Block 1 — Vorbereitung

Wohlstand und Ungleichheit

Worum es geht

Block 1 verbindet eine empirische Beobachtung mit einer theoretischen Diskussion: Über Jahrhunderte stagnierte das BIP pro Kopf, dann setzte um 1800 ein beispielloser Anstieg ein — die Hockeystick-Kurve der Wirtschaftsgeschichte. Wir fragen, was diesen Sprung ausgelöst hat, wie der entstandene Wohlstand verteilt ist, und ob das BIP überhaupt ein guter Maßstab für Entwicklung sein kann. Der zeitgenössische Bezug: Wenn KI heute eine vergleichbare Welle technologischen Wandels auslöst — wer profitiert, wer verliert, und wonach beurteilen wir das?

So arbeiten wir

Der Kurs nutzt die Jigsaw-Methode: Jede Sitzung wird durch vier Vorbereitungsaufträge eingeleitet, die sich auf vier komplementäre Teilthemen beziehen. Sie werden von vier zufällig gebildeten Gruppen parallel bearbeitet — jede Gruppe konzentriert sich auf einen Auftrag und bringt ihre Erkenntnisse in die Präsenzsitzung ein, wo wir die Stränge zusammenführen.

Konkret bedeutet das:

  • Die Gruppeneinteilung erfolgt für jeden Block neu über MS Teams Aufgaben (zufällig).
  • Jede Gruppe nutzt ihren eigenen MS Teams Kanal zur Kollaboration und zur Veröffentlichung der Ergebnisse (Whiteboard-Foto, OneNote-Antwort, Verständnisprobleme, Erledigt-Post).
  • In der Präsenzsitzung präsentiert jede Gruppe ihren Auftrag den anderen.
  • Anschließend integrieren wir die Stränge zu einem Gesamtbild — siehe Lernziele für die Präsenz unten.
TippHinweis zur Klausurvorbereitung

Auch wenn jede Gruppe nur einen Auftrag bearbeitet — alle vier Aufträge sind hier sichtbar. Klappen Sie die Akkordeon-Boxen unten gerne auf, um die Vorbereitungsaufträge der anderen Gruppen einzusehen. Für die Klausurvorbereitung ist die Auseinandersetzung mit allen vier Strängen wichtig.

Lernziele für die Präsenz

Durch die Zusammenführung der vier Gruppenerkenntnisse in der Sitzung erarbeiten wir:

  • Den historischen Wachstumsschub in eigenen Worten erklären und mit Sens Capability-Ansatz kritisch hinterfragen.
  • Die Mechanik kreativer Zerstörung mit Arthurs steigenden Grenzerträgen kontrastieren können.
  • Das Acemoglu/Hazlitt-Spannungsfeld auf aktuelle KI-Szenarien anwenden — was ist Fluch der Maschine, was exzessive Automatisierung?

Vorbereitungsaufträge

Klicken Sie auf den jeweiligen Auftrag, um die Details auszuklappen.

Lernziele

  • Methodisch: Ihr lernt, langfristige Wachstumstrends in Daten zu erkennen und kritisch zu hinterfragen, welche Dimensionen von „Entwicklung” das BIP pro Kopf erfasst – und welche nicht.
  • Inhaltlich: Ihr versteht den historischen Wohlstandssprung (den „Hockey Stick” der Geschichte) und kontrastiert diesen mit Amartya Sens Konzept der Capabilities (Befähigungen).

Leseauftrag

  • CORE Micro Kap. 1 – lest die Abschnitte 1.1 bis 1.7 vollständig. Achtet besonders auf die Abbildungen zum „Hockey Stick” (Abschnitt 1.2) und die Diskussion zu Ungleichheit (1.4–1.5).
  • Amartya Sen: „Development as Freedom” (Auszug: Introduction und Chapter 1) – Konzentriert euch auf Sens zwei zentrale Argumente: Freiheit als Ziel von Entwicklung (evaluative reason) und Freiheit als Mittel (effectiveness reason). Überfliegt die empirischen Beispiele, lest die Argumentation genau.

Whiteboard-Aufgabe

Zeichnet ein Koordinatensystem (x-Achse: Zeit über die letzten 1.000 Jahre; y-Achse: BIP pro Kopf). Skizziert den exponentiellen Anstieg aus CORE Kap. 1. Notiert rechts daneben Sens zwei Hauptargumente (evaluative reason / effectiveness reason) in eigenen Worten als Stichpunkte.

Leitfrage (ca. 250 Wörter in OneNote)

CORE Kap. 1 zeigt, dass das BIP pro Kopf über Jahrhunderte stagnierte und dann ab ca. 1800 explosiv anstieg. Gleichzeitig zeigt Abschnitt 1.4, dass dieser Wohlstandsgewinn extrem ungleich verteilt war und ist. Sen argumentiert in Kapitel 1, dass Entwicklung nicht allein am Einkommen gemessen werden sollte. Erklärt anhand der Texte: (a) Welche konkreten Beispiele nennt Sen, um zu zeigen, dass hohes Einkommen nicht automatisch zu Freiheit/Wohlbefinden führt? (b) Warum unterscheidet Sen zwischen Freiheit als Ziel und Freiheit als Mittel, und wie hängen diese beiden Perspektiven zusammen?

KI-Teaser (für die Präsenz)

Macht euch Gedanken: Wenn KI das BIP pro Kopf steigert – steigert sie dann automatisch auch die „Capabilities” im Sinne Sens? Oder könnte sie manche Befähigungen sogar einschränken?

Verständnisprobleme

Notiert euch Begriffe oder Argumentationsschritte, die ihr beim Lesen nicht nachvollziehen konntet, zur Klärung in der Präsenzveranstaltung.

Abgabe-Checkliste

Lernziele

  • Methodisch: Ihr lernt die ökonomischen Grundbegriffe Opportunitätskosten, Innovationsrenten und kreative Zerstörung kennen und könnt sie in eigenen Worten erklären.
  • Inhaltlich: Ihr versteht, warum Unternehmen Technologien einführen, und lernt den Unterschied zwischen neoklassischer Gleichgewichtslogik und der Perspektive steigender Grenzerträge (Complexity Economics) kennen.

Leseauftrag

  • CORE Micro Kap. 2 – lest die Abschnitte 2.1 bis 2.6 vollständig. Achtet besonders auf die Konzepte „Innovationsrente” (2.3) und „kreative Zerstörung” (2.5).
  • W. Brian Arthur: „Foundations of complexity economics” (Nature Reviews Physics) – Lest gezielt die Abschnitte zu „Increasing Returns” und „Positive Feedbacks” (ca. S. 2–6 des Artikels). Überfliegt die übrigen Abschnitte, um den Gesamtkontext zu erfassen.

Whiteboard-Aufgabe

Erstellt eine zweispaltige Gegenüberstellung (Matrix): Spalte 1 – Neoklassik: Abnehmende Grenzerträge → Gleichgewicht → Viele Anbieter. Spalte 2 – Arthur (Complexity Economics): Steigende Grenzerträge → Positive Feedbacks → Lock-in/Monopol. Tragt zu jeder Spalte ein Beispiel aus den Texten ein.

Leitfrage (ca. 250 Wörter in OneNote)

CORE Kap. 2 erklärt, dass Unternehmen durch Innovationsrenten Anreize haben, neue Technologien einzuführen, und dass dieser Prozess durch kreative Zerstörung alte Technologien verdrängt. Arthur beschreibt dagegen, dass in Märkten mit steigenden Grenzerträgen (z. B. Software) positive Feedbacks dazu führen, dass sich ein Anbieter durchsetzt und andere verdrängt werden – nicht weil er besser ist, sondern weil er zuerst da war (Path Dependence). Erklärt anhand der Texte: (a) Was versteht CORE unter einer „Innovationsrente”, und warum ist sie zeitlich begrenzt? (b) Was versteht Arthur unter „Positive Feedbacks”, und warum führen sie laut seinem Argument nicht zu dem Gleichgewicht, das die Neoklassik vorhersagt?

KI-Teaser (für die Präsenz)

Überlegt: Sind KI-Softwaremärkte ein Beispiel für Arthurs steigende Grenzerträge? Was könnte das für den Wettbewerb zwischen KI-Anbietern bedeuten?

Verständnisprobleme

Notiert euch Begriffe oder Argumentationsschritte, die ihr beim Lesen nicht nachvollziehen konntet, zur Klärung in der Präsenzveranstaltung.

Abgabe-Checkliste

Lernziele

  • Methodisch: Ihr lernt, ökonomische Kausalitätsketten zu rekonstruieren und die Unterscheidung zwischen kurzfristigen und langfristigen Effekten zu treffen.
  • Inhaltlich: Ihr versteht Hazlitts Argument, dass Technologie langfristig allen nützt, und kontrastiert es mit Acemoglus Warnung vor „exzessiver Automatisierung”.

Leseauftrag

  • Hazlitt: „Economics in One Lesson”, Kapitel 7 („The Curse of Machinery”) – Lest das gesamte Kapitel (ca. 10 Seiten). Achtet auf den Unterschied zwischen dem, was man „sieht” (Jobverluste), und dem, was man „nicht sieht” (Preissenkungen, neue Jobs).
  • Acemoglu & Johnson: „Die Geschichte zeigt uns die Zukunft mit KI” (Project Syndicate) – Lest den gesamten Artikel (kurz, ca. 3 Seiten). Achtet auf den Begriff „exzessive Automatisierung” und das historische Beispiel des Webstuhls.

Whiteboard-Aufgabe

Baut zwei parallele Kausalketten (Flussdiagramme mit Pfeilen): Strang 1 (Hazlitt): Neue Maschine → Kosten sinken → Preise sinken → Kaufkraft steigt → Nachfrage steigt → neue Jobs. Strang 2 (Acemoglu): Neue Maschine → Arbeit wird ersetzt → Löhne sinken → keine neuen Aufgaben entstehen → Verarmung. Markiert den Punkt, an dem sich die beiden Ketten unterscheiden.

Leitfrage (ca. 250 Wörter in OneNote)

Hazlitt argumentiert, dass Maschinen langfristig nicht Arbeitsplätze vernichten, sondern Kaufkraft schaffen. Acemoglu & Johnson warnen dagegen mit historischen Beispielen, dass Technologie unter bestimmten Bedingungen zur Verarmung breiter Schichten führen kann. Erklärt anhand der Texte: (a) Welche zentrale Annahme macht Hazlitt, damit seine Kausalkette funktioniert (Hinweis: Was passiert mit dem eingesparten Geld der Unternehmer)? (b) Welchen Faktor nennen Acemoglu & Johnson, der darüber entscheidet, ob Technologie den Arbeitern nützt oder schadet?

KI-Teaser (für die Präsenz)

Überlegt: Ist KI eher ein Fall für Hazlitts Optimismus oder für Acemoglus Warnung? Was müsste passieren, damit KI „neue Aufgaben” schafft statt nur alte zu automatisieren?

Verständnisprobleme

Notiert euch Begriffe oder Argumentationsschritte, die ihr beim Lesen nicht nachvollziehen konntet, zur Klärung in der Präsenzveranstaltung.

Abgabe-Checkliste

Lernziele

  • Methodisch: Ihr lernt, empirische Studienergebnisse zu lesen und die Kernaussagen aus Abstract, Einleitung und Fazit eines wissenschaftlichen Papers zu extrahieren.
  • Inhaltlich: Ihr versteht die konkreten Auswirkungen generativer KI auf Produktivitätsunterschiede in der Belegschaft und kennt erste Daten zur tatsächlichen KI-Nutzung am Arbeitsplatz.

Leseauftrag

  • Brynjolfsson, Li & Raymond: „Generative AI at Work” (2024) – Lest Abstract, Einleitung (Abschnitt 1), Ergebnisübersicht (Abschnitt 3, besonders Abbildungen 2 und 3) und Fazit (Abschnitt 6). Überfliegt die Methodik.
  • Shao et al.: „WORKBank: AI Agent Desire-Capability Landscape” (2025) – Lest die Einleitung und den Abschnitt zur Definition der „Human Agency Scale (HAS)” (Abschnitt 2, ca. 3 Seiten). Schaut euch Abbildung 4 an.

Whiteboard-Aufgabe

Zeichnet ein Diagramm (x-Achse: Erfahrung/Skill-Level von „niedrig” bis „hoch”; y-Achse: Produktivitätszuwachs durch KI in %). Tragt die Kernaussage aus Brynjolfssons Studie als Kurve ein: Wo liegt der größte Produktivitätszuwachs? Wo der geringste?

Leitfrage (ca. 250 Wörter in OneNote)

Brynjolfsson et al. untersuchen die Einführung eines KI-Tools bei Kundenservice-Mitarbeitern. (a) Welche Mitarbeitergruppe profitiert laut den Daten am stärksten von der KI-Unterstützung, und welche am wenigsten? (b) Welche Erklärung geben die Autoren dafür, dass KI den Leistungsunterschied zwischen erfahrenen und unerfahrenen Mitarbeitern verringert (Hinweis: Was „lernt” das KI-Modell)? (c) Was zeigt die Human Agency Scale (HAS) von Shao et al. darüber, bei welchen Aufgaben Arbeitnehmer KI-Unterstützung wünschen und bei welchen nicht?

KI-Teaser (für die Präsenz)

Überlegt: Wenn KI besonders die Leistung von Anfängern steigert – warum könnten Unternehmen trotzdem weniger Anfänger einstellen?

Verständnisprobleme

Notiert euch Begriffe oder Argumentationsschritte, die ihr beim Lesen nicht nachvollziehen konntet, zur Klärung in der Präsenzveranstaltung.

Abgabe-Checkliste

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