Essays in behavioural economics
Creators: name: Piasenti, Stefano
Publisher: name: Humboldt-Universität zu Berlin
Year: 2024
Subjects: subject: Experiment
subject: Moralischer Spielraum
subject: Geschlecht
subject: Ungerechtigkeit
subject: Moral wiggle room
subject: Gender
subject: Unfairness
subject: 330 Wirtschaft
subject: QC 010
subject: QC 020
subject: QP 342
subject: QC 310

description: In der Wirtschaftswissenschaft sind Labor- und Online-Experimente immer beliebter geworden, da sie wertvolle Einblicke liefern, die traditionelle Methoden ergänzen. Diese Dissertation umfasst empirische Arbeiten in klassischen Laborumgebungen (Kapitel 1) und modernen Online-Umgebungen (Kapitel 2 und 3). Die Hauptthemen sind prosoziales Verhalten und Geschlechtsunterschiede in psychologischen Merkmalen und Verhaltensweisen – beides entscheidend für gesellschaftlichen Zusammenhalt und Gleichberechtigung. In Kapitel 1 untersuchen wir in einem Laborexperiment die Ausnutzung von moralischem Spielraum in einer sequenziellen Principal-Agent-Interaktion. Wir erforschen, ob Prinzipale versteckte Informationen als Vorwand für egoistisches Verhalten nutzen. In Kapitel 2 analysieren wir in einem Online-Experiment, wie sich Männer und Frauen in ihrem Durchhaltevermögen nach einem Misserfolg in einem Wettbewerbsumfeld unterscheiden, wobei die Art des Wettbewerbs (fair vs. unfair) variiert wird. In Kapitel 3 führen wir ein neues Maß für Geschlechtsidentität ein, basierend auf einem Online-Experiment. Wir zeigen, dass dieses Maß viele Verhaltensweisen besser erklärt als die biologische Geschlechtsvariable und existierende Geschlechtsidentitätsmaße. Diese Dissertation leistet vier Beiträge: Erstens erweitern wir die Literatur zum moralischen Spielraum auf eine Principal-Agent-Umgebung (Kapitel 1). Zweitens erweitern wir die Literatur zu Geschlechtsunterschieden in der Beharrlichkeit nach einem Misserfolg auf eine Online-Umgebung und unfaire Wettbewerbe (Kapitel 2). Drittens bieten wir ein neues und effektiveres Maß für die Geschlechtsidentität (Kapitel 3). Viertens zeigen wir, wie Methoden des maschinellen Lernens wie Lasso und Random Forest in Online-Experimenten genutzt werden können, um heterogene Effekte zu untersuchen (Kapitel 2).
description: In economics the use of laboratory and online experiments has become more and more popu- lar, often providing valuable insights that complement traditional observational and theoretical approaches. This dissertation entails empirical work in both classic laboratory setting (Chapter 1) and more modern online ones (Chapter 2 and 3). The main topics of this thesis are related to pivotal themes in nowadays society: pro-social behavior and gender differences in psychological traits and behaviours, two topics whose deeper understanding is crucial to foster societal cohesion and equal opportunities. In Chapter 1, in a laboratory experiment we study moral wiggle room exploitation in a sequential principal-agent interaction. In particular, we study whether principals use hidden information as an excuse to behave more selfishly. In Chapter 2, in an online experiment we study how men and women differ in their persistence after experiencing failure in a competitive environment, exogenously varying the nature of the competition; fair vs unfair. In Chapter 3, based on an online experiment we propose a new measure of gender identity and show that it explains many behaviours better than the biological sex variable and better than gender identity measures already existing in the literature. The contribution of this thesis is fourfold. First we extend the moral wiggle room literature to a principal-agent setting (Chapter 1), second we extend the literature of gender differences in persistence after failure to an online setting and to unfair competitions (Chapter 2), third we provide a new and more effective gender identity measure (Chapter 3), fourth we apply machine learning methods such as lasso and random forest estimation in an online experiment about gender differences, showcasing how these methods can be used to investigate heterogeneous effects in the context of experiments (Chapter 2).