idw – Informationsdienst Wissenschaft

Nachrichten, Termine, Experten

Grafik: idw-Logo
Science Video Project
idw-Abo

idw-News App:

AppStore

Google Play Store



Instanz:
Teilen: 
01.09.2015 10:37

Wirtschaftsdaten aus künstlichem Licht

Stephan Nachtigall Presse und Kommunikation
Technische Universität Braunschweig

    Neue Methode ermöglicht Berechnungen mithilfe von Satellitenaufnahmen

    Satellitenbilder liefern weit mehr Informationen über die Erde, als bisher bekannt ist. Ein Forschungsteam um Professor Christian Leßmann vom Institut für Volkswirtschaftslehre der Technischen Universität Braunschweig ist es gelungen, volkswirtschaftliche Daten mithilfe von Nachtaufnahmen von Wettersatelliten zu berechnen. Die Methode ist insbesondere für regionalökonomische Untersuchungen von Entwicklungsländern von Bedeutung, da für viele dieser Länder wichtige Daten fehlen. Mit ihrer Hilfe könnten Entwicklungs- und Konfliktszenarien künftig berechnet und prognostiziert werden.

    Zuverlässige Daten sind die Arbeitsgrundlage und das wichtigste Werkzeug eines empirisch arbeitenden Volkswirts. Sie werden benötigt, um die Wirtschafts- und Einkommensentwicklung, die Folgen von Naturkatastrophen und Klimaveränderungen, ethnischen Unterschieden und anderen Konfliktrisiken zu berechnen und vorauszusagen. „Ebenso, wie es an wirtschaftlichen und mitunter auch politischen und gesellschaftlichen Strukturen fehlt, gibt es kaum Möglichkeiten, die für uns wichtigen Wirtschaftsdaten zu erheben und damit bestenfalls die Grundlagen für eine Verbesserung der Lebensumstände zu legen“, erläutert Christian Leßmann. Er ist Professor für Volkswirtschaftslehre an der Technischen Universität Braunschweig und hat zusammen mit André Seidel von der Technischen Universität Dresden bisher fehlende Wirtschaftsdaten mithilfe von Satellitenbildern berechnet.

    Wettersatelliten liefern Wirtschaftsindikatoren

    Was abstrakt klingt ist, beruht auf einer einfachen Idee. 14 Mal pro Tag umkreisen NASA-Satelliten die Erde und machen dabei zahlreiche Aufnahmen, die unter anderem für Wetterprognosen benötigt werden. Entstehen diese Satellitenbilder in den Abendstunden oder in der Nacht, dann wird dabei auch die Lichtemission der Erde bei Dunkelheit erfasst. Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der Wetter- und Ozeanografiebehörde der USA (NOAA) trennen dann künstliches und natürliches Licht voneinander. „Übrig bleibt ein überraschend präziser Indikator für die wirtschaftliche Aktivität in einer Region“, erklärt Leßmann.

    Künstliches Licht, so der Volkswirt weiter, werde für die meisten wirtschaftlichen Aktivitäten benötigt, egal, ob es sich Konsum oder Produktion von Wirtschaftsgütern handele. Die Untersuchungen von Leßmann und seinem Forschungsteam zeigen, dass bei unveränderten Rahmenbedingungen dort die wirtschaftliche Aktivität umso grösser ist, wo auch mehr künstliches Licht gemessen wird. „Mithilfe der Satellitenbilder kann auf diese Weise beispielsweise das Regionaleinkommen für ein Fläche von etwa einem Quadratkilometer geschätzt werden und das auch dort, wo keine statistischen Daten zur Verfügung stehen“, erläutert Christian Leßmann.

    Volkswirte untersuchen regionale Einkommensunterschiede

    Mithilfe ihrer neuen Methode untersuchen Christian Leßmann und sein Kollege André Seidel von der TU Dresden die Gründe von regionaler Ungleichheit. Den Volkswirten gehe es dabei um die Frage, warum verschiedene Regionen eines Landes teilweise unterschiedlich entwickelt seien und was dazu führe, dass regionale Einkommensungleichheit zu- oder abnehme, erklärt Leßmann. „Eine Frage, die auch in Deutschland unter dem Stichwort Ost-West Konvergenz eine Rolle spielt. In Entwicklungsländern können regionale Ungleichheiten jedoch in Extremfällen zu internen bewaffneten Konflikten beitragen“, so der Volkswirt. In künftigen Projekten wollen die Forscher aber auch die regionalen Auswirkungen von Naturkatastrophen untersuchen, ebenso wie die Effekte von Infrastrukturinvestitionen, Rohstofffunden und Transferzahlungen wie zum Beispiel der Entwicklungshilfe.

    Zur Publikation

    Christian Lessmann, André Seidel: Regional Inequality, Convergence, and its
    Determinants – A View from Outer Space, Center for Economic Studies & Ifo Institute Working Paper No. 5322, April 2015, ISSN 2364-1428.

    Weitere Informationen

    Satellitenbilder auf dem NASA-Portal „Visible Earth“ http://visibleearth.nasa.gov/

    Kontakt

    Prof. Dr. Christian Leßmann
    Institut für Volkswirtschaftslehre
    Technische Universität Braunschweig
    Spielmannstraße 9
    38106 Braunschweig
    Tel.: 0531/391-2578
    E-Mail: vwl@tu-braunschweig.de
    www.tu-braunschweig.de/vwl


    Weitere Informationen:

    http://blogs.tu-braunschweig.de/presseinformationen/?p=9297


    Bilder

    Prof. Dr. Christian Leßmann vom Institut für Volkswirtschaftslehre der Technischen Universität Braunschweig
    Prof. Dr. Christian Leßmann vom Institut für Volkswirtschaftslehre der Technischen Universität Braun ...
    Foto: privat
    None


    Merkmale dieser Pressemitteilung:
    Journalisten, Wirtschaftsvertreter
    Gesellschaft, Politik, Wirtschaft
    überregional
    Forschungsergebnisse, Wissenschaftliche Publikationen
    Deutsch


     

    Prof. Dr. Christian Leßmann vom Institut für Volkswirtschaftslehre der Technischen Universität Braunschweig


    Zum Download

    x

    Hilfe

    Die Suche / Erweiterte Suche im idw-Archiv
    Verknüpfungen

    Sie können Suchbegriffe mit und, oder und / oder nicht verknüpfen, z. B. Philo nicht logie.

    Klammern

    Verknüpfungen können Sie mit Klammern voneinander trennen, z. B. (Philo nicht logie) oder (Psycho und logie).

    Wortgruppen

    Zusammenhängende Worte werden als Wortgruppe gesucht, wenn Sie sie in Anführungsstriche setzen, z. B. „Bundesrepublik Deutschland“.

    Auswahlkriterien

    Die Erweiterte Suche können Sie auch nutzen, ohne Suchbegriffe einzugeben. Sie orientiert sich dann an den Kriterien, die Sie ausgewählt haben (z. B. nach dem Land oder dem Sachgebiet).

    Haben Sie in einer Kategorie kein Kriterium ausgewählt, wird die gesamte Kategorie durchsucht (z.B. alle Sachgebiete oder alle Länder).