Was beeinflusst (un-)moralisches Verhalten in der Wirtschaft? · Weisel und Shalvi (2015) (c) M. G....
Transcript of Was beeinflusst (un-)moralisches Verhalten in der Wirtschaft? · Weisel und Shalvi (2015) (c) M. G....
Was beeinflusst (un-)moralisches
Verhalten in der Wirtschaft?
Martin G. Kocher Institut für Höhere Studien, Wien
Universität Wien
19. März 2019 eeecon lecture
Universität Innsbruck
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Dank an meine KoautorInnen…
• Yonas Alem (Gothenburg)
• Hakan Eggert (Gothenburg)
• Martin Fochmann (Cologne)
• Gilles Grolleau (CNRS)
• Nadja Müller (Cologne)
• Remidius Ruhinduka (Gothenborg)
• Simeon Schudy (Munich)
• Lisa Spantig (Munich)
• Angela Sutan (Dijon)
• Nadja Wolf (Hannover)
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Dark side – bright side
(c) M. G. Kocher
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Unethisches Verhalten
(c) M. G. Kocher
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Zugrundeliegende Überlegungen
• Angesichts vieler Skandale im Unternehmensbereich scheint das Thema sehr relevant; aber auch KonsumentInnen sind manchmal unehrlich („Wirtschaft“)
• “Wirtschaftsethik” als Fach innerhalb der WiWi – aber sind die Erkenntnisse überzeugend?
• Verhaltensökonomik kann Beitrag leisten (Menschen maximieren nicht immer ihren eigenen Nutzen/Gewinn)
• Hier: radikal empirischer Zugang – Wann spielen moralische Aspekte eine Rolle? Wie kann man richtige Anreize setzen?
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Zugrundeliegende Überlegungen
• Was interessiert den/die ÖkonomIn? Täuschung, Lügen, Betrügen, Schwindeln, Korruption, Unehrlichkeit, unethisches Verhalten,…
• Zu Steuervermeidung, Korruption gibt es seit Jahrzehnten Forschung; Verhaltensökonomik und Experimente erlauben zusätzliche Einsichten (“beobachtbar”).
• Soziale Normen (z.B. Helfen) versus normative Normen
• Gestaltung von Institutionen (Adam Smith): Vertrauen, unvollständige Verträge,…
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Zugrundeliegend Überlegungen
• Auch andere Disziplinen beschäftigen sich seit Jahrzehnten mit dem Thema: z.B. die Philosophie mit dem bekannten Trolley-Dilemma, oder die Psychologie mit „Crying baby“ Dilemma
Begehungstat - Unterlassungstat
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Zugrundeliegend Überlegungen
• Wir beschäftigen uns mit ethisch weniger stark ausgeprägten Dilemmata
• Empirisch werden wir stark vereinfachen: keine Strafen/Konsequenzen unmoralischen Verhaltens
Beobachtbarkeit hoch niedrig
Konsequenzen hoch niedrig X X
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Zugrundeliegend Überlegungen
• Viele Anwendungen im Unternehmensbereich, aber auch darüber hinaus: z.B. Steuervermeidung, Sozialbetrug, Versicherungsbetrug,… - Beispiele folgen noch
• Glaubensgüter (SFB): Overcharging, Overtreatment/Overprovision
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Wir wollen verstehen…
• Warum und wann verhalten sich Menschen unehrlich?
• Gibt es beobachtbare Charakteristika, die mit Unehrlichkeit korreliert sind?
• Gibt es Charakteristika der Entscheidungsumgebung, die einen Hang zur Unehrlichkeit verstärken?
• Wie kann man über Anreize/Entscheidungsumgebung Ehrlichkeit verstärken?
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Ein nicht-formales Modell • Standardökonomik: Menschen sind unehrlich, wenn der
(erwartete) Nutzen daraus die (erwarteten) Kosten überwiegt (keine psychologischen Kosten v. Unehrlichkeit)
• Wir wissen: Menschen sind unterschiedlich; sie haben unterschiedliche psychologische Kosten der Unehrlichkeit; diese Kosten könnten fixe oder variable Kosten sein.
• Determinanten dieser Kosten könnten sein: – Individuelle Determinanten (Geschlecht, Alter, Einkommen,…)
– Unterschiedliche Wahrnehmungen des Selbstbildes (und unterschiedliche Kosten/Sensitivität bzgl. seiner Änderung)
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Was erwartet Sie
• Beispiel der Relevanz
• Kurzer Überblick über die Messung von Unehrlichkeit und generelle Einflussfaktoren
• Beispiel 1: Sozialer Einfluss
• Beispiel 2: Wie man unehrliches Verhalten reduzieren kann
• Implikationen, Zusammenfassung
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Steuerehrlichkeit
• Was sind Gewinn- und Verlust-Frames (Ex-Post- oder
Ex-Ante-Bezahlung)
• Anwendung: vorausgefüllte Steuererklärungen (Engström
et al., 2016)
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Grolleau, Kocher, Sutan (2016)
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Cohn et al. (2018)
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Drei Paradigmen (und die Studien, die sie zuerst implementierten)
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Täuschung: Gneezy (2005) • 2 Optionen und 2 Spieler.
• Nur Spieler A kennt die monetären Konsequenzen.
• Spieler A sendet eine von zwei Nachrichten an Spieler B:
– Nachricht A: Option A bringt ihnen mehr Geld ein als Option B.
– Nachricht B: Option B bringt ihnen mehr Geld ein als Option A.
• Spieler B entscheidet sich für Option A oder Option B, nachdem er/sie die Nachricht erhalten hat.
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• Option B ist immer besser für Spieler A.
• Nachricht B zu schicken, kann als Täuschung interpretiert werden (siehe Sutter, 2009)
Treatment Option Payoff Player A
Payoff Player B
T1 A B
5 6
6 5
T2 A B
5 6
15 5
T3 A B
5 15
15 5
Treatments/Bedingungen
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Gneezys Resultate Relative frequency of sending message B T1
T2
T3
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Lügen: Fischbacher und Föllmi-Heusi (2013)
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• Privater Würfelwurf.
• Augen sind korreliert mit der Auszahlung bis zu 5 = CHF
5; 6 = CHF 0.
• TeilnehmerInnen werden instruiert, den Würfel so oft wie
gewünscht zu werfen, sich aber den ersten Wurf zu
merken und später anzugeben.
• Höhere als gesehene Zahlen werden als Lügen definiert.
• Statistische Inferenz erfolgt über die Verteilung;
individuelle Beobachtung ist nicht nötig.
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Resultate
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Gächter und Schulz (2016)
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Schwindeln: Mazar, Amir, Ariely (2008)
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Mazar, Amir, Ariely (2008)
• Erinnerung an religiösen Glauben: --
• Erinnerung an Selbstverpflichtung (honor codes): --
• Beobachtung durch Andere: ~~
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Kajackaite und Gneezy (2015)
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Kajackaite und Gneezy (2015)
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Beispiel 1: Sozialer Einfluss
Experimentelles Design
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“The video you will see, has been randomly selected
by the computer and each of the six possible videos
have been selected with the same probability.
Your task is to memorize the die number shown in
the video and to enter it in a field that will appear
later."
Experimentelles Design
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Experimentelles Design
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1 point = 2 €
Treatments: Individual (Kontrollbedingung), GroupPC
(mit Gewinnkomplementarität), GroupNoPC (ohne
Gewinn-komplementarität)
Experimentelles Design
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Treatments
Individual
GroupPC
GroupNoPC
Part 1
Individual
Individual
Individual
Part 2
Individual
Group communication
Group communication
Part 3
Individual
Individual
Individual
Resultate – Lügen: Teil 1
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Individual GroupPC GroupNoPC
Part 1
Resultate – Lügen: Teil 2 (Individuen)
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Individual GroupPC GroupNoPC
Part 2
Resultate – Lügen: Teil 2 (GroupPC)
(c) M. G. Kocher 34
Individual GroupPC GroupNoPC
Part 2
Resultate – Lügen: Teil 2 (GroupNoPC)
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Individual GroupPC GroupNoPC
Part 2
Resultate - Gruppenzusammensetzung
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Resultate – Chat (Gewinnkomplementarität)
• P2: “5?" • P3: “okay 5" • P1: “3?" • P2: “why?" • P1: “Honesty?" • P3: “who gives in?" • P1: “well, it is two against one but
I would feel more comfortable with 3. It's not bad."
• P2: “but it makes 4 euros of a difference“
• P3: “right" • P3: "149 seconds"
• P2: "so, participant 1, what do you think?"
• P1: "I would still vote for 3! But when you really enter 5, I'll need to do so, too, otherwise we won't get anything."
• P3: "exactly" • P2: "good" • P3: "let's do 5" • P2: "leave chat?" • P3: "leave chat" • P1: "alright. reluctantly."
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Die shown in Stage 2: , P1 and P3 were honest in the first stage
Resultate – Chat (ohne Gewinnkomplementarität)
• P1: “Hi :)“ • P3:“hi“ • P2:“what did you see?“ • P1:“a three...“ • P1:“however, I‘d suggest to enter 5“ • P3: “i am not so sure :) • P2: “well, i saw a 5“ • P1: “:D“ • P3: “i believe i also saw a 5“ • P1: “OK, i am convinced, it must have been
a 5“ • P3: “5! how are you today?“ • P1: “i must have seen the number wrongly at
first“ • P1:“I‘m fine, how are you?“… • P2: “ok 5 then and all the best for you“ • …
• P2: “hi“ • P3: “Hello“ • P1: “Hi, what will you
enter?“ • P2: “hmmmmm“ • P3: “I tend to enter 5,
to be honest“ • P1: “me too, but I
think that is up to you“ • P2: “how is the
weather going to be on the weekend?“
• P1: “it will stay nice ;-)“
• P2: “great!“
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Die shown in Stage 2: , P2 and P3 honest in Stage 1)
Die shown in Stage 2: , in Stage 1, all honest)
Was passiert da?
• Gruppenentscheidungen führen zu einer
Verschiebung der wahrgenommenen Norm.
• Gruppenmitglieder bestärken sich wechselseitig darin,
dass die Normverletzung „nicht so schlimm ist“.
• Es ist leichter Argumente für die Normverletzung zu
finden.
• Aber: Selektive Wahrnehmung der Information (siehe
George Loewenstein gestern)
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Weisel und Shalvi (2015)
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Wie man unehrliches Verhalten reduzieren kann
Reader’s Digest
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Feldexperimente: • Pruckner und Sausgruber (2013): moralische
Erinnerungen • Azar et al. (2013): Wechselgeld im Restaurant • Potters und Stoop (2016): absichtlich falsche Bezahlung
Literatur
(c) M. G. Kocher 43
Experimentelles Design
22.11.2015
Treatment Message sent
Control Hi, I have just transferred Tsh. 20,000 to your m-pesa (or tigo-pesa, etc) account. I
was not supposed to send it to you. Could you kindly transfer back Tsh. 19,500 and
use Tsh.500 for transfer fee? Thank you very much.
Treatment 1
(Kindness)
Hi, I have just transferred Tsh. 20,000 to your m-pesa (or tigo-pesa, etc) account. I
was not supposed to send it to you. Could you kindly transfer at least 14,500 back to
me and you may keep the Tshs. 5000 as my token of appreciation? Thank you very
much.
Treatment 2
(Induced-
guilt)
Hi, I have just transferred Tsh. 20,000 to your m-pesa (or tigo-pesa, etc) account. I
was not supposed to send it to you but rather to the head of Msimbazi orphanage
centre for the orphans. Could you kindly transfer back Tsh. 19,500 and use Tsh.500
for transfer fee? Thank you very much.
(c) M. G. Kocher 44
Ehrlichkeit (commission/omission)
Table 2: Distribution of return rate by treatment
Treatment Number of
observations Returned Probability of returning
p-value of FE-test
Returned amount
p-value of MWU-test
CONTROL 75 18 24,0% - 4,667 - KINDNESS 75 32 42,7% 0.02** 6,661 0.23 GUILT 75 28 37,3% 0.11 7,567 0.03** All 225 78 34,7% Note: The p-values refer to two-sided Fischer exact (FE) and Mann-Whitney-U (MWU) tests for the difference in proportions and in means (medians) between the control group and the treatment groups. ** significant at the 1%-level.
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Angegeben versus Verhalten
Table 3: Share of those who returned the money (i.e. revealed honesty), by type of survey promise (i.e. stated honesty)
Stated honesty:
Distribution Fraction that returned
requested amount Send the entire amount back 45.3% 37.3% Send some of money back 21.8% 28.6% Not sure what to do 8.9% 55.0% Keep the entire amount 24.0% 29.6% Whole sample 67.1% 35.1%
(c) M. G. Kocher 46
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• Grundlagen unehrlichen Verhaltens: Menschen sind
überraschend ehrlich • Ehrlichkeit/moralisches Verhalten ist stark beeinflussbar
durch Anreize und durch die Entscheidungsumwelt
• Vieraugen-Prinzip ist nicht immer hilfreich – kann sogar kontraproduktiv sein
Was wir wissen und was wir nicht wissen
(c) M. G. Kocher 48
• FEHLT: Genug Evidenz für Situationen mit Strafen • FEHLT: Interventionen im Feld, die unehrliches
Verhalten reduzieren • FEHLT: Verbindung zu sozialen Präferenzen • FEHLT: Erklärung für Heterogenität
Was wir wissen und was wir nicht wissen
(c) M. G. Kocher 49
• Allein Versicherungsbetrug in den USA verursacht Kosten von 40-80 Mrd. Dollar pro Jahr.
• Durch Steuervermeidung, Steuerbetrug, Schwarzarbeit und Sozialbetrug entgehen der Öffentlichkeit in Österreich jedes Jahr Milliarden.
• Durch Bilanzbetrug oder unmoralisches Verhalten in Unternehmen entstehen hohe Kosten, die man nur schwer abschätzen kann.
Jede Erkenntnis (auch wenn die Effekte ggf. nur klein sind) hilft, Institutionen besser zu gestalten.
Implikationen
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Vielen Dank für die Einladung!