Wissenschaftliche Laufbahn und Forschungsgebiete

Prof. Hünermunds Forschung liegt in der empirischen Wirtschaftsforschung und Data Science mit Schwerpunkt auf Kausalinferenz, Künstlicher Intelligenz und Innovation. Er untersucht, wie Unternehmen und politische Entscheidungsträger neue Technologien einsetzen können, um Innovation, wirtschaftliches Wachstum und evidenzbasierte Entscheidungen zu fördern.

Paul Hünermund studierte Volkswirtschaftslehre an der Universität Mannheim und promovierte an der KU Leuven, während dessen er auch am Leibniz-Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung (ZEW) in Mannheim tätig war. Anschließend war er Assistant Professor an der Maastricht University und später Associate Professor an der Copenhagen Business School. Seit 2026 ist er Professor an der Technischen Universität München.

    Wichtigste Auszeichnungen

    • Sapere Aude Research Grant, Independent Research Fund Denmark (2025)
    • „Top 40 unter 40“ – Capital Magazin (2021)

    Hünermund, P., Lopes-Bento, C., Pellens, M. (2026). The effect of publicly co-funded industry-science collaboration on scientific production. Research Policy, 55(2): 105393. 

    Abstract

    Hünermund, P., Bareinboim, E. (2025). Causal Inference and Data Fusion in Econometrics. The Econometrics Journal, 28(1): 41–82. 

    Abstract

    Hünermund, P., Louw, B., Rönkkö, M. (2025). The Choice of Control Variables: How Causal Graphs Can Inform the Decision. Leadership Quarterly, 36(2), 101845. 

    Abstract

    Bammens, Y., Hünermund, P., Andries, P. (2022). Pursuing Gains or Avoiding Losses: The Contingent Effect of Transgenerational Intentions on Innovation Investments. Journal of Management Studies, 59(6): 1493–1530.

    Abstract

    Hünermund, P., and Czarnitzki, D. (2019). Estimating the Causal Effect of R&D Subsidies in a Pan-European Program. Research Policy, 48(1), 115–124.

    Abstract

    Bei Änderungs- oder Aktualisierungswünschen wenden Sie sich bitte an Franz Langer.