Йоханнес Абелер ( англ. Johannes Abeler , род. Гютерсло ) — английский экономист , профессор экономики в Оксфордском университете и научный сотрудник . 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 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 ${\displaystyle c(e)}$ , но при этом даёт сделать определённые выводы по поводу изучаемого явления.

Условные обозначения

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

• При ${\displaystyle we<f:}$

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

• При ${\displaystyle we\geq f:}$

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

В состоянии равновесия

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

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. (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. (англ.) // Econometrica . — 2019. — July. — 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)

Примечания

Ссылки

• (неопр.) . Дата обращения: 19 декабря 2020.
• (неопр.) . Дата обращения: 12 декабря 2020. 1 декабря 2020 года.
• Johannes Abeler, Armin Falk, Lorenz Goette, David Huffman. (англ.) // The American Economic Review. — 2011. — April ( № 2 ). — С. 470—492 .
• Johannes Abeler, Daniele Nosenzo, Collin Raymond. (англ.) // Econometrica . — 2019. — July. — С. 1115—1153 .
• Johannes Abeler, Simon Jäger. (англ.) // American Economic Journal: Economic Policy. — 2015. — August ( № 3 ). — С. 1—28 .