X Inhaltsverzeichnis Anchoring Verankerung der Informationsverarbeitung Representativeness Repräsentativität i

Transkript

1 Inhaltsverzeichnis 1 Einführung Über die Anmaßung und Grenzen des Wissens Wirtschaft und ihre Teilbereiche als Komplexe Systeme Wissenschaftliche Zugänge Complexonomics Zielsetzung und Inhalt Run Through Die vierfache Zielsetzung Zur Gliederung und den Inhalten Zur Vorgehensweise: Über Mathematik, Simulationen und die Papillon-Spirale Über die Mathematik Über Visualisierungen und Simulationen Die Papillon-Spirale Literatur Teil I Hintergründe und Historie 2 Wie reagieren wir auf Komplexität? Eine (nicht nur) verhaltensökonomische Betrachtung für Entrepreneure Krisen, Chaos, Chancen Anforderungen an unser Denken Krisenzeit Chancenzeit Die Welt wird komplexer Wie rational ist der Mensch? Verhalten in einfachen Situationen Verhaltensanomalien sind beobachtbar Anomalien im Informationsprozess Informationswahrnehmung Selective Perception selektive Wahrnehmung der Information Availability Verfügbarkeit der Information Framing Präsentation der Information Informationsverarbeitung Mental Accounting Mentale Kontoführung bei der Informationsverarbeitung IX

2 X Inhaltsverzeichnis Anchoring Verankerung der Informationsverarbeitung Representativeness Repräsentativität in der Informationsverarbeitung Information-Sources-Effect Informationsquelleneffekt in der Informationsverarbeitung Informationsbewertung Reference-Point Bezugspunkt im Rahmen der Informationsbewertung Loss Aversion Verlustaversion in der Informationsbewertung Weighting of Probabilities Wahrscheinlichkeiten bei der Informationsbewertung Survivorship-Bias Verzerrung zugunsten der Überlebenden Kontrollverhalten Anomalien durch das Kontrollbedürfnis Overconfidence Überschätzen der eigenen Fähigkeiten Regret Aversion Abneigung gegenüber Bedauern Illusion of Control Kontrollillusion Home Bias Vertrautes präferieren Herding Das J-Muster Verhalten in komplexen Situationen Vier beobachtbare Strategien Trial and Error Ausprobieren Fading Out Ausblenden Rational Behaviour Rationales Herangehen Simplicity Reduktion auf einfache Faktoren Die Ölflecktheorie Rekursive Folgewirkungen geraten aus dem Ruder Intuition als erfolgreiche Strategie zur Bewältigung komplexer Herausforderungen? Literatur Canvas Von der mechanistischen zur komplexen Sichtweise der Welt Ein kurzer Blick in die Historie Über die Newtonsche Physik und Analogien in der Wirtschaftswissenschaft Ein kurzer Blick in die Historie der Ökonomik und des Weltbildes zu Beginn der Neuzeit Die Physiokratie und der mechanische Mensch Die klassische Nationalökonomie Die Neoklassik und ihr Menschenbild

3 Inhaltsverzeichnis XI Über die Klassische Mechanik und die Newtonsche Physik natura non facit saltus Vom Mimesisprinzip bis zum neuzeitlichen Wissenschaftsverständnis (Liening 1996) Der Laplacesche Dämon als Sinnbild des Determinismus Alles ist umkehrbar Reversibilität Aus a folgt b (starke) Kausalität Systeme sind zerlegbar Summativität Analogiebildung zwischen klassischer Mechanik und Wirtschaftswissenschaft Der Einfluss der klassischen Mechanik auf die Wirtschaftswissenschaft Ein lineares, statisches Angebot-Nachfrage-Modell zur Veranschaulichung: Multicopter-Ingenieure für ein StartUp gesucht Das Cobweb-Modell Dynamisierung eines linearen Angebot-Nachfrage-Modells: Multicopter- Ingenieure für ein StartUp gesucht Hintergrundinformationen: Mathematische Betrachtungen zu einem linearen Cobweb-Modell Philosophische Betrachtung zur Analogiebildung zwischen der klassischen Mechanik und der Wirtschaftswissenschaft Die Erkenntnisgefahr im Wesensbann der Technik Der Zusammenbruch des Laplaceschen Weltbildes Erste Zweifel Die Wettervorhersage und der Schmetterlingseffekt Ein Paradigmenwechsel kündigt sich an Kennzeichen des neuen Ansatzes Paradigmenwechsel in der Wirtschaftswissenschaft Mit Systemen und Modellen die Welt beschreiben Was ist eigentlich ein System, was ein Modell? Historisches Der Systembegriff Grundmerkmale von Systemen Was sind Modelle? Modellbildung und Simulation komplexer Systeme Systems Dynamics Die neue Sprache Simulationen mit kontraintuitivem Systemverhalten Positive Feedback-Schleifen Negative Feedback-Schleifen Doppelte Feedback-Schleifen

4 XII Inhaltsverzeichnis Systemarchetypen Umgang mit Komplexität Gleichgewichtsprozess mit Verzögerung Grenzen des Wachstums Problemverschiebung Erodierende Ziele Eskalation Erfolg den Erfolgreichen Tragödie der Gemeingüter Fehlkorrekturen Wachstum und Unterinvestition Warum sind Simulationen so wichtig? Simulation eines Komplexen Systems am Beispiel eines Angebot-Nachfrage-Modells Multicopter-Ingenieure für ein StartUp gesucht Erste Schritte zum Verstehen von Komplexität Von der Irreversibilität der Zeit und der Katallaxie Was bedeutet Komplexität? Das Ende des Reduktionismus? Konsequenzen für das Beispiel zum Angebot-Nachfrage-Modell Erstes Fazit Zusammenfassung wichtiger Aspekte sowie ein kurzes Plädoyer für eine (freie) Marktwirtschaft und die Betrachtung von Entrepreneurship als Komplexes Phänomen Komplexität und Verhaltensökonomie Komplexität, der Laplacesche Dämon und die Wirtschaftswissenschaft Komplexität und (freie) Marktwirtschaft Komplexität und Entrepreneurship Ausblick Literatur Teil II Theorie und Empirie Neuere Entwicklungen in der Komplexitätsforschung 4 Theorie Theoretische Zugänge zur Komplexität (Seltsame) Attraktoren und Fraktale Attraktoren aller Art Was ist ein Phasenraum? Was versteht man unter einem Attraktor? Gutartige Attraktoren Hintergrundinformationen: Exkurs zu Wurzel aus 2 (Liening 2005, S. 40 ff.) Seltsame bzw. Chaotische Attraktoren

5 Inhaltsverzeichnis XIII Fraktale zur Beschreibung deterministischen Chaos Selbstähnlichkeit bzw. Skaleninvarianz als ein Kennzeichen eines Fraktals Der Baum als Analogie zum Fraktal Das Apfelmännchen oder: Über das Entstehen selbstähnlicher Strukturen Über die Länge eines Fraktalrandes How long is the Coast of Britain? Kochkurven und ähnliche Überlegungen Hintergrundinformationen: Berechnung der Fläche der Koch-Insel Die Merkwürdigkeit gebrochener Dimensionen Hintergrundinformationen: (Box-)Dimensionen Bifurkationen Bifurkationen in dynamischen Systemen Was sind Bifurkationen? Die Entdeckung der Bifurkationen Bifurkationsszenarium am Beispiel der logistischen Funktion Intermittenz und Bifurkationen Der Nachweis von erratischem Verhalten Das Li/Yorke-Theorem Lyapunov-Exponenten Hintergrundinformationen: Grundsätzliche Berechnung des Lyapunov-Exponenten Katastrophentheorie René Thoms Theorie Katastrophen aus wissenschaftlicher Sicht Über Singularitäten, Mannigfaltigkeit und Katastrophenmengen Hermann Hakens Kritik Synergetik Die Theorie der Selbstorganisation Die Grundidee der Synergetik Selbstorganisationsphänomene erklären Über den Laser Schwarmintelligenz Der Zug von Vögeln (Liening und Mittelstädt 2008, S ) Unternehmen und Innovationen synergetisch gedeutet Teil- und Gesamtsysteme in der Synergetik Der mathematische Trick: Das slaving principle Kritische Anmerkung Ordnung und Chaos nur im Computer? Über Definitionen, Bolzano-Weierstraß und Controlling Complexity Working definitions Die Genese des Begriffes Chaos Zuspitzung des Komplexitätsbegriffs

6 XIV Inhaltsverzeichnis Vorwissenschaftliche Deutung des Chaosbegriffes Definitionen von Chaos und Komplexität Ordnung als Gegenbegriff von Chaos? Existiert Chaos nur im Computer? Ignis Fatuus? Erzeugt der Rechner das Chaos? Das erste Argument: Erhöhte Rechengenauigkeit in Komplexen Systemen führt zu keinen exakteren Ergebnissen Das zweite Argument: Das Schattenlemma Drittes Argument: Das L-Dichte-Argument Hintergrundinformationen: Der Nachweis des rein algebraischen Schmetterlingseffekts in der logistischen Gleichung: Das L-Dichte-Argument Controlling Complexity Lässt sich Chaos kontrollieren? Chaotische Systeme und Kontrolle ein Widerspruch? Ein wenig Hoffnung Einflussmöglichkeiten in chaotischen Systemen Ein alternativer (synergetischer) Ansatz: Komplexität als Chance Nudges und das Entstehen von gewollten Ordnungsparametern Messung von Komplexität zur Bestimmung der Platzierung von Nudges Es gibt sogar einen prognostizierbaren Pfad im Chaos zumindest theoretisch (Satz von Bolzano-Weierstraß) Hintergrundinformationen: Es muss einen prognostizierbaren Pfad im Chaos geben! Der Satz von Bolzano-Weierstraß Zweites Fazit Zusammenfassung wichtiger Aspekte sowie der (heuristische) Wert einer Wissenschaft Komplexer Systeme für die Ökonomik im Allgemeinen und das Thema Entrepreneurship im Speziellen Kurze Zusammenfassung wichtiger Aspekte Was kann eine Wissenschaft Komplexer Systeme für die Ökonomik leisten? Komplexe versus mechanistische Sichtweise Methoden der Wissenschaft Komplexer Systeme als heuristische Analyseinstrumente Ökonomische Bedeutung aus volkswirtschaftlicher Perspektive Ökonomische Bedeutung aus Entrepreneurship-Perspektive

7 Inhaltsverzeichnis XV Ausblick: Vorhersagen auch auf Unternehmensebene sind in komplexen Situationen, Prozessen oder Strukturen nicht trivial, empirische Untersuchungen gleichwohl sinnvoll und notwendig Literatur Empirie Empirische Methoden der Komplexitätsmessung Komplexitätsmaße im Diskurs Sind Lyapunov-Exponenten und fraktale Dimensionen geeignet? Zum Verhältnis zwischen Theorie und Praxis Die induktive Sichtweise Die deduktive Sichtweise Wissenschaft als sozialer Prozess Raffinierte Falsifikation Gegensätzliche Theorien zulassen Die Bedeutung der Methoden Zeitreihen als Resultat nicht-linearer dynamischer Prozesse? Fraktale Dimension, Lyapunov-Exponenten und andere klassische Verfahren Ein erster Überblick zur Bestimmung von Komplexität in Zeitreihen Rekonstruktion des Phasenraumes eines Systems Besonderheiten bei der Rekonstruktion von Phasenräumen Die Bestimmung des Time-Lag Hintergrundinformationen: Korrelationskoeffizient Autokorrelation Hintergrundinformationen: Erwartungswert einer Zufallsvariablen & Mutual Information Besonderheiten bei der Rekonstruktion von Phasenräumen Die Bestimmung der Attraktor-Dimension: D Besonderheiten bei der Rekonstruktion von Phasenräumen Überschneidungsfreiheit und Orthogonalität Besonderheiten bei der Rekonstruktion von Phasenräumen Surrogaten-Test Über die Verwendung von Lyapunov-Exponenten für die empirische Forschung: D 2, PD 2, Wolf-, Briggs-, Kantz- u. a. Algorithmen Hintergrundinformationen: Komplexitätsmessung Beispiele für die Anwendung klassischer Verfahren im Kontext empirischer Untersuchungen Makroökonomische Datenreihen, wie z. B. BIP-Zeitreihen Preisentwicklungen

8 XVI Inhaltsverzeichnis Wechselkursfluktuationen Aktienkursschwankungen Kritische Betrachtung der klassischen Methoden Rekonstruktion des Phasenraumes Fraktale und die Wirklichkeit Lyapunov-Exponenten in der Kritik Algorithmische Kodierungen als alternative Komplexitätsmaße? Entropiekodierungen und andere Maße Resignation oder Chance? (Vergebliche) Sortieralgorithmen: Vom Bubble - bis zum Quick -Sort Komprimierungsalgorithmen schon besser Entropie als Komplexitätsmaß Entropie in der Informationstheorie Informationsentropie Einführung in die Shannon-Entropie Variable Length Coding (VLC) und die Shannon-Entropie Huffman-Kodierung zur Erzeugung optimaler Kodes variabler Länge Entropie-Kodierung und Komplexität Permutationsentropie versus Informationsentropie Grammar Complexity als inverse Alternative zur Permutationsentropie JPEG als Lösung? Transformationskodierungen LZW-Kompressionsalgorithmus (Lempel, Ziv, Welch) Transformationskodierungen (Diskrete) Fourier-Transformation (FT und DFT) Diskrete Cosinus-Transformation (DCT) Der JPEG-Kompressionsalgorithmus Audiokompressionen Hintergrundinformationen: Transformationskodierung Komplexitätsuntersuchungen Anwendung von Bildkomprimierungsverfahren Anwendung von Audiokomprimierungsverfahren Anwendung von Textdokument- Komprimierungsverfahren Drittes Fazit Zahlreiche Methoden zur Bestimmung von Komplexität Zusammenfassung der wichtigsten Ergebnisse Ausblick Literatur

9 Inhaltsverzeichnis XVII Teil III Multiperspektive Entrepreneurship und Komplexität 6 Entrepreneurship und Komplexität Was ist Entrepreneurship? Trends und Kontroversen Was ist Entrepreneurship? Zur Begriffsentstehung Entrepreneur versus Manager Entrepreneur Born or Made? Unterschiedliche Entrepreneurship- Klassifizierungen Aktuelle Trends und Kontroversen Der deterministische Machbarkeitsglauben und der Laplacesche Dämon Entrepreneure zwischen einfacher und komplexer Welt Discovery- versus Creation-Theory Der Effectuation-Ansatz Entwicklung eines Synergetic Entrepreneurship Model (SEM) Grundlegendes: Linealität versus Nicht-Linealität Synergetik als Grundlage der komplexitätswissenschaftlichen Diskussion von Entrepreneurship Das erweiterte Synergetik-Modell Grundlegende Erläuterung des Modells Die Einbettung der Analyse von entrepreneurialen Gründungsprozessen in eine Mehrebenenstruktur Nähere Betrachtung der drei Ebenen eines entrepreneurialen Gründungsprozesses Die wirtschaftswissenschaftliche Sicht Drei Perspektiven auf entrepreneuriale Gründungsprozesse Drei Teilmodelle, das Mehrebenenmodell und die Synergetik Literatur Das Synergetic Entrepreneurship Model (SEM) Die individuelle Ebene: Fokussierung auf die Entrepreneurship Education (SEM1) Grobskizze des Synergetic Entrepreneurship Model 1 : Die individuelle Ebene aus wirtschaftsdidaktischer Perspektive (SEM1) Die Elemente des Systems Kontrollparameter Die mikroskopische Ebene Die makroskopische Ebene Ordnungsparameter Beschränkungen Umwelt

10 XVIII Inhaltsverzeichnis Der kreiskausale Prozess Allgemeine Erläuterung des kreiskausalen Prozesses Ordnungsparameter entstehen durch Selbstorganisation und Synchronisation Die Bedeutung der Phasenübergänge Nudges können die Entstehung von sachgerechten Ordnungsparametern unterstützen, die eine begründete entrepreneuriale Haltung begünstigen Messung von Komplexität zur gezielten Initiierung von Nudges Die organisationale Ebene: Fokussierung auf entrepreneuriale Gründungsprozesse (SEM2) Grobskizze des Synergetic Entrepreneurship Model 2 : Die organisationale Ebene aus betriebswirtschaftlichentrepreneurialer Perspektive (SEM2) Die Elemente des Systems Kontrollparameter Die mikroskopische Ebene Die makroskopische Ebene Ordnungsparameter Beschränkungen Umwelt Der kreiskausale Prozess Die gesamtwirtschaftliche Ebene: Fokussierung auf Markt, Konjunktur und Wachstum (SEM3) Grobskizze des Synergetic Entrepreneurship Model 3 : Die gesamtwirtschaftliche Ebene aus maßgeblich volkswirtschaftlicher Perspektive (SEM3) Die Elemente des Systems Kontrollparameter Die mikroskopische Ebene Die makroskopische Ebene Ordnungsparameter Beschränkungen Umwelt Der kreiskausale Prozess Konjunkturkreislauf Dynamisches Wachstum Ein Wachstumsmodell mit endogenisierter Humankapitalbildung Transmissionseffekte durch entrepreneuriale Haltung

11 Inhaltsverzeichnis XIX 7.4 Herausforderungen: Die Umsetzung des Synergetic Entrepreneurship Model in die Praxis Die Entrepreneurship School als praktische Umsetzung des SEM Das Synergetic Entrepreneurship Model (SEM) und das Problem der Phasenübergänge Business Gaming als ein praktischer Kontrollparameter der Entrepreneurship School Komplexitätsmessung zur Bestimmung von Phasenübergängen und ihre praktischen Konsequenzen Lernprozesse, Krisen und Komplexitätsmessungen Eine Studie aus dem Bereich des Business Gaming: Lernen aus Krisen Komplexitätsmessungen Ergebnisse der Komplexitätsuntersuchung und Ausblick Viertes Fazit: Synergetische Betrachtung von Entrepreneurship aus mehreren Perspektiven Kurze Zusammenfassung des SEM-Modells und der dahinter stehenden Theorien und Sichtweisen SEM1 Die individuelle Ebene: Entrepreneurship Education als selbstorganisierender, komplexer Prozess SEM2 Die organisationale Ebene: StartUp-Gründungen als synergetischer Prozess unter Einbeziehung spezifischer, ordnender betriebswirtschaftlich-entrepreneurialer Methoden SEM3 Die gesamtwirtschaftliche Ebene: StartUps unterstützen den gesamtwirtschaftlichen Wachstumsprozess durch einen entrepreneurialen Transmissionseffekt Erste empirische Ergebnisse Literatur Konklusion Zum ersten Teil des Buches Zum zweiten Teil des Buches Zum dritten Teil des Buches Schlussbemerkung Literatur Abspann Auszug aus einem Reisebericht Literatur Stichwortverzeichnis

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