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AI, cognitive inequality and poverty dynamics
Emma Kramárová
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Applied Economics
Betreuer*in
Daniel Garcia
DOI
10.25365/thesis.81987
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-10807.93750.656473-7
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Künstliche Intelligenz soll die Produktivität steigern, doch die Voraussetzungen, um von ihr zu profitieren, sind weltweit ungleich verteilt. Die vorliegende Masterarbeit untersucht, ob die produktivitätswirksamen Erträge der KI-Nutzung im Ländervergleich vom kognitiven Kompetenzniveau der Erwerbsbevölkerung abhängen. Sie erweitert das task-basierte KI-Modell von Acemoglu (2024), indem die beiden Parameter, die den aggregierten Produktivitätseffekt von KI steuern, als steigende Funktionen der kognitiven Kompetenz modelliert werden. Daraus folgt die überprüfbare Vorhersage, dass der Grenzertrag der KI-Bereitschaft mit den kognitiven Kompetenzen steigt. Empirisch umgesetzt wird das Modell als länderübergreifende OLS-Interaktionsspezifikation auf 98 Ländern, mit annualisierter TFP-Wachstumsrate als abhängiger Variable, dem Government AI Readiness Index als Maß für die KI-Bereitschaft und den Harmonised Learning Outcomes als Maß für kognitive Kompetenzen. Die Ergebnisse schließen einen Komplementärmechanismus zwischen KI und kognitiven Kompetenzen nicht aus, zeigen aber, dass er mit den verfügbaren Daten und beim gegenwärtigen Diffusionsstand im Länderquerschnitt nicht von null zu unterscheiden ist.
Abstract
(Englisch)
Artificial intelligence is expected to raise productivity, but the conditions that allow economies to benefit from it are unequally distributed. This thesis asks whether the productivity returns to AI adoption depend on the cognitive skill level of the workforce. It extends Acemoglu's (2024) task-based model by treating the two parameters governing AI's aggregate productivity effect as increasing functions of cognitive skill, yielding the testable prediction that the marginal return to AI readiness rises with cognitive skills. The model is tested through a cross-country OLS interaction specification on 98 countries, using annualised TFP growth as the outcome, the Oxford Insights Government AI Readiness Index as the measure of AI readiness, and World Bank Harmonised Learning Outcomes as the measure of cognitive skills. The results do not rule out a skill-AI complementarity but indicate that, at the current diffusion stage and with available measurement, the mechanism cannot be distinguished from zero at the cross-country level.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Künstliche Intelligenz Kognitive Kompetenzen Humankapital Task-basiertes Modell Technologiediffusion KI-Komplementarität Armutsdynamik
Autor*innen
Emma Kramárová
Haupttitel (Englisch)
AI, cognitive inequality and poverty dynamics
Paralleltitel (Deutsch)
KI, Kognitive Ungleichheit und die Dynamik der Armut
Publikationsjahr
2026
Umfangsangabe
46 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Daniel Garcia
Klassifikationen
83 Volkswirtschaft > 83.12 Makroökonomie ,
83 Volkswirtschaft > 83.30 Wirtschaftsentwicklung. Wirtschaftsstruktur. Allgemeines
AC Nummer
AC18038727
Utheses ID
82353
Studienkennzahl
UA | 066 | 913 | |