How to Foster Prosocial Behavior?

Essays on Experimental Economics

by Maximilian Späth
Doctoral thesis
Date of Examination:2021-04-16
Date of issue:2021-04-23
Advisor:Prof. Dr. Claudia Keser
Referee:Prof. Dr. Claudia Keser
Referee:Prof. Dr. Holger A. Rau
Referee:Prof. Dr. Kilian Bizer
Persistent Address: http://dx.doi.org/10.53846/goediss-8572

 

 

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Abstract

English

The starting point of this dissertation is the idea that it is in the interest of society to foster prosocial behavior. Far more debatable is which strategies are suitable to promote prosocial behavior. In this thesis, I consider three measures: the implementation of a reputation system, asking agents directly to act prosocially, and a taking frame. I run laboratory experiments that are designed to deepen the understanding of the impact of these three strategies. In Study 1, which is joint work with Claudia Keser, we analyze if the fostering impact of reputation systems on prosocial behavior is mitigated by a positive bias in rating giving. In Study 2, I report on an experiment that tests the impact of a repetition of donation requests. In Study 3, which is joint work with Claudia Keser, we study the interaction between a taking frame and information about the receiving charity. I find that the positive impact of the three measures (reputation systems, donation requests, and the taking frame) on prosocial behavior is to some extent robust. Even a distorted reputation system yields substantial trust and trustworthiness. Repeating donation requests leads to some slight increase in charitable giving, especially driven by those who like to donate repeatedly. The taking frame has a positive impact on donations, even when extensive information about the recipient is provided. Nevertheless, market designers, fundraisers, and policy makers should carefully consider the institutional environment within which the strategies are applied when forming their expectation about the impact of the measures on prosocial behavior.
Keywords: Experiment, Trust, Trustworthiness, Reputation System, Charitable Giving, Repeated Request, Ask Avoidance, Information, Giving, Taking

German

Der Ausgangspunkt dieser Dissertation ist der Gedanke, dass es in dem Interesse der Gesellschaft ist, prosoziales Verhalten zu fördern. Weitaus fraglicher ist, welche Strategien geeignet sind, um dieses Ziel zu erreichen. In dieser Arbeit betrachte ich drei Maßnahmen: Die Einführung von Reputationssystemen, die Möglichkeit Agenten direkt aufzufordern, sich prosozial zu verhalten, und ein Taking-Frame. Dafür habe ich Laborexperimente durchgeführt, die so gestaltet sind, dass sie das Verständnis für den Einfluss dieser drei Strategien vertiefen kann. In der ersten Studie, die in gemeinsamer Arbeit mit Claudia Keser erstellt wurde, analysieren wir, ob der förderliche Einfluss von Reputationssystemen auf prosoziales Verhalten durch einen Positive Bias im Bewertungsverhalten beeinflusst wird. In der zweiten Studie präsentiere ich ein Experiment, das den Einfluss der Wiederholung von Spendenanfragen testet. In der dritten Studie, die in gemeinsamer Arbeit mit Claudia Keser erstellt wurde, untersuchen wir die Interkation zwischen einem Taking-Frame und Information bezüglich der empfangenden Wohltätigkeitsorganisation. Ich finde, dass der positive Einfluss der drei Maßnahmen (Reputationssysteme, Spendenanfragen und Taking-Frame) auf prosoziales Verhalten im gewissen Maß robust ist. Sogar ein verzerrtes System erzeugt hohes Vertrauen und starke Vertrauenswürdigkeit. Die Wiederholung von Spendenanfragen führt zu einem leichten Anstieg von Spenden, besonders durch jene, die gerne wiederholt spenden. Der Taking-Frame hat einen positiven Einfluss auf Spenden, sogar wenn umfangreiche Information bezüglich der Rezipientin angeboten ist. Nichtsdestoweniger, sollten Marktdesigner*innen, Fundraiser*innen und Politiker*innen aufmerksam die institutionelle Umgebung beachten, in der die Strategien angewandt werden, wenn sie eine Erwartung bezüglich des Einflusses der Maßnahmen auf prosoziales Verhalten formulieren.
 
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