Experimentelle Wirtschaftsforschung. Wie gut eignet sie sich zur Messung sozialer Präferenzen?

Inhaltsverzeichnis

Inhaltsverzeichnis

Darstellungsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

Symbolverzeichnis

1 Motivation

2 Soziale Präferenzen
2.1 Definition
2.2 Messung
2.2.1 Begriff
2.2.2 Beispiel Risikopräferenzen
2.2.3 Vorgehen
2.3 Modelle
2.3.1 Anforderungen
2.3.2 Altruismus
2.3.3 Ungleichheitsaversion

3 Experimentelle Wirtschaftsforschung
3.1 Begriffserklärung und Historische Einordnung
3.2 Experimentelle Spieltheorie
3.2.1 Definition
3.2.2 Diktatorspiele
3.2.3 Ultimatumspiele

4 Experimente als Messinstrument
4.1 Evidenz
4.1.1 Altruismus
4.1.2 Ungleichheitsaversion
4.2 Schwierigkeiten
4.2.1 V erzerrungen
4.2.1.1 Modelle
4.2.1.2 Individuelle Referenzpunkte
4.2.1.3 Präsentationseffekte
4.2.1.4 Selection Bias
4.2.2 Alternative Erklärungen
4.2.2.1 Strategische Fairness
4.2.2.2Noise
4.2.2.3 Beobachtungseffekt
4.2.2.4 Experimenter Demand Effect
4.2.3 Spielvariationen
4.3 Möglichkeiten
4.4 Eignung

5 Fazit

Literaturverzeichnis

Darstellungsverzeichnis

Darstellung 1: Modell der Ungleichheitsaversion

Darstellung 2: Durchschnittliche Verteilung der transferierten Tokens

Darstellung 3: Das Ultimatumspiel

Darstellung 4: Verteilung der relativen Ausgaben für Tokens an den Gegenspieler

Darstellung 5: Verteilungen der angebotenen Mengen von Proposer und Diktator

Darstellung 6: Verteilung der aggregierten beobachteten Akzeptanzraten der Responder

Darstellung 7: Verteilung der Beliefs abhängig von Framing-Effekten

Darstellung 8: Heterogene Schätzer der nichtlinearen Ungleichheitsaversion

Darstellung 9: Erklärung von Referenzpunkten am Messbecherexperiment

Darstellung 10: Diktatorspielallokationen in drei Studien

Darstellung 11: Framing Effekt im Diktatorspiel

Darstellung 12: Zweistufiges Ultimatumspiel

Darstellung 13: Transferierte Tokens abhängig von Beobachtung des Diktators

Darstellung 14: Transferierter Betrag abhängig von Anonymitätsbedingung

Darstellung 15: Experimenter Demand Effect

Darstellung 16: Taking Games

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Symbolverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1 Motivation

Die Experimentelle Wirtschaftsforschung hat die Volkswirtschaftslehre in den 80er Jahren „auf den Kopf gestellt“.¹ Diktator- und Ultimatumexperimente zeigten das wahre menschli­che Wirtschaftsverhalten abweichend von spieltheoretischen Vorhersagen.² „Das Menschen­bild des ,Homo Oeconomicus' [...] geriet ins Wanken.“³ Unzählige experimentelle Spiele zeigten, dass Individuen nicht aus reinem Eigennutz agieren, sondern zusätzlich Nächstenlie­be und Aversion gegen Ungleichheit empfinden.⁴ Diese zahlreichen experimentellen Befunde sind der Ursprung der verhaltensökonomischen Untersuchungen prosozialen Verhaltens.⁵

Seither sind Soziale Präferenzen Forschungsthema vieler Studien - Forscher modellieren soziale Präferenzen, veröffentlichen Leitfaden zur Messung sozialer Präferenzen, unterschei­den Typen sozialer Präferenzen, schätzen soziale Präferenzparameter und führen Experimen­telle Spiele zur Beobachtung der sozialen Präferenzstruktur durch. Labore sind mittlerweile zur Standardausstattung führender Wirtschaftswissenschaftlicher Fakultäten geworden.⁶ Al­lerdings, ist unter Ökonomen gleichzeitig eine „heftige Debatte“ über die Aussagekraft dieser Experimentellen Beobachtungen ausgebrochen.⁷ Kritiker hinterfragen unter anderem wie re­präsentativ studentische Versuchsteilnehmer für die Bevölkerung sind und warnen vor stören­den Einflüssen in Laborexperimenten, die die Ergebnisse verzerren.⁸ Viele Artikel haben zum Inhalt, dass Menschen in Laborexperimenten großzügiger sind, weil sie sich beobachtet wis­sen, dem Experimentleiter genügen möchten, eine stochastische Entscheidungskomponente haben oder strategisch eigennützig vorgehen. Ebenfalls belegen viele Literaturquellen, dass Menschen von der Präsentation und Formulierung der Forschungsfrage bzw. Entscheidungs­alternativen beeinflusst werden, Referenzabhängige Präferenzen haben oder abhängig von der Spielvariation entsprechend der Spielanleitung, sogar widersprüchlich, agieren. Im Endeffekt heben einige Ökonomen hervor, dass soziale Präferenzen, die sich im (Labor-)Experiment offenbaren, in der realen Welt nicht mehr vorzufinden sind.⁹

Die vorliegende Masterarbeit reiht sich in diese Diskussion ein und untersucht die Haupt­frage, ob und in welchem Umfang die experimentelle Wirtschaftsforschung (als Hilfsmittel) zur Messung sozialer Präferenzen geeignet ist. Um diese Leitfrage, basierend auf einer Ge­genüberstellung der Schwierigkeiten und Möglichkeiten, beantworten zu können, sind zu­nächst drei Hauptelemente, nämlich soziale Präferenzen, deren Messung und die Experimen­telle Wirtschaftsforschung vorzustellen.

In Kapitel 2 werden, in dieser Hinsicht, soziale Präferenzen vorerst generell definiert und das Messvorgehen bei sozialen Präferenzen allgemein am Beispiel von Risikopräferenzen abgeleitet, nachdem der Begriff „Messung“ definiert wird. Im Anschluss werden bekannte Nutzenfunktionen der sozialen Präferenztypen, Altruismus und Ungleichheitsaversion, als auch vorab die Modell- und Präferenzanforderungen dargestellt. Kapitel 3 ist der Experimen­tellen Wirtschaftsforschung und ihrem Teilgebiet der Experimentellen Spieltheorie gewidmet. Dabei stehen zwei Spielarten, das Diktatorspiel sowie das Ultimatumspiel, die für die Unter­suchung von Altruismus und Ungleichheitsaversion verwendet werden, im Fokus. Evidenz für die Messung der beiden sozialen Präferenztypen, in Kapitel 4, führt die vorhergehenden Bau­steine zusammen und dient der ausführlichen Präsentation des Messvorgehens sozialer Präfe­renzen an einzigartigen Beispielen, die im Laufe der Arbeit an geeigneten Stellen immer wie­der aufgegriffen werden. In der Folge, bieten die im Rahmen experimenteller Spiele auftre­tenden Schwierigkeiten - in den drei Ausprägungen, Verzerrungen, alternative Erklärungen als auch Spielvariationen - und die dagegenhaltenden Möglichkeiten - Vorteile und Lösungs­ansätze - genügend Material, um die Eignung der experimentellen Wirtschaftsforschung für die Messung sozialer Präferenzen begründet beurteilen zu können. Kapitel 5 schließt diese Masterarbeit mit einem zusammenfassenden Fazit ab und liefert einen kleinen Ausblick.

2 Soziale Präferenzen

Seit den letzten Jahrzehnten haben viele Studien zunehmend zum Inhalt, dass Menschen nicht ausschließlich aus Eigennutz handeln, sondern zusätzlich soziale Präferenzen haben.¹⁰ Im Folgenden wird der wissenschaftliche Begriff „soziale Präferenzen“ in ökonomischen Ver­ständnis definiert.

2.1 Definition

In der klassischen ökonomischen Theorie gilt das Menschenbild des Homo Oeconomicus.¹¹ Im weiteren Sinne ist der Homo Oeconomicus ein ökonomischer Entscheidungsträger, der lediglich durch das Rationalverhalten definiert ist, viel stärker in der Literatur hingegen, ist der Homo Oeconomicus im engeren Sinne verbreitet, welcher ein emotionsfreier, unbegrenzt rationaler Nutzenmaximierer mit egoistischen Präferenzen ist, der niemals Fehler in Informa­tionsaufnahme und -verarbeitung begeht.¹² Die menschliche Realität aber, ist eine ganz ande­re, Menschen treffen emotionsgeleitete Entscheidungen und interessieren sich nicht aus­schließlich für den materiellen Eigennutz.¹³ Die realitätsnahe Modellierung des menschlichen Verhaltens, ist Forschungsgegenstand der Verhaltensökonomik, indem Standardökonomische Theorien um Erkenntnisse aus der Psychologie erweitert werden.¹⁴ Wobei nicht zu vernach­lässigen ist, dass es trotzdem einen Anteil vollkommen egoistischer Personen gibt.¹⁵ Wie be­reits angedeutet, hat ein Agent soziale Präferenzen, wenn er zusätzlich neben eigenen materi­ellen Eigennutzvorlieben auch Präferenzen für die materiellen Ressourcen anderer Agenten hat.¹⁶ Soziale Präferenzen ebenfalls unter den Begriffen „other regarding preferences“, „sozia­ler Nutzen“ sowie „prosoziales Verhalten“ bekannt, sind in der Forschung in drei Typen, nämlich Altruismus, Ungleichheitsaversion und Reziprozität unterteilt.¹⁷ Altruistische Agen­ten sorgen sich ohne (Erwartung einer) Gegenleistung um das Wohlergehen anderer Agenten und erfahren eine Nutzensteigerung wenn die materielle Auszahlung anderer steigt.¹⁸ Die in der Fachliteratur variierenden Ausdrücke für Altruismus, wie „Preferences for giving“ oder „unconditional kindness“ beleuchten diese Definition.¹⁹ Ungleichheitsaverse Individuen ha­ben ihr Nutzenmaximum bei absoluter Gleichverteilung der materiellen Payoffs, während jegliche Ungleichheit einen Nutzenverlust nach sich zieht.²⁰ Eine faire Aufteilung zwischen zwei Personen liegt bei 50:50, weswegen „Fairness“ eine äquivalente Bezeichnung für Un- gleichheitsaversion ist.²¹ Reziproke Individuen belohnen faire Handlungen anderer und be­strafen unfaire.²² Im Unterschied zu den ersten beiden Typen, werden bei Reziprozität Inten­tionen und Verhaltensabsichten analysiert und somit Beliefs und Erwartungen modelliert. Diese „Intention-based-preferences“ stellen einen umfassenden Forschungszweig dar, der den Rahmen dieser Arbeit sprengen würde. Aus diesem Grund, liegen alleinig die „Outcome- based-preferences“ Altruismus und Ungleichheitsaversion, deren Analyse und Modellierung ergebnisorientiert erfolgen, im Augenmerk dieser Arbeit.²³

2.2 Messung

Um das allgemeine Vorgehen der Messung sozialer Präferenzen anzudeuten, wird zunächst der Begriff der Messung definiert als auch ein Messbeispiel anhand von Risikopräferenzen geliefert. Weil die experimentelle Wirtschaftsforschung zentraler Bestandteil der Messung ist und diese erst im Folgenden Kapitel 3 behandelt wird, erfolgt die darauf bauende Evidenz experimenteller Messungen von Sozialen Präferenzen in Kapitel 4.1.

2.2.1 Begriff

Definitorisch, „ besteht [Messen] im Zuordnen von Zahlen zu Objekten, Phänomenen oder Ereignissen, und zwar so, dass die Beziehungen zwischen den Zahlen die analogen Beziehun­gen der Objekte, Phänomene oder Ereignisse repräsentieren.“²⁴ Ein Physiker kann einen physikalischen Prozess mit jederzeit replizierbaren Ergebnissen messen, so ist zum Beispiel jedes Kohleatom gleich, sodass sich mit jedem Kohleatom dieselben Messergebnisse ergeben können.²⁵ Die Ökonomie, besonders die Verhaltensökonomie, aber, sind Verhaltenswissen­schaften. Menschliches Verhalten und menschliche Vorlieben lassen sich nicht einfach über ein Mikroskop beobachten oder mit einem Lineal messen, vielmehr benötigt man geeignete Messinstrumente zur Erfassung von Präferenzen, Einstellungen und Verhaltensweisen, zu­sätzlich sind diese in Zahlen und Daten zu überführen.²⁶

2.2.2 Beispiel Risikopräferenzen

Risikopräferenzen sind Untersuchungsgegenstand vieler Teilgebiete der Volks- als auch der Betriebswirtschaftslehre. Da Entscheidungen unter Unsicherheit und Risiko allgegenwärtig sind, ist es plausibel anzunehmen, dass Risikoneigungen, in den drei Ausprägungen Risiko­aversion, Risikoneutralität und Risikofreude, größerem Verständnis und größerer Bekanntheit unterliegen als soziale Präferenzen. Diese Tatsache wird von der viel reicheren Fachliteratur bzgl. Entscheidungen unter Unsicherheit gestützt.²⁷ Die beispielhafte verbale Erläuterung des Messvorgehens bei Risikopräferenzen erlaubt daher eine adäquate Ableitung des allgemeinen Vorgehens der Messung von sozialen Präferenzen.

Choi et al (2007) lassen 93 Versuchspersonen - Studenten und Mitarbeiter der University of California Berkeley - an einem Computer-Labor-Experiment aus 50 unabhängigen Runden pro Sitzung, unter Nutzung einer grafischen Oberfläche teilnehmen.²⁸ Die Probanden wählen auf dem Computerbildschirm, in einem Koordinatensystem mit x- und y-Achse, reichend von jeweils 0 bis 100 Tokens, per Mausklick oder Tastatur auf einer Budgetgeraden verschiedene Portfolio-Allokationen (x,y) von zwei Arrow Securities, verteilen also Vermögen (100 To­kens) indirekt zwischen zwei Zuständen der Welt, die entweder oder eintreten können.²⁹ Eine Wahl des Punktes auf der Budgetgeraden entlang der 45°-Linie stellt ein sicheres Portfolio mit gleichmäßiger Aufteilung zwischen beiden Alternativen dar, während eine Wahl auf dem jeweiligen Achsenabschnitt (0,100) oder (100,0) eine riskante Entscheidung ist, bei dem das gesamte Vermögen in eine Security investiert wird, die sich nur in einem - zu dem Zeitpunkt unbekannten - Zustand der Welt auszahlen wird. Diese experimentelle grafische Prozedur ist intuitiv, nutzerfreundlich und erhebt eine informative und reiche Datenmenge, die Heteroge­nität zwischen den Versuchspersonen und eine Analyse auf individueller Ebene unter Nut­zung bekannter Tools aus der mikroökonomischen Nachfragetheorie erlaubt.³⁰ Da, aufgrund starker Heterogenität im Verhalten der Personen, keine eindeutige Einordnung dieser möglich ist, fassen Choi et al (2007) das Verhalten der Probanden in Cluster zusammen.³¹ Die Ent­scheidungen der Versuchspersonen werden auf Konsistenz über GARP (Generalisiertes Axi­om der offenbarten Präferenzen) mit Hilfe des CCEI (Critical Cost Efficiency Index) getestet, denn nur bei Erfüllung von GARP, also einem CCEI nahe 1, liegt seitens der Entscheidungs­träger rationales und somit Nutzenmaximierendes Verhalten vor, sodass eine „well-behaved“ Nutzenfunktion für die vorliegende Datenmenge existiert. Ansonsten sind weder die ökono­mische Analyse der erhobenen Daten noch die Parameterschätzung der Nutzenfunktionen gerechtfertigt und entsprechende Ergebnisse nicht sinnvoll interpretierbar.³² Die Daten wer­den daher um Datenpunkte mit schlechten CCEI-Werten (< 0.8) bereinigt, sodass eine Da­tenmenge von 80 Versuchsteilnehmern verbleibt. Für diese konsistente Datenmenge wird eine Nutzenfunktion definiert, die einen Parameter für den Grad an Verlustaversion sowie jeweils einen Parameter relativer oder absoluter Risikoaversion, je nachdem ob CRRA- oder CARA- Nutzenfunktionen vorliegen, enthält.³³ Unter der Nebenbedingung der Budgetgeraden werden die Nutzenfunktionen maximiert, was jeweils eine fünf-Fälle-Nachfrage der Versuchsteil­nehmer nach Securities (Zuständen) ergibt. Bei Kombination dieser Fälle wird eine ökono­metrische Spezifikation auf individueller Ebene für jede der Versuchspersonen definiert, die eine individuenspezifische Schätzung der beiden genannten Parameter über NLLS (Nichtline­are Kleinste Quadrate Methode) erlaubt.³⁴ Die beiden Schätzer der Nutzungsfunktionsparame­ter bieten eine Aussage über den Grad an Risikoaversion.

Diese vorgestellte experimentelle grafische Prozedur - Graphical user interface - ist an­wendbar auf alle Arten von Präferenzen und wird in Kapitel 4 im Hinblick auf soziale Präfe­renzen, in Form Altruismus, aufgegriffen.

2.2.3 Vorgehen

Wie sich am Beispiel der Risikopräferenzen zeigt, erfolgt die Messung von Präferenzen über die Schätzung einer adäquaten Nutzenfunktion, konkret über die Schätzung der Parameter dieser.³⁵ Bevor aber die entsprechende Nutzenfunktion spezifiziert werden kann, sind Daten über das Verhalten bzw. die Vorlieben der Menschen zu erheben. Ökonomen schaffen dafür ein experimentelles Umfeld, das eine stark vereinfachte Version der realen Welt darstellt, und beobachten die Handlungsentscheidungen der Experimentteilnehmer, des Öfteren Studen­ten.³⁶ Akteure treffen Handlungsentscheidungen gemäß ihrer Sozialen Präferenzen, weswegen die erhobene heterogene Datenmenge geclustert und eine entsprechende Nutzenfunktion, die möglichst alle Präferenzarten über variierende Parameterwerte abdeckt, spezifiziert wird. Im Anschluss werden diese Parameter mit Hilfe ökonometrischer bzw. statistischer Verfahren geschätzt. Diese Parameter geben Aufschluss über den Grad an gemessenen Sozialen Präfe­renzen und erlauben die Einordnung in bestimmte Soziale-Präferenz-Typen. An dieser Stelle ist anzumerken, dass die Erhebungs- und Messverfahren in der Forschung im Detail stark differieren. Es reicht von unterschiedlichen Versuchsteilnehmern, verschiedenen Experiment­variationen, differierenden Nutzenfunktionen, abweichenden statistischen Methoden zu hete­rogenen Definitionen und Arten Sozialer Präferenzen, wobei das zuvor geschilderte Vorgehen als Rahmen aber eingehalten wird.

2.3 Modelle

Trotz vorliegender Heterogenität haben sich einige Nutzenfunktionen sozialer Präferenzen in der Wissenschaft etabliert. Zwei Populäre Modellierungen der in dieser Arbeit betrachteten Typen sozialer Präferenzen werden im Folgenden nach Ausführung der Anforderungen an eine adäquate Nutzenfunktion vorgestellt.

2.3.1 Anforderungen

Anders als in den Sozialwissenschaften und der Psychologie werden soziale Präferenzen in der Ökonomik nicht als sozial angeeignete Verhaltensweisen betrachtet, sondern als Terme in eine zu maximierende Nutzenfunktion integriert.³⁷ Da eine Nutzenfunktion eines irrationalen, unberechenbaren Menschen weder formalisierbar noch interpretierbar ist, ist die Annahme eines rationalen Entscheidungsträgers für die mathematische Modellbildung zwingend erfor- derlich.³⁸ Nur bei geltender Rationalitätsannahme erst, sind die Präferenzen in eine ordinale Ordnung zu bringen, was die Beschreibung der Handlungsentscheidungen über die Maximie­rung einer Nutzenfunktion rechtfertigt.³⁹ Weimann und Brosig-Koch (2019) bezeichnen den Einklang der ökonomischen Standardtheorie mit sozialen Präferenzen als „neoklassischen Reparaturbetrieb“, da ökonomische Erkenntnisse, Theorien und Tools weiterhin Anwendung finden.⁴⁰ Die allgemeine Nutzenfunktion ist dabei folgender Form:⁴¹

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Der Nutzen Ut einer Person i ist zum einen vom eigenen Payoff und zum anderen vom Payoff einer weiteren Person bzw. mehrerer Personen n_t abhängig. Somit ordnet Gleichung (1) gewissen exogenen Auszahlungen ein bestimmtes Nutzenniveau zu.

Bei geltender Rationalität sind folgende Axiome - Annahmen an Präferenzen - erfüllt:⁴²

- Vollständigkeit: Für jedes Paar von Alternativen gilt A^C oder C^A oder Beides.
- Transitivität: Wenn A^C und C^D dann A^D.
- Stetigkeit: Für alle A, C, D mit A^C^D, existiert eine Wahrscheinlichkeit p

sodass gilt Ap + (1— p)C ~ D.

Das erste Axiom sagt aus, der Agent ist in der Lage, alle ihm in einer Entscheidungssituation zur Verfügung stehenden Alternativen miteinander zu vergleichen. Das zweite Axiom sorgt für logische Widerspruchsfreiheit und betont die ordinale Präferenzordnung. Das dritte Axi­om, des Öfteren auch lediglich als Annahme dahingestellt, sagt aus, dass keine Sprünge vor­liegen.

Gilt die Rationalitäts- und somit die Konsistenzannahme über die Entscheidungen der Ak­teure, gelten die folgenden Axiome der offenbarten Präferenzen:⁴³

- WARP - Schwaches Axiom der offenbarten Präferenzen als notwendige und
- SARP - Starkes Axiom der offenbarten Präferenzen als notwendige sowie hinrei­chende Bedingung für die Existenz konvexer Präferenzen.

Diese beiden Axiome sind im Hinblick auf nicht strikt konvexe Indifferenzkurven und lineare Budgetrestriktionen auf das folgende Axiom verallgemeinert worden:

- GARP - Generalisiertes Axiom der offenbarten Präferenzen.

Welches auch im Beispiel der Risikopräferenzmessung und im späteren Teil der Arbeit bei sozialen Präferenzen eine Rolle spielt. GARP sagt aus, dass bei indirekt offenbarter Bevorzu­gung eines Güterbündels A gegenüber einem Güterbündel C, das Güterbündel C nicht strikt direkt offenbart bevorzugt gegenüber dem Güterbündel A ist.⁴⁴ Dieses Axiom bildet somit eine notwendige und hinreichende Bedingung für die Existenz von „well-behaved“ Präferen­zen, also für die Existenz einer Nutzenfunktion.⁴⁵ Verletzungen dieses Axioms beweisen, dass die experimentell erhobene Datenmenge der Entscheidungen die Konsistenzannahme nicht erfüllt und somit die Repräsentation über eine Nutzenfunktion nicht möglich ist.⁴⁶ Hierzu dient der zwischen den Werten 0 und 1 liegende CCEI-Index (Critical Cost Efficiency Index), GARP ist umso eher erfüllt je näher der Index bei 1 liegt, sodass dieser einen Test der erho­benen Daten auf Konsistenz bzw. Rationalität ermöglicht.⁴⁷

Die Nutzenfunktion hat die Heterogenität der Präferenzen miteinzubeziehen. Demnach enthält ein Modell Parameter, welche je nach Ausprägung und Höhe, verschiedene Arten von Präferenzen widerspiegeln. Eine weitere Anforderung an die Nutzenfunktion ist, dass die Möglichkeit der Anwendung auf andere Daten und Experimente gegeben sein soll. Ebenso sollten adäquate Vorhersagen mit der Nutzenfunktion möglich sein.⁴⁸

2.3.2 Altruismus

Andreoni und Miller (2002) beschreiben Altruismus im Zwei-Personen-Fall mit der folgenden CES Nutzenfunktion, aus Sicht des Spielers 1, die die oben genannten Anforderungen er- füllt:⁴⁹

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Der Nutzen der Person 1 UA ist abhängig vom eigenen Payoff gewichtet mit dem Parame­ter k, der den Grad an Egoismus misst, als auch vom Payoff der Person 2 n2, gewichtet mit dem Grad an Altruismus (1—k). So ist Person 1 bei einem <x= 1 vollkommen egoistisch, bei einem <x= 0 vollkommen selbstlos. Altruismus liegt vor, sobald <x.< 1. Ein <x.> 1 bedeutet Neid. ß steht für den Grad an Effizienz und die Konvexität der Präferenzen mit konstanter Substitutionselastizität <x = Bei einem ß -> —oo liegt eine Leontief Nutzenfunktion UA = vor, das Individuum interessiert sich für „Gleichheit“ und präferiert die Senkung der Ungleichheit in den Payoffs. Für ein ß^l gilt die lineare Nutzenfunktion =rc re, + (l—rc)re2, gilt zusätzlich k= - liegt der Utilitaristische Fall =n1 + n2 vor, dem Agenten ist Effizienz wichtig, was bedeutet, dass die Steigerung des Gesamtpayoffs an­gestrebt wird. Im Fall ß ^0 ist (2) eine Cobb-Douglas Funktion.⁵⁰

2.3.3 Ungleichheitsaversion

Das weitaus bekannteste Modell der Ungleichheitsaversion stammt von Fehr und Schmidt (1999) und lautet für den Zwei-Spieler-Fall, aus Perspektive des Spielers 1, wie folgt:⁵¹

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Jeder Spieler erfährt eine Nutzensteigerung aus eigenem Payoff abzüglich Nutzenverlusten aus jeglicher Ungleichheit gewichtet mit den entsprechenden individuenspezifischen Parame­tern a und ß. Der erste Subtrahend steht für den Nutzenverlust aus nachteilhafter Ungleich­heit, während der zweite für den Nutzenverlust aus vorteilhafter Ungleichheit steht. Da ßj_ < «!, leidet ein Agent stärker unter nachteilhafter Ungleichheit, wobei dieser aber auch nicht besser gestellt sein möchte als sein Gegenspieler, sodass die Annahme ßj_ >0 gilt. Zwar ist davon auszugehen, dass Individuen mit ßj_ <0 existieren, so wird dieser Fall seitens Fehr und Schmidt (1999) aber ausgeschlossen. Es ist plausibel, dass der Parameter Neid und der Parameter ßj_ ein schlechtes Gewissen widerspiegelt. Dieses Modell der Ungleichheitsaversi­on lässt sich entsprechend Darstellung 1 illustrieren. Der Agent erreicht sein Nutzenmaximum bei absoluter Gleichheit der Payoffs, = n2 ⁵² Die Asymmetrie der Gewichtungen beider Teile wird in Darstellung 1 anhand der geknickten Nutzenfunktion, vor allem der beiden Ge­raden mit unterschiedlicher Steigung, verdeutlicht. Links vom Nutzenmaximum wird der Ver­lust aus vorteilhafter Ungleichheit und rechts der Verlust aus nachteilhafter Ungleichheit ab­ gebildet. Wobei aufgrund der Parameterbeschränkung und Asymmetrie die rechte Gerade steiler verläuft als die linke.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Darstellung 1: Modell der Ungleichheitsaversion Quelle: Fehr und Schmidt (1999), S. 823 (modifizierte Beschriftung)

3 Experimentelle Wirtschaftsforschung

Die experimentelle Wirtschaftsforschung ist ein unvermeidlicher Bestandteil in der Messung sozialer Präferenzen. Wie im Laufe der Arbeit bisher erwähnt, dient die experimentelle Wirt­schaftsforschung der Datenerhebung von sozialen Präferenzen, auf welcher Basis die Formu­lierung etlicher Nutzenfunktionen möglich ist. Ebenso aber, kann die experimentelle Wirt­schaftsforschung - im Nachhinein - zur Prüfung bereits existenter Nutzenfunktionen beitra­gen, indem diese im Rahmen neuer Experimentvariationen mit neuen Versuchsteilnehmern auf Erklärungsgehalt getestet werden. Um entsprechend dem Ziel dieser Arbeit, die Eignung der Experimente zur Messung sozialer Präferenzen zu diskutieren, ist zunächst die experimen­telle Wirtschaftsforschung mit dem spezialisierten Teilgebiet experimenteller Spieltheorie anhand zweier Spielarten der Diktator- und Ultimatumspiele darzulegen.

3.1 Begriffserklärung und Historische Einordnung

Die experimentelle Wirtschaftsforschung, des Öfteren auch „experimentelle Ökonomik“ oder „experimentelle Wirtschaftstheorie“ genannt, ist mittlerweile eine feste Komponente der öko­nomischen Forschung, deren Wert heutzutage Keiner mehr in Frage stellt.⁵³ Zurückzuführen ist der Begriff auf Heinz Sauermann und seinen Schüler Reinhard Selten, die diesen in den 50er Jahren einführten.⁵⁴ Gerade die experimentelle Wirtschaftsforschung ermöglicht die Un­tersuchung menschlichen Verhaltens unter kontrollierten Bedingungen, indem Experimente auf ökonomischer Ebene durchgeführt werden, die zusätzlich psychologische Erkenntnisse zulassen, damit vor allem Verhaltensökonomische Fragestellungen beantwortet werden kön- nen.⁵⁵ Zwar sind die ersten ökonomischen Experimente bereits in den 30er Jahren durchge­führt worden, so waren diese in Anzahl bis zum Ende der 60er Jahre jedoch sehr gering. Erst seit den 70-80er Jahren ist die experimentelle Forschung Teil fast aller ökonomischen Berei­che und wächst an Bedeutung.⁵⁶ Dabei reichen die historischen Wurzeln der experimentellen Wirtschaftsforschung besonders in drei ökonomische Gebiete, nämlich Marktwettbewerb, individuelle Entscheidungstheorie und Spieltheorie.⁵⁷

3.2 Experimentelle Spieltheorie

Entsprechend der historischen Gegebenheiten, ist ein sehr großer Zweig ökonomischer Expe­rimente von Ideen der Spieltheorie geprägt. Für die experimentelle Forschung ist die Spieltheorie eine optimale Basis, denn sie ist ein Instrument mit dem sich strategische Interak­tionen beschreiben, analysieren und untersuchen lassen.⁵⁸

3.2.1 Definition

Die Spieltheorie ist eine mathematische Sprache um strategische Interaktion und die Ergeb­nisse dieser zu beschreiben, dabei besteht ein Spiel aus Strategiemenge, Spielermenge, Re­geln, Informationen, sowie Payoffs der Spieler.⁵⁹ Abweichend von der Standardspieltheorie steht bei der experimentellen Spieltheorie nicht die analytische Ableitung optimaler Gleich­gewichte basierend auf Entscheidungen eines rationalen Spielers im Vordergrund, sondern die Untersuchung der Interaktion anonymer Agenten in experimentellem Umfeld, die um Geld spielen.⁶⁰ Die Spieler erhalten neben einer fixen Entlohnung für die Teilnahme am Experi­ment, den „erspielten“ Geldbetrag nach Beendigung des Experiments. Verhalten abweichend von egoistischen Ansichten, also das Überlassen von Geld einem Gegenspieler, wird als erste Andeutung für das Vorliegen sozialer Präferenzen gewertet.⁶¹ Diesbezüglich führt Camerer (1997) sogar den Ansatz der „Behavioral Game Theory“ auf, demnach die Standardspieltheo­rie um verhaltensbasierte Ergebnisse und Ansichten zu erweitern ist.⁶² Camerer und Fehr (2002) wie auch Levitt und List (2007) nennen folgende sieben Spielarten zur Messung ver­schiedener Typen sozialer Präferenzen, das Gefangenendilemma, das Diktatorspiel, das Ulti­matumspiel, das Öffentliche Güter Spiel, das Vertrauensspiel, das Gift Exchange Spiel sowie das Third Party Punishment Spiel.⁶³ Im Rahmen dieser Arbeit finden nur das Diktatorspiel und das Ultimatumspiel Betrachtung, denn hauptsächlich diese beiden Spielarten dienen der Messung der in dieser Arbeit thematisierten Ausprägungen sozialer Präferenzen - Altruismus und Ungleichheitsaversion.

3.2.2 Diktatorspiele

Diktatorspiele sind besonders einfach und unter Ökonomen sehr beliebt.⁶⁴ Sie gelten als Ba­sisdesign zur Untersuchung von Altruismus - Geben ohne Gegenleistung.⁶⁵ Spieler 1, der „Diktator“ entscheidet wie viele Geldeinheiten bzw. Tokens x e [0, ...,B] er an den zweiten Spieler, den „Rezipienten“ transferiert, insofern beträgt der Payoff des ersten Spielers = B—x und der des zweiten Spielers n2 = x, wobei B die ihm maximal zur Verfügung stehen­de Menge an Tokens bzw. Geldeinheiten ist.⁶⁶ Gemäß standardökonomischer Theorie, wird der Diktator - ein Homo Oeconomicus - gar nicht erst an den Rezipienten transferieren, son­dern den gesamten Betrag B einbehalten und somit seinen Payoff maximieren.⁶⁷ Experimen­tell beobachtet wird dieses egoistische Verhalten, laut der Metastudie von Engel (2011) - auf individueller Ebene der Daten - jedoch nur bei 36,11% der Versuchspersonen, während 16,74% die exakte Gleichverteilung wählen und 5,44% der Diktatoren den gesamten Betrag B an den Rezipienten transferieren.⁶⁸ Durchschnittlich - über mehrere Studien hindurch - wer­den größtenteils laut Dana et al. (2006) 20% bis 30% und nach Engel (2011) 28,35% des Budgets B transferiert.⁶⁹ Die durchschnittliche Verteilung der transferierten Tokens, gemäß Darstellung 2, ist somit eine linkssteile Verteilung, da durchschnittlich etwa - des Budgets dem Gegenspieler überlassen wird. Vollkommen Selbstloses Verhalten ist kaum präsent, wäh­rend es einen nicht zu vernachlässigenden Anteil an Egoisten gibt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

3.2.3 Ultimatumspiele

Wenn auch Diktatorspiele Ungleichheitsaversion zeigen können, indem der Diktator genau die Hälfte der Tokens transferiert, eignen sich Ultimatumspiele eher um Ungleichheitsaversi­on zu untersuchen. Die linke Seite der Darstellung 3 skizziert den Ablauf eines Ultimatum­spiels. Spieler 1, „Proposer“ genannt, macht dem Spieler 2, mit dem Begriff „Responder“ bezeichnet, ein Angebot einer möglichen Aufteilung der Tokens bzw. Geldeinheiten x e [0,... , B], welches dieser, im Gegensatz zum Diktatorspiel, annehmen oder ablehnen kann. Bei Annahme des Angebots gleichen die Payoffs der beiden Spieler den Payoffs im Diktatorspiel, bei Ablehnung gehen beide Spieler leer aus - entsprechend der Devise „take-it- or-leave-it“.⁷⁰ Gemäß der standardökonomischen Theorie wird ein Responder jedes positive Darstellung 3: Das Ultimatumspiel Angebot akzeptieren, was der Proposer antizipiert, weswegen dieser die geringste positive Menge 6)>0 bieten wird.⁷¹ Jedoch zeigt sich dieses Verhalten nicht in experimentellen Un­tersuchungen. Durchschnittlich lehnen Responder Angebote unter 20% von B ab, worauf die antizipierenden Proposer mit Angeboten zwischen 30% und 50% der Tokens reagieren.⁷² Darüber hinaus bieten Ultimatumspiele eine explizite Möglichkeit Präferenzen für Fairness zu erforschen, ein entsprechendes Beispiel ist die rechte Seite der Darstellung 3. Beide Spieler haben in einem Experiment die Option eine faire absolute Gleichverteilung oder aber eine unfaire Aufteilung, 75% für den Proposer und 25% für den Responder, zu wählen. Empirisch zeigt sich eine gravierende Tendenz beider Spieler die Gleichverteilung zu nehmen, offen­sichtlich machen Responder lieber Nullgewinne, als eine unfaire Aufteilung, zu ihrem Nach­teil, zu akzeptieren. Die Proposer antizipieren die Wahl der Responder einerseits und spielen deshalb eher fair, als leer auszugehen oder haben andererseits ein schlechtes Gewissen, sofern sie unfair handeln.⁷³

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung in Anlehnung an Erläuterung in Kapitel 3.2.3 und an Güth et al. (2001), S. 163

[...]

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¹ Handelsblatt (2008); Vgl. Weimann (2015), S.236

² Vgl. Weimann (2015), S. 236

³ Handelsblatt (2008)

⁴ Vgl. Ebenda

⁵ Vgl. Weimann (2015), S. 238

⁶ Vgl. Handelsblatt (2008)

⁷ Handelsblatt (2008)

⁸ Vgl. Ebenda

⁹ Vgl. Weimann und Brosig-Koch (2019), S. 37

¹⁰ Vgl. Fehr und Fischbacher (2002), S. 2; Camerer und Fehr (2002), S.2

¹¹ Vgl. Beck (2014), S.1

¹² Vgl. Endres und Martiensen (2007), S. 6; Beck (2014), S.1ff.

¹³ Vgl. Beck (2014), S.2f., S.258

¹⁴ Vgl. Ebenda S.8f., S.13; Endres und Martiensen (2007), S. 15

¹⁵ Vgl. Fehr und Fischbacher (2002), S.4; Fehr und Schmidt (1999), S.817

¹⁶ Vgl. Fehr und Fischbacher (2002), S.2; Camerer und Fehr (2002), S.2; Beck (2014), S. 258

¹⁷ Vgl. Breitmoser und Vorjohann (2019), S.4; Camerer und Fehr (2002), S.2, 22; Camerer (1997), S.168; Beck (2014), S.11; Franzen und Pointner (2015), S.755; Haley und Fessler (2005), S.246; Fehr und Fischbacher (2002), S.2f.

¹⁸ Vgl. Breitmoser und Vorjohann (2019), S. 3; Fehr und Fischbacher (2002), S.3; Camerer und Fehr (2002), S.2; Beck (2014), S. 258

¹⁹ Vgl. Fisman et al (2007), S. 1858; Fehr und Fischbacher (2002), S.2

²⁰ Vgl. Beck (2014), S.272f.; Camerer und Fehr (2002), S.2; Fehr und Fischbacher (2002), S.3

²¹ Vgl. Andreoni und Miller (2002), S. 745; Fehr und Schmidt (1999), S. 817; Franzen und Pointner (2015), S.743

²² Vgl. Fehr und Fischbacher (2002), S.2; Camerer und Fehr (2002), S.2

²³ Vgl. Zu Begriffen ,based-preferences' Franzen und Pointner (2015), S.756ff.; Fehr und Schmidt (1999), S.820

²⁴ Schäfer (2016), S.17

²⁵ Vgl. Beck (2014), S. 14

²⁶ Vgl. Schäfer (2016), S.16

²⁷ Vgl. Choi et al (2007), S.1922

²⁸ Vgl. Zum Experimentablauf Choi et al (2007), S. 1923ff. - Prozedur = Graphical User Interface

²⁹ Vgl. Ebenda. Ein Token ist gleichzusetzen mit einer “Wertmarke”, am Ende des Experiments werden Tokens in Geld getauscht.

³⁰ Vgl. Choi et al. (2007), S. 1923, 1936

³¹ Vgl. Ebenda S.1925f.

³² Vgl. Choi et al. (2007), S.1926ff. Eine genauere Erläuterung der Konsistenzprüfung über GARP und CCEI erfolgt ausführlich in Kapitel 2.3.1.

³³ Vgl. Ebenda S. 1929ff.; CRRA und CARA sind die Arrow-Pratt Maße der Risikoaversion jeweils relativ (CRRA) oder absolut (CARA)

³⁴ Vgl. Choi et al. (2007), S.1929

³⁵ Vgl. Andreoni und Miller (2002), S. 745f.

³⁶ Vgl. Davis und Holt (1993a), S. 181

³⁷ Vgl. Franzen und Pointner (2015), S. 745 und Camerer (1997), S. 168f.

³⁸ Vgl. Beck (2014), S.1

³⁹ Vgl. Weimann und Brosig-Koch (2019), S. 22; Endres und Martiensen (2007), S. 48; Andreoni und Miller (2002), S. 737

⁴⁰ Weimann und Brosig-Koch (2019), S. 26

⁴¹ Vgl. Andreoni und Miller (2002), S.738, Fisman et al (2007), S.1860 - andere Indizes in der Nutzenfunktion

⁴² Vgl. Zu den Axiomen und Erklärungen der Axiome, Beck (2014), S.103f.; Endres und Martiensen (2007), S.51f.; Variable B wird im Rahmen dieser Arbeit anderweitig verwendet, daher A,C,D für Alternativen.

⁴³ Vgl. Im Folgenden zu den Axiomen der offenbarten Präferenzen: Andreoni und Miller (2002), S.739

⁴⁴ Vgl. Andreoni und Miller (2002), S.739

⁴⁵ Vgl. Ebenda S. 738f; Choi et al (2007), S. 1926

⁴⁶ Vgl. Fisman et al (2007), S.1860

⁴⁷ Vgl. Ebenda S. 1864f.

⁴⁸ Vgl. Andreoni und Miller (2002), S. 746ff.; Fehr und Schmidt (1999), S. 819, 843

⁴⁹ Vgl. Zur CES-Nutzenfunktion und den Parametern Andreoni und Miller (2002), S. 746, Fisman et al (2007), S. 1865 - analog für Spieler 2. Mit CES als Abkürzung für Konstante Substitutionselastizität.

⁵⁰ Vgl. Fisman et al. (2007), S. 1865, Andreoni und Miller (2002), S.746, Breitmoser und Vorjohann (2019), S. 7

⁵¹ Vgl. zur Nutzenfunktion und der Parametererklärung, Fehr und Schmidt (1999), S. 822. Leicht modifizierte Notation - Analog für Spieler 2.

⁵² Vgl. Fehr und Schmidt (1999), S. 822ff.; Franzen und Pointner (2015), S. 756

⁵³ Vgl. Beck (2014), S. 14f.; Weimann und Brosig-Koch (2019), S. 18

⁵⁴ Vgl. Weimann und Brosig-Koch (2019), S. 14

⁵⁵ Vgl. Endres und Martiensen (2007), S. 128; Weimann und Brosig-Koch (2019), S. 4, S.25f.

⁵⁶ Vgl. Beck (2014), S.14; Weimann und Brosig-Koch (2019), S. 4; Levitt und List (2007), S.153, Weimann (2015), S. 236

⁵⁷ Vgl. Davis und Holt (1993a), S. 189ff.

⁵⁸ Vgl. Weimann und Brosig-Koch (2019), S.12f.

⁵⁹ Vgl. Camerer und Fehr (2002), S.3 - Jedes Spiel besteht natürlich abhängig der Definition aus unterschiedli­chen Komponenten, die Erklärung hier gilt allgemein und überschaubar verbal.

⁶⁰ Vgl. Camerer und Fehr (2002), S. 4

⁶¹ Vgl. Ebenda, S.35; Camerer (1997), S. 169

⁶² Vgl. Camerer (1997), S. 167f.

⁶³ Vgl. Camerer und Fehr (2002), S.7f.; Levitt und List (2007), S. 155. Jeweils Tabelle 1.

⁶⁴ Vgl. Franzen und Pointner (2012), S.74; Engel (2011), S.584

⁶⁵ Vgl. Franzen und Pointner (2015), S. 759

⁶⁶ Vgl. Breitmoser (2017), S.2; Engel (2011), S.584; Camerer und Fehr (2002), S. 16

⁶⁷ Vgl. Camerer und Fehr (2002), S. 16

⁶⁸ Vgl. Engel (2011), S. 589

⁶⁹ Vgl. Dana et al. (2006), S. 194; Engel (2011), S.588

⁷⁰ Vgl. Zum Ablauf des Ultimatumspiels Camerer und Fehr (2002), S. 13f.; Güth et al. (2001), S. 162f.

⁷¹ Vgl. Camerer und Fehr (2002), S.14

⁷² Vgl. Ebenda

⁷³ Vgl. Güth et al. (2001), S. 136; Bellemare et al. (2008), S. 817