Fünf Fragen für Martina Pons
Martina Pons ist seit Kurzem als Assistenzprofessorin für Ökonometrie im digitalen Zeitalter am Department of Economics tätig.
Woran arbeiten Sie derzeit?
Meine Forschungsinteressen liegen im Bereich der Ökonometrie mit einem besonderen Fokus auf Verteilungsmethoden und Paneldatenökonometrie. Ich entwickle neue Instrumente, um besser zu verstehen, wie politische Massnahmen die gesamte Verteilungsstruktur beeinflussen – und nicht nur den Durchschnitt. In jüngerer Zeit habe ich an einer Methode gearbeitet, die es ermöglicht, Ungleichheiten entlang mehrerer Dimensionen gleichzeitig zu analysieren.
Was ist der Hauptbeitrag dieser Arbeit?
Traditionelle ökonometrische Werkzeuge erfassen in der Regel entweder Unterschiede innerhalb von Gruppen (z. B. Einkommensunterschiede zwischen reichen und armen Personen innerhalb einer Region) oder zwischen Gruppen (z. B. Unterschiede im durchschnittlichen oder medianen Einkommen zwischen Regionen oder Gruppen mit verschiedenen sozialen Hintergründen). Dieses Vorgehen übersieht jedoch wichtige Variationen innerhalb dieser Regionen.
Diese beiden Dimensionen sind miteinander verknüpft und politische Massnahmen können unterschiedliche Wirkungen auf Ungleichheiten innerhalb von und zwischen Regionen haben. Wenn man jeweils nur eine Dimension betrachtet, entgehen einem wichtige Zusammenhänge. Um dem entgegenzuwirken, schlage ich eine Methode vor, die beide Dimensionen gemeinsam modelliert und so ein detaillierteres und umfassenderes Bild liefert.
Mit diesem Rahmen lassen sich komplexe Muster von Ungleichheit und Heterogenität in einem einzigen, interpretierbaren Objekt zusammenfassen. Zudem zeige ich, wie sich politische Maßnahmen bewerten lassen, wenn die Verringerung einer Ungleichheit unbeabsichtigt eine andere vergrößert. Die Methode kann in verschiedenen Kontexten angewendet werden und bietet eine klarere und flexiblere Möglichkeit, mehrdimensionale Heterogenität zu beschreiben und zu bewerten.
Gibt es eine weitere wichtige Arbeit von Ihnen, die Sie erwähnen möchten?
Ich betreibe auch angewandte Forschung. In einer anderen Studie untersuchen wir beispielsweise die intergenerationale Weitergabe von Ernährungsgewohnheiten anhand gross angelegter Kassendaten aus dem Lebensmitteleinzelhandel. Wir stellen eine starke Persistenz der Ernährungsgewohnheiten zwischen Eltern und ihren erwachsenen Kindern fest, die über die Einkommenspersistenz hinausgeht. Insbesondere zeigen wir, dass sozioökonomischer Status und geografische Faktoren nur einen kleinen Teil dieser Weitergabe erklären. In Kombination mit der Beobachtung, dass nach einem unerwarteten, lebensstilbedingten Todesfall eines Elternteils keine nennenswerte Anpassung der Ernährung erfolgt, unterstreichen diese Ergebnisse die Bedeutung frühkindlicher Einflüsse und der Herausbildung von Gewohnheiten.
Sie sind vor Kurzem an die UZH gekommen. Was hat Sie motiviert, nach Zürich zu kommen?
Das Department of Economics der UZH wächst derzeit sehr dynamisch und bietet ein inspirierendes Umfeld mit hervorragenden Forschenden. Es ist ein grossartiger Ort, um Ideen zu entwickeln und sich auszutauschen. Persönlich habe ich einen besonderen Bezug zu Zürich, da ich in der Schweiz aufgewachsen bin – das macht die Stadt für mich zu einem ganz besonderen Ort.
Was inspiriert Ihre Arbeit?
Ich war von Verteilungsmethoden fasziniert, seit ich ihnen erstmals während meines Studiums begegnet bin. Was mich an Quantilmethoden* besonders reizt, ist ihre Fähigkeit, Muster sichtbar zu machen, die mit Standardansätzen oft verborgen bleiben. Somit ermöglichen sie ein tieferes Verständnis dafür, wie politische Massnahmen unterschiedliche Bevölkerungsgruppen beeinflussen. Mit der Zeit hat sich diese anfängliche Neugier zu einer Wertschätzung für jene Forschenden entwickelt, die sorgfältig darüber nachdenken, was wir tatsächlich messen wollen – und wie unsere empirischen Werkzeuge mit diesem Ziel in Beziehung stehen.
* Quantilmethoden sind statistische Verfahren, mit denen Effekte oder Zusammenhänge an unterschiedlichen Punkten einer Verteilung untersucht werden, anstatt sich nur auf einen Mittelwert zu konzentrieren.
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