, umso besser lassen sich die vielfältigen Verhal- tensreaktionen von Menschen darstellen. ähnlich wie in der Meteorologie hilft es wenig, Durchschnittsdaten eines ganzen Landes zu kennen. So wie in der Meteorologie erst die in jüngster zeit mögliche Verarbeitung von Daten eines sehr engmaschigen Netzes sowohl in der Fläche als auch im Höhenprofil erstaunlich zuverlässige Wetterprognosen liefert, so be- nötigen die Wirtschaftswissenschaften Mikrodaten einer Vielzahl verschiedener Individuen, Haushalte und Unternehmen, um robuste Verhaltensprognosen zu machen. Solche Daten zu sammeln, ist aufwändig und teuer. Die modernen Sozialwissenschaften und die ökonomie, die Volkswirtschaftslehre und die Psychologie sind in den letzten Jahr- zehnten zu empirischen Wissenschaften geworden, die Infrastrukturen brauchen wie die Phy- sik, zu der ich auch die Meteorologie zählen darf. Gerade an der Herausforderung des demographischen Wandels und des Alterns unserer Bevölkerung sieht man, wie wichtig es ist, auch in den Sozialwissenschaften in eine naturwissenschaftliche Richtung zu gehen, die sich auf eindeutig definierte falsifizierbare Hypothesen stützt. Diese Eindeutigkeit bedarf ma- thematischer Modelle und deren empirische Ableitung. Dank Ich danke Alexander LUDWIG, der instrumental darin war, das besprochene Computersimulationsmodell immer wieder weiterzuentwickeln, sowie Otfried HöFFE als Diskussionsleiter und den übrigen Teilnehmern der Jahresversammlung in Halle für ihre Anmerkungen, die diesen Beitrag belebt haben. Das MEA ist ein Forschungsinstitut der Universität Mannheim, das sich zu etwa zwei Dritteln aus Drittmitteln der öffentlichen Forschungsförderung finanziert. Dafür sind wir dankbar. Wird danken vor allem der Deutschen For- schungsgemeinschaft, die im Rahmen des SFB504 die Weiterentwicklung des Simulationsmodells finanziert hat. Wir danken ebenso dem Land Baden-Württemberg und dem Gesamtverband der Deutschen Versicherungswirtschaft für die Grundfinanzierung des MEA. Literatur ALLMENDINGER, J., und EBNER, C.: Demographischer Wandel. Chancengleichheit für Frauen auf dem Arbeitsmarkt – was ist zu tun? In: Demographischer Wandel – Herausforderung und Chance für den Arbeitsmarkt. Dokumentation ESF Kongress Hessen 2005, Wiesbaden (2005) ALTIG, D., AUERBACH, A. J., KOTLIKOFF, L. J., SMETTERS, K. A., and WALLISER, J.: Simulating fundamental tax reform in the United States. American Economic Review 91, 574–595 (2001) ANDO, A., and MODIGLIANI, F.: The ‘life-cycle’ hypothesis of saving: Aggregate implications and tests. American Economic Review 89/3, 605–618 (1963) ATTANASIO, O. P., and VIOLANTE, G. L.: The demographic transition in closed and open economy: A tale of two regions. Working Paper 412, Research Department, Inter-American Development Bank. Washington, D.C. (2000) AUERBACH, A. J., and KOTLIKOFF, L. J.: Dynamic Fiscal Policy. Cambridge, MA: Cambridge University Press 1987 BLOOM, D. E., and WILLIAMSON, J. G.: Demographic transitions and economic miracles in emerging Asia. World Bank Economic Review 12/3, 419–455 (1998) BöRSCH-SUPAN, A.: Labour market effects of population aging. Review of Labour Economics and Industrial Relations Special Issue 17, 5– 44 (2003) Computermodelle in der Volkswirtschaftslehre Nova Acta Leopoldina NF 110, Nr. 377, 285–301 (2011) 299