Suchergebnisse

Ende der 1990er Jahre setzte ein zu diesem Zeitpunkt beispielloser Preisanstieg auf dem US-Eigenheimmarkt ein. Dessen dramatischer Einbruch im Jahre 2006 gilt als einer der Hauptgründe für die noch immer anhaltende Rezession der Weltwirtschaft. Obschon durch niedrige Zinssätze und Kreditvergabekonditionen begünstigt, liefert erst eine Betrachtung der epidemieartigen Ausbreitung von Optimismus über die zukünftige Marktentwicklung eine Erklärung für die Ausmaße dieser "Eigenheim-Blase". Das Verständnis solcher sozialen Herdenphänomene ist daher ökonomisch und sozialpolitisch von großer Bedeutung. Bestehende ökonomische Modelle zum "Sozialen Lernen" nehmen in diesem Bestreben eine zentrale Rolle ein. Diese Modelle zeigen, dass die schnelle Entwicklung von konformem Verhalten oft rational, gleichzeitig jedoch häufig ineffizient oder gar hochgradig schädlich ist. Allerdings sind nicht alle Schlussfolgerungen, welche sich aus den Modellen ergeben, plausibel. Die vorliegende Dissertation stellt daher die Eignung der Modelle zur Erklärung der Phänomene in Frage. Insbesondere werden die lernorientierten Grundlagen des angenommenen strategischen Verhaltens kritisch beleuchtet. Die Ergebnisse münden in der Entwicklung eines Alternativmodells, welches eher in der Lage ist, soziale Herden-phänomene zu erklären. Kapitel 1 ist den bestehenden klassischen Modellen sozialen Lernens gewidmet, welche vollkommene Rationalität und Bayes'sches Verhalten der Entscheider annehmen. Die Schwerpunktsetzung dieser Modelle auf Langfrist-Vorhersagen und den maximalen Informationsgehalt privater Informationen wird hinterfragt. Eine neue Perspektive mit Blick auf mittelfristige Vorhersagen und soziale Wohlfahrt und basierend auf neuen Definitionen u.a. von Konformität wird erarbeitet. Es wird gezeigt, dass höhere Wohlfahrt eng mit der langsameren Entwicklung konformen Verhaltens verknüpft ist. Das zentrale Kapitel 2 untersucht die lerntheoretischen Grundlagen der Modelle. Es steht damit in der ökonomischen Tradition, welche rationales Verhalten als Ergebnis von Anpassungsprozessen versteht. Eine solche dynamische Perspektive ermöglicht daher eine Antwort auf die Frage, ob und warum ein Gleichgewichtsmodell in der Lage ist, tatsächlich beobachtbares Verhalten zu erfassen. Insbesondere kann untersucht werden, welche Kenntnis der Entscheider über die Struktur der Entscheidungssituation vorausgesetzt werden kann. Die Ergebnisse werfen in dieser Hinsicht große Zweifel über die Annahmen bestehender Modelle auf. Genauer gesagt zeigen die Ergebnisse, dass die Vorhersagen der Modelle entscheidend durch eine als zu groß angenommene Kenntnis der Entscheider beeinflusst sind. Dies macht eine Neubewertung sowohl der theoretischen als auch der experimentellen Resultate notwendig. Kapitel 3 schließlich erweitert die bestehenden Modelle um die Präsenz von Individuen, welche Informationen nicht im Sinne von Bayes kombinieren. Es wird gezeigt, dass die Vorhersagen des derart erweiterten Modells besser mit dem in Experimenten beobachtbaren Verhalten übereinstimmen. Insbesondere liefert das erweiterte Modell im Gegensatz zu den bestehenden Modellen eine Erklärung für das wachsende Vertrauen von Individuen in die Richtigkeit des Herdenverhaltens und die daraus resultierende Stabilität desselbigen. ; Home prices in the United States experienced unprecedented growth beginning in the late 1990s, followed by a dramatic downturn in 2006 which caused a global economic recession. Though market fundamentals such as low interest rates and easy mortgage terms boosted housing prices, the full magnitude of the housing bubble can only be reconciled with a social epidemic of optimism for real estate. From a policy perspective, a solid understanding of the idea of social contagion is therefore desirable. Existing economic models of social learning have contributed to this understanding by showing that in many situations the decisions of rational individuals tend to converge quickly and the conformist outcome is often wrong. We argue in this dissertation, however, that some of the conclusions reached by the rational view of social learning are unsound which limits its capacity to explain social epidemics. A thorough investigation of the learning foundations of rational herding enables us to develop an alternative theoretical framework which holds greater promise for explaining social epidemics. Chapter 1 re-examines the classic model of Bayesian rational social learning most commonly investigated in the literature. Previous studies have mainly focused on the long-run properties of the equilibrium outcome in relation with the support of the private belief distribution. From a welfare perspective, this focus on the long-run learning outcome is misplaced. To address this concern, we introduce new measures of uniformity and fragility which enable us to discuss the medium-run properties of the equilibrium outcome. We find that less uniform investment decisions lead to higher welfare levels of the equilibrium outcome but lower fragility of rational herds. Chapter 2, the core of the thesis, investigates the learning foundations of economic models of social learning. We pursue the prevalent idea in economics that rational play is the outcome of a dynamic process of adaptation. Our learning approach offers us the possibility to clarify when and why equilibrium is likely to capture observed regularities in the field. Contrary to the eductive justification for equilibrium, a learning-theoretic model must address the issue of individual and interactive knowledge before the adaptive process starts. We argue that knowledge about the private belief distribution is unlikely to be shared in most social learning contexts. Absent this mutual knowledge, we show that the long-run outcome of the adaptive process favors non-Bayesian rational play. Chapter 3 introduces a simple extension to the rational model of social learning by assuming that players update their beliefs in a non-Bayesian way. We examine the properties of this generalized social learning model and show that it is able to capture the experimental regularities. Unlike standard models of rational social learning, our model predicts that as a herd evolves players tend to quickly become extremely confident about the appropriateness of the chosen action which is why the fragility of the social learning process vanishes over time. Both regularities seem to prevail in social epidemics.

Abstract
Aspirations toward technological sovereignty increasingly pervade the political debate. Yet, an ambiguous definition leaves the exact goal of those aspirations and the policies to fulfil them unclear. This opens the door for vested interests who benefit from misinterpreting the goal, e.g., as a strive for autarky, nationalism, and the rollback of globalization. To close this gap, we show how certain key technologies challenge state sovereignty as conventionally understood. By interpreting technological sovereignty in this light, we develop a competence-based definition, which puts innovation policy at the core of fulfilling sovereignty aspirations. Moreover, we establish the important role of international cooperation and trade to enhance technological sovereignty understood as ability. Hence, autarky would be detrimental rather than helpful to technological sovereignty. Two case studies illustrate how innovation policy helps to achieve technological sovereignty.

Aspirations towards technological sovereignty increasingly pervade the political debate. Yet, an ambiguous definition leaves the exact goal of those aspirations and the policies to fulfill them unclear. This leaves room for partly particularly negative interpretations, such as equating the concept with a strive for autarky, nationalism, and the roll-back of globalization. We develop a competence-based definition of technological sovereignty, which puts innovation policy at the core of fulfilling sovereignty aspirations. Moreover, we show how our definition realigns technological sovereignty with international cooperation and trade. Two case studies illustrate how innovation policy might be used to achieve technological sovereignty.

Digitale Innovationen verändern zunehmend Wirtschaft und Gesellschaft. Es ist Aufgabe der Politik, diese Veränderungen im Dialog mit der Gesellschaft und im Einklang mit unseren Werten zu gestalten. Technologiesouveränität ist dafür eine wichtige Voraussetzung. Dabei geht es nicht um die Abschottung von internationalen Märkten, sondern um die Fähigkeit, Anforderungen an Technologien zu formulieren und diese am Markt durchzusetzen. Einer integrierten Forschungs- und Innovationspolitik, die die Förderung von Technologieentwicklung, Technologietransfer und Zukunftskompetenzen gleichermaßen in den Blick nimmt und auf europäische Zusammenarbeit setzt, kommt dabei eine zentrale Rolle zu.