Абелер, Йоханнес

Йоханнес Абелер
англ. Johannes Abeler
Место рождения	Гютерсло
Род деятельности	исследователь
Научная сфера	поведенческая экономика
Место работы	Оксфордский университет Ноттингемский университет
Альма-матер	Боннский университет Технологический институт Карлсруэ Рейнско-Вестфальский технический университет Ахена
Учёная степень	доктор философии
Известен как	экономист
Сайт	sites.google.com/site/jo…

Йоханнес Абелер (англ. Johannes Abeler, род. Гютерсло) — английский экономист, профессор экономики в Оксфордском университете и научный сотрудник Колледжа Святой Анны. Известен работами по поведенческой экономике, одна из которых была удостоена ежегодной международной премии по этой специальности.

Биография

Образование

Образовательная траектория

Год получения	Учёная степень	Университет
1999	Бакалавр экономики	Рейнско-Вестфальский технический университет Ахена
1999	Бакалавр электротехники	Рейнско-Вестфальский технический университет Ахена
2003	Магистр промышленной инженерии	Технологический институт Карлсруэ
2008	Доктор философии	Боннский университет

Академическая карьера

В 2003—2004 году вёл 17-дневние летние курсы для старшеклассников в Deutsche SchülerAkademie по предметам «Biological and Economic Causes and Consequences of Infectious Diseases» (2004 год), «Game Theory and Biology» (2003 год).

В 2007—2008 году Йоханнес Абелер преподавал в Боннском университете такие предметы как Экспериментальная экономика (Experimental Economics) в бакалавриатe, Поведенческая экономика труда (Behavioural Labour Economics) в аспирантуре и Поведенческая экономика общественного сектора (Behavioural Public Economics) в аспирантуре.

В 2008 году после изучения электротехники и промышленной инженерии он защитил докторскую диссертацию по экономике в Боннском университете, а затем перешёл в Ноттингемский университет, где работал научным сотрудником до 2010 года. Йоханнес Абелер стал преподавать в Оксфордском университете в 2011 году. Сфера его педагогических интересов: поведенческая экономика и экономика общественного сектора.

На сентябрь 2020 года преподаёт в Оксфордском университете Экономику общественного сектора (Public Economics) и Поведенческую экономику (Behavioural Economics) в бакалавриате и аспирантуре.

В 2020 году Йоханнес Абелер выступал в таких университетах мира, как Стокгольмская школа экономики и Институт политических исследований в Париже.

Вклад в поведенческую экономику

Теория перспектив

Все больше и больше исследований утверждают о том, что люди не любят потерь: они сравнивают то, что у них есть, с точкой отсчёта (reference point) и получается так, что предельная полезность потерь (loss) выше, чем предельная полезность выгод (gain). Неприятие потерь используется для объяснения всех видов поведения, включая потребление, предложение рабочей силы, инвестиции и сбережения.

В 2011 году была опубликована статья Йоханнеса Абелера в соавторстве с Армином Фальком и другими учёными написал статью, затрагивающую теорию перспектив. Они проводили лабораторный эксперимент, касающийся выявления зависимости приложения усилий (effort provision) от точек отсчёта (reference point). В рамках данного эксперимента они давали выполнять задание — высчитывать нолики в рандомной таблице из нолей и единиц (суммарно было 150 символов). Переменная интереса — количество приложенных усилий.

Был произведён тренировочный раунд с целью дать возможность испытуемым познакомиться с дизайном эксперимента и оценить уровень издержек от данного исследования. Далее начинался основной раунд. Испытуемый сам выбирает количество усилий e. Так, например, может заполнять таблички на протяжении 1 часа (60 минут) или прекратить в любое время, нажав соответствующую клавишу.

В ходе основного раунда участник тянет один из двух конвертов, который вскрывается после окончания заданий. В конверте может оказаться сдельная оплата (w = 20 центов за табличку) или постоянный доход, который не зависит от приложенных усилий (f = 7 евро (группа — HI treatment) или f = 3 евро (группа — LO treatment)). Благодаря созданию данных групп воздействия, у нас есть случайная вариация точек отсчёта, связанных с ожидаемым выигрышем.

Для стандартных предпочтений (без точек отсчёта) размер фиксированного платежа не оказывает влияние на предельное решение индивида. Для предпочтений с точками отсчёта в виде ожиданий характерно, что в случае вытаскивания «сдельного» конверта разрыв между ним и гарантированным выигрышем будет восприниматься как потери, если we < f. И наоборот, издержки усилий будут восприниматься как потери в случае реализации превышения we > f. Исследователями было выдвинуто предположения о том, что уровень усилий (e) будет стремиться к уровню усилий, который будет характерен в случае фиксированного платежа (f).

Основываясь на модели Козжеги-Рэбина, исследователи ввели следующую модель. Эта модель аналитически не решается вследствие отсутствия знания об издержках $c(e)$, но при этом даёт сделать определённые выводы по поводу изучаемого явления.

Условные обозначения

Слагаемое	Смысловая нагрузка
$c(e)$	Издержки, которые понёс индивид вследствие приложенных усилий ($e$)
${\frac {we+f}{2}}$	Ожидаемый выигрыш

• При $we<f:$

  $U={\frac {we+f}{2}}-c(e)+{\frac {1}{2}}\eta [{\frac {1}{2}}(we-we)+{\frac {1}{2}}\lambda (we-f)]+{\frac {1}{2}}\eta [{\frac {1}{2}}(f-we)+{\frac {1}{2}}\lambda (f-f)]$

• При $we\geq f:$

  $U={\frac {we+f}{2}}-c(e)+{\frac {1}{2}}\eta [{\frac {1}{2}}\lambda (we-f)]+{\frac {1}{2}}\eta [{\frac {1}{2}}(f-we)]$

В состоянии равновесия

При $we<f:$	При $we\geq f:$
$c'(e*)={\frac {w}{2}}+{\frac {w}{4}}\eta (\lambda -1)$	$c'(e*)={\frac {w}{2}}-{\frac {w}{4}}\eta (\lambda -1)$

Группа исследователей вместе с Йоханнесом Абелером получила, что в HI-treatment уровень усилий будет выше, чем в LO-treatment. Испытуемые из группы HI-treatment выполнили больше таблиц и сидели в среднем больше времени над выполнением задания.

Различия между HI-treatment и LO-treatment группами невозможно объяснить моделью со стандартными предпочтениями, где нет точек отсчёта. Получившиеся в ходе исследования результаты хорошо объясняет модель с точками отсчёта в виде ожиданий индивидов.

Сложность системы налогообложения

В 2015 году Йоханнес Абелер вместе с Саймоном Хантером написали статью, которая касается сложности (complexity) в налогообложении. Под мерой сложности налогообложения в статье понимается обилие налоговых правил, с которыми сталкивается индивид в эксперименте. Испытуемые работают за сдельную оплату и платят налоги. Существуют две экспериментальные группы, в одной используется простая система налогообложения (simple treatment — ST), в другой — сложная система налообложения (complex treatment — CT). Благодаря сравнению CT и ST выяснилось, что испытуемые из группы CT не реагируют на недавно введённые налоговые правила и могут игнорировать новые налоги. Кроме того, сложность уменьшает степень реакции испытуемых на изменение стимулов. Так, испытуемые из CT формируют точку отсчёта на основании решения предыдущего раунда вследствие этого корректировка выбора в ответ на новые стимулы происходит не с такой же силой, как у испытуемых в ST.

Полученные из исследования выводы могут быть использованы для налоговой политики. Так, чем сложнее система налогообложения, тем сильнее снижается эластичность, а это может быть триггером эффекта статус-кво. Кроме того, некоторые люди страдают от нарастающей сложности системы налогообложения, то есть существует неоднородность эффекта сложности. Эти выводы могут быть полезными при разработке оптимальной и эффективной налоговой политики.

Правдивость

В 2019 году Йоханнес Абелер был удостоен Schmolders Prize за исследование в области поведенческой экономике по теме «Preferences for Truth-telling». Исследование было сделано совместно с Даниэле Нозенцо из Ноттингемского университета и Коллином Раймондом из Амхерстского колледжа. В рамках данного исследования коллектив авторов стремился углубить понимание того, как люди сообщают личную информацию (private information). На протяжении десятилетий экономисты полагали, что люди готовы неверно сообщать личную информацию в случае, когда это максимизирует их собственную материальную выгоду. Абелер, Нозенцо и Раймонд объединили данные 90 экспериментальных исследований в области экономики, социологии и психологии, то есть использовали метаанализ. На основании полученного симбиоза данных они показали, что люди, на самом деле, лгут достаточно мало. Эмпирические данные показали, что предпочтение того, чтобы казаться честным, и предпочтение быть честным являются основными мотивами для установления истины.

В данном исследовании делается попытка понять составляющие компоненты, которые вызывают неприятие лжи (lying aversion). Размер и надёжность эффекта, полученного в рамках исследования, позволяют предположить, что механизмы, основанные на добровольном сообщении правды некоторыми участниками, могут быть очень успешными.

Основные публикации

• The Power of Apology (2010). Economics Letters 107, 233—235 (with Juljana Calaki, Kai Andree, Christoph Basek).
• Gift Exchange and Workers' Fairness Concerns: When Equality Is Unfair (2010). Journal of the European Economic Association 8 (6), 1299—1324 (with Steffen Altmann, Sebastian Kube, Matthias Wibral).
• Johannes Abeler, Armin Falk, Lorenz Goette, David Huffman. Reference Points and Effort Provision (англ.) // The American Economic Review. — 2011. — April (no. 2). — P. 470—492..
• The Brain Correlates of the Effects of Monetary and Verbal Rewards on Intrinsic Motivation (2014). Frontiers in Decision Neuroscience 8:303 (with Konstanze Albrecht, Bernd Weber, Armin Falk).
• Representative Evidence on Lying Costs (2014). Journal of Public Economics 113, 96-104 (with Anke Becker, Armin Falk).
• Self-selection into Laboratory Experiments: Pro-social Motives vs. Monetary Incentives (2015). Experimental Economics 18(2), 195—214 (with Daniele Nosenzo).
• Complex Tax Incentives (2015). American Economic Journal: Economic Policy 7(3), 1-28 (with Simon Jäger).
• Fungibility, Labels, and Consumption (2017). Journal of the European Economic Association 15 (1), 99-127 (with Felix Marklein).
• Johannes Abeler, Daniele Nosenzo, Collin Raymond. Preferences for Truth-telling (англ.) // Econometrica. — 2019. — Июль. — С. 1115—1153.
• Acceptability of App-Based Contact Tracing for COVID-19: Cross-Country Survey Study (2020). Journal of Medical Internet Research — mHealth and uHealth 8(8) (with Samuel Altmann, Luke Milsom, Hannah Zillessen et al.).

Награды

• Schmölders Prize (with Daniele Nosenzo, Collin Raymond) (2019)
• ESRC Research Grant (2018)
• John Fell Fund Grant (2015)
• Carlsberg Foundation Grant (with Toke Fosgaard, Lars Hansen) (2014)
• ESRC Future Research Leaders Grant (2012)
• IZA Young Labor Economist Award (with Steffen Altmann, Sebastian Kube, Matthias Wibral) (2012)
• CESifo Distinguished Affiliate Award (Behavioural Economics) (2011)
• ESRC Research Grant (with Richard Disney, Carl Emmerson) (2010)

Ссылки

• Страница Йоханнеса Абелера на сайте Оксфордского Университета  (неопр.). Дата обращения: 19 декабря 2020.
• Персональный сайт Йоханнеса Абелера  (неопр.). Дата обращения: 12 декабря 2020. Архивировано 1 декабря 2020 года.
• Johannes Abeler, Armin Falk, Lorenz Goette, David Huffman. Reference Points and Effort Provision (англ.) // The American Economic Review. — 2011. — Апрель (№ 2). — С. 470—492.
• Johannes Abeler, Daniele Nosenzo, Collin Raymond. Preferences for Truth-telling (англ.) // Econometrica. — 2019. — Июль. — С. 1115—1153.
• Johannes Abeler, Simon Jäger. Complex Tax Incentives (англ.) // American Economic Journal: Economic Policy. — 2015. — Август (№ 3). — С. 1—28.