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To respond to the challenges of the Anthropocene, scholars from various disciplines increasingly emphasize that a mere outer transformation is insufficient and that we also need an inner transformation that addresses deep leverage points. Yet, the open questions are how the inner and outer dimensions relate to each other and how inner transformation might lead to outer transformation. How we attempt to answer these questions is determined by our dominant paradigm. Paradigms define how we understand and shape the world, and thus, they define how we conceptualize challenges, such as inner and outer transformation. Various authors argue that the dominant paradigm, which is characterized by reductionism, empiricism, dualism, and determinism, might be a root cause for insufficiently addressing sustainability challenges. As an alternative, many argue for a relational paradigm, which understands complex phenomena in terms of constitutive processes and relations. A relational paradigm might offer possibilities to reconceptualize inner and outer transformation in the Anthropocene and might shed new light on how to integrate both in sustainability science. Yet, it is still being determined how a relational paradigm can contribute to the understanding of inner and outer transformations towards sustainability in the Anthropocene. Therefore, this dissertation's overarching scope is to contribute to systems change towards a more social-ecological future by generating insights into and exploring possibilities of a relational paradigm for inner and outer transformation in the Anthropocene. This thesis is divided into three sub-questions. The first research question aims to increase the theoretical understanding of a relational paradigm. The second research question aims to develop a transformative educational case study grounded in a relational, justice-oriented approach. The third research question aims to analyze how a relational paradigm might contribute to policies and practices for sustainable lifestyles. The results indicate that inner and outer transformation in the Anthropocene can be reconceptualized as paradigm-ing relationality in the Ecocene. "Paradigm-ing" as an active verb, reconceptualizes inner and outer transformation into ontologies, epistemologies, ethics, and socialecological realities that are ongoing, nonhierarchical, nonlinear, dynamic, co-creative processes of intra-action. The Ecocene decenters the human and attends to what we might be able to intra-actand become-with. These insights can offer unexplored perspectives to address sustainability challenges and increase our capacities to respond in novel ways.
A characteristic of the German health care market is the high complexity, amongst others due to the plurality of actors and interest groups. With so many players involved, health care reforms necessarily are the outcome of a quest for influence reflecting the relative power of interest groups. However, in much of the health economics literature, this fact is neglected, with the consequence that public regulation fails to have the intended effect. The treatment of social (interest) groups is central to understand political economic processes. Basic models in this area are the models of Olson (1965), Peltzman (1976) and Becker (1983). The objective of such model considerations in the health care market is to maximize efficiency and quality of care and thereby reduce expenditures. The section “The German health care market and its players: An overview from an economic perspective” analyses the structure of the health care market in Germany together with selected health challenges of the last decade. It questions to which extent the new political economy in contrast to welfare economy is able to explain health economic aspects. The section “Drug Prices and Pressure Group Activities in the German Health Care Market: An Application of the Becker Model” analyses the shift of power and influence among the pharmaceutical industry, the pharmacies and the social health insurers (SHI). Since the health care reform in 2004, these interest groups have been negotiating the structure of surcharges and discounts among each other without any intervention from the government. This reflects the assumption of a passive government in the Becker (1983) model and makes this model to a good choice for application. The negotiations and the resulting amendments of this ordinance express the shift of power and influence among the involved interest groups in the German health care market after 2004. The first assumption is a closed system based on the theoretical work by Becker. The amount of total budget and the amount of total influence is constant and defined as 10. In such a standardized system, the influence by producers and pharmacies decreases about 0.007 units of political pressure to the value 9.989, whereas the influence by SHI increases about 0.007 units to the value 0.011 between 2008 and 2010. More realistic is the second assumption, the assumption of an open system where the amount of total budget and the amount of total influence can change over the years. With this assumption a trend becomes apparent which shows an increase in political pressure by SHI about 0.015 units to the value 0.036 and a decrease of political pressure by pharmacies and producers about 18.326 units to the value 34.022 between 2008 and 2010. This reflects the cost control trend in combination with the empowerment incentives for SHI. Noteworthy is the high pressure level of producers compared to the other interest groups. As a conclusion one can say that the last years show a movement to more competition between the interest groups. This leads to more balanced power relations. But nevertheless, the most powerful group is still the producer group and the influence of the SHI is still very low. However, the government does not always behave passively. On sensitive issues for voters such as co-payments, the government tries to maximize votes. So, in the section “Drug Prices, Rents, and Votes in the German Health Care Market: An Application of the Peltzman Model”, the reaction of consumers (insured persons) and producers (pharmaceutical industry) based on electoral behavior and relating to drug prices and co-payments imposed on drugs is analyzed, using the health care reform of 2004 as an experience. The changes in prices and medications after this reform make it to a natural choice. For the analysis, the interest group model by Peltzman (1976) is applied to the German health care market. The vote-maximizing government has to find the optimal combination of rent and price of regulation. For the optimum solution, the variation of votes on the part of pharmaceutical industry has to equal the variation of votes on the part of consumers. Reflecting different power structures leads to drug prices ranging from 5 to 50 Euros, associated with a co-payment of 5 Euros. Prices between 50 and 100 Euros are possible as well, reflecting a balance of power facing the pharmaceutical industry. These prices are associated with a co-payment of 10% of the selling price. Concerning the transition from 1989 reference price regime to the 2004 reform one can say that producers who had accepted the reference price had an incentive to increase their price while lowering their sales volume.
Der Arbeitsmarkt für Ältere rückt mit seiner Bedeutung für die Bewältigung der Probleme des demografischen Wandels in den Mittelpunkt des öffentlichen Interesses. Wie gelingt es, Ältere länger als bisher in Beschäftigung zu halten? Wie können ihre Wiedereinstellungschancen erhöht werden? Trotz der verbesserten Arbeitsmarktintegration Älterer der vergangenen Jahre ist die Langzeitarbeitslosigkeit unter ihnen in Deutschland immer noch hoch und deutet darauf hin, dass weiterhin Defizite bestehen. Anders als viele andere untersuchen die hier vorgestellten Arbeiten daher auch die Nachfrageseite des Arbeitsmarktes. Ihnen ist gemein, dass sie sich auf eine Kombination von Individual- und Betriebsinformationen stützen, die mit mikroökonometrischen Methoden ausgewertet werden. Hierdurch ließen sich betriebliches Verhalten wie auch individuelle (Erwerbs-) Lebensverläufe in ihrem Zusammenspiel untersuchen. Kapitel A untersucht, wie Betriebe das Erwerbsaustrittsverhalten ihrer älteren Arbeitnehmer beeinflussen. In Hazardratenmodellen kommt ein spezieller LIAB-Datensatz der Jahre 1996 bis 2004 zum Einsatz, um Bestimmungsgründe für das Ende des individuellen Arbeitslebens zu ermitteln. Dabei kommt zum Vorschein, dass Institutionen wie der Kündigungsschutz, Mitbestimmung und Tarifbindung keine beschäftigungsverlängernde Wirkung entfalten. Es zeigt sich dagegen, dass sie die Position Älterer im Betrieb untergraben und einen frühen Austritt begünstigen. Die Annahme, dass die betriebliche Entscheidung über die Weiterbeschäftigung Älterer in starkem Ausmaß als Anpassungsinstrument des Personalbedarfs bei Nachfrageschwankungen dient, konnte allgemein bestätigt werden. Die Abhängigkeit der Austrittswahrscheinlichkeit von den Umsatzerwartungen des beschäftigenden Betriebes spricht hier eine deutliche Sprache. Andererseits ließen sich auch Anzeichen für Bedingungen finden, unter denen die Generation der Über-50-Jährigen dem Betrieb, dem Arbeitsmarkt und schließlich den Sozialversicherten als Beitragszahler erhalten bleiben kann. Es zeigt sich, dass ein hoher Anteil Jüngerer im Betrieb die Austrittswahrscheinlichkeit Älterer senkt. Der Furcht vor dem technischen Wandel im Zusammenhang mit dem Ziel einer Erhöhung der Erwerbsbeteiligung Älterer konnte hier keine Nahrung gegeben werden. Die Ergebnisse deuten im Gegenteil darauf hin, dass eine moderne technische Ausstattung des Betriebes sich positiv auf die Erwerbsaussichten auch der Älteren auswirkt. Genauso wenig ließen sich nachteilige, kurzfristige Effekte der Einführung neuer Technik nachweisen. Mit den Ergebnissen bestätigt sich die Erwartung, dass beim Übergang aus dem Erwerbs- in die Ruhephase der beschäftigende Betrieb und damit die Nachfrageseite des Arbeitsmarktes eine wichtige Rolle spielen. Eine spezielle Auseinandersetzung widmet Kapitel B dem Kündigungsschutz und seinem Schwellenwert. Es gibt gute Gründe für die These, dass insbesondere Ältere ihre Wiederbeschäftigungschancen durch das geltende Kündigungsschutzrecht und seinen Schwellenwert berechtigt geschmälert sehen. Insbesondere die Sozialauswahl mit ihrer vermeintlichen Schutzfunktion für die ältere Belegschaft stehe einer Neueinstellung Älterer im Wege, so die landläufige Meinung. Diese Vermutung lässt sich durch die Untersuchung der LIAB-Daten nicht bestätigen. Angesichts der verwendeten RDD-Methode, die Gesetzesänderungen als quasinatürliche Experimente nutzt, erweist sich der empirische Ansatz als unabhängig von Fragen der notwendigen Kontrolle von Einflussmerkmalen und der geeigneten parametrischen Form. Genauso wenig ließ sich die Hoffnung bestätigen, dass sich Betriebe durch Weiterbildung allein zu einem verstärkten Einsatz Älterer bewegen lassen. Die in Kapitel C geschätzten Effekte von Weiterbildung auf den Anteil Älterer waren bestenfalls insignifikant. Wieder gingen kombinierte Angaben aus IAB-Betriebspanel und der Beschäftigtenstatistik in die Auswertungen ein. Der möglichen Endogenität der betrieblichen Weiterbildungsentscheidung wurde mittels eines Matching-Verfahrens Rechnung getragen. Der vermutete kausale Effekt betrieblicher Weiterbildung hin zu einem höheren Anteil Älterer konnte in einem Vergleich der Btriebspaare nicht nachgewiesen werden. Hier könnte eine altersselektive Auswahl jüngerer Teilnehmer zu einem Hinausdrängen derjenigen geführt haben, die eben nicht von der Weiterbildungsaktivität ihres Arbeitgebers profitieren.
Als Fallstudie wird im ersten Paper der Einsatz der Szenarioanalyse als ein zentrales Element des Forschungsdesigns im Projekt „Sustainable University“ beleuchtet. Mit einem formalen Ansatz wurden Szenarien zum zukünftigen Umfeld der Hochschullandschaft entwickelt. Dieses Paper zeigt detailliert die notwendigen Denkschritte bei der Szenarioentwicklung auf und hilft zu verstehen, an welchen Punkten Integrationsschritte in Bezug auf Wissensarten und Perspektiven unterstützt und geleistet werden und somit auch (soziale) Lernprozesse gefördert werden können. Ferner werden die konkreten Ergebnisse der Szenarioanalyse vorgestellt und diskutiert. Zur Untersuchung von Lerneffekten wird die Methode der Szenarioanalyse in einen formalen Bildungskontext transferiert. Das zweite Paper leistet einen konzeptionellen Beitrag. Einleitend werden spezifische individuelle Kompetenzen diskutiert, die aus der Perspektive der Bildung für eine nachhaltige Entwicklung zum Umgang mit dem Klimawandel als komplexes Nachhaltigkeitsproblem und zu einer aktiven Teilnahme an Transformationsprozessen der Gesellschaft wichtig sind. Die Kompetenzen, wie proaktives Denken, der Umgang mit Unsicherheiten und unterschiedlichen Wissensbeständen sowie das vernetze Denken konnten hier beschrieben werden. Anschließend werden zwei Forschungsmethoden, der Syndromansatz und die Szenarioanalyse, für den Kontext der formalen Bildung nutzbar gemacht, und es wird theoretisch abgeleitet, wie in diesen Lernsettings die eingangs identifizierten Kompetenzen gefördert werden können. Die Szenarioanalyse bietet beispielsweise beim Denkschritt der Entwicklung von Zukunftsprojektionen großes Potential für Reflexionsprozesse oder die Integration von Wissen und Perspektiven zur Förderung der Kompetenz des proaktiven Denkens in Alternativen. Die diskursive Bewertung von Konsistenzen während der Szenarioerstellung birgt ähnliches Potential zur Förderung des vernetzten Denkens. Im dritten Paper wird ein Messinstrument für die Kompetenz des vernetzen Denkens (systems thinking) entwickelt. Es leistet einen empirischen Beitrag zur Lehr-Lernforschung, respektive zur Kompetenzmessung im Bereich der BNE. Dieses Instrument erfasst mit Hilfe eines Similarity Judgment Tests (SJT) den Grad der Vernetzung von Konzepten eines bestimmten Kontextes, in dem konkreten Fall von Aspekten des Klimawandels. In einer prä-post-Studie wurden zwei Kontroll und zwei Versuchsgruppen, die an dem zuvor genannten Lernsetting im Rahmen von Seminaren an der Leuphana Universität Lüneburg teilgenommen haben, empirisch begleitet. Auch wenn keine statistisch signifikanten Veränderungen des vernetzten Denkens der Teilnehmenden nachgewiesen werden konnten, bedeutet das nicht, dass die zuvor abgeleiteten Einflüsse der Szenarioanalyse widerlegt sind. Hier sind weitere Studien und die Weiterentwicklung des Messinstruments nötig. Zudem wurde nur ein Teil möglicher Einflüsse auf die Kompetenzentwicklung untersucht. Für die Szenarioanalyse als Lernsetting lässt sich schlussfolgern, dass zum einen der Moderation von Reflexions- und Diskussionsprozessen während unterschiedlicher Phasen eine sehr wichtige Rolle zukommt und sie einen wesentlichen Einfluss auf Lernprozesse hat. Zum anderen ist den Phasen, in denen Lernen stattfinden kann, genügend Zeit einzuräumen, so dass transdisziplinäre oder interdisziplinäre Forschungsprozesse mit der Methode Szenarioanalyse auch das Potential für Lernprozesse entfalten können. So kann mit Hilfe der Szenarioanalyse ein Setting geschaffen werden, in dem individuelle mentale Modelle und Handlungsmuster hinterfragt und Kompetenzen im Umgang mit komplexen Problemen gefördert werden, und somit individuelles und soziales Lernen für eine nachhaltige Entwicklung stattfinden kann.
Agrobiodiversität besitzt vielfältigen ökologischen, ökonomischen und sozio-kulturellen Wert. Sie ist eine grundlegende Voraussetzung für zukünftige Nutzungen und steht gleichzeitig in einem besonderen Verhältnis zu menschlichem Handeln. Zwar basiert Agrobiodiversität auf Natur, sie ist jedoch wesentlich durch landwirtschaftliche Tätigkeiten gestaltet worden und kann ohne weitere Nutzung durch den Menschen nicht erhalten und erneuert werden. Die vorliegende Dissertation analysiert die Gestaltung gesellschaftlicher Naturverhältnisse in der ländlichen Entwicklung am Beispiel der nachhaltigen Nutzung von Agrobiodiversität. Schutz und Nutzung von Agrobiodiversität wird hierfür in einem ersten Schritt als sozial-ökologisches Phänomen konzipiert. Daran schließen sich Analysen auf agrarpolitischer und landwirtschaftlich praktischer Ebene an. Anhand einer Analyse der der Gemeinsamen Agrarpolitik der Europäischen Union (GAP) und im speziellen der Politik zur ländlichen Entwicklung wird deutlich, dass eine programmatische Orientierung an Wettbewerbsfähigkeit und einer nachhaltigen Entwicklung besteht und das Paradigma einer multifunktionalen Landwirtschaft integrierende Ansätze bietet. Diese Ansätze werden jedoch weiterhin vor dem Hintergrund einer unhinterfragten Logik realisiert, die davon ausgeht, dass naturerhaltendes Wirtschaften nicht wettbewerbsfähig sein kann. Die GAP löst somit die hierarchische Trennung zwischen Schutz und Nutzung von Agrobiodiversität nicht auf. Trotz der Wirkmächtigkeit der GAP kann mittels der Fallstudie "Arche-Region Flusslandschaft Elbe" an einem konkreten Beispiel aus der landwirtschaftlichen Praxis dargestellt werden, wie nachhaltige Agrobiodiversitätsnutzung umgesetzt wird. Aus den Ergebnissen der Fallstudie werden abschließend Schlussfolgerungen für eine Weiterentwicklung der Politik zur ländlichen Entwicklung und EU-Agrarpolitik im Allgemeinen abgeleitet.
Arbeiten und Lernen in Gruppen wird zunehmend im schulischen und beruflichen Kontext umgesetzt, wobei hierdurch Synergieeffekte erzielt werden sollen. Sozialpsychologischer Studien zufolge fehlt allerdings nicht nur der Nachweis von generellen Synergieeffekten bei Gruppenleistungen, sondern es muss vielmehr mit negativen Effekten – sprich Leistungsverlusten – durch den Einsatz von Gruppen gerechnet werden. Bislang liegen noch keine befriedigenden und erschöpfenden Antworten darüber vor, wann und warum Arbeiten und Lernen in Gruppen effektiv und effizient ist. Ursache hierfür ist, dass Studien zu Gruppenleistungen zumeist ausschließlich Inputvariablen (z.B. Aufgabentyp und Gruppenstruktur) berücksichtigen, jedoch Prozessvariablen als wesentliche Ursache für unterschiedliche Leistungsergebnisse von Gruppen angesehen werden können. Als Prozessvariable sind Interaktionsprozesse in Gruppen von besonderer Bedeutung, da diese das emotionale Befinden beeinflussen, welches wiederum zentrale Bedeutung für Lern- und Leistungsprozesse besitzt. Interaktionsprozessanalysen, in denen explizit das beobachtbare Verhalten als auch das Erleben der Lernenden berücksichtigt werden, werden zwar seit langem von Vertretern unterschiedlichster Forschungsrichtungen gefordert, sind bislang aber kaum durchgeführt worden. Die vorliegende Studie ist eine der ersten Studien, in denen explizit Interaktionen sowie deren emotionale und motivationale Wirkung im Prozessverlauf empirisch untersucht werden. Unter Berücksichtigung aktueller Emotions- und Motivationstheorien werden in der vorliegenden explorativen Studie Interaktionsprozesse zweier real existierender Lerngruppen analysiert. Um der prozessualen Ausbildung von emotionalen Prozessen gerecht zu werden, wurden Angaben zur emotionalen Befindlichkeit während der selbstorganisierten Lernprozesse im 5-Minuten-Rhythmus erhoben. Alle Interaktionen wurden mittels eines validierten Kategoriensystems hinsichtlich sechs ausgewählter Motive kodiert, die besondere Relevanz für Lern- und Arbeitsprozesse besitzen. Die Studie liefert unter anderem eine theoretische fundierte Beschreibung der Beziehungsdynamik durch die motivrelevanten Kodierungen der Interaktionsprozessdaten. Anders als bei reinen „Wer-zu-Wem“-Analysen gelingt es durch diese inhaltliche Prozessanalyse ursächliche Erklärungen für die hierarchische Position der Gruppenmitglieder zu liefern. Die Ergebnisse deuten weiter darauf hin, dass beziehungsrelevante Interaktionen die Motivation der Gruppemitglieder, sich intensiv mit den Lerninhalten zu beschäftigten, erheblich beeinflusst. Insbesondere eine länger andauernde Ausgrenzung einzelner Gruppenmitglieder aus der Gruppe wird einen negativen Einfluss auf die Lern- und Leistungsergebnisse des betroffenen Individuums als auch der Gesamtgruppe nehmen. Gleiches trifft auf nicht befriedigte Machtansprüche und das Infragestellen der Rangposition zu. In beiden Fällen scheint das Verhalten der Gruppenmitglieder so stark auf die Befriedigung des Zugehörigkeits- bzw. des Machtmotivs zu sein, das eine intensive Auseinandersetzung mit den Lerninhalten nicht mehr stattfindet. Die Befunde enthalten weiterhin Hinweise darauf, dass sich „günstige“ und „ungünstige“ Interaktionsprozesse – aufgrund ihrer emotionalen und motivationalen Wirkung –selbst verstärken oder zumindest stabilisieren. Günstig verlaufende Interaktionen werden sich im weiteren zeitlichen Verlauf qualitativ verbessern, ungünstig verlaufende Interaktionen hingegen weiter verschlechtern. Könnten diese Befunde in weiteren Studien bestätigt werden, so müsste in der Praxis der Gruppenzusammensetzung sowie den Interaktionen der Gruppenmitglieder auf der Beziehungsebene mehr Beachtung als bisher geschenkt werden, zumal sich emotionsrelevante Interaktionen im erheblichen Maß auf Lern- und Leistungsergebnisse auswirken scheinen. Die vorliegende Studie trägt zu einem tieferen Verständnis des dynamischen Zusammenwirkens von Verhalten, sozialen Motiven und emotionalem Erleben in Lern- und Arbeitsgruppen bei. Insgesamt kann aus der vorliegenden Untersuchung das Fazit gezogen werden, dass es sowohl bei der praktischen Gruppenarbeit als auch in der Forschung angebracht ist, die emotionale und motivationale Wirkung sozialer Interaktionsprozesse stärker als bisher zu berücksichtigen.
Understanding that entrepreneurship can be better modeled from a systemic point of view is a primordial aspect that determines the important role of universities in entrepreneurial ecosystems. What makes the ecosystem approach a valuable tool for understanding social systems is that, from a holistic perspective, their behavior seems to have emerging characteristics. This dissertation presents a dual scientific account of the entrepreneurship phenomenon in universities. The work is divided into two equal parts, each of which is composed of two research papers. The narrative of the first half takes on a macro perspective view, consisting of one theoretical and one empirically-based conceptual case study. This part conceptually depicts a systematic approach to entrepreneurialism in higher education, namely an ecosystems perspective. The second half concentrates on the meso- and micro levels of study from the university's point of view, comprising of a case study as historical account for the emergence of the entrepreneurial university, and of a metasynthesis of empirical case studies in entrepreneurial universities, which serves as the basis for the development of entrepreneurial university archetypes. This doctoral work contributes to an in-depth understanding of Entrepreneurship in universities regarding its systemic qualities and archetypal characteristics of entrepreneurial universities. It argues for an ecosystem's perspective on the phenomenon of entrepreneurial activity, highlighting the fundamental role that universities play as the heart of entrepreneurial ecosystems. Furthermore, this research expands on the novel concept of the entrepreneurial university by using extensive case study literature to empirically identify distinct archetypes that better reflect the diverse reality of how universities engage as entrepreneurial actors by way of differentiated entrepreneurial structures, systems, and strategies.
When screening projects for potential investment placements, Venture Capitalists have to base their decision on the information provided in the business plan. The aim of this study is to make VCs aware of the influence of various factors which are discussed in business plans, such as the management team and risk minimising strategies. In order to do this, the business plans of four companies which received investment placements were analysed. The analysis revealed the two main success factors to be industrial experience and a filled product pipeline. The results also suggested that the business plan in its current form may not cover all the information needed for an optimal result. However, since this work is only a first approach further research needs to be carried out.
Mental health is an important factor in an individuals' life. Online-based interventions have been developed for the treatment of various mental disorders. During these interventions, a large amount of patient-specific data is gathered that can be utilized to increase treatment outcomes by informing decision-making processes of psychotherapists, experts in the field, and patients. The articles included in this dissertation focus on the analysis of such data collected in digital psychological treatments by using machine learning approaches. This dissertation utilizes various machine learning methods such as Bayesian models, regularization techniques, or decision trees to predict different psychological factors, such as mood or self-esteem, dropout of patients, or treatment outcomes and costs. These models are evaluated using a variety of performance metrics, for example, receiver operating characteristics curve, root mean square error, or specialized performance metrics for Bayesian inference. These types of analyses can support decision- making for psychologists and patients, which can, in turn, lead to better recommendations and subsequently to increased outcomes for patients and simultaneously more insight about the interplay between psychological factors. The analysis of user journey data has not yet been fully examined in the field of psychological research. A process for this endeavor is developed and a technical implementation is provided for the research community. The application of machine learning in this context is still in its infancy. Thus, another contribution is the exploration and application of machine learning techniques for the revelation of correlations between psychological factors or characteristics and treatment outcomes as well as their prediction. Additionally, economic factors are predicted to develop a process for treatment type recommendations. This approach can be utilized for finding the optimal treatment type for patients on an individual level considering predicted treatment outcomes and costs. By evaluating the predictive accuracy of multiple machine learning techniques based on various performance metrics, the importance of considering heterogeneity among patients' behavior and affect is highlighted in some articles. Furthermore, the potential of machine learning-based decision support systems in clinical practice has been examined from a psychotherapists' point of view.