Met zijn onderzoek naar sparen en zelfbeheersing staat David Laibson aan de basis van de moderne gedragseconomie.
David Laibson deed baanbrekend onderzoek naar de strijd die mensen met zichzelf voeren als ze keuzes voor de toekomst moeten maken (kader 1). Over zijn in 1994 voltooide proefschrift (Laibson, 1994), waarin hij voortbouwde op het werk van de psycholoog George Ainslie, schreef The New York Times: “In de nog te schrijven geschiedenis van de economie, zal de lente van 1994 vrijwel zeker als gedenkwaardig gemarkeerd worden.” Laibson wordt niet veel later tot hoogleraar aan Harvard benoemd, de eerste die ook echt opgeleid is als gedragseconoom (The New York Times, 2001).
Kader 1: Hyperbolic discounting
In zijn bekendste werk, modelleert Laibson quasi-hyperbolic discounting (Laibson, 1997), ofwel: mensen waarderen de onmiddelijke bevrediging van hun behoeften ongeveer twee zo hoog als een beloning in de toekomst. Dus liever een kleine beloning vandaag, dan een veel grotere beloning na een paar dagen. Mensen nemen daardoor beslissingen waar ze later spijt van hebben. En het verklaart bijvoorbeeld waarom de maatschappij het bezit van illiquide bezittingen bevordert, zoals pensioenen, duurzame goederen en woningen. Deze illiquide activa leveren de maatschappij op de lange termijn belangrijke voordelen op. En de accumulatie van deze illiquide activa moet door de overheid worden gesubsidieerd of anderszins worden aangemoedigd, omdat kortzichtige consumenten niet het geduld en de zelfbeheersing hebben om ze op eigen kracht te vergaren.
Laibson is net afgetreden als decaan van de economische faculteit van Harvard. Bij het lustrumcongres van de Autoriteit Consument & Markt sprak ik Laibson over zijn betrokkenheid bij het Behavior Change for Good-initiatief, de rol van de overheid bij financiële planning, en over de belofte van geno-economie. Op maandag 3 juni zal hij de keynote verzorgen bij het Maastricht Behavioral and Experimental Economics Symposium.
U bent een van de onderzoekers die betrokken is bij het Behavior Change for Good-initatief. Wat maakt dit initiatief bijzonder?
“Doel van dit project is om een volgende stap te zetten in het onderzoek naar gedrag. Om dat te bereiken worden teams van onderzoekers samengebracht met bedrijven op een platform, waardoor er schaalvoordelen ontstaan bij fondsenwerving en onderhandelingen. Door het project ontstaan nieuwe ideeën en samenwerkingen, doordat verschillende vakgebieden samenkomen – economen, psychologen, medici, marketeers – die samen brainstormen en met elkaar discussiëren.
Daarnaast zijn de gebruikelijke binaire relaties tussen een individuele onderzoeker en een bedrijf normaal erg duur: het kost veel tijd en geld om een enkel onderzoek op te zetten. Bij het Behavior Change for Good-initatief wordt bij de onderhandeling met een bedrijf afgesproken dat tientallen onderzoeksteams van de consumentenbasis van een bedrijf gebruik kunnen maken. Door de reikwijdte van deze samenwerking is het dan ook veel makkelijker om zakelijke partners te vinden.”
Heeft het project u al wat opgeleverd?
“Absoluut. De eerste bijeenkomst, waar ook een Freakonomics-podcast (Freakonomics, 2018) van is, werkte bijvoorbeeld als een katalysator voor mijn studie naar laptopgebruik in de klas, waarvan ik niet gedacht had dat het een formele studie zou worden. Daarin krijgen studenten in het begin van het jaar de keuze voorgelegd aan welke kant van de collegezaal ze willen zitten: de kant waar iedereen een laptop mag gebruiken, of die waar laptops verboden zijn. De eerste bijeenkomst van het Behavior Change for Good-initatief leverde genoeg momentum op, zodat we een idiosyncratisch idee, dat ik alleen in mijn eigen klaslokaal gebruikte, konden omvormen tot een gerandomiseerd onderzoek met controlegroep [randomized controlled trial].”
Behavior Change for Good is een prachtig initiatief, maar doet mij ergens ook denken aan het schandaal rond Cambridge Analytica en Facebook: er wordt op grote schaal inzichten uit de psychologie en gedragseconomie toegepast om de opvattingen en het gedrag van mensen te beïnvloeden. Hoe zijn we van het eenvoudige nudging naar Cambridge Analytica gegaan?
“Het is belangrijk om te benadrukken dat ik niet alle details van het verhaal ken, maar op twee manieren voel ik een grote afstand tussen mijn wereld en die van Cambridge Analytica. Ten eerste heeft Cambridge Analytica zijn data verkregen van een onderzoeker die niet ethisch werkte. Hij verzamelde gegevens van Facebook op een manier die niet strookte met de waarden van onze wetenschappelijke gemeenschap, en deelde ze vervolgens met een bedrijf dat die gegevens gebruikte om verkiezingen te beïnvloeden. Dat heeft niets te maken met het creëren van kennis binnen de sociale wetenschappen. Een uitgangspunt daarvan is dat we alleen een studie doen als we geloven dat iedereen die meedoet daar baat bij heeft.
De tweede overweging is dat Cambridge Analytica een methode gebruikt waarvan ik twijfel of die wel werkt. Targeting, in de vorm van marketing, is overduidelijk effectief. Mensen met een oude auto en geld op de bank kopen vaker een nieuwe auto, dus als een autobedrijf weet wie dat zijn, kan het zijn advertentiebudget gerichter inzetten. Maar het soort targeting waar Cambridge Analytica zich mee bezighield was anders. Ze deelden, op basis van een psychologisch profiel, de populatie in secties op om vervolgens mensen te benaderen met een boodschap die hen tot ander stemgedrag bij de presidentsverkiezingen zou aanzetten. Ik kan geen studie bedenken die laat zien dat dat echt werkt, en denk dat ze dit verzonnen hebben zonder het te testen. De claim dat ze de verkiezingen hebben beïnvloed, is waarschijnlijk vooral marketing van het bedrijf.
Maar natuurlijk zou je die twee verschillen kunnen negeren en zeggen dat er een overeenkomst is: gedragswetenschap is de wetenschap hoe acties te faciliteren die anders niet zouden plaatsvinden. Als gedragswetenschapper nudge ik mensen om ze meer te laten sparen voor hun pensioen, ik probeer mensen te overtuigen dat ze een griepprik moeten halen, hun medicijnen moeten nemen of naar de dokter moeten gaan. Maar het kan ook worden gebruikt door bedrijven om mensen producten te laten kopen die ze niet willen of niet nodig hebben, of door politieke organisaties om mensen te laten stemmen voor kandidaten die ze anders niet zouden steunen. Alle wetenschap is een mes dat aan twee kanten snijdt.
Wat gedragseconomen doen, zou je in zekere zin kunnen zien als het besef terugbrengen dat hele sectoren op gedragsbeïnvloeding gebaseerd zijn. Als je teruggaat naar de negentiende eeuw zal je waarschijnlijk ontdekken dat bedrijven toen al op grote schaal de standaardoptie gebruikten.
Economen waren echter verrast toen we begin 2000 hoorden hoe krachtig standaardopties zijn. Veel van ons onderzoek is gericht op het meten van zaken die bij bedrijven al lang bekend zijn, en die altijd waar zijn geweest, maar die door economen uit het oog verloren waren.”
Hoe komt het eigenlijk dat economen zoiets vergeten zijn en dat het besef nu weer terugkeert?
“Dat is een vrij deprimerend verhaal. Adam Smith was een volledig waarnemer van menselijk gedrag: in psychologisch, sociologisch, economisch en politiek opzicht. In de achttiende eeuw beschreef hij een wereld die rijk en ingewikkeld was. En economen bleven die rijke wereld in de eeuw die volgde beschrijven.
Aan het einde van de negentiende eeuw werd het plotseling duidelijk dat, als we de economie tot drie aannames beperkten, we een nieuw soort wetenschap zouden kunnen beginnen die in staat was om zeer algemene eigenschappen te bewijzen. De eerste mensen die dat deden, Walras en Samuelson, wisten dat deze modellen illustratief waren en kenden de grenzen van het wiskundig formalisme. Samuelson erkent de kloof tussen zijn wiskundig formalisme en het gedrag van echte consumenten (zie bijvoorbeeld de laatste pagina’s van zijn baanbrekende artikel ‘A note on measurement of utility’ (Samuelson, 1937)).
Vervolgens ontwikkelden economen een soort van cultus-achtige benadering. Rond 1980 was rationeel gedrag plotseling een goede benadering geworden van menselijk gedrag, en werd je als krankzinnig bestempeld als je beweerde dat mensen niet rationeel waren. Dat had te maken met de schoonheid van de wiskunde die bloeide in deze periode, waardoor veel economen verliefd werden op het formalisme. Het werd dus steeds meer een IQ-wedstrijd om te zien wie slim genoeg is om, met een wiskundig model, het gedrag van een volledig rationele agent te verklaren.
En dan plotseling, midden jaren tachtig, gelooft iedereen dat dit het beste model is. En zelfs zo goed dat andere modellen geen serieuze concurrenten meer zijn. In de hele sociale wetenschap komt nu de erkenning terug dat we modellen niet te serieus moeten nemen, omdat de wereld complex is.”
Uw onderzoek naar hoe mensen keuzes maken is nog volop in ontwikkeling. In uw recente voordracht van de Richard T. Ely-lecture sprak u bijvoorbeeld over uitbuiting van consumenten en werknemers (AEA, 2018; Laibson, 2018). Wat is daarbij het nieuwe inzicht?
“Of consumenten uitgebuit worden, hangt af van de manier waarop iemand een beslissing neemt. En omdat die manier niet altijd hetzelfde is, heeft dat gevolgen voor de uitkomst: uitbuiting of niet.
De eerste benadering is dat consumenten een theorie van hun eigen gedrag hebben. Stel dat ik je uitnodig om bij mij te komen werken, met de belofte dat je een miljoen dollar per jaar krijgt als je zeventig uur per week werkt. Dat is een mooi aanbod, maar pas als je er eenmaal een tijdje werkt, kom je erachter dat het onmogelijk is om zo veel uren te maken, bijvoorbeeld omdat je ook nog andere verplichtingen hebt. Uiteindelijk werk je dus maar veertig uur per week, en betaal ik je slechts honderdduizend dollar. Die miljoen was dus lokaas, want als bedrijf weet ik dat niemand zo hard zal werken en dat ik dus niemand die miljoen dollar hoef te betalen. Kortzichtige consumenten met present bias die op zo’n manier denken zullen dus uitgebuit worden.
Ik denk echter, en dat is het nieuwe punt, dat deze traditionele manier van de markt analyseren niet in alle gevallen opgaat. Een tweede manier om een arbeidsrelatie te benaderen is op basis van reputatie. Je hebt dan geen theorie over hoe hard je bij het bedrijf gaat werken, maar je praat bijvoorbeeld met mensen die er al werken om te vragen hoe zij het vinden. Dan krijg je misschien een meer accuraat antwoord. En bedrijven die op basis van reputatie werknemers aantrekken hebben op zo’n moment ook totaal andere prikkels, en een stimulans om werknemers goed te behandelen en te betalen.
Het hangt af van de markt die je bestudeert of je te maken hebt met bedrijven die gebruikmaken van exploitatie of reputatie. Een universiteit als Harvard maakt duidelijk gebruik van haar reputatie, omdat potentiële werknemers bijvoorbeeld kijken naar de ranking van de universiteit en er daarbij van uitgaan dat het met de arbeidsvoorwaarden wel goed zit. Maar bij een sportschool is veel minder van dat soort informatie te vinden, benaderen mensen het met een theorie, en zal uitbuiting dus vaak het resultaat zijn.”
En wat als het niet het bedrijf is dat profiteert van kortzichtigheid, maar als de ene groep consumenten profiteert van de andere?
“Een voorbeeld hiervan is het bankensysteem dat het onbedoelde effect kan hebben dat geld van de lage inkomens naar hoge inkomens stroomt, bijvoorbeeld doordat laaggeletterden met lage inkomens niet tijdig hun creditcardschulden afbetalen, terwijl de rijkeren dat wel doen. Dat is een extra bron van ongelijkheid die nadelig is vanuit het perspectief van de utilitaire sociale planner.
Uiteindelijk is dit meer een ethisch vraagstuk dan een economisch. Een libertariër zou zeggen dat de rationele consument de voordelen van zijn vooruitziendheid zou moeten nemen en dat de minder rationele consument de gevolgen van zijn kortzichtigheid moet ondergaan. Maar ik ben, net als de meeste economen, een utilitarist. En dat betekent dat de overheidsfinanciën zo ingericht moeten zijn dat het totale maatschappelijk welzijn wordt gemaximaliseerd, en ongelijkheid beperkt wordt door geld over te hevelen van rijk naar arm. Tenzij dat grote sociale ontwrichtingen veroorzaakt.”
Is dat niet oneerlijk voor de vooruitziende agent? Die spaart heel zijn werkzame leven, ziet de kortzichtige persoon twee keer per jaar op vakantie gaan, en moet vervolgens zijn vermogen afdragen.
“Dat moet je dan ook niet doen. Veel vermogen tussen huishoudens overdragen en mensen subsidiëren die boven hun stand leven is niet de oplossing. Meer verplichte besparingen is de oplossing. Daar hebben we net een paper over geschreven (Beshears et al., 2017).
In Nederland vragen we ons af hoe je het geld van gepensioneerden, dat veelal illiquide in huis en pensioen zit, beter kan spreiden over de levensloop. Hebben hogere verplichte besparingen daar geen negatieve invloed op?
“Ik zou mensen willen aansporen voorzichtig te zijn met het hervormen van de sociale zekerheid en het pensioenstelsel. Je kan er niet op vertrouwen dat alle mensen rationeel en verstandig met hun geld omgaan. Sommigen kunnen dat wel, anderen niet. Op basis van instinct zou je zeggen dat je mensen meer vrijheid moet geven, maar de helft van de mensen kan daar niet goed mee omgaan en gebruikt die vrijheid op een manier die zelfdestructief is. Het gevolg is dat we zullen eindigen met een heleboel mensen die geen geld meer hebben, wat leidt tot een gefrustreerde samenleving. De beste manier om dat te voorkomen is door mensen te verplichten om meer te sparen tijdens hun werkzame leven, en om ze te dwingen om niet alles uit te geven op de dag dat ze met pensioen gaan.”
Geen subtiele beïnvloeding, maar simpelweg verplichten dus.
“Soms geloof ik in sterk paternalisme. We moeten niet altijd alleen een standaard stellen, maar soms ook een grens.”
Is het Europese socialezekerheidsmodel in dit geval een voorbeeld of een nachtmerrie voor andere landen?
“Europa, en in mindere mate de Verenigde Staten, hebben allebei een vreselijke fout gemaakt door meer sociale uitkeringen toe te zeggen dan ze zich kunnen veroorloven. Dus Europa is tegelijkertijd een succesverhaal, omdat er meer verplichte besparingen zijn en jullie waarschijnlijk dichter bij het sociaal-efficiënte model zitten dan wij in de VS, maar ook een nachtmerrie, omdat er over het algemeen te veel beloftes zijn gedaan en onvoldoende middelen opzijgezet zijn.
Dat komt onder meer doordat het hele systeem gebaseerd was op verkeerde aannames: snellere bevolkingsgroei – een zeer sterke veronderstelling met verstrekkende gevolgen – en onrealistische rendementen. Tezamen leidt dat nu tot een wereldwijde pensioencrisis en een crisis in de gezondheidszorg. We zijn bezig om richting een klif te rennen en hoe langer we wachten met het oplossen van die crisis, hoe harder de jonge generatie geraakt wordt.”
Inmiddels doet u onderzoek op een gebied dat nog in de kinderschoenen staat: geno-economie, gebaseerd op het idee dat het financiële gedrag van een persoon terug te voeren is op zijn DNA. Op Wikipedia staat over geno-economie: “er zijn enkele zwakke correlaties gevonden”. Dat klinkt niet erg hoopvol, toch?
“Ik begrijp waarom die tekst er zo staat, maar dat er alleen zwakke correlaties zijn gevonden is een misverstand. Laat me dat uitleggen.
Een menselijk genoom bevat de complete genetische samenstelling van een organisme. Zo’n genoom bestaat uit 46 chromosomen met grofweg zes miljard basenparen; de helft van de moeder en de andere helft van de vader. Daarvan zijn er ongeveer vijf miljoen basenparen die veel van de variatie in de menselijke populatie verklaren. De meeste van die basenparen hebben afzonderlijk geen verklarende kracht voor wie je bent en wat er in je leven gaat gebeuren. De ziekte van Huntington, waarbij er één gen afwijkt, is echt een uitzondering. Over het algemeen verklaren de allerkrachtigste basenparen hoogstens 0,02 procent van de determinatiecoëfficiënt (\(R^2\)). Dat zijn dus inderdaad zwakke correlaties.
Maar als je van een miljoen basenparen die er echt toe doen een samengestelde index maakt, waarbij je alle basenparen een gewicht toekent, en op basis daarvan een voorspelling doet, dan levert dat een \(R^2\) van 0,12 op (wat een correlatie van 0,35 impliceert). En naarmate de steekproeven groter worden gaat de \(R^2\) richting de twintig procent. Ik ben een van de tachtig coauteurs van een artikel dat gepubliceerd wordt in Nature genetics, waarin deze bevindingen gerapporteerd worden (Lee et al., 2018).”
Als je gedrag deels kan voorspellen op basis van genetica, kan je dan dus ook vaststellen welke eigenschappen door aanleg bepaald zijn en welke door opvoeding, om op die manier een bijdrage te leveren aan het nature-nurture-debat?
“Je moet voorzichtig zijn met een causale interpretatie. Dat een basenpaar als onderdeel van het dna iets voorspelt, betekent niet dat het puur aanleg is. Want het gaat om het basenpaar in een omgeving. Als een basenpaar dat competitie voorspelt bijvoorbeeld een goede voorspeller is voor schoolsucces in Frankrijk, met een competitief schoolsysteem, dan betekent dat niet dat hetzelfde basenpaar ook in Nederland een goede voorspeller is.
Daarnaast is het voor de correlaties tussen verschillende genetische varianten ook van belang op welke manier het genoom opgeknipt en doorgegeven is van ouder op kind in voorouderlijke populaties. Het kan bijvoorbeeld zijn dat een basenpaar A verantwoordelijk is voor een bepaald causaal verband. Maar door de manier waarop het van generatie op generatie is doorgegeven, is bij de bevolking in IJsland basenpaar A gecorreleerd met basenpaar B, terwijl bij de bevolking in Uganda die twee niet met elkaar gecorreleerd zijn. Het lijkt dan dus in IJsland alsof basenpaar B een causaal verband vertoont, terwijl dat niet het geval is.”
Waar moet dit uiteindelijk toe leiden?
“Binnen een paar jaar gaat genetische informatie de kosten van het uitvoeren van veel onderzoeken in de geneeskunde en sociale wetenschappen drastisch verlagen. Normaliter worden er controlevariabelen aan gerandomiseerde experimenten toegevoegd om ruis op te nemen. Maar als ook met genetische informatie ruis verminderd kan worden, betekent dit dat er veel kleinere samples gebruikt kunnen worden. Ik denk dat studies met een 25 procent kleinere steekproefomvang toekunnen. Zeker voor kostbaar onderzoek is dit erg belangrijk; het verzamelen van genetische gegevens kost ongeveer vijftig dollar per persoon.”
Een regressievergelijk als y = C + b1 × verklarende variabele b2 × genetische factoren dus?
“Inderdaad. Dat artikel zal binnenkort geschreven worden.”
Literatuur
AEA (2018) AEA Richard T. Ely lecture: competition, equilibrium, freedom, and paternalism. Video te vinden op www.aeaweb.org.
Freakonomics (2018) How to launch a behavior-change revolution. Podcast, aflevering 306, te vinden op freakonomics.com.
Laibson, D. (1994) Hyperbolic discounting and consumption. Proefschrift te vinden op dspace.mit.edu.
Laibson, D. (1997) Golden eggs and hyperbolic discounting. The Quarterly Journal of Economics, 112(2), 443–478.
Laibson, D. (2018) Private paternalism, the commitment puzzle, and model-free equilibrium. American Economic Review Papers and Proceedings, 108, 1–21.
Beshears, J., J. Choi, C. Clayton, et al. (2017) Optimal illiquidity. NBER Retirement Research Center Paper, NB 17-02.
Lee, J.J., R. Wedow, A. Okbay et al. (2018) Gene discovery and polygenic prediction from a genome-wide association study of educational attainment in 1.1 million individuals. Nature Genetics, 50, 1112–1121.
Samuelson, P. (1937) A note on measurement of utility. The Review of Economic Studies, 4(2), 155–161.
The New York Times (2001) Following the money, but also the mind. Artikel te vinden op www.nytimes.com.