Culture and Student Achievement: The Intertwined Roles of Patience and Risk-Taking

Patience and risk-taking – two cultural traits that steer intertemporal decision-making – are fundamental to human capital investment decisions. To understand how they contribute to international differences in student achievement, we combine PISA tests with the Global Preference Survey. We find that opposing effects of patience (positive) and risk-taking (negative) together account for two-thirds of the cross-country variation in student achievement. In an identification strategy addressing unobserved residence-country features, we find similar results when assigning migrant students their country-of-origin cultural traits in models with residence-country fixed effects. Associations of culture with family and school inputs suggest that both may act as channels

Moderations- und Explorationsstudie: Regionale Innovationssysteme in Baden-Württemberg - Bestandsaufnahme und Schlussfolgerungen

Baden-Württemberg gehört zu den führenden Wirtschafts- und Innovationsstandorten in Deutschland und Europa. Dazu leisten sowohl Großunternehmen wie auch der gewachsene und breite Mittelstand (hidden champions) einen entscheidenden Beitrag. In den letzten Jahren zeigte sich allerdings eine sinkende Innovationsleistung von KMU in Deutschland und Baden-Württemberg, während die Innovationsausgaben von Großunternehmen im gleichen Zeitraum überdurchschnittlich gewachsen sind. Darüber hinaus sieht sich der Mittelstand mit zunehmenden Unsicherheiten hinsichtlich struktureller, marktseitiger und technologischer Veränderungen (u.a. Veränderung Mobilitätstechnologien und Digitalisierung) und drohenden Transformationsbedarfen (u.a. Automobilindustrie) konfrontiert und verfügt im Vergleich zu Großunternehmen mit eigenen FuE-Abteilungen über deutlich geringere personelle und finanzielle Ressourcen für Innovationen. Vor dem Hintergrund der besonderen Herausforderungen im Mittelstand, der steigenden Komplexität von Innovationsprozessen sowie des wachsenden Innovations- und Kostendrucks im internationalen Wettbewerb nimmt die Bedeutung einer gut funktionierenden Zusammenarbeit von Wissenschaft und Wirtschaft sowie zwischen Unternehmen daher weiter zu. In diesem Zusammenhang spielen gerade Intermediäre1, die eine vermittelnde und koordinierende Funktion im regionalen Innovationssystem einnehmen, eine zentrale und wichtige Rolle. [...

Developments in the MPI‐M Earth System Model version 1.2 (MPI‐ESM1.2) and Its Response to Increasing CO2

A new release of the Max Planck Institute for Meteorology Earth System Model version 1.2 (MPI-ESM1.2) is presented. The development focused on correcting errors in and improving the physical processes representation, as well as improving the computational performance, versatility, and overall user friendliness. In addition to new radiation and aerosol parameterizations of the atmosphere, several relatively large, but partly compensating, coding errors in the model's cloud, convection, and turbulence parameterizations were corrected. The representation of land processes was refined by introducing a multilayer soil hydrology scheme, extending the land biogeochemistry to include the nitrogen cycle, replacing the soil and litter decomposition model and improving the representation of wildfires. The ocean biogeochemistry now represents cyanobacteria prognostically in order to capture the response of nitrogen fixation to changing climate conditions and further includes improved detritus settling and numerous other refinements. As something new, in addition to limiting drift and minimizing certain biases, the instrumental record warming was explicitly taken into account during the tuning process. To this end, a very high climate sensitivity of around 7 K caused by low-level clouds in the tropics as found in an intermediate model version was addressed, as it was not deemed possible to match observed warming otherwise. As a result, the model has a climate sensitivity to a doubling of CO2 over preindustrial conditions of 2.77 K, maintaining the previously identified highly nonlinear global mean response to increasing CO2 forcing, which nonetheless can be represented by a simple two-layer model