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Eine neue Studie nutzt Satellitenbilder und künstliche Intelligenz, um eine alte Frage der Entwicklungsökonomie neu zu beantworten. Die Ergebnisse fordern zum Umdenken auf: Bisherige Studien haben die Wirkung von Hilfsprojekten möglicherweise systematisch überschätzt.
Entwicklungshilfe steht seit jeher unter Rechtfertigungsdruck. Wirken die Milliarden, die jährlich nach Afrika fließen, tatsächlich? Oder versickern sie in bürokratischen Strukturen und korrupten Systemen? Die empirische Antwort auf diese Fragen war bislang unbefriedigend – nicht wegen mangelnden Interesses, sondern wegen methodischer Hürden. Daten sind lückenhaft, Längsschnittstudien selten, und vor allem: Die Frage, warum ein Projekt an einem bestimmten Ort stattfindet, lässt sich nur schwer von der Frage trennen, was das Projekt dort bewirkt.
Eine neue Forschungsarbeit zu chinesischen und Weltbank-Projekten in 36 afrikanischen Ländern unternimmt nun den Versuch, diese methodischen Fallstricke mit den Mitteln des 21. Jahrhunderts zu überwinden[1]Chinese vs. World Bank Development Projects: Insights from Earth Observation and Computer Vision on Wealth Gains in Africa, 2002–2013: Satellitenbilder und maschinelles Lernen. Das Ergebnis ist nicht nur eine Neueinschätzung der relativen Wirksamkeit zweier globaler Entwicklungsakteure, sondern auch eine methodische Blaupause für die Zukunft der Wirkungsforschung.
Die Krux der Kausalität
Das zentrale Problem der Entwicklungshilfeforschung lässt sich an einem einfachen Beispiel illustrieren: Angenommen, ein Straßenbauprojekt führt in einer Region zu wirtschaftlichem Aufschwung. Lässt sich daraus schließen, dass Straßenbauprojekte generell wirksam sind? Nicht unbedingt. Vielleicht wurde die Straße gerade dort gebaut, wo ohnehin bereits wirts…
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