Это не официальный сайт wikipedia.org 01.01.2023

Абелер, Йоханнес — Википедия

Абелер, Йоханнес

Йоханнес Абелер (англ. Johannes Abeler, род. Гютерсло) — английский экономист, профессор экономики в Оксфордском университете и научный сотрудник Колледжа Святой Анны[en]. Известен работами по поведенческой экономике, одна из которых была удостоена ежегодной международной премии по этой специальности[1].

Йоханнес Абелер
англ. Johannes Abeler
AbelerJo.png
Место рождения
Научная сфера поведенческая экономика
Место работы
Альма-матер
Учёная степень доктор философии
Известен как экономист
Сайт sites.google.com/site/jo…

БиографияПравить

ОбразованиеПравить

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 карьераПравить

В 2003—2004 году вёл 17-дневние летние курсы для старшеклассников в Deutsche SchülerAkademie[de] 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 экономикуПравить

Теория перспективПравить

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[2], 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  )
w e + f 2   Ожидаемый выигрыш
  • При w e < f :  
    U = w e + f 2 c ( e ) + 1 2 η [ 1 2 ( w e w e ) + 1 2 λ ( w e f ) ] + 1 2 η [ 1 2 ( f w e ) + 1 2 λ ( f f ) ]  
  • При w e f :  
    U = w e + f 2 c ( e ) + 1 2 η [ 1 2 λ ( w e f ) ] + 1 2 η [ 1 2 ( f w e ) ]  
В состоянии равновесия
При w e < f :   При w e f :  
c ( e ) = w 2 + w 4 η ( λ 1 )   c ( e ) = w 2 w 4 η ( λ 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 налогообложенияПравить

В 2015 году Йоханнес Абелер вместе с Саймоном Хантером написали статью[3], 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.

ПравдивостьПравить

В 2019 году Йоханнес Абелер был удостоен Schmolders Prize за исследование в области поведенческой экономике по теме «Preferences for Truth-telling»[4]. 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 публикацииПравить

  • 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. — 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.).

НаградыПравить

  • Schmölders Prize (with Daniele Nosenzo, Collin Raymond) (2019)
  • ESRC Research Grant (2018)[5]
  • John Fell Fund Grant (2015)
  • Carlsberg Foundation Grant (with Toke Fosgaard, Lars Hansen) (2014)
  • ESRC Future Research Leaders Grant (2012)[6]
  • IZA Young Labor Economist Award (with Steffen Altmann, Sebastian Kube, Matthias Wibral) (2012)[7]
  • CESifo Distinguished Affiliate Award (Behavioural Economics) (2011)[8]
  • ESRC Research Grant (with Richard Disney, Carl Emmerson) (2010)

ПримечанияПравить

  1. Johannes Abeler awarded the 2019 Schmolders prize for research in behavioural economics (англ.) (27 мая 2019). Дата обращения: 19 декабря 2020. Архивировано 3 февраля 2021 года.
  2. Abeler et al, 2011.
  3. Abeler J., Jäger S. Complex Tax Incentives // American Economic Journal: Economic Policy. — American Economic Association, 2015. — № 3. — P. 1—28.
  4. Abeler et al, 2019.
  5. Congratulations to Johannes Abeler who has been awarded an ESRC Research Grant (англ.) (12 октября 2018). Дата обращения: 19 декабря 2020. Архивировано 3 февраля 2021 года.
  6. Johannes Abeler awarded an ESRC Future Research Leaders Grant (англ.) (15 августа 2012). Дата обращения: 12 декабря 2020. Архивировано 26 октября 2017 года.
  7. IZA Young Labor Economist Award (англ.). Дата обращения: 12 декабря 2020. Архивировано 21 октября 2020 года.
  8. Dr Johannes Abeler receives the CESifo Distinguished affiliate award (англ.) (7 ноября 2011). Дата обращения: 12 декабря 2020. Архивировано 26 октября 2017 года.

СсылкиПравить