Experimentalstudie im Projekt Handwerk mit Zukunft
02.02.2024
Auf Vertrauensgütermärkten, wie z. B. im Gesundheitswesen oder bei Reparaturdienstleistungen, sind Verbraucher auf Experten angewiesen, die über bessere Informationen verfügen, um sie angemessen zu diagnostizieren und zu behandeln. Experten sind jedoch in ihren diagnostischen Fähigkeiten eingeschränkt, was der Markteffizienz und dem Verbraucherwohl schadet. Technologische Durchbrüche, die Expertenentscheidungen ersetzen oder ergänzen, haben das Potenzial, die Fehlbehandlung der Verbraucher zu verringern. In diesem Artikel wird untersucht, wie Experten im Wettbewerb neuartige Diagnosetechnologien einsetzen, wenn Fähigkeiten heterogen verteilt und für die Verbraucher unbeobachtbar sind. Wir unterscheiden zwischen neuartigen Technologien, welche die Fähigkeiten von Experten erhöhen, und algorithmischen Entscheidungshilfen, die Expertenentscheidungen ergänzen, aber die persönliche Diagnosegenauigkeit eines Experten nicht beeinflussen. Wir zeigen, dass für Experten mit hohen Fähigkeiten ein Anreiz bestehen kann, auf die Entscheidungshilfe zu verzichten, um einem Pooling-Gleichgewicht zu entgehen, indem sie sich von Experten mit geringen Fähigkeiten abgrenzen. Die Ergebnisse eines Online-Experiments stützen unsere Hypothese und zeigen, dass Experten mit hoher Kompetenz signifikant seltener in eine algorithmische Entscheidungshilfe investieren als Experten mit geringer Kompetenz. Darüber hinaus dokumentieren wir Investitionen unter dem optimalen Niveau und keine Auswirkungen auf die Ehrlichkeit der Experten.
