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Das Entkommen aus der Bevölkerungsfalle durch kontinuierliche Wirtschaftsprozesse : Sensitivität des Komlos-Artzrouni-Modells

Escape from the population trap through continuous economic processes : sensitivity of the Komlos-Artzrouni model
[Zeitschriftenartikel]

Schmidtke, Susann

Zitationshinweis

Bitte beziehen Sie sich beim Zitieren dieses Dokumentes immer auf folgenden Persistent Identifier (PID):http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0168-ssoar-32021

Weitere Angaben:
Abstract Die Autorin befaßt sich in der vorliegenden Arbeit mit der Sensitivität eines nicht-linearen stochastischen Wachstumsmodells, das die Möglichkeit bietet, vorindustrielles Wachstum als einen kontinuierlichen Prozeß, der in einer 'Industriellen Revolution' mündet, darzustellen. Dieses Modell ist eines der ersten, das ökonomische und demographische Prozesse zu einem System verbindet und somit berücksichtigt, daß in der traditionellen Gesellschaft eine Selbstregulation der Bevölkerungszahl durch Anpassung an den Nahrungsraum und dessen Veränderung stattfand. Soll dieses Modell als Instrument benutzt werden, um die Determinanten vorindustriellen Wachstums besser zu verstehen, so muß zunächst seine Sensitivität in bezug auf den Ausbruch aus diesem System näher betrachtet werden. Zunächst werden Inhalt, Aufbau und Ablauf des Basismodells erläutert, hieran schließt sich eine Untersuchung der Ergebnisse von 5000 Simulationen des Basismodells an. Dabei können die absoluten Werte der Variablen des Modells sehr unterschiedlich ausfallen. Ein entscheidender Faktor für die Analyse wird demgegenüber darin gesehen, daß die Variablen in bestimmten Relationen auftreten müssen, um das gewünschte Ergebnis, also die Industrielle Revolution, zu erreichen. 'Im Vergleich zur historischen Realität findet der Escape bei fast allen untersuchten Konstellationen 'zu früh' statt. Dies kann darauf hindeuten, daß das Basismodell eine Vereinfachung der Realität darstellt oder aber auch, daß die Effizienzparameter zu optimistisch gewählt wurden.' (ICD)

'Most growth models are designed to explain industrial growth. In this paper I construct a model of preindustrial growth which shows the connection between economic development and population growth as a long-run dynamic process cumulating in an 'Industrial Revolution'. I investigate the importance of various determinants of growth with a non-linear, stochastic simulation model of a two-sector economy in which the process of population growth, capital accumulation, and subsistence crises are considered. Originally developed by John Komlos and Marc Artzrouni, the model is based on an neoclassical Cobb-Douglas production function. Capital accumulation happens in only one sector and population grows at a constant rate. If the per-capita output of food is below the subsistence level, stochastically determinated demographic crises occur. Capital is defined very broadly, including physical and human capital, knowledge, and technical and institutional changes. The model shows that an industrial revolution can be interpreted and simulated as a dynamic accumulation of capital, there are a number of ways to bring it nearer to historical reality. Random external shocks can be built into the model, the savings rate can be made variable, and the possibility of depreciation of destruction of capital can be considered. The paper focuses on issue widening the definition and scope of determinants of economic growth, and exploring the models sensitivity to these changes. What are consequences for the simulation and its results?' (author's abstract)
Thesaurusschlagwörter adaptation; population; development; model; food; simulation; economic development (on national level)
Klassifikation Allgemeines, spezielle Theorien und Schulen, Methoden, Entwicklung und Geschichte der Demographie; Sozialgeschichte, historische Sozialforschung
Methode empirisch; empirisch-quantitativ
Sprache Dokument Deutsch
Publikationsjahr 1997
Seitenangabe S. 162-194
Zeitschriftentitel Historical Social Research, 22 (1997) 2
ISSN 0172-6404
Status Veröffentlichungsversion; begutachtet (peer reviewed)
Lizenz Creative Commons - Namensnennung, Nicht kommerz., Keine Bearbeitung
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