Maps) ist ein vereinfachendes (beschreibendes) Modell der Realität. In Straßenkarten werden alle freien Flächen oftmals grün und alle Straßen weiß dargestellt. Diese Farbgebungen sind natürlich völlig unrealistisch (Straßen sind schließlich nicht weiß), aber diese Vereinfachungen beeinträchtigen den Nutzen der Straßenkarte (als vereinfachendes Modell der Realität) nicht. Im Gegenteil: Indem sie Irrelevantes ausblenden, erleichtern sie es, den Weg von A nach B zu finden.
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Neuere mikroökonomische Arbeiten (nicht nur zu Motivationseffekten von Vergütung) schwächen die (oft recht restriktiven) Annahmen der ursprünglichen Theorien ab (wie z.B. die Annahme der reinen Eigennutzorientierung der Akteure) und reichern sie um psychologische Effekte an.6
2. Laborexperimente
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Neben der Analyse bereits vorliegender (Sekundär-)Daten (z.B. den Vergütungs- und Performancedaten der Mitarbeiter eines Unternehmens) hat sich die mikroökonomische Forschung in den letzten Jahrzehnten zunehmend der Analyse von extra für den jeweiligen Untersuchungszweck experimentell erzeugten (Primär-)Daten zugewandt, weil damit methodische Vorteile verbunden sind, die präzisere Aussagen zulassen. Bei diesen experimentellen Methoden handelt es sich um Laborexperimente und um Feldexperimente.
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Im Rahmen eines Laborexperiments wird eine ökonomische Situation unter kontrollierten Bedingungen mit Versuchsteilnehmern nachgespielt. Die Versuchsteilnehmer erhalten für ihre Teilnahme am jeweiligen Experiment eine erfolgsabhängige Vergütung, um ein möglichst realitätsgetreues Verhalten zu induzieren. Innerhalb eines Experiments werden die Versuchsteilnehmer in eine Kontroll-Gruppe und eine Treatment-Gruppe eingeteilt. Die Zuordnung der Teilnehmer auf diese beiden Gruppen erfolgt zufällig. Diese zufällige Aufteilung bewirkt (gegeben eine hinreichend große Zahl an Teilnehmern), dass sich die Kontroll-Gruppe und die Treatment-Gruppe hinsichtlich ihrer Zusammensetzung nicht in ihren persönlichen Charakteristika (wie z.B. Alter, Geschlecht, Präferenzen oder Einstellungen) unterscheiden und damit vergleichbar sind. Diese Vergleichbarkeit hinsichtlich beobachtbarer und unbeobachtbarer Charakteristika stellt einen entscheidenden Vorteil experimentell gewonnener Daten gegenüber der Analyse von Sekundärdaten dar.7
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Nach der Einteilung in Kontroll-Gruppe und Treatment-Gruppe spielen die Versuchsteilnehmer eine ökonomische Situation nach. Entscheidend ist dabei, dass das Design des Experiments sicherstellt, dass sich die ökonomische Situation, der sich die Treatment-Gruppe gegenübersieht, in nur einem einzigen Aspekt von der ökonomischen Situation unterscheidet, der sich die Kontrollgruppe ausgesetzt sieht (z.B. könnte die Treatment-Gruppe in einem Produktionskontext einen etwas höheren Stücklohn erhalten als die Kontroll-Gruppe). Dadurch ist es möglich, etwaige Verhaltensunterschiede der Mitglieder der beiden Gruppen kausal auf den einen Aspekt zurückzuführen, in dem sich die ökonomischen Situationen der beiden Gruppen unterscheiden (wenn, um das obige Beispiel wieder aufzugreifen, der höhere Stücklohn beispielsweise zu einer höheren Produktivität der Treatment-Gruppe führt). Ein wesentlicher Vorteil der experimentellen Methode ist also, dass sie die Identifikation kausaler Effekte erleichtert (und damit über reine Korrelationsaussagen hinausgeht).
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Laborexperimente werden in vielen Bereichen der wirtschaftswissenschaftlichen Forschung erfolgreich zur Erkenntnisgewinnung eingesetzt8 und sie werden mittlerweile auch in den Sozialwissenschaften als wichtiges Komplement zu traditionellen empirischen Untersuchungen gesehen.9 Da es bei einem Laborexperiment der Forscher ist, der festlegt, welche Informationen die Versuchsteilnehmer bekommen, welche monetären Anreize sie erhalten und welche Interaktionen ihnen möglich sind, eignen sich Laborexperimente in besonderem Maße dafür, theoretische Vorhersagen zu überprüfen oder in einem Unternehmen geplante Veränderungen (z.B. der Vergütungsstruktur) unter kontrollierten Bedingungen einem Pre-Test zu unterziehen.
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Als potenzielle Nachteile von Laborexperimenten werden u.a. das künstliche Entscheidungsumfeld (an einem Computer-Labor an der Universität im Gegensatz zu realen Entscheidungen innerhalb eines Unternehmens) sowie die Tatsache genannt, dass es sich bei den Versuchsteilnehmern in der Regel um Studenten (und nicht um Personen, die ähnliche Entscheidungen auch in der Praxis tätigen) handelt. Es wird also die externe Validität von im Labor gewonnenen Erkenntnissen in Frage gestellt, d.h. inwieweit sie auf praktische Entscheidungen in Unternehmen verallgemeinert werden können. Diese Kritikpunkte versucht die Methode der Feldexperimente zu überwinden.
3. Feldexperimente
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Relativ zu Laborexperimenten sind Feldexperimente eine neuere Entwicklung. Feldexperimente werden mittlerweile in zunehmendem Maße zur Untersuchung unternehmenspolitischer Fragestellungen eingesetzt.10 Um die oben skizzierten Probleme des künstlichen Entscheidungsumfelds und des restriktiven Teilnehmerkreises zu umgehen, werden Feldexperimente innerhalb eines Unternehmens in der Regel so durchgeführt, dass die Teilnehmer nicht wissen, dass sie an einem Experiment teilnehmen. Die Einteilung (der Mitarbeiter oder unternehmensinterner Mitarbeiterteams) in Kontroll-Gruppe und Treatment-Gruppe wird beispielsweise durch eine zufällige Auswahl von Betriebsstätten (z.B. nach regionalen Kriterien) oder Abteilungen erreicht. Kausale Effekte können dann beispielsweise durch eine Anreizveränderung nur in der Treatment-Gruppe (z.B. in Bezug auf Stücklöhne oder Teamboni) identifiziert werden.
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Feldexperimente in Unternehmen erfordern selbstverständlich ein besonders sorgfältiges Design (im Hinblick auf die Veränderungen des Anreizsystems, der Kommunikation der Veränderungen und die Aufteilung in Kontroll-Gruppe und Treatment-Gruppe).11 Des Weiteren ist eine enge Abstimmung mit der Unternehmensleitung und ggf. dem Betriebsrat zwingend erforderlich. Mittlerweile haben sich in Deutschland verschiedene Forschungszentren etabliert, die es sich explizit zum Ziel gesetzt haben, dem wissenschaftlichen Nachwuchs die entsprechenden methodischen Kenntnisse und Fähigkeiten zu vermitteln.12
6 Vgl. hierzu Camerer, Behavioral Game Theory. 7 Bei der Analyse von Sekundärdaten sind häufig individuelle Charakteristika, die potenziell einen Einfluss auf das Verhalten relevanter Akteure haben, nicht beobachtbar. Wenn sie beobachtbar sind, muss für sie im Rahmen der statistischen Auswertung unter Heranziehung von (ad hoc) Annahmen, wie sie die beobachtete Variable (also z.B. die Leistung eines Mitarbeiters) beeinflussen, kontrolliert werden. 8 Für einen Überblick vgl. z.B. Kagel/Roth/Hey (Hrsg.), Handbook of Experimental Economics; Plott/Smith (Hrsg.), Handbook of Experimental Economic Results. 9 Vgl. z.B. Falk/Heckman, Science 2009, 535. 10 Für einen Überblick siehe z.B. Bandiera/Barankay/Rasul, Journal of Economic Perspectives 2011, 63. 11 Zum Design und zur Durchführung von Feldexperimenten vgl. z.B. Gerber/Green, Field Experiments: Design, Analysis, and Interpretation; List, Journal of Economic Perspectives 2011, 3. 12 Siehe z.B. das an den Universitäten München, Nürnberg-Erlangen und Regensburg angesiedelte Internationale Doktorandenkolleg „Evidence-Based
