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Nur falsche Prognosen sind gute Prognosen und das ist auch ganz gut so

Veröffentlicht in: Ökonomie, Demoskopie/Umfragen, Strategien der Meinungsmache

Hellseher, Wahrsager, Kaffeesatzleser, Spökenkieker, Astrologen und Ökonomen haben eine Gemeinsamkeit: Ihre Prognosen gehen meist in die Hose. Und wenn sie das ausnahmsweise einmal nicht tun, ist das reiner Zufall.
Man hat sich längst daran gewöhnt: Das Ritual findet alle paar Monate aufs Neue statt, und das Publikum wird nicht müde, sich das anzuhören. Irgendwelche Wirtschaftsweisen treten auf und verkünden: Die Konjunktur hat sich erholt, die Wirtschaft wächst, es geht bergauf.
Leider, leider aber hat sich inzwischen gezeigt, dass die Prognose vom letzten Quartal total daneben lag und nach unten korrigiert werden muss. Woran das lag? Nun ja, die Konjunktur hat sich nicht so positiv entwickelt wie erwartet. Von Wolfgang J. Koschnick.

Wie denn? Wo denn? Was denn?
Bei Prognosen geht’s doch wohl warum, etwas vorauszusagen, oder? War gar nicht voraussehbar, was da vorausgesagt wurde?
Nein.
Und was soll dann eine Prognose?

Ist doch klar: Wenn sich die Leute nicht an die Prognose halten, kann man nix machen. Die Zahlen, Indices, Kennziffern, Parameter und Trends der Prognose sind allesamt über jeden Zweifel erhaben. Die Berechnung ist einwandfrei. Aber die Konsumenten, die Käufer, die Hausfrauen, die Händler und die Produzenten machen alles falsch. Da kann ja eine Prognose gar nicht hinhauen.

Der konsumierende, produzierende oder handelnde Mensch ist offenbar nichts weiter als ein Störfaktor im Getriebe der ökonomischen Gesetzmäßigkeiten. Dafür gibt es eine Reihe von Gründen.
Einer davon ist der, dass die Ökonomie wenigstens in dem Teil, der sich mit Prognostik beschäftigt, keine positive Wissenschaft ist. Sie kann Aussagen über mögliche künftige Ereignisse nur mit Hilfe von Modellen treffen, für die detaillierte Ceteris-paribus-Bedingungen gelten. Insofern ist die Anmerkung, dass sich die Leute nicht an die Prognose halten und die Prognose deshalb nicht eintreffen konnte, viel mehr als ein Kalauer. Sie trifft nämlich zu.

Ein anderer Grund liegt in der Komplexität des Systems, über das Prognosen gemacht werden. Wenn ein paar hundert Faktoren die Bewegung oder Richtung in einem System beeinflussen können, braucht nur ein einziger Faktor oder auch nur eine kleine Zahl von Faktoren eine andere Richtung zu nehmen, und schon ist die ganze Prognose für die Katz‘.

Der britische Wissenschaftstheoretiker Karl Popper unterscheidet deshalb genau zwischen Uhrwerksystemen („clock systems“) und Wolkensystemen („cloud systems“). Uhrwerksysteme sind auch ziemlich komplex, aber bei ihnen greift ein Element auf berechenbare Weise ins andere und führt zu einem genau kalkulierbaren Ergebnis. In Uhrensystemen sind funktionale Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Faktoren exakt definiert. Sie sind regelmäßig und vorhersehbar. Sie sind überschaubar, mechanisch und berechenbar. Deshalb weiß man, dass morgens die Sonne aufgeht.

Ganz anders die Wolkensysteme. Bei ihnen sind keine nachweisbaren funktionalen Abhängigkeiten bekannt. Sie sind unregelmäßig und unvorhersehbar. Man kann versuchen, die Muster zu erkennen, aber nicht deren Ursachen. Das Klima, die Wirtschaft und die Gesellschaft gehören zu den klassischen Wolkensystemen.

Komplexe Systeme haben einige Charakteristika, die sie deutlich von anderen unterscheiden – auch von bloß komplizierten Systemen:

  • Sie sind agentenbasiert: Sie bestehen aus einzelnen Teilen (Agenten), die miteinander in Wechselwirkung stehen (Menschen, Konsumenten, etc.) und jeder für sich agieren.
  • Sie sind nichtlinear: In komplexen Systemen besteht eine große Empfindlichkeit für kleine Abweichungen in den Startbedingungen. Geringfügig veränderte Anfangsbedingungen können im langfristigen Verlauf zu völlig anderen Entwicklungen bei verschiedenen Systemen führen. Veranschaulicht wird das am Beispiel des „Schmetterlingseffekts“ und der Annahme, dass der Flügelschlag eines Schmetterlings in Brasilien einen Tornado in Texas auslösen kann. Die Wirkzusammenhänge der Systemkomponenten sind im Allgemeinen nichtlinear.
  • Sie haben emergente Eigenschaften: Infolge des Zusammenspiels seiner Elemente bilden sich spontan neue Eigenschaften oder Strukturen auf der Makroebene eines Systems heraus. Dabei lassen sich die emergenten Eigenschaften des Systems nicht – oder jedenfalls nicht offensichtlich – auf isolierte Eigenschaften seiner Elemente zurückführen. Sie lassen sich auch nicht aus der isolierten Analyse des Verhaltens einzelner Systemkomponenten erklären. Sie sind Systemeigenschaften.
  • Ihre Komponenten interagieren: Komplexe Systeme bestehen aus einer Vielzahl von Einzelkomponenten, die auf vielfältige Weise miteinander interagieren. Die Wechselwirkungen zwischen den Systemkomponenten sind lokal, ihre Auswirkungen in der Regel global. Ein komplexes System ist daher ein System mit multiplen Interaktionskomponenten, dessen Verhalten nicht vom Verhalten der Komponenten hergeleitet werden kann.
  • Das System ist offen: Komplexe Systeme sind zugleich offene Systeme. Sie stehen im Kontakt mit ihrer Umwelt und hängen von einem permanenten Durchfluss von Energie oder Materie ab.
  • Sie organisieren sich selbst: Eine Form der Systementwicklung, bei der die formgebenden, gestaltenden und beschränkenden Einflüsse von den Elementen des sich organisierenden Systems ausgehen. Das ermöglicht die Bildung insgesamt stabiler Strukturen (Homöostase), die ihrerseits das Ungleichgewicht aufrechterhalten. Sie sind dabei in der Lage, Informationen zu verarbeiten und zu lernen.
  • Sie regulieren sich selbst: Selbstregulation ist ein grundlegendes Funktionsprinzip (Homöostaseprinzip) lebender Organismen. Dadurch können sie die Fähigkeit zur inneren Harmonisierung entwickeln und sind in der Lage, auf Grund der Informationen und deren Verarbeitung das innere Gleichgewicht zu verstärken.
  • Sie sind pfadabhängig: Der zeitliche Verlauf von komplexen Systemen ähnelt strukturell einem Pfad. Es gibt dort Anfänge und Kreuzungen, an denen mehrere Alternativen oder Wege zur Auswahl stehen. Pfadabhängige Prozesse verhalten sich an den Kreuzungspunkten chaotisch. Eine kleine Störung führt über positive Rückkoppelung zu einem ganz anderen Ausgang. Da der Übergang in eine stabile Phase unabhängig von der Qualität einer getroffenen Entscheidung stattfindet, sind pfadabhängige Prozesse nicht selbstkorrigierend, sondern dazu prädestiniert, Fehler zu verfestigen.
  • Sie streben bestimmte Zustände oder Zustandsabfolgen an: Ein komplexes System strebt unabhängig von seinen Anfangsbedingungen bestimmte Zustände oder Zustandsabfolgen (Attraktoren) an, die auch chaotisch sein können. Ein Attraktor ist eine unter der Zeitentwicklung des Systems invariante oder sich dieser asymptotisch nähernde Untermenge eines Phasenraums, die unter der Dynamik dieses Systems nicht mehr verlassen wird.

Fehlprognosen als Regelerscheinung
Deshalb ist der Prognose-Kalauer „Prognosen treffen nur ein, wenn die Leute sich auch bedingungslos an die Prognose halten“ von doppeltem Wert: Als Kalauer ist er lustig und als Beschreibung der Wirklichkeit trifft er den Nagel auf den Kopf. Die Modellrechnungen, die einer Prognose zu Grunde liegen, können die wahre Komplexität der Wirklichkeit nicht annähernd beschreiben. Und daher sind ihre Parameter nur vorsichtige Näherungen. Wenn sie sich anders als in der Rechnung vorgesehen ändern, wird die Prognose falsch. Und wenn sie sich stark ändern, kann sich gar die Richtung der Prognose ändern. Aus prognostiziertem Wachstum wird dann Niedergang.

Fehlprognosen sind in der Ökonomie die Regel, nicht die Ausnahme. Keine naturwissenschaftliche Disziplin könnte eine solch pompöse Serie von Fehlprognosen überleben. Warum überlebt die Ökonomie das? Von der Logik her bieten sich zwei Ansätze:

  1. Der Sinn von Prognosen in der Ökonomie erschöpft sich in der Rechnerei, in der Entwicklung von immer diffizileren Modellrechnungen mit immer mehr Parametern, immer komplizierteren Formeln und immer größerer Wirklichkeitsferne. Das deutet darauf hin, dass zwischen dem Exaktheitsanspruch der Berechnung und der Aussagekraft ihres Resultats ein grobes Missverhältnis besteht. Einfacher formuliert: Die Rechnerei in der Ökonomie produziert Blödsinn.
  2. Die Funktion von Prognosen ist es überhaupt nicht, Erkenntnisse über menschliches Verhalten oder die wirtschaftliche Wirklichkeit zu gewinnen. Sie zielt vielmehr darauf, ein bestimmtes Verhalten zu bewirken oder zu fördern. Das wiederum würde bedeuten, es handelt sich nicht um Wissenschaft, sondern um…, ja, um was eigentlich? Propaganda? PR? Manipulation? Wirtschaftspolitik? Schwarze Magie? Hellseherei? Hokuspokus?

Die Frage ist: Warum macht man dann überhaupt noch Prognosen? Sicherlich sind sie ein hervorragendes Mittel, um genauere Kenntnis darüber zu erlangen, was die Wirklichkeit in all ihrer Komplexität in ihrem Innersten – aber auf berechenbare Begriffe reduziert – zusammenhält. Kein Zweifel, da haben sie ihren unbestreitbaren Sinn.

Aber welchen Sinn haben öffentlich verkündete Prognosen, wenn von vornherein klar ist, dass sie wahrscheinlich sowieso nicht stimmen? Schlimmer noch: Welchen Sinn haben öffentlich proklamierte Voraussagen, wenn die Erfahrung der letzten zehn, zwanzig Jahre lehrt, dass jede – aber auch wirklich jede einzelne – Prognose schon im nächsten Quartal widerlegt beziehungsweise nach unten oder nach oben oder sonst wohin korrigiert werden muss?

Das kann ja nur Verwirrung stiften und das Instrument diskreditieren, die Prognostiker der Lächerlichkeit preisgeben und sie in dieselbe Ecke wie die Hellseher und Astrologen stellen. Und stehen die da nicht schon längst?

Das Deutsche Institut für Wirtschaftsforschung (DIW) in Berlin, das Institut der deutschen Wirtschaft (IW) in Köln, das Institut für Wirtschaftsforschung (IWH) in Halle, das ifo-Institut für Wirtschaftsforschung in München, das Institut für Weltwirtschaft (IfW) in Kiel, das Weltwirtschaftsinstitut in Hamburg (HWWI), das Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung GmbH (ZEW) in Mannheim und auch die „Wirtschaftsweisen“ der Bundesregierung beeinflussen mit ihren Prognosen immerhin das Verhalten der Bevölkerung und der Wirtschaft. Da sie das mit untauglichen Mitteln tun, wäre es besser, wenn sie davon ganz abließen. Da sie das aber nicht tun, werden sie sich nach und nach um Kopf und Kragen reden. Oder haben sie das nicht schon längst getan?

„Die Ökonomie ist bankrott. Die einzigen, die es noch nicht wissen, sind offenbar die Ökonomen“, schrieb Stefan Baron schon vor einem Vierteljahrhundert im „Spiegel“. Prognosen seien eher eine Art „Desinformation“. Und Hendrik Munsberg meinte in der „Süddeutschen Zeitung“: „Die noch junge Disziplin Ökonomie verzeichnet vergleichsweise bescheidene Prognoseerfolge; man denke nur an die Konjunkturvorhersagen der ‚Fünf Weisen‘ oder der ‚führenden Forschungsinstitute‘. Von naturwissenschaftlicher Exaktheit sind diese Experten Lichtjahre entfernt.“

Um die Deutung von wirtschaftlichen Zusammenhängen gibt es permanente Missverständnisse: Die Ökonomie ist keine exakte Wissenschaft, aber sie bedient sich exakter, mathematischer Methoden – einer diffizilen Rechnerei, die meist schon nach dem ersten Rechengang in die Irre führt. Und erneut wiederholt sich das Schauspiel: Die Berechnungen sind untadelig und über jeden Zweifel erhaben. Aber die grausame Realität folgt der Berechnung nicht. Der „homo oeconomicus“ ist in Wahrheit ein völlig verwachsener Homunculus.

Merkwürdig auch: Andere Sozialwissenschaften bedienen sich ebenso mathematisch-statistischer Methoden, und verwegene Rechnereien sind ihnen durchaus nicht fremd, aber nur höchst selten kommen sie mit einem Präzisionsanspruch daherstolziert wie die Ökonomie, die immer gleich an der Genauigkeit von Naturwissenschaften gemessen werden will. Die Naturwissenschaften können sich das leisten. Wenn sie die nächste Sonnenfinsternis vorausberechnen, dann besteht kein Zweifel daran, dass sie genau zu dem berechneten Zeitpunkt stattfindet. Bei sozialen Zusammenhängen ist das völlig anders. Woher kommt dieses Streben nach einer Präzision, die eine geisteswissenschaftliche Disziplin wie die Ökonomie gar nicht leisten kann?

Ökonomie und das mechanistische Weltbild

Die Wirtschaftswissenschaften stülpen der Wirklichkeit ein Korsett artifizieller Modelle über und interpretieren die Wirklichkeit sodann so, als seien diese Modelle die Wirklichkeit. Sind sie aber nicht. Das mechanische Weltbild der Ökonomie ist ein klobiger Denkfehler. „Die Ökonomie ist, so scheint es, eine formal ebenso geschlossene Theorie wie die Mechanik. Mehr noch: Die Gleichungen ähneln sich nicht nur, sie sind formal mit der Mechanik identisch. Was heißt das? Das heißt, dass die Ökonomen in der überwiegenden Mehrheit der Auffassung sind, dass die Wirtschaft wie eine riesige Maschine funktioniere, deren Mechanismus zwar reichlich komplex, insgesamt aber berechenbar sei.“

Wenn ökonomische Prognosen wenigstens ab und zu einmal einträfen, kämen die Wirtschaftswissenschaften wenigstens auf das Niveau der Astrologie und der Wahrsager. Die sagen ja meistens Ereignisse voraus, und Ereignisse können entweder eintreffen oder nicht eintreffen, haben also eine 50-prozentige Eintrittswahrscheinlichkeit. Jede zweite Prognose trifft also schon rein zufällig zu. Davon können Wirtschaftsprognostiker nicht einmal träumen.

Nachrichtenmagazine und Wirtschaftszeitschriften schlagen aus dem Mangel an Exaktheit der Wirtschaftswissenschaften billiges Entertainment-Kapital und befragen zu beliebigen identischen Wirtschaftsthemen gern zwei Ökonomieprofessoren zugleich. Und sie können sich hundertprozentig darauf verlassen: Wenn der eine „Hüh“ sagt, sagt der andere „Hott“. Es gibt keine verlässliche Sicherheit in den Erkenntnissen über wirtschaftliche Zusammenhänge. Es gibt sie objektiv nicht. Auch die Wissenschaftler haben sich in der kleinkarierten Modellrechnerei so verfangen, dass sie den Wald vor lauter Bäumen nicht mehr erkennen,

Die gesamte Ökonomie und mit ihr die praktische Wirtschaftspolitik hat sich so sehr in ihren Rechenmodellen festgebissen, dass sie sich gar nicht mehr darum bemühen, die Realität zu erkennen. Sie unterstellen vielmehr, dass die Modelle die wahre Realität seien. Das hat weit reichende Konsequenzen.

So geht das Modell des „homo oeconomicus“ stets von der Vorstellung des rational handelnden Wirtschaftssubjekts aus, das beispielsweise auf „Anreize“ reagiert. Und die Wirtschaftspolitik setzt das um und verstreut Milliardenbeträge in Form von Subventionen über marode Branchen in dem Wahn, dass diese auf Anreize im angestrebten Sinn reagieren. Doch die tun das gar nicht, nehmen aber dankend die Zuwendungen in Empfang, und das viele Geld ist unwiederbringlich verschleudert.
Vier Jahre lang ließ das Bundesfamilienministerium rund 100 Wissenschaftler an einer Studie arbeiten, die den höheren Nutzen der deutschen Familienförderung akribisch untersuchte. Deutschland gibt dafür so viel Geld wie kaum ein anderes Land aus. Die rund 150 verschiedenen Zuschüsse – darunter Elterngeld, Kindergeld oder Steuerfreibeträge – lässt sich der Staat über 200 Milliarden Euro kosten. Jeden Euro stellten die Wissenschaftler auf den Prüfstand, um Erkenntnisse darüber zu gewinnen, welche segensreichen Wirkungen die mit diesen Anreizen angestrebten Ausgaben wohl haben mögen. Fazit: gar keine.

Die Familienpolitik und viele ihrer Förderinstrumente seien weitgehend wirkungslos und teilweise sogar kontraproduktiv, heißt es in einem internen Zwischenbericht der Experten. Das Kindergeld erweise sich demnach als „wenig effektiv“, das Ehegattensplitting sei „ziemlich unwirksam“, die beitragsfreie Mitversicherung von Ehepartnern in der gesetzlichen Krankenversicherung sogar „besonders unwirksam“.
Doch was noch viel schlimmer ist: Drei Viertel aller Leistungen sind gesetzlich so festgezurrt, dass sie nicht verändert werden könnten. Und Leistungen wie das Kindergeld und das Ehegattensplitting sind bei den Empfängern sehr beliebt. Man kann sie aus politischen Gründen nicht einfach abschaffen, auch wenn sie nichts taugen, heißt es in der Studie selbst.

Das ist in erster Linie zwar ein Skandal staatlicher Subventionspolitik. Aber es zugleich auch das Resultat einer ökonomischen Theorie, die mit ihrem Homunculus „homo oeconomicus“ die Illusion nährt, dass unten immer etwas herauskommt, wenn man oben etwas hineinsteckt. Die Modell-Rechenkünstler haben sich längst von der Tatsache verabschiedet, dass die Wirtschaftswissenschaften eine Geisteswissenschaft sind, keine Naturwissenschaft.

Literatur:

  • Armstrong, Jonathan S. (Hrsg.) (2001): Principles of Forecasting. A Handbook for Researchers and Practitioners. Boston, Dordrecht, London 2001
  • Brodbeck; Karl-Heinz (2002): Warum Prognosen in der Wirtschaft scheitern. In: praxis perspektiven 5 (2002), S. 55-61
  • Bruckmann, Gerhart (Hrsg.) (1977): Langfristige Prognosen: Möglichkeiten und Methoden der Langfristprognostik komplexer Systeme. Würzburg, Wien
  • Hüttner, Manfred (1986): Prognoseverfahren und ihre Anwendung. Berlin
  • Hüttner, Manfred (1982): Markt- und Absatzprognosen. Stuttgart
  • Makridakis, Spyros/Reschke, Hasso/Wheelwright, Stephen C. (1980): Prognosetechniken für Manager, Wiesbaden
  • Tressin, Jürgen (1992): Prognosen im strategischen internationalen Marketing. Berlin
  • Weber, Karl (1990): Wirtschaftsprognostik. München
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