Mentale Modelle, politisches Lernen und demokratische Wirtschaftspolitik: theoretische Grundlegung und Modellierung mittels genetischer Algorithmen
Gespeichert in:
1. Verfasser: | |
---|---|
Format: | Abschlussarbeit Buch |
Sprache: | German |
Veröffentlicht: |
Marburg
Metropolis-Verl.
2007
|
Schriftenreihe: | Social science simulations
4 |
Schlagworte: | |
Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis Klappentext |
Beschreibung: | 310 S. graph. Darst. |
ISBN: | 9783895186240 3895186244 |
Internformat
MARC
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adam_text | Inhaltsverzeichnis
Kapitel
A:
Einleitung...............................................................................................................21
1. Fragestellung......................................................................................................21
2. Gang der Arbeit..................................................................................................23
1. Hauptteil:
Theorie der beschränkten Rationalität...............................................................27
Kapitel B:
Nutzen und Rationalität.......................................................................................29
1. Das Konzept des Nutzens...................................................................................29
2. Der Rationalitätsbegriff......................................................................................30
3. Zur Falsifizierbarkeit der Rationalitätsannahme................................................31
4. Anforderangen an rationales Verhalten.............................................................32
4.1 Rationalität in Spielen gegen die Natur..................................................33
4.1.1 Rationalität in multikriteriellen Entscheidungssituationen
bei Sicherheit..........................................................................................33
4.1.2 Rationalität in Entscheidungssituationen bei Unsicherheit.....................33
4.1.2.1 Die Nutzenaxiomatik und der Erwartungsnutzen......................33
4.1.2.2 Marschaks Um-Interpretation der Nutzenaxiomatik.................36
4.2 Rationalität in Spielsituationen im engeren Sinne..................................36
5. Verstösse gegen die Anforderangen an rationales Verhalten............................38
5.1 Verstöße gegen die Rationalität in Spielen gegen die Natur..................38
5.2 Verstöße gegen die impliziten Annahmen der Rationalität....................39
5.3 Verstöße gegen die Rationalität in Spielsituationen im engeren
Sinne.......................................................................................................46
Kapitel C:
Menschliche Verhalten in komplexen Entscheidungssituationen -
eine Grundlegung......................................................................
¿
..........................49
1. Einführung..........................................................................................................49
2. Komplexität der Entscheidungssituationen als Ausgangspunkt.........................50
3. Die kognitive Wende : Geburtsstunde der Kognitionswissenschaften...............52
4. Wissen und Schemata als Basis menschlicher Entscheidungsprozesse.............53
4.1 Begriff des Wissens................................................................................53
4.1.1 Wissen und Informationen in der Ökonomik..........................................53
4.1.2 Der Wissensbegriff der Kognitionswissenschaften................................54
4.2 Schemata: Bausteine des Denkens..........................................................56
4.3 Informationsverarbeitung durch Schemata.............................................58
5. Grundzüge der Theorie der mentalen Modelle..................................................60
5.1 Begriff des mentalen Modells.................................................................60
5.2 Aufbau mentaler Modelle.......................................................................61
5.3 Funktionen mentaler Modelle.................................................................63
5.4 Eigenschaften mentaler Modelle.............................................................64
6. Lernen in der Ökonomik....................................................................................67
6.1 Die Rolle des Lernens in der konventionellen Ökonomik......................67
6.2 Ökonomische Theorie des Lernens - ein Überblick...............................70
6.2.1 Begriff des Lernens.................................................................................70
6.2.2 Kognitive Lernmodelle im Überblick.....................................................72
6.2.2.1 Lernen durch Imitation..............................................................73
6.2.2.2 Lernen durch Experimentieren..................................................74
6.2.2.3 Lernen durch
fictitious play.......................................................
74
6.2.2.4 Evolutionäre Algorithmen und evolutionäre
Spieltheorie................................................................................75
6.2.2.5
Directional theory of learning
....................................................80
6.2.2.6 Lernen mittels mentaler Modelle (Einsichtslernen)..................80
6.3 Zwischenfazit: Die Rolle mentaler Modelle bei kognitiven
Lernprozessen.........................................................................................81
2. Hauptteil:
Politische Entscheidungsprozesse in einer komplexen Umwelt: ein
evolutionärer Lernansatz.....................................................................................83
Kapitel D:
Das öffentliche Leistungsbündel im Medianwählermodell...............................85
1. Der Kernmechanismus.......................................................................................85
2. Unsicherheit über die Wählerpräferenzen im
Medianwählermodell..........................................................................................88
3. Multidimensionalität des Politikraums und das Medianwählermodell..............92
4. Medianwählermodelle mit Ansätzen beschränkter Rationalität.........................94
4.1 Fehlende Information zur Präferenzverteilung der Wähler und
lernende Politiker....................................................................................95
4.2 Komplexität der wirtschaftspolitischen Zusammenhänge und
mentale Modelle......................................................................................96
Kapitel E:
Politischer Wettbewerb in einer komplexen Welt:
ein theoretisches Modell.......................................................................................99
1. Die Rolle mentaler Modelle in der Politik - eine Grundlegung........................99
1.1 Mentale Modelle als Grundlage wirtschaftspolitischen Denkens.........100
1.2 Mentale Modelle als Kommunikationsinstrument im
Wahlkampf............................................................................................101
1.3 Mentale Modelle als Grundlage wirtschaftspolitischer
Entscheidungen.....................................................................................104
2. Ein Modell des Parteienwettbewerbs mittels mentaler Modelle......................105
2.1 Wahlentscheidung der Wähler..............................................................107
2.2 Politiker und Parteien............................................................................110
2.2.1 Ziele der Politiker.................................................................................110
2.2.2 Informationsstand, Feedback und
Lemen
.............................................111
2.2.2.1
Lemen
auf der Ebene des individuellen
Politikers..................................................................................112
2.2.2.2 Lernverhalten auf Ebene der Partei.........................................115
3. Ergebnisse des politischen Wettbewerbs - erste Hypothesen..........................115
Kapitel F:
Genetische Algorithmen als Lernmodell im Parteienwettbewerb:
Eine Grundlegung...............................................................................................119
1. Darstellung des Instruments der genetischen Algorithmen..............................119
2. Genetische Algorithmen als Modell des Lernens im politischen
Wettbewerb......................................................................................................123
2.1 Interpretation der Elemente eines genetischen Algorithmus................123
2.1.1 Interpretation des genetischen Codes....................................................123
2.1.2 Interpretation der Wählerschaft............................................................127
2.1.3 Interpretation der Populationen von Parteien.......................................127
2.2 Interpretation der Dynamik eines genetischen Algorithmus................129
2.2.1 Interpretation der reproduktiven Fitness...............................................130
2.2.2 Interpretation der genetischen Operationen des Lernens durch
die Parteien............................................................................................132
2.2.3 Größe des Lernschritts einer einzelnen Runde.....................................136
2.2.4 Anpassung der Kompetenzerwartungen seitens der
Wähler...................................................................................................137
2.2.4.1 Kompetenzanpassung nach der Interpretation 1......................138
2.2.4.2 Kompetenzanpassung nach der Interpretation 2......................139
Kapitel G:
Genetische Algorithmen als Lernmodell im Parteienwettbewerb: Das
Grundmodell.......................................................................................................143
1. Ablaufschema eines einzelnen Simulationslaufs.............................................143
2. Politischer Raum und Positionierung von Wählern und Politikern.................145
3. Populationsgröße der Parteien..........................................................................149
4. Arbeitslosigkeit................................................................................................150
5. Lernmodul........................................................................................................151
5.1 Lernmodelle..........................................................................................151
5.2 Fitnessrunktion......................................................................................153
5.3 Mutationsoperator.................................................................................154
6. Anpassung der Kompetenzerwartungen...........................................................155
7. Dokumentation und Auswertung.....................................................................156
7.1 Dokumentation des Lernprozesses über die 500 Runden.....................157
7.2 Dokumentation der Lernergebnisse (Runden 401 bis 500)..................160
7.3 Auswertung der Daten..........................................................................165
8. Sensitivitätsanalysen und Erweiterungen des Grundmodells...........................166
Kapitel H:
Überlegungen und Hypothesen zu Verlauf und Ergebnissen des
Lernprozesses im Grundmodell.........................................................................167
1. Konzentration der Politikkonzepte auf der Strecke
ηΜΐά
Hopt........................167
2. Wettbewerb der Parteien auf der Strecke
ηΜβά Η0 .......................................
168
3. Die Rolle der zentralen Parameter des Lernmodells........................................173
3.1 Die Rolle von
к
.....................................................................................173
3.2 Die Rolle
νοηγ
.....................................................................................177
3.3 Die Rolle des Mutationsoperators.........................................................177
4. Die Rolle der unterschiedlichen Lernmodelle..................................................178
5. Zur Unmöglichkeit des
directional learning
im vorliegenden Modell.............179
Kapitel
I:
Lernbarkeit von zielführender Wirtschaftspolitik:
Simulationsergebnisse.........................................................................................183
1. Simulationsläufe zur Kalibrierung des Grundmodells.....................................183
1.1 Notwendigkeit und Grundidee der Modell-Kalibrierung.....................183
1.2 Modell-Kalibrierung in Bezug auf das Lernergebnis...........................185
1.3 Modell-Kalibrierung in Bezug auf den Lernprozess............................186
1.4 Fazit der Modell-Kalibrierung..............................................................189
2. Ergebnisse der Simulationen mit dem Grundmodell.......................................190
2.1 Ergebnisse der Simulationsläufe mit den
Standardparameterwerten.....................................................................191
2.1.1 Lernergebnisse......................................................................................191
2.1.2 Verlauf der Lernprozesse......................................................................197
2.2 Systematische Sensitivitätsanalysen innerhalb des
Grundmodells........................................................................................208
2.2.1 Der Einfluss hoher Mutationsaktivität..................................................209
2.2.1.1 Lernergebnis............................................................................209
2.2.1.2 Verlauf der Lernprozesse.........................................................212
2.2.2 Der Einfluss unterschiedlicher hoher Schocks für
r|Med
und Hopt.........213
2.2.2.1 Lernergebnis............................................................................213
2.2.2.2 Verlauf der Lernprozesse.........................................................218
2.2.3 Der Einfluss von
γ
.................................................................................220
2.2.3.1 Lernergebnis............................................................................221
2.2.3.2 Verlauf der Lernprozesse.........................................................225
2.2.4 Der Einfluss von
к
................................................................................227
2.2
АЛ
Lernergebnis............................................................................227
2.2.4.2 Verlauf der Lernprozesse.........................................................232
2.2.5 Der Einfluss von
γ
und
к
im Zusammenspiel......................................234
2.2.5.1 Lernergebnis............................................................................234
2.2.5.2 Verlauf der Lernprozesse.........................................................237
2.3 Zufallsgesteuerte Parametervariationen im Grundmodell....................240
2.3.1 Lernergebnis.........................................................................................240
2.3.2 Verlauf der Lernprozesse......................................................................246
3. Ausgewählte Erweiterungen des Grundmodells..............................................247
3.1 Die Rolle der konzeptbezogenen „Vererbung von
Kompetenzerwartungen........................................................................248
3.2 Wahlerfolgsabhängige Mutationsintensität..........................................250
3.3 Lernen vom politischen Gegner............................................................253
4. Fazit..................................................................................................................258
4.1 Zentrale Ergebnisse der Simulationsstudie...........................................258
4.1.1 Motivation der Parteien.........................................................................259
4.1.2 Bedeutung der Mutationsoperatoren.....................................................260
4.1.3 Lernergebnis und Lernerfolg der Parteien............................................260
4.1.4 „Vererbung von Kompetenzerwartungen...........................................261
4.1.5 Vergleich der Lernmodelle
REPLIKATOR
und BREITER GA..........262
4.2 Kritische Würdigung des Ansatzes.......................................................263
Kapitel
J
Schlussbetrachtung und Ausblick.....................................................................265
Anhang.................................................................................................................269
Literaturverzeichnis...........................................................................................295
Die Arbeit
verknüpft die Erkenntnisse aus der Theorie der be¬
schränkten Rationalität mit den Ansätzen der konventionellen
Public
Choice
Theorie. Damit soll es möglich sein, demokratische
Entscheidungsprozesse in einer komplexen wirtschaftspolitischen
Entscheidungsumwelt abzubilden. Der erste Hauptteil beginnt mit
einem Überblick über die Theorie und Empirie der beschränkten
Rationalität. Zudem stellt er mit der Theorie der mentalen Modelle
sowie der ökonomischen Theorie des Lernens zwei Ansätze vor, die
geeignet sind, menschliches Denken und Handeln in komplexen
Entscheidungsumwelten abzubilden.
Der zweite Hauptteil skizziert zunächst die
„spatial theory of
voting
als bekanntestes Modell des Parteien Wettbewerbs innerhalb
der konventionellen Public
Choice
Theorie. Dieses wird sodann mit
den zwei Ansätzen aus dem ersten Hauptteil der Arbeit verknüpft.
Die zentrale forschungsleitende Frage lautet, unter welchen
Bedingungen der Parteienwettbewerb als Entdeckungsverfahren für
eine zielführende Wirtschaftspolitik fungieren kann. Der Lern-
prozess der Parteien im Wettbewerb um die politische Macht wird
mittels genetischer Algorithmen abgebildet.
Die Arbeit geht ausführlich auf die Rechtfertigung dieses methodi¬
schen Ansatzes, seine Stärken aber auch seine Grenzen ein. Sodann
werden die Ergebnisse einer breit angelegten Simulationsstudie mit¬
tels genetischer Algorithmen vorgestellt. Diese umfasst weit über
2000 simulierte politische Lernprozesse mit verschiedenen
Lernformen und Parameterkonstellationen. Die Simulationen zei¬
gen,
dass
eine zielführende Wirtschaftspolitik erlernt werden kann,
wenn diese von den Wählern langfristig belohnt wird. Dieses
Ergebnis stellt sich unabhängig davon ein, ob die Parteien altruis¬
tisch oder opportunistisch sind.
Eine Reihe anderer Determinanten hat hingegen großen Einfluss
auf Verlauf und Ergebnis der Lernprozesse. Die Simulations¬
ergebnisse deuten darauf hin,
dass
wirtschaftspolitische Lern¬
prozesse in föderalen Systemen häufiger und schneller zur Ent¬
deckung und Anwendung einer zielführenden Wirtschaftspolitik
führen.
|
adam_txt |
Inhaltsverzeichnis
Kapitel
A:
Einleitung.21
1. Fragestellung.21
2. Gang der Arbeit.23
1. Hauptteil:
Theorie der beschränkten Rationalität.27
Kapitel B:
Nutzen und Rationalität.29
1. Das Konzept des Nutzens.29
2. Der Rationalitätsbegriff.30
3. Zur Falsifizierbarkeit der Rationalitätsannahme.31
4. Anforderangen an rationales Verhalten.32
4.1 Rationalität in Spielen gegen die Natur.33
4.1.1 Rationalität in multikriteriellen Entscheidungssituationen
bei Sicherheit.33
4.1.2 Rationalität in Entscheidungssituationen bei Unsicherheit.33
4.1.2.1 Die Nutzenaxiomatik und der Erwartungsnutzen.33
4.1.2.2 Marschaks Um-Interpretation der Nutzenaxiomatik.36
4.2 Rationalität in Spielsituationen im engeren Sinne.36
5. Verstösse gegen die Anforderangen an rationales Verhalten.38
5.1 Verstöße gegen die Rationalität in Spielen gegen die Natur.38
5.2 Verstöße gegen die impliziten Annahmen der Rationalität.39
5.3 Verstöße gegen die Rationalität in Spielsituationen im engeren
Sinne.46
Kapitel C:
Menschliche Verhalten in komplexen Entscheidungssituationen -
eine Grundlegung.
¿
.49
1. Einführung.49
2. Komplexität der Entscheidungssituationen als Ausgangspunkt.50
3. Die kognitive Wende : Geburtsstunde der Kognitionswissenschaften.52
4. Wissen und Schemata als Basis menschlicher Entscheidungsprozesse.53
4.1 Begriff des Wissens.53
4.1.1 Wissen und Informationen in der Ökonomik.53
4.1.2 Der Wissensbegriff der Kognitionswissenschaften.54
4.2 Schemata: Bausteine des Denkens.56
4.3 Informationsverarbeitung durch Schemata.58
5. Grundzüge der Theorie der mentalen Modelle.60
5.1 Begriff des mentalen Modells.60
5.2 Aufbau mentaler Modelle.61
5.3 Funktionen mentaler Modelle.63
5.4 Eigenschaften mentaler Modelle.64
6. Lernen in der Ökonomik.67
6.1 Die Rolle des Lernens in der konventionellen Ökonomik.67
6.2 Ökonomische Theorie des Lernens - ein Überblick.70
6.2.1 Begriff des Lernens.70
6.2.2 Kognitive Lernmodelle im Überblick.72
6.2.2.1 Lernen durch Imitation.73
6.2.2.2 Lernen durch Experimentieren.74
6.2.2.3 Lernen durch
fictitious play.
74
6.2.2.4 Evolutionäre Algorithmen und evolutionäre
Spieltheorie.75
6.2.2.5
Directional theory of learning
.80
6.2.2.6 Lernen mittels mentaler Modelle (Einsichtslernen).80
6.3 Zwischenfazit: Die Rolle mentaler Modelle bei kognitiven
Lernprozessen.81
2. Hauptteil:
Politische Entscheidungsprozesse in einer komplexen Umwelt: ein
evolutionärer Lernansatz.83
Kapitel D:
Das öffentliche Leistungsbündel im Medianwählermodell.85
1. Der Kernmechanismus.85
2. Unsicherheit über die Wählerpräferenzen im
Medianwählermodell.88
3. Multidimensionalität des Politikraums und das Medianwählermodell.92
4. Medianwählermodelle mit Ansätzen beschränkter Rationalität.94
4.1 Fehlende Information zur Präferenzverteilung der Wähler und
lernende Politiker.95
4.2 Komplexität der wirtschaftspolitischen Zusammenhänge und
mentale Modelle.96
Kapitel E:
Politischer Wettbewerb in einer komplexen Welt:
ein theoretisches Modell.99
1. Die Rolle mentaler Modelle in der Politik - eine Grundlegung.99
1.1 Mentale Modelle als Grundlage wirtschaftspolitischen Denkens.100
1.2 Mentale Modelle als Kommunikationsinstrument im
Wahlkampf.101
1.3 Mentale Modelle als Grundlage wirtschaftspolitischer
Entscheidungen.104
2. Ein Modell des Parteienwettbewerbs mittels mentaler Modelle.105
2.1 Wahlentscheidung der Wähler.107
2.2 Politiker und Parteien.110
2.2.1 Ziele der Politiker.110
2.2.2 Informationsstand, Feedback und
Lemen
.111
2.2.2.1
Lemen
auf der Ebene des individuellen
Politikers.112
2.2.2.2 Lernverhalten auf Ebene der Partei.115
3. Ergebnisse des politischen Wettbewerbs - erste Hypothesen.115
Kapitel F:
Genetische Algorithmen als Lernmodell im Parteienwettbewerb:
Eine Grundlegung.119
1. Darstellung des Instruments der genetischen Algorithmen.119
2. Genetische Algorithmen als Modell des Lernens im politischen
Wettbewerb.123
2.1 Interpretation der Elemente eines genetischen Algorithmus.123
2.1.1 Interpretation des genetischen Codes.123
2.1.2 Interpretation der Wählerschaft.127
2.1.3 Interpretation der Populationen von Parteien.127
2.2 Interpretation der Dynamik eines genetischen Algorithmus.129
2.2.1 Interpretation der reproduktiven Fitness.130
2.2.2 Interpretation der genetischen Operationen des Lernens durch
die Parteien.132
2.2.3 Größe des Lernschritts einer einzelnen Runde.136
2.2.4 Anpassung der Kompetenzerwartungen seitens der
Wähler.137
2.2.4.1 Kompetenzanpassung nach der Interpretation 1.138
2.2.4.2 Kompetenzanpassung nach der Interpretation 2.139
Kapitel G:
Genetische Algorithmen als Lernmodell im Parteienwettbewerb: Das
Grundmodell.143
1. Ablaufschema eines einzelnen Simulationslaufs.143
2. Politischer Raum und Positionierung von Wählern und Politikern.145
3. Populationsgröße der Parteien.149
4. Arbeitslosigkeit.150
5. Lernmodul.151
5.1 Lernmodelle.151
5.2 Fitnessrunktion.153
5.3 Mutationsoperator.154
6. Anpassung der Kompetenzerwartungen.155
7. Dokumentation und Auswertung.156
7.1 Dokumentation des Lernprozesses über die 500 Runden.157
7.2 Dokumentation der Lernergebnisse (Runden 401 bis 500).160
7.3 Auswertung der Daten.165
8. Sensitivitätsanalysen und Erweiterungen des Grundmodells.166
Kapitel H:
Überlegungen und Hypothesen zu Verlauf und Ergebnissen des
Lernprozesses im Grundmodell.167
1. Konzentration der Politikkonzepte auf der Strecke
ηΜΐά
Hopt.167
2. Wettbewerb der Parteien auf der Strecke
ηΜβά Η0"' .
168
3. Die Rolle der zentralen Parameter des Lernmodells.173
3.1 Die Rolle von
к
.173
3.2 Die Rolle
νοηγ
.177
3.3 Die Rolle des Mutationsoperators.177
4. Die Rolle der unterschiedlichen Lernmodelle.178
5. Zur Unmöglichkeit des
directional learning
im vorliegenden Modell.179
Kapitel
I:
Lernbarkeit von zielführender Wirtschaftspolitik:
Simulationsergebnisse.183
1. Simulationsläufe zur Kalibrierung des Grundmodells.183
1.1 Notwendigkeit und Grundidee der Modell-Kalibrierung.183
1.2 Modell-Kalibrierung in Bezug auf das Lernergebnis.185
1.3 Modell-Kalibrierung in Bezug auf den Lernprozess.186
1.4 Fazit der Modell-Kalibrierung.189
2. Ergebnisse der Simulationen mit dem Grundmodell.190
2.1 Ergebnisse der Simulationsläufe mit den
Standardparameterwerten.191
2.1.1 Lernergebnisse.191
2.1.2 Verlauf der Lernprozesse.197
2.2 Systematische Sensitivitätsanalysen innerhalb des
Grundmodells.208
2.2.1 Der Einfluss hoher Mutationsaktivität.209
2.2.1.1 Lernergebnis.209
2.2.1.2 Verlauf der Lernprozesse.212
2.2.2 Der Einfluss unterschiedlicher hoher Schocks für
r|Med
und Hopt.213
2.2.2.1 Lernergebnis.213
2.2.2.2 Verlauf der Lernprozesse.218
2.2.3 Der Einfluss von
γ
.220
2.2.3.1 Lernergebnis.221
2.2.3.2 Verlauf der Lernprozesse.225
2.2.4 Der Einfluss von
к
.227
2.2
АЛ
Lernergebnis.227
2.2.4.2 Verlauf der Lernprozesse.232
2.2.5 Der Einfluss von
γ
und
к
im Zusammenspiel.234
2.2.5.1 Lernergebnis.234
2.2.5.2 Verlauf der Lernprozesse.237
2.3 Zufallsgesteuerte Parametervariationen im Grundmodell.240
2.3.1 Lernergebnis.240
2.3.2 Verlauf der Lernprozesse.246
3. Ausgewählte Erweiterungen des Grundmodells.247
3.1 Die Rolle der konzeptbezogenen „Vererbung" von
Kompetenzerwartungen.248
3.2 Wahlerfolgsabhängige Mutationsintensität.250
3.3 Lernen vom politischen Gegner.253
4. Fazit.258
4.1 Zentrale Ergebnisse der Simulationsstudie.258
4.1.1 Motivation der Parteien.259
4.1.2 Bedeutung der Mutationsoperatoren.260
4.1.3 Lernergebnis und Lernerfolg der Parteien.260
4.1.4 „Vererbung" von Kompetenzerwartungen.261
4.1.5 Vergleich der Lernmodelle
REPLIKATOR
und BREITER GA.262
4.2 Kritische Würdigung des Ansatzes.263
Kapitel
J
Schlussbetrachtung und Ausblick.265
Anhang.269
Literaturverzeichnis.295
Die Arbeit
verknüpft die Erkenntnisse aus der Theorie der be¬
schränkten Rationalität mit den Ansätzen der konventionellen
Public
Choice
Theorie. Damit soll es möglich sein, demokratische
Entscheidungsprozesse in einer komplexen wirtschaftspolitischen
Entscheidungsumwelt abzubilden. Der erste Hauptteil beginnt mit
einem Überblick über die Theorie und Empirie der beschränkten
Rationalität. Zudem stellt er mit der Theorie der mentalen Modelle
sowie der ökonomischen Theorie des Lernens zwei Ansätze vor, die
geeignet sind, menschliches Denken und Handeln in komplexen
Entscheidungsumwelten abzubilden.
Der zweite Hauptteil skizziert zunächst die
„spatial theory of
voting"
als bekanntestes Modell des Parteien Wettbewerbs innerhalb
der konventionellen Public
Choice
Theorie. Dieses wird sodann mit
den zwei Ansätzen aus dem ersten Hauptteil der Arbeit verknüpft.
Die zentrale forschungsleitende Frage lautet, unter welchen
Bedingungen der Parteienwettbewerb als Entdeckungsverfahren für
eine zielführende Wirtschaftspolitik fungieren kann. Der Lern-
prozess der Parteien im Wettbewerb um die politische Macht wird
mittels genetischer Algorithmen abgebildet.
Die Arbeit geht ausführlich auf die Rechtfertigung dieses methodi¬
schen Ansatzes, seine Stärken aber auch seine Grenzen ein. Sodann
werden die Ergebnisse einer breit angelegten Simulationsstudie mit¬
tels genetischer Algorithmen vorgestellt. Diese umfasst weit über
2000 simulierte politische Lernprozesse mit verschiedenen
Lernformen und Parameterkonstellationen. Die Simulationen zei¬
gen,
dass
eine zielführende Wirtschaftspolitik erlernt werden kann,
wenn diese von den Wählern langfristig belohnt wird. Dieses
Ergebnis stellt sich unabhängig davon ein, ob die Parteien altruis¬
tisch oder opportunistisch sind.
Eine Reihe anderer Determinanten hat hingegen großen Einfluss
auf Verlauf und Ergebnis der Lernprozesse. Die Simulations¬
ergebnisse deuten darauf hin,
dass
wirtschaftspolitische Lern¬
prozesse in föderalen Systemen häufiger und schneller zur Ent¬
deckung und Anwendung einer zielführenden Wirtschaftspolitik
führen. |
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