Big Data Economics
Neue Erkenntnisse durch innovative Datensätze? Antworten auf ökonomische Fragestellungen in Echtzeit? Dies ermöglichen neue Datenquellen, Methoden und Kooperationen mit Praxispartnern aus Wirtschaft und Verwaltung.
Neue Erkenntnisse durch innovative Datensätze? Antworten auf ökonomische Fragestellungen in Echtzeit? Mit Hilfe neuer Datenquellen und Methoden und Kooperationen mit Praxispartnern aus Wirtschaft und Verwaltung lassen sich wissenschaftliche Fragestellungen schneller, genauer und tiefgehender bearbeiten.
Große, komplexe und innovative Datensätze aus verschiedensten Quellen eröffnen zahlreiche Möglichkeiten für die angewandte Wirtschaftsforschung und dienen als innovative Grundlage für evidenzbasierte Politikberatung. Entsprechende Daten entstammen beispielsweise Kooperationen mit Praxispartnern aus Wirtschaft, Verwaltung und anderen Wissenschaftsfeldern. Mit Hilfe solcher neuen Datenquellen und modernster statistischer Methoden lassen sich zentrale ökonomische Fragestellungen schneller, genauer und tiefgehender bearbeiten. Das ifo Institut fokussiert hierbei seine Aktivitäten in Big Data Economics auf fünf Kernbereiche: Unternehmensdaten, Big Data aus der öffentlichen Verwaltung, Bild- und Textdateien, Webscraping und neue Methoden. Dabei legt das ifo Institut großen Wert auf Datenschutz und Interessensschutz der Praxispartner sowie auf Transparenz und seine wissenschaftliche Unabhängigkeit.
Big Data und Unternehmensdaten bieten große Chancen, ökonomische Forschungsfragen neu und besser zu beantworten. Mit ihrer Hilfe kann die Wirtschaftsentwicklung näher am aktuellen Rand untersucht und Unterschiede zwischen verschiedenen Gruppen von Haushalten, Unternehmen oder Regionen besser herausgearbeitet werden.
Forschungsdatenangebot des EBDC
Das Economics & Business Data Center (EBDC) ist eine gemeinsame Plattform der Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU) und des ifo Instituts. Es soll dabei helfen, neue Felder für die empirische volks- und betriebswirtschaftliche Forschung zu erschließen.
Hier finden Sie alle vom EBDC angebotenen Forschungsdatensätze inklusive Dokumentation sowie das Datenrepositorium.
Unsere Big Data-Forschenden
Unsere Forschenden nutzen die Möglichkeiten von Big Data Economics für zahlreiche Forschungsfragen, von den Effekten von Homeoffice, über die Auswirkungen von Immobilienmarktregulierungen bis hin zur Analyse von Konsumverschiebungen durch die Corona-Pandemie. Lernen Sie die Kolleg*innen kennen.
Dr. Jean-Victor Alipour
Annalí Casanueva Artís, PhD
Dr. Mathias Dolls
Oana Garbasevschi
David Gstrein
Anna Hasselqvist
Justyna Klejdysz
Prof. Dr. Carla Krolage
Cäcilia vom Baur Ph.D.
Dr. Florian Neumeier
Luca Perdoni Ph.D.
Dr. Valentin Reich
Dr. Cristina Rujan
Florian Schoner
Dr. Feodora Teti
Victor Tuekam
Dr. Sebastian Wichert
Unsere Aktivitäten in Big Data Economics
Das ifo Institut kooperiert mit zahlreichen um Unternehmen, um Daten für ökonomische Forschung und Politikberatung zu nutzen. Dabei decken wir eine große thematische Bandbreite ab: Von der Nutzung von Mobilfunkdaten zur Analyse der Arbeit aus dem Homeoffice und zur Evaluierung einer Anti-Stau-Gebühr für Innenstädte über die Nutzung von Bankdaten zur Beobachtung der wirtschaftlichen Erholung von der Covid-19-Pandemie sowie der Analyse von Wohnungsmarktpolitik in Kooperation mit einem Immobilienportal bis hin zu Digitalisierung und der Zukunft der Arbeit mittels Daten eines beruflichen Netzwerks.
Auswirkungen einer Anti-Stau-Gebühr auf Handel und Tourismus in München
Verkehrliche Wirkungen einer Anti-Stau-Gebühr in München
Ökonomische Effekte des Berliner Mietendeckels
Digitale Kompetenzen – Ist die deutsche Industrie bereit für die Zukunft?
Wir nutzen Steuer-, Register- und Sozialversicherungsdaten, um wirtschaftspolitische und ökonomische Fragestellungen zu analysieren. Hierbei reicht das Spektrum von der Analyse von Verhaltenseffekten im Steuer- und Transfersystem bis hin zur Verwendung von Machine Learning zur Erkennung von Steuerhinterziehung, der Analyse von Streik im öffentlichen Nahverkehr und der Identifikation von Erfolgsfaktoren bei der Integration von minderjährigen Flüchtlingen.
Age at Arrival and Residential Integration
Zwischen Wunsch und Wirklichkeit: Unter- und Überbeschäftigung am deutschen Arbeitsmarkt
Für wen lohnt sich Arbeit? Partizipationsbelastungen im Steuer-, Abgaben- und Transfersystem
The Effects of Early Retirement Incentives on Retirement Decisions
Bild- und Textdateien stellen eine weitere innovative Datenquelle für ökonomische Analysen dar. So untersuchen wir gemeinsam mit dem Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt die Treiber sozioökonomischer Ungleichheit und den Effekt von EU-Förderpolitik auf Regionalentwicklung anhand von Satellitendaten. Ebenso nutzen wir Natural Language Processing, um ökonomische Erkenntnisse aus unstrukturierten Textdaten wie beispielsweise Lehrplänen oder den Tweets von Politiker*innen zu gewinnen. Unser Spektrum reicht hierbei von der Analyse historischer Dialekte zur Erklärung heutiger sozialer Interaktionen bis hin zu Textanalysen mit Patentdaten.
Selective Sharing of News Items and the Political Position of News Outlets
Evaluation europäischer Förderpolitik unter Verwendung von Satellitendaten
The Effects of Migration, Competition, and Patents on Innovation
Websites sind eine ergiebige Datenquelle für Forschungs- und Politikberatungsprojekte. Wir nutzen derzeit beispielsweise webgescrapte Preisdaten von Supermärkten, um Preiseffekte der Mehrwertsteuerreform zu messen, oder analysieren Online-Zusammenarbeit mit Daten von GitHub. Ebenso basieren verschiedene Studien zu Immobilienpreisen und -besteuerung auf Anzeigedaten aus Webportalen und Zeitungen.
The Pass-Through of Temporary VAT Rate Cuts: Evidence from German Supermarket Retail
Who Bears the Burden of Real Estate Transfer Taxes? Evidence from the German Housing Market
Gravity in Online Collaborations: Evidence from GitHub
The Effect of Real Estate Purchase Subsidies on Property Prices
Es ergeben sich vielfältige weitere Möglichkeiten zur Nutzung innovativer Methoden in der volkswirtschaftlichen Forschung. Beispielsweise wird Machine Learning genutzt, um einen Indikator für Demokratie zu entwickeln. Weitere Studien analysieren Bildungschancen und Chancengleichheit auf Basis von Gendaten oder nutzen Stromverbrauchsdaten in der Konjunkturprognose.
Wirtschafts-/Konjunkturanalyse mit Stromverbrauchsdaten
Using Machine Learning for Measuring Democracy: An Update
Beyond Equal Rights: Equality of Opportunity in Political Participation
Zentrale Aspekte unserer Kooperationen mit Praxispartnern
Datenschutz
Das ifo Institut nimmt den Daten- und Interessenschutz seiner Praxispartner und insbesondere den Schutz von personenbezogenen Daten sehr ernst. Wir nutzen in unseren statistischen Auswertungen anonymisierte Daten, die zu keinem Zeitpunkt Einzelinformationen über bestimmte Personen, Transaktionen oder Unternehmen offenbaren.
Durch unser akkreditiertes Forschungsdatenzentrum EBDC verfügen wir über umfangreiche Expertise bei der Bearbeitung sensitiver Daten und über sichere, überwachte Datenarbeitsplätze.
Alle statistischen Auswertungen wurden unter strikter Beachtung gut dokumentierter, abgestimmter, regelmäßig aktualisierter und überwachter technischer und organisatorischer Maßnahmen und in Übereinstimmung mit allen gesetzlichen Anforderungen, insbesondere der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO), sowie vertraglichen Vereinbarungen durchgeführt.
Gute wissenschaftliche Praxis
Wissenschaftliche Integrität und Unabhängigkeit sind zentral für unsere Arbeitsweise. Wir arbeiten im Einklang mit den Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis der DFG und forschen wissenschaftlich unabhängig, ergebnisoffen und transparent.
Haben Sie Interesse, über Kooperationsmöglichkeiten mit Ihrem Unternehmen oder Ihrer Einrichtung zu sprechen? Melden Sie sich gerne!