Kausalmodelle in Geographie, Ökonomie und Soziologie: Eine Einführung mit Übungen und einem Computerprogramm

436 Pages·1988·9.62 MB·German

by  Dr. Jörg Güßefeldt (auth.)

Hochschultext
Jörg Güßefeldt
Kausalmodelle
in Geographie,
••
Okonomie
und Soziologie
Eine Einführung mit Übungen und einem
Computerprogramm
Mit 54 Abbildungen
Springer-Verlag
Berlin Heidelberg New York
Landon Paris Tokyo
Or. Jörg Güßefeldt
Institut für Kulturgeographie
Universität Freiburg
Werderring 4
0-7800 Freiburg
ISBN 978-3-540-19014-1 ISBN 978-3-642-51715-0 (eBook)
DOI 10.1007/978-3-642-51715-0
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© Springer-Verlag Heidelberg 1988
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ren und daher von jedermann benutzt werden dürften.
2142/7130-543210
Vorwort
Die Anstöße, über das Thema des Buches nachzudenken, waren vielfältig.
Einerseits kamen sie aus der Beschäftigung mit allgemeinen wissenschafts
theoretischen Fragen, mit denen man sich zwangsläufig auseinandersetzen
muß, bevor man seine Lehrveranstaltungen an einer Universität gestaltet. In
meiner geographischen Ausbildung bis zum Diplom hatten sie, bis auf einige
intuitive und habituelle Bekenntnisse zur Landschaft und was so dazu
gehört, keine größere Rolle gespielt. Ganz anders in den von der Studien
ordnung vorgeschriebenen Beifächern wie ökonomie und Soziologie. Während
man in ersterer zumindest aus der Dogmengeschichte erfuhr, daß auch in
ihren Reihen Diskussionen um Wege der Erkenntnis stattgefunden hatten,
konnte man in letzterer ab 1961 Augenzeuge des Positivismusstreites werden.
Wohl nicht ganz zufällig wurde in dieser Zeit von Soziologen die Abbildung
von Kausalmodellen als simultane Gleichungssysteme "entdeckt". Die
methodologische Diskussion setzte in vielen Wissenschaften ein erneutes
Oberdenken erkenntnis- und wissenschaftstheoretischer Positionen in Gang,
und zwar sowohl in den Natur- als auch den Sozialwissenschaften. Auch in
der Geographie gab es ab 1968 diesbezüglich Denkanstöße.
Diese Auseinandersetzung mit metatheoretischen Aspekten wissenschaftlicher
Erkenntnissuche erweist sich nun als außerordentlich nützlich. Nur auf der
Grundlage eines wissenschaftstheoretischen Ausgangspunktes läßt sich die
Verwendung von Kausalmodellen als Abbildung von vermuteten Ursachen
plausibel explizieren. Ohne einen derartigen Bezug würden sie zu mechani
stischen Formalismen, die zwar das logische Denkvermögen schulen, aber mit
gezielter Suche nach Erklärungen nicht mehr viel gemein haben. Sie, liebe
Leserinnen und Leser, sollten es mir nachsehen, daß ich den sog. logischen
Deduktivismus, kritischen Rationalismus oder wie er sonst auch immer
genannt sein mag, als metatheoretische Basis gewählt habe. Das ist weniger
deshalb geschehen, um Sie zu "bekehren", sondern weil er meiner Art zu
denken am nächsten liegt. Selbstverständlich ist die Anwendung von
Kausalmodellen auch von einem induktiven Standpunkt aus vorstellbar, also
nicht ausschließlich apriori an eine einzige wissenschaftstheoretische
Position gebunden.
VI
Einen zweiten wichtigen Anstoß erhielt ich in Lehrveranstaltungen, in denen
der Frage nachgegangen wurde, welche Aussagen als kausale Erklärungen
gelten und welche nicht. Es macht immer wieder Freude, wenn man sieht, wie
beispielsweise engagierte Studierende versuchen, von sich aus bestimmte
Aspekte der Gestaltung des menschlichen Lebensraumes zu erklären. Fast
spielerisch entstehen dabei "komplexe Wirkungsgefüge" aus Einflußgrößen und
Abhängigen. Auch auf die Frage, für welches von mehreren dieser Gedanken
gebäude man sich als eine mögliche Erklärung einigen könnte, gelangt man
meistens zu der Entscheidung, diejenige zu wählen, die am besten mit der
Wirklichkeit übereinstimmt. Nur wird man kaum zu einer Einigung finden,
anhand welcher Kriterien sie zu treffen ist. Sollen direkt beobachtbare,
meßbare oder möglichst einfach zu berechnende Zusammenhangs koeffizienten
die Entscheidungsgrundlage bilden? Je nach methodologischem, fachlich-theo
retischem oder methodischem Ausbildungsstand wird sich gegen solche
Einfachstkriterien mehr oder weniger berechtigte Kritik regen. Hier könnten
Kausalmodelle weiterhelfen, die ihrerseits als Mehrgleichungssysteme
abgebildet sind, wenn sie doch bloß nicht so schwierig zu handhaben wären!
Einen dritten Anstoß bekam ich durch eigene wissenschaftliche Arbeiten, in
denen ich versuchte, für bestimmte Sachverhalte Erklärungsansätze auszu
denken und empirisch zu überprüfen. Trotz immer mehr Informationen, immer
schnelleren und größeren Computern und immer leistungsfähigeren Programmpa
keten kann man schon bei den einfachsten empirischen Prüfungen schier in
Verzweiflung geraten. Beispielsweise dann, wenn man auf grund einer
bewährten Theorie mit einem negativen Einfluß einer Größe auf eine andere
rechnen muß, für sie jedoch, zusammen mit anderen Merkmalen, empirisch eine
umgekehrte Einflußrichtung angezeigt wird. Ist die eigene Oberlegung
falsch? Trifft die vermutete Theorie nicht zu? Hat man eine Singularität
untersucht? Oder welches könnte sonst der Grund sein, daß hier die Welt
Kopf zu stehen scheint?
In einer solchen Situation bietet die Abbildung des eigenen Erklä
rungsversuches als Kausalmodell und dessen Formulierung als Mehrgleichungs
system, das dann an der Wirklichkeit zu testen ist, häufig genug überra
schende Einsichten und Lösungen. In einem Fall allerdings, der nach meinen
Erfahrungen eher die Regel als eine Ausnahme zu sein scheint, versagt auch
das hierfür verfügbare analytische Instrumentarium. Nämlich dann, wenn die
Einflußgrößen untereinander durch einen oder mehrere gemeinsame Faktoren
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verbunden sind. Dieses Phänomen, dessen formaler Aspekt als Multikolli
nearität bezeichnet wird, beeinflußt in geradezu verheerender Weise die
Ergebnisse empirischer Prüfungen. Sie verursacht nicht nur scheinbare
Umkehrungen von Wirkungen, sondern auch vielfältige andere Defekte, wie im
folgenden an zahlreichen Beispielen belegt wird.
Eine allgemeine Lösung dieses Problems gab es bislang m. W. nicht, wohl
aber problemspezifische Therapien. Häufig genug gerät man jedoch im
wissenschaftlichen Alltag in Situationen, in denen sie auf das eigene
Problem nicht übertragbar sind. Einige Theoretiker, die als ebenso
hervorragende Methodiker wie Empiriker ausgewiesen sind, mußten deshalb von
vorneherein einräumen, daß ihre Ideen wegen zu erwartender Multikollinea
ritäten kaum an der Realität zu testen seien. Eine höchst unbefriedigende
Situation, wie ich meine. Nach einigen Oberlegungen gelang es mir, eine
mögliche allgemeine Lösung zu entwickeln, die partielle Pfadanalyse. Schon
an ihrer außerordentlich redundanten Herleitung merken Sie, liebe Lese
rinnen und Leser, daß sie auf mein Konto geht.
Was bietet das Buch?
Es ist eine Einführung in den Umgang mit Kausalmodellen, die zunächst eine
Möglichkeit aufzeigt, wie sie im Rahmen einer kausalen Erklärung eingesetzt
werden. Es schließen sich Abschnitte über die einfache und multiple
Korrelation und Regression sowie die partielle Korrelation an, die in Bezug
auf das Thema eher einen propädeutischen Charakter besitzen. Sie erschienen
mir aber notwendig, weil bei weitem nicht in allen Studiengängen eine so
intensive Ausbildung in der statistischen Methodenlehre Pflicht ist, wie
beispielsweise in der ökonomie. Der Einstieg in die Analyse von Mehrglei
chungssystemen, die auch simultane Gleichungssysteme genannt werden,
erfolgt über die SIMON-BLALOCK-Technik, partielle und klassische Pfadana-
lyse sowie die Zweistufige Kleinste-Quadrate-Schätzung (Two-Stage Least
Squares). Damit werden alle gängigen analytischen Modelle zur Parame-
terschätzung von rekursiven und nichtrekursiven bzw. interdependenten
Gleichungssystemen behandelt.
Sie alle werden abschließend in Form eines FORTRAN-Programmes opera
tionalisiert, das ihre Anwendung beträchtlich erleichtert. Es ist so
konzipiert, daß es sowohl auf Großrechnern als auch PCs eingesetzt werden
kann. Wegen dieser universellen Einsatzmöglichkeiten wurde auf eine
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interaktive oder gar menügesteuerte Eingabe verzichtet. Das hat zweifellos
den Nachteil, daß man beim Aufbau der Eingabe in der Tat nachdenken muß.
Andererseits bietet die Konzeption den großen Vorteil, daß Window-Freaks
eine ihnen genehme, benutzerfreundliche Oberfläche selbst entwickeln
können, ohne in das Prokrustesbett meiner Vorstellungen von Benutzerfreund
lichkeit gezwungen zu werden.
Die Einführung hat einen informellen Charakter, weil weder eine durchgehend
stringente mathematische Herleitung angestrebt noch angegeben ist, ganz
ohne die es aber auch nicht ging. Vielmehr schwebte mir vor, von inhaltli
chen Aspekten ausgehend, einen Eindruck vom Umgang mit Kausalmodellen und
simultanen Gleichungssystemen zu vermitteln. Deshalb werden in den
Abschnitten der allgemeinen methodischen Einführung kleine überschaubare
Beispiele mit simulierten Daten betrachtet. Ganz deutlich aber sollte
dieses Bemühen in Kapitel sieben werden, in dem konkrete Forschungsfragen
aus der Geographie, Ökonomie und Soziologie größtenteils aus der Literatur
aufgegriffen und einer Reanalyse unterzogen worden sind.
Für wen bietet das Buch etwas?
Zunächst einmal selbstverständlich für alle Interessierten, die sich über
Kausalmodelle, Mehrgleichungssysteme und deren Parameterschätzungen
informieren möchten. Auch für Insider kann es bezüglich der Anwendung der
partiellen Pfadanalyse von Interesse sein. Weiter ist es zum Selbststudium
der Basismethoden einzusetzen, das einerseits durch die Fragen und Aufgaben
am Ende jeden Abschnittes und andererseits auch durch zahlreiche Beispiele
und Daten im Text erleichtert wird. Es läßt sich aber ebensogut in
methodischen Lehrveranstaltungen verwenden. Gerade durch die Wiedergabe des
oben erwähnten Programms ist es zur Benutzung in Kursen geeignet, die unter
Anleitung zentral am Großrechner abgehalten und dezentral an PCs vertieft
werden können. Natürlich ist es auch in fachwissenschaftlichen Obungen und
Seminaren einsetzbar, in denen die Prüfung inhaltlicher Aspekte von
Erklärungsansätzen im Vordergrund steht. Das Buch wendet sich nicht
ausgesprochen an Angehörige bestimmter Fachdisziplinen. Die Beispiele
entstammen jedoch nur einem Teil der Fachgebiete, die ich studiert habe,
was Sie mir, liebe Leserinnen und Leser, bitte nachsehen wollen.
Danksagung
Obwohl die meisten Kapitel des Buches am grünen Schreibtisch bzw. besser
Bildschirm entstanden sind, bin ich einigen Kollegen sehr zu Dank ver
pflichtet. Allen voran Herrn Dr. Wilfried Wittenberg, Institut für
Regionalwissenschaft der Universität Karlsruhe. Er hat den größten Teil des
Manuskriptes gelesen und seine zahlreichen kritischen Anmerkungen haben mir
wertvolle Hinweise auf mögliche Verbesserungen gegeben. Das gilt ebenso für
die Vorschläge von Herrn Professor Dr. H. Goßmann und Herrn Dipl. Volkswirt
Dr. E.-J. Schröder. Bei allen möchte ich mich auch auf diesem Wege nochmals
herzlich bedanken. Selbstverständlich trage ich für immer noch mögliche
Unklarheiten alleine die Verantwortung. Auch meinen beiden wissenschaftli
chen Hilfsassistenten, Frau Marieie Schmitt und Herrn Hans Joachim Zetzsche
sei hier für ihre wertvolle Mitarbeit gedankt.
Last but not least möchte ich auch dem Springer-Verlag danken, daß er meine
Wünsche hinsichtlich der Ausstattung des Buches berücksichtigt hat.
So bleibt mir abschließend nur noch der Hoffnung Ausdruck zu geben, daß der
Inhalt des Buches vielen von Ihnen, liebe Leserinnen und Leser, den
Einstieg in den Umgang mit Mehrgleichungssystemen erleichtern möge! Für
Kritik und Anregungen zu Verbesserungen habe ich immer ein offenes Ohr. Sie
sollten sich daher nicht scheuen, sie mir mitzuteilen.
rreiburg, 16. Dezember 1987
Jörg Güßefeldt
Inhaltsverzeichnis
1. Die logische Struktur kausaler Erklärungen •••••••••••••• 1
1.1 Die Deskription......................................... 2
1.2 Die Typisierung......................................... 6
1.3 Die Darstellung von Funktionszusammenhängen ••••••••••••• 8
1.4 Kausale Erklärungen ••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 11
1.4.1 Exkurs: Die Theorie des abnehmenden Ertragszuwachses •••• 12
1.4.2 Die Randbedingungen oder Voraussetzungen ••••••••••••.••• 14
1.4.3 Die monokausale Erklärung .•••••••••••••••••••••••••••••• 16
1.4.4 Die mehrdimensionale kausale Erklärung •••••••••••••••••• 17
1.4.5 Die dynamische, mehrdimensionale kausale Erklärung •••••• 22
1.5 Prognosen und Sozial-Techniken •••••••••••••••••••••••••• 24
1.6 Zusammenfassung und Ausblick •••••••••••••••••••••••••••• 29
1.7 Probleme bei der empirischen Prüfung von Erklärungen •••• 34
1.8 Die Definition der Multikollinearität auf individueller
Ebene ••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 36
1.8.1 Exkurs: Die Datenorganisation ••••••••••••••••••••••••••• 40
1.9 Die Definition der Multikollinearität auf der Ebene von
Raumeinhei ten. • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •• 42
Obungsaufgaben zu Abschnitt 1 ••••••••••••••••••••••••••• 49
2. Das Messen von Zusammenhängen •.•.••••••••••••••••••••••• 50
Obungsaufgaben zu Abschnitt 2 ••••••••••••••••••••••••••• 58
3. Die Analyse mehrdimensionaler Beziehungen ••••••••••••••• 59
3.1 Der multiple Korrelationskoeffizient •••••••••••••••••••• 65
3.2 Einige allgemeine Merksätze zu statistischen
Signifikanztests • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •• 69
Obungsaufgaben zu Abschnitt 3 ••••••••••.•••••••••••••••• 78
4. Multikollinearitäten als Störgrößen von
mehrdimensionalen Beziehungen ••••••••••••••••••••••••••• 79
Obungsaufgaben zu Abschnitt 4 ••••••••••••••••••••••••••• 85
5. Die Formulierung eines rekursiven Gleichungssystems
in der Pfadanalyse • • • • • • • • • • • • • • • • • • • ••• • • • • • • • • • • • • • • •• 86
5.1 Die SIMON-BLALOCK-Technik ••••••••••••••••••••••••••••••• 91
5.2 Die Bedeutung der partiellen Korrelation •••••••••••••••• 94
Obungsaufgaben zu Abschnitt 5 ••••••••••••••••••••••••••• 101
6. Die Beseitigung von Multikollinearitäten in der
partiellen Pfadanalyse •••••••••••••••••••••••••••••••••• l02
Obungsaufgaben zu Abschnitt 6 ••••••••••••••••••••••••••• 108
6.1 Rekursive Gleichungssysteme und ihre äquivalenten
Formen •••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••• 109
Obungsaufgaben zu Abschnitt 6.1 ••••••••••••••••••••••••• 128
6.2 Nichtrekursive Gleichungssysteme: Die zweistufige
Methode der Kleinsten-Quadrate-Schätzung •••••••••••••••• 129
Obungsaufgaben zu Abschnitt 6.2 ••••••••••••••••••••••••• 158
XII
7. Anwendungsbeispiele .•.•...........•.•.••...•..•.••.•.... 159
7.1 Pendelwanderung im Umland von Städten ........•.•..•.•.•. 160
Obungsaufgaben zu Abschnitt 7.1 •...•....•...•.•...••.... 171
7.2 Eine Reanalyse der Standortmuster von Ärzten
in Essen / Ruhr •..••......•...•.•...•...............•... 172
Obungsaufgaben zu Abschnitt 7.2 •...•..••..•.•.•......... 180
7.3 Die Beeinflussung von Oberflächen temperaturen durch
die Landnutzung ...•.•.•...•....•.••.•..•.•....•......... 181
Obungsaufgaben zu Abschnitt 7.3 .....•........•.••..•.... 211
7.4 PAPA in der Analyse von Zeitreihen: Das LODEKE-Modell
der bundesdeutschen Wirtschaft .•..........•....•.•..•.•. 212
Obungsaufgaben zu Abschnitt 7.4 ..•.•......•....•..•..... 235
7.5 Verschiedene Methoden beim Testen von Kausalmodellen .... 236
7.5.1 Ein Erklärungsansatz zur Veränderung der Agrarstruktur
in der BR Deutschland ......•...•..........•.•.•..•..•..• 237
Obungsaufgaben zu Abschnitt 7.5.1 •........•......•..•.•. 262
7.5.2 Eine Sekundär analyse von Kausalmodellen
zur Obertretung von Normen ............•.........•••..•.• 263
Obungsaufgaben zu Abschnitt 7.5.2 •...................... 282
8. Der Start mit dem Programm PAPA •.....••.......•......... 283
8.1 Systematische Beschreibung der Eingabe für PAPA ..•...... 286
8.2 Das Programm PAPA •.•...••••...•..••.•.•..•......•.•..... 309
8.2.1 Grundsätzliches zur Handhabung des Programms •.•......... 309
8.2.2 Variablentransformationen in PAPA .•......•...•.••.••.... 352
8.2.3 Verschiedene gegenseitige Beeinflussungen der
Prädiktoren untereinander •.•.•..•...••..•••....•.••...•. 362
8.2.4 Die Wirkungszerlegung von Prädiktoren in der
klassischen Pfadanalyse ..•........•.••.....•.•.....••... 376
9. Li teraturauswahl ••.•.....•..•...•.•.......•....•.•.•.... 397
10. Anhänge ••.••...••......•.•......•....•..•.•.•..•...•.... 410
11. Register •..••......•.....•....•.•.•..........•.•........ 419