Dieser Kurs ist eine theoretische und angewandte Einführung in die Verteilungs- und Ungleichheitsökonomie sowie in die wichtigsten Forschungsmethoden in diesem Bereich. Zweitens sammeln die Studierenden erste Forschungserfahrung, indem sie während des Semesters an einem kleinen Forschungsprojekt arbeiten, das auf den in der Vorlesung behandelten Themen basiert.  

Während des gesamten Semesters werden die wichtigsten empirischen Trends (Stylized Facts) und Debatten (Grand Debates) zum Thema Einkommens- und Vermögensungleichheit vorgestellt. Zentral ist dabei die Auseinandersetzung mit zentralen ökonomischen Theorien (Makroökonomie der Ungleichheit, Marx-Kuznets-Piketty, (Biased) Technological Change, Globalisierung,...) im Kontext empirischer Evidenz.

Wir fragen unter anderem:

• Was ist Einkommen, wie kann es gemessen werden, wie unterscheidet es sich von Vermögen?
• Hat die Einkommensungleichheit zugenommen und wenn ja, in welchen Regionen, und zwischen/innerhalb welcher Gruppen?
• (Wie) lassen sich Trends in der Einkommens- und Vermögensungleichheit erklären?
• Sind diese Dimensionen der Ungleichheit überhaupt von Bedeutung? Und wenn ja, für wen?
• Wie unterscheidet sich Ungleichheit von Armut, wirtschaftlicher Unsicherheit und sozialer Mobilität?
• Welche wirtschaftlichen Folgen hat die wachsende Ungleichheit?
• Welche Rolle haben Arbeitsmarktinstitutionen wie Mindestlöhne, Tarifverhandlungen und betriebliche Vereinbarungen für die Lohn- und Einkommensungleichheit? 
• Welchen Einfluss haben Steuern auf Ungleichheit? Welche Rolle spielen öffentliche Transfers und öffentlich bereitgestellte Güter?

Wir bereiten die Studierenden auch auf die Arbeit an ihrem Forschungsprojekt vor, indem wir praktische Aspekte der Messung von Ungleichheit diskutieren. Wir stellen klassische Ungleichheitsmaße vor und erklären und zeigen, wie man diese mit komplexen Umfragedaten unter Verwendung der Software R schätzt. Darüber hinaus bereiten wir die Studierenden auf die Arbeit in den Projekten vor, indem wir wichtige Forschungsmethoden, die in der Verteilungsökonomie verwendet werden, wie z.B. Dekompositionsmethoden, erklären und anwenden.

• Die Studierenden erwerben die Fähigkeit, empirische Forschung mit Umfragedaten unter Verwendung der Software R durchzuführen.
• Nach Abschluss des Kurses sind die Studierenden in der Lage die Stärken und Grenzen verschiedener Datentypen, einschließlich Umfragedaten und Verwaltungsdaten, in der Forschung (insbesondere in der Verteilungsökonomik) zu beurteilen.
• Die Studierenden erwerben ein umfassendes Verständnis der wichtigsten empirischen Trends der Einkommens- und Vermögensungleichheit und der Theorien, die auf die Erklärung dieser Trends abzielen, sowie deren Stärken und Grenzen.
• Die Studierenden entwickeln ein solides Verständnis der aktuellen Debatten im Bereich der Verteilungs- und Ungleichheitsökonomik.
• Die Studierenden verbessern ihre Fähigkeit, Forschungsartikel zu verstehen und Forschungsdesigns kritisch zu bewerten.
• Die Studierenden verbessern ihre Fähigkeiten im wissenschaftlichen Schreiben und Präsentieren.

Es besteht eine strenge Anwesenheitspflicht. Das Fehlen in einer Einheit wird toleriert. 

In diesem Kurs arbeiten wir mit einer Kombination aus Vorlesungen, der Diskussion von Literatur, die Studierende in Vorbereitung auf die Einheiten lesen, und Übungen in denen die Studierenden mit Daten und statistischen Softwarepaketen arbeiten, sowie der Umsetzung und Präsentation eines kleinen Forschungsprojektes.

Vorlesungen:

In Vorlesungen bereiten die Lehrenden in die wichtigsten Themen und Fragestellungen auf.
Die Studierenden bereiten für jede Vorlesung zumindest einen wissenschaftlichen Artikel vor.

Praktische Übungen (Tutorien):

In den Übungen geht es um die Verwendung von Daten aus der Erhebung über Einkommen und Lebensbedingungen (SILC) für empirische Forschung im Bereich der Einkommensungleichheit. 
Die Studierenden werden praktische Erfahrungen mit der Software R sammeln, da diese in den Tutorien verwendet wird.

Forschungsprojekte: 

Die Studierenden arbeiten in Gruppen von bis zu drei Studenten an einem kleinen Forschungsprojekt zu einem Thema ihrer Wahl.  Das Thema des Projekts muss einen Bezug zum Inhalt des Kurses haben. Obwohl die Verwendung von SILC-Daten und R empfohlen wird, steht es den Studierenden frei, andere Mikrodatensätze für ihre Projekte zu verwenden. 
Wir bieten zusätzliche freiwillige Betreuungseinheiten an, um die Studierenden bei ihrer Projektarbeit zu unterstützen.

Zunächst stellen die Studierenden ihre Forschungsidee und die vorgeschlagene Methodik in einer kurzen Präsentation vor. 
Ein Abschlussworkshop am Ende des Semesters bietet den Studierenden eine Plattform zur Präsentation und Diskussion ihrer Projekte und der Ergebnisse.

Es gibt einen strikten Zeitplan für die Projektberichte, wobei ein Entwurf eine Woche vor dem Abschlussworkshop und der Abschlussbericht eine Woche nach dem Workshop abzugeben sind. 

35% Abschlussprüfung

45% Gruppenprojekt, einschließlich zwei Präsentationen

10% Quizzes

10% Aktive Teilnahme an Diskussionen (Die Anwesenheit ist kein Beurteilungskriterium, sondern eine Voraussetzung für den positiven Abschluss des Kurses). 

Die Einschreibung erfolgt nach dem üblichen Prinzip „First come - first serve“.

Wenn Sie angemeldet sind, aber doch nicht teilnehmen können, melden Sie sich während des Anmeldezeitraums über LPIS abdamit, damit steht Ihr Platz für Studenten auf der Warteliste zur Verfügung. 

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Franziska Disslbacher

• franziska.disslbacher@wu.ac.at
• Office hour upon appointment. 

Clara Himmelbauer

• clara.himmelbauer@wu.ac.at

Moritz Hörl 

• moritz.hörl@wu.ac.at

Die Studierenden müssen zu allen R-Tutorien ihren eigenen Laptop (mit installiertem R oder R Studio) mitbringen; die Studierenden können in der Bibliothek / im LC ein Notebook ausleihen.  

Alle Deadlines sind streng; es werden keine Verlängerungen gewährt.