Rechts- und Staatswissenschaftliche Fakultät

Essays on Human Capital

2026-05-11T11:30:12Z

Essays on Human Capital Heiler, Simon Julian This thesis comprises three essays that examine how human capital shapes economic outcomes across three distinct dimensions: as a motive for individual choices, as a determinant of industry composition, and as a measure of allocative efficiency. Each essay combines novel empirical evidence with quantitative macroeconomic models to study a specific channel through which the accumulation, availability, or distribution of human capital influences economic activity.
Chapter 1, "Worker Heterogeneity and Optimal Unemployment Insurance", studies how endogenous human capital accumulation interacts with the design of unemployment insurance (UI). Using an OLG model with learning-by-doing, depreciation during unemployment, and worker heterogeneity in age and ability, calibrated to US data, I show that fully conditional age- and ability-dependent benefits generate welfare gains of 0.35% of consumption. A simple non-conditional policy combining a replacement rate with a benefit floor and cap captures roughly 60% of these gains (about 0.2% of consumption). The non-linearity introduced by floor and cap mimics the targeting of conditional policies because income correlates strongly with age and ability, allowing policymakers to align UI with workers' own incentives to invest in experience without conditioning benefits on individual characteristics.
Chapter 2, "Demographic Change and Technological Choice", analyzes how demographic shifts alter the relative availability of human capital and thereby reshape firms' technology choices across sectors. Applying the German Federal Employment Agency's labor scarcity methodology over an extended horizon, I document a structural break around 2010 after which labor scarcity rises sharply in both production and services, accompanied by a pronounced increase in software and R&D investment in production sectors but largely flat investment in services. I develop a multi-sector model that combines demography-induced capital abundance with directed technological change, in which the substitutability between machines and human capital determines whether a sector becomes high-tech or low-tech. The model replicates the observed investment patterns and shows that secular structural change and technological polarization are, in part, the consequence of a fundamental change in the availability of human capital.
Chapter 3, "Labor Market Mismatch", examines how the alignment of idle human capital and vacant positions across geography and occupation affects labor market efficiency. Building on historical reports of the German Federal Employment Agency and the Sample of Integrated Labour Market Biographies (SIAB), I construct a novel dataset on vacancies and searching workers in Germany spanning nearly four decades. Extending the framework of Şahin, Song, Topa, and Violante (2014), I derive an explicit planner solution and develop measures of mismatch that account for sectoral heterogeneity in matching efficiency, job loss rates, and labor productivity. The results indicate economically meaningful mismatch in the German labor market, but also suggest that the distributional costs of policies aimed at reducing it are likely to far exceed their efficiency gains.
Taken together, the three essays underscore that there is no single, universally applicable concept of human capital: each perspective requires its own measurement and modeling strategy. At the same time, the underlying mechanisms are deeply interconnected, as individual accumulation decisions, sectoral demand for skills, and the spatial and occupational distribution of workers jointly shape aggregate outcomes. The thesis advances both methodology and data for the analysis of human capital and points to several promising avenues for future research.; Die vorliegende Dissertation umfasst drei Aufsätze, die untersuchen, wie Humankapital wirtschaftliche Ergebnisse entlang dreier unterschiedlicher Dimensionen prägt: als Motiv individueller Entscheidungen, als Determinante der sektoralen Zusammensetzung einer Volkswirtschaft und als Maß der allokativen Effizienz. Jeder Aufsatz verbindet neue empirische Evidenz mit quantitativen makroökonomischen Modellen, um einen spezifischen Kanal zu analysieren, über den die Akkumulation, die Verfügbarkeit oder die Verteilung von Humankapital wirtschaftliche Aktivität beeinflusst.
Kapitel 1, "Worker Heterogeneity and Optimal Unemployment Insurance", untersucht das Zusammenspiel von endogener Humankapitalakkumulation und der Ausgestaltung der Arbeitslosenversicherung. In einem auf US-Daten kalibrierten OLG-Modell mit Learning-by-Doing, Humankapitalabschreibung während der Arbeitslosigkeit und Heterogenität der Beschäftigten in Alter und Fähigkeit zeige ich, dass eine vollständig konditionale, alters- und fähigkeitsabhängige Politik Wohlfahrtsgewinne in Höhe von 0,35 % des Konsums erzielt. Eine einfache nicht-konditionale Politik, bestehend aus einer Lohnersatzrate, einem Mindest- und einem Höchstbetrag, realisiert rund 60 % dieser Gewinne (etwa 0,2 % des Konsums). Die durch Mindest- und Höchstbetrag erzeugte Nichtlinearität imitiert die Zielgenauigkeit konditionaler Politiken, da Einkommen stark mit Alter und Fähigkeit korreliert ist. Auf diese Weise lässt sich die Arbeitslosenversicherung mit den Anreizen der Beschäftigten zur Investition in Erwerbserfahrung in Einklang bringen, ohne Leistungen an individuelle Merkmale zu knüpfen.
Kapitel 2, "Demographic Change and Technological Choice", analysiert, wie demografische Veränderungen die relative Verfügbarkeit von Humankapital verschieben und dadurch die Technologieentscheidungen von Unternehmen über Sektoren hinweg beeinflussen. Mittels einer neuartigen Anwendung der Methodik der Bundesagentur für Arbeit zur Messung von Arbeitskräfteknappheit über einen längeren Zeithorizont dokumentiere ich einen Strukturbruch um das Jahr 2010, ab dem die Arbeitskräfteknappheit sowohl in der Produktion als auch im Dienstleistungssektor deutlich zunimmt, begleitet von einem starken Anstieg der Investitionen in Software sowie Forschung und Entwicklung in den Produktionssektoren bei weitgehend stagnierenden Investitionen im Dienstleistungssektor. Ich entwickle ein Mehrsektorenmodell, das demografisch bedingte Kapitalreichlichkeit mit gerichtetem technologischem Wandel verknüpft und in dem die Substituierbarkeit zwischen Maschinen und Humankapital darüber entscheidet, ob ein Sektor zu einem High-Tech- oder Low-Tech-Sektor wird. Das Modell repliziert die beobachteten Investitionsmuster und zeigt, dass struktureller Wandel und technologische Polarisierung zumindest teilweise Folge einer fundamentalen Verschiebung in der Verfügbarkeit von Humankapital sind.
Kapitel 3, "Labor Market Mismatch", untersucht, wie die räumliche und berufliche Zuordnung ungenutzten Humankapitals zu offenen Stellen die Effizienz des Arbeitsmarktes beeinflusst. Aufbauend auf historischen Berichten der Bundesagentur für Arbeit und der Stichprobe der Integrierten Arbeitsmarktbiografien (SIAB) konstruiere ich einen neuen Datensatz zu offenen Stellen und Arbeitsuchenden in Deutschland, der nahezu vier Jahrzehnte umfasst. In Erweiterung des Rahmens von Şahin, Song, Topa und Violante (2014) leite ich eine explizite Lösung des Planerproblems her und entwickle Mismatch-Maße, die sektorale Heterogenität in Matching-Effizienz, Trennungsraten und Arbeitsproduktivität berücksichtigen. Die Ergebnisse weisen auf einen ökonomisch relevanten Mismatch im deutschen Arbeitsmarkt hin, legen jedoch zugleich nahe, dass die Verteilungskosten von Politiken zu seiner Reduktion deren Effizienzgewinne voraussichtlich deutlich übersteigen.
In ihrer Gesamtheit verdeutlichen die drei Aufsätze, dass es kein einheitliches, universell anwendbares Konzept von Humankapital gibt: Jede Perspektive erfordert eine eigene Mess- und Modellierungsstrategie. Zugleich sind die zugrunde liegenden Mechanismen eng miteinander verflochten, da individuelle Akkumulationsentscheidungen, sektorale Nachfrage nach Qualifikationen sowie die räumliche und berufliche Verteilung der Beschäftigten gemeinsam aggregierte Ergebnisse prägen. Die Arbeit leistet damit sowohl methodische als auch empirische Beiträge zur Analyse von Humankapital und weist auf vielversprechende Felder für künftige Forschung hin.

Essays in Behavioral and Experimental Economics

2026-05-11T10:48:10Z

Essays in Behavioral and Experimental Economics Musolff, Robin Jakob This dissertation examines how informational framing, cognitive complexity, and political identity shape beliefs and subsequent behavior. Across four chapters based on experimental studies, it investigates fairness judgments under inequality framings, the link between beliefs and actions under model uncertainty, misperceptions of others' political reasoning, and polarization dynamics following the 2024 U.S. presidential election.
The first chapter shows that framing income changes in absolute versus relative terms — though informationally equivalent — systematically alters fairness judgments and redistributive choices, likely by inducing different underlying notions of inequality. The second chapter (co-authored with Florian Zimmermann) finds that while stated beliefs correctly reflect uncertainty over competing models, actions do not: particularly under high computational complexity, participants behave as if the most likely model were certainly correct and express unwarranted confidence in the accuracy of their estimates. The third chapter (co-authored with Guy Yanay) shows that although actual belief updating exhibits no evidence of motivated reasoning, both lay participants and academic experts systematically overestimate the degree to which others update in a partisan manner — distorted meta-beliefs that may themselves reinforce polarization. The fourth chapter (co-authored with Florian Zimmermann) exploits the 2024 U.S. presidential election as a natural experiment and documents increased polarization in ideological preferences, factual beliefs, and political salience, driven primarily by Democrats disappointed by the election outcome.
Taken together, the four chapters show that beliefs are systematically shaped by how information is presented, by cognitive constraints, and by political identity. Rather than reflecting purely rational updating, beliefs emerge as context-dependent, influenced by framing, complexity, stereotypes, and identity.

Pflichten gegenüber sich selbst und selbstbezogene Handlungen im System der Gegenseitigen Pflichten

2026-05-19T11:55:25Z

Pflichten gegenüber sich selbst und selbstbezogene Handlungen im System der Gegenseitigen Pflichten Espinoza Rausseo, Alexander; Rivas Alberti, Jhenny In diesem Artikel untersuchen wir die Beziehung zwischen Verhaltensweisen, die ausschließlich durch interne Rechtsvorschriften geregelt sind, und solchen, die auch externen Rechtsvorschriften unterliegen. Während erstere ausschließlich prima facie-Pflichten gegenüber sich selbst unterliegen, legen letztere den Umfang der prima facie-Pflichten gegenüber anderen fest. Wir schlagen vor, den Bereich der Pflichten gegenüber sich selbst als Grundlage für das gesamte System der gegenseitigen Pflichten zu betrachten. Die Selbstbestimmung des Individuums bildet den Grundstein eines Systems von Pflichten und Rechten auf verschiedenen Ebenen bzw. in den Bereichen des Individuums, der Gesellschaft und des Staates. Durch Pflichten gegenüber sich selbst können Optionen im kognitiven Prozess der Selbstregulierung des Individuums bewertet werden. Ausgehend von diesen Prämissen können rationale Individuen ihre eigenen Ziele bestimmen und ihren freien Willen ausüben. Dieser interne Prozess drückt sich in der Welt der Sinne durch Verhalten aus, das Handlungen in Bezug auf sich selbst im privaten Bereich oder Handlungen in Bezug auf andere im sozialen und öffentlichen Bereich umfassen kann. Daher sind seine Auswirkungen nicht auf den internen Bereich beschränkt, sondern Teil komplexer, wechselseitiger Beziehungen.

Essays in Nonparametric Econometrics

2026-03-31T14:33:05Z

Essays in Nonparametric Econometrics Scherer, Jan This dissertation consists of three chapters on inference in various non- and semiparametric problems. The chapters are self-contained and can be read separately. Each chapter ends with an appendix that collects the proofs and technical details.
In the first chapter, we study inference on parameters of the form ϕ(θ₀), where ϕ is a known directionally differentiable transformation and θ₀ is an unknown parameter. We focus on settings, where θ₀ is an unknown function estimated using some nonparametric estimator θ_n. As many nonparametric estimators do not converge in distribution, existing extensions to the Delta method are not applicable in our setting. We propose to use strong approximations to the distribution of θ_n as an alternative concept to convergence in distribution. Further, we present a notion of directional differentiability which is sufficiently flexible to handle the irregularity of nonparametric estimators. These concepts enable us to derive a new Delta method which approximates the distribution of the plug-in estimator ϕ(θ_n). Since these distributional approximations are rarely pivotal, we suggest a simulation-based estimator and provide conditions for its consistency. Confidence intervals based on this estimator are shown to provide local size control under conditions on the directional derivative of ϕ. We illustrate the applicability of our results in two examples and study its finite sample performance in a simulation study.
Anti-concentration bounds play an important role in the modern theory on confidence intervals and testing in settings such as high-dimensional and nonparametric statistics. In the second chapter, we establish such a bound for sublinear and continuous functionals of tight Gaussian random vectors in real-valued Banach spaces. The bound is dimension-free and therefore equally applies to finite- as well as infinite-dimensional settings. It imposes only weak restrictions on the covariance structure of the Gaussian vectors. As an application of our anti-concentration bound, we derive Berry-Esseen type bounds for sublinear and continuous functionals of high-dimensional mean vectors and kernel-type estimators.
The last chapter, which is joint work with Michael Vogt, studies estimation and inference in the high-dimensional partially linear model Y = δ + m(T) + X^T β + ϵ, where m is a smooth unknown function and β a sparse unknown regression parameter. The dimension of the covariates X is allowed to increase with the sample size and in particular is allowed to be larger than the sample size. We propose an estimator of β which attains the same rates as the infeasible Lasso estimator which knows the unknown function m. Further, we show that ad-hoc estimators of m might be biased due to the estimation of the high-dimensional parameter β and propose an orthogonalized Nadaraya-Watson estimator of m which effectively decreases this high-dimensional bias. This estimator is shown to converge at the same rates as an infeasible Nadaraya-Watson estimator which knows the true value of β. Based on this estimator, we propose a test for the hypothesis that m = 0 which generalizes the idea of significance testing in linear models to allow for general nonlinear effects of T on Y. Moreover, we propose a consistent multiplier bootstrap in order to set the critical values and show uniform consistency of the resulting set against local Hölder balls. We study the finite sample performance of our proposed test in a simulation study and demonstrate its good debiasing and power properties.