Sozioökonomische Determinanten des kognitiven Abbaus älterer Menschen

Überblick

Wir untersuchen sozioökonomische Determinanten kognitiver Fähigkeiten und des kognitiven Rückgangs älterer Menschen in Europa und den USA. Kognitive Fähigkeiten werden in einer zunehmend komplexeren Welt immer wichtiger für die soziale Teilhabe. Komplexe Entscheidungen betreffen z.B. medizinische Behandlungen, Versicherungsschutz oder Investitionen auf den Finanzmärkten. Darüber hinaus ist ein starker kognitiver Abbau der wichtigste Grund für Pflegebedürftigkeit und Eintritt in ein Pflegeheim. Während jeder Mensch einem altersbedingten kognitiven Abbau unterliegt, gibt es große individuelle Unterschiede. Mögliche Gründe für diese Differenzen sind neben genetischen Faktoren, die nicht verändert werden können, unterschiedliche Bildungsniveaus und Unterschiede in der täglichen Nutzung des Gehirns. Die prominente "use-it-or-lose-it-Hypothese" besagt, dass die kognitiven Fähigkeiten mit der Zeit abnehmen, wenn das Gehirn weniger gefordert wird, z.B. durch Abwesenheit vom Arbeitsmarkt. Konkret interessieren uns die Auswirkungen von Rente, Arbeitslosigkeit und Bildung - Faktoren, die zumindest teilweise von der Politik verändert werden können. In unserer Analyse verwenden wir große Mikrodatensätze mit objektiven Informationen über kognitive Fähigkeiten und Diagnosen kognitiver Beeinträchtigungen zusammen mit mikroökonometrischen Schätzmethoden aus der „Treatment effect“ Literatur. Wir nutzen natürliche Experimente wie Schulpflichtreformen und institutionelle Regelungen wie die Vorruhestandsregelung, um glaubwürdige Kausalanalysen durchzuführen. Wir untersuchen kurz- und langfristige Auswirkungen des Ruhestandes, langfristige Auswirkungen der Bildung und auch, wie beide zusammenwirken. Wir analysieren auch einen der wichtigsten Mechanismen für drastische Veränderungen kognitiver Fähigkeiten, nämlich Gesundheitsschocks und wie politisch veränderbare Variablen dies moderieren können. Wir leisten mehrere Beiträge zur Literatur, indem wir flexible, transparente und auch neuartige Schätzverfahren einsetzen.

Key Facts

Laufzeit:
07/2020 - 06/2023
Gefördert durch:
DFG

Detailinformationen

Projektleitung

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Prof. Dr. Hendrik Schmitz

Center of International Economics

Zur Person

Projektmitglieder

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Verena Bade

Statistik und Quantitative Methoden der Empirischen Wirtschaftsforschung

Zur Person
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Dr. Valentin Schiele

Statistik und Quantitative Methoden der Empirischen Wirtschaftsforschung

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