Ungeschriebene Gesetze, sog. ‚Soziale Normen’ spielen für das Zusammenleben von Menschen und für menschliches Verhalten in ökonomischen Situationen eine entscheidende Rolle. Neben der neoklassischen Figur des homo economicus, die von instrumenteller Rationalität gesteuert ist, entdecken die Wirtschaftswissenschaften in jüngerer Zeit die kontrastierende Figur des homo sociologicus, deren Verhalten von sozialen Normen diktiert wird. Für soziale Normen finden wir in der Literatur metaphorische Bezeichnungen, wie z.B. Zement oder Kleber , der eine Gesellschaft zusammenhält und verhindert, dass sie in Chaos und Krieg stürzt, die Grammatik der Gesellschaft oder das Pferd (als Norm), das den Karren (als menschliches Verhalten) zieht. Dies sind nur einige anschauliche Beispiele, die aufzeigen, welche Bedeutung die Wirtschaftswissenschaften den sozialen Normen bei der Erklärung menschlichen Verhaltens zuschreiben. Soziale Normen sind bislang eines der großen ungelösten Probleme in den Wirtschaftswissenschaften. Bis heute ist nicht hinreichend bekannt, wie sich soziale Normen bilden, wodurch ihr Inhalt determiniert ist, wann und wie sie sich verändern oder wie soziale Normen unser Gerechtigkeitsempfinden beeinflussen. Die vorliegende Studie untersucht in diesem Zusammenhang die Bedeutung von sozialen Normen und ihre Durchsetzung für die Höhe und die Verteilung von Wohlfahrt in einer Gesellschaft. Im Fokus stehen hier zum einen das Verhalten von Akteuren, die über die Aufteilung der Wohlfahrt entscheiden müssen und zum anderen das Verhalten von unbeteiligten Dritten, die andere Parteien auf eigene Kosten hin bestrafen können, wenn ihrer Meinung nach gegen eine soziale Norm verstoßen wurde. Zahlreiche populäre Theorien scheitern bei der Erklärung und Vorhersage von Sanktionen seitens unbeteiligter Dritter, die durch einen Normverstoß weder benachteiligt werden, noch irgendeinen monetären Vorteil aus der Bestrafung anderer ziehen können. Das Bestrafungsverhalten Dritter hat einen bedeutenden Einfluss auf die Wohlfahrt einer Gesellschaft und dieser Einfluss wird in der vorliegenden Studie experimentell aufgezeigt.

Textprobe: Kapitel 4.1.2, Nachteile von Laborexperimenten: Evidenz aus Laborexperimenten ist häufig substantiellen Kritikpunkten hinsichtlich der (1) externen Validität, dem (2) Teilnehmerkreis, den (3) geringen Anreizen und der (4) geringen Teilnehmeranzahl ausgesetzt. Externe Validität: In einem Laborexperiment gewonnene Daten unterscheiden sich von empirischen Daten aus dem Feld, als dass sie in einer künstlichen Situation entstanden sind und nur bedingt für Rückschlüsse auf die Realität herangezogen werden können (Croson 2002: 923). Eine Theorie, die das Verhalten im Labor vorhersagen kann, muss nicht zwangsläufig auch das Verhalten in der Realität vorhersagen können (ebd). Jedoch existiert in der Literatur die Meinung, dass eine Theorie, die Verhalten im Labor nicht vorhersagen kann, auch Verhalten in der Realität wahrscheinlich nicht vorhersagen können wird (Plott 1982: 1486). Befürworter des Laborexperiments begegnen dem Nachteil der geringen externen Validität mit dem Argument, dass ein Laborexperiment zwar eine vereinfachte modellhafte Abbildung der Realität ist, jedoch erhalten die Teilnehmer eine echte Auszahlung und folgen bei ihrem Entscheidungen echten Regeln (ebd). Teilnehmerkreis: Laborexperimente können Verzerrungseffekten des Teilnehmerkreises unterliegen, wenn üblicherweise Studenten als Teilnehmer herangezogen werden (Falk/Fehr 2003: 401). Diese sind im Gegensatz zu Akteuren in der Realität unerfahren. So haben beispielsweise Studenten oftmals keine Erfahrung als Arbeitgeber. Diese Unerfahrenheit könnte das beobachtete Verhalten im Labor verzerren und zu falschen Untersuchungsergebnissen führen. Untersuchungen dieser Verzerrungseffekte zeigen auf, dass tatsächlich Verhaltensabweichungen zwischen Studenten und realen Akteuren in Laborexperimenten vorliegen können (Cooper et al. 1999: 801-802, Fehr/List 2004: 743). Es konnte beispielsweise festgestellt werden, dass der Kontext und die Anzahl der Durchläufe im Experiment Einfluss auf die o.g. Verzerrungseffekte haben (Cooper et al. 1999: 795, 798). Keine dieser Untersuchungen beobachtet jedoch einen fundamentalen Unterschied zwischen dem Verhalten von Studenten und realen Akteuren. Der Gefahr von Verzerrungseffekten durch einen unerfahrenen Teilnehmerkreis kann mit realen Akteuren in Experimenten begegnet werden. Geringe Anreize: Kritiker von Laborexperimenten führen häufig geringe Auszahlungen als Problem an (Falk/Fehr 2003: 401). Aufgrund dieser geringen Auszahlungen nehmen die Spieler das Experiment und ihre Entscheidungen nicht ernst. Der Zusammenhang zwischen der Höhe der Auszahlungen in Experimenten und der Ernsthaftigkeit bzw. Repräsentativität von Entscheidungen ist bislang nicht hinreichend untersucht. Es liegt jedoch erste Evidenz für konstantes Durchschnittsverhalten von Spielern in Experimenten unabhängig von der Auszahlungshöhe vor (Camerer/Hogarth 1999: 30). Allerdings zeigen die Untersuchungen auch, dass die Höhe der Auszahlung einen Einfluss auf die Varianz der Entscheidungen hat (ebd). Somit führen höhere Auszahlungen zu einer Reduktion der Varianz, besonders zu einer Reduktion von Ausreißern, die u.a. auf unmotivierte Spieler zurückgeführt werden. Die Erhöhung der Auszahlung scheint demnach zu einer stärkeren Fokussierung der Spieler zu führen. Ihr Verhalten ändert sich im Durchschnitt jedoch nicht. Teilnehmeranzahl: Ein weiterer Kritikpunkt von Laborexperimenten ist die geringe Teilnehmerzahl (Falk/Fehr 2003: 402: 401). Im Vergleich zu Felddaten verfügen Datensätze aus Laborexperimenten häufig über wenige Beobachtungen. Durch die Erhöhung der Teilnehmeranzahl kann diesem Kritikpunkt entgegengewirkt werden. In der Literatur lassen sich auch Experimente finden, die repräsentativ für ganze Volkswirtschaften sind (siehe auch Harrison et al. 2002, Bellemare/Kröger 2003). 4.1.3, Bedingungen für Laborexperimente: Um das Verhalten von Spielern im Experiment mit dem Verhalten von Menschen in der Realität vergleichen zu können, wird ein Belohnungsmedium benötigt, aus dem Spieler wie in der realen Welt ihre Motivation für Entscheidungen beziehen. Die Induced Value Theorie beschreibt daher die Idee, mit dem richtigen Einsatz eines Belohnungsmediums die von den Spielern mitgebrachten persönlichen Präferenzen durch ein kontrollierbares Anreizsystem im Experiment zu ersetzen (Smith 1976: 275, Friedman/Cassar 2004: 26). Somit wird beispielsweise mit der Auszahlung von Geld in Experimenten versucht, kontrollierbare Präferenzen bei den Spielern zu induzieren, die bereits vorhandene Präferenzen ersetzen sollen. Für den Erfolg der Induktion neuer Präferenzen in einem Experiment sind drei Bedingungen zu erfüllen: Monotonie, Salienz und Dominanz. Monotonie: Die Monotonie beschreibt die Bedingung der Nicht-Sättigung. Diese liegt vor, wenn ein Spieler eine größere Menge des Anreizmediums einer kleineren Menge stets vorzieht (Friedman/Cassar 2004: 26). Salienz: Die Salienz beschreibt den Zusammenhang zwischen der Belohnung und der Handlung eines Spielers (Friedman/Cassar 2004: 26). Ein Spieler muss demnach die Konsequenzen seiner Handlungen hinsichtlich der Belohnung kennen und ein Interesse an dieser Belohnung besitzen. Dominanz: Die Dominanz beschreibt die vordergründige Bedeutung der Belohnung (Friedman/Cassar 2004: 26). Hierbei muss die Belohnung für die Nutzenfunktion des Spielers wichtiger sein als andere Motive.

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Wilhelm Klat, M. Sc. wurde 1984 in Kasachstan geboren und schloss sein betriebswirtschaftliches Studium im Jahr 2011 an der Universität Paderborn ab. Direkt im Anschluss trat er eine Stelle als Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Managerial Economics in Paderborn an und ist dort im Lehrbetrieb für Strategisches Management tätig. In seiner Promotion beschäftigt er sich mit ungeschriebenen Gesetzen in Unternehmen. Neben der akademischen Laufbahn kann Wilhelm Klat bereits auf mehr als 10 Jahre Praxiserfahrung als Unternehmensgründer und Unternehmensberater zurückblicken. Seit 2012 schreibt und verlegt er akademische Lehrbücher für die Wirtschafts- und Rechtswissenschaften.