This article experimentally examines voluntary contributions when group members' marginal returns to the public good vary. The experiment implements two marginal return types, low and high, and uses the information that members have about the heterogeneity to identify the applied contribution norm. We find that norms vary with the information environment. If agents are aware of the heterogeneity, contributions increase in general. However, high types contribute more than low types when contributions can be linked to the type of the donor but contribute less otherwise. Low types, on the other hand, contribute more than high types when group members are aware of the heterogeneity but contributions cannot be linked to types. Our results underline the importance of the information structure when persons with different abilities contribute to a joint project, as in the context of teamwork or charitable giving. (author's abstract) / Series: Department of Economics Working Paper Series

Ausgangspunkt dieser Dissertation ist, dass mit stabilen Präferenzen unvereinbares Verhalten für die Standardökonomik eine Herausforderung darstellt. Eines der sich stellenden Probleme ist, dass sich wandelnde Präferenzen der normativen Analyse abträglich sind: Wenn nicht vorhersagbar ist, ob und wie Präferenzen abhängig von der Situation und von institutionellen Arrangements variieren, lässt sich keine optimale Wirtschaftspolitik bestimmen. Es wird argumentiert, dass die Ökonomik daher auch in Betracht ziehen muss, wie Präferenzen evolvieren und wie ökonomische Akteure Informationen - z. B. Wahrscheinlichkeiten und Auszahlungen -verarbeiten. In den folgenden Kapiteln werden zwei Studien vorgestellt, die dieses Ziel verfolgen, indem sie den Prozess der Entscheidungsfindung experimentell untersuchen. Die erste Studie, "Kognitive Last erhöht Risikoaversion", zeigt, dass eine spezifische Änderung des Entscheidungsumfelds - nämlich eine Erhöhung der kognitiven Last - einen messbaren Einfluss auf die Risikoeinstellungen der Versuchspersonen hatte. Zudem werden die beobachteten Verhaltensänderungen in Verbindung zu existierenden Mehr-System-Modellen der Entscheidungsfindung gesetzt. Die ebenfalls gemessenen Reaktionszeiten bestätigt die Interpretation, dass die Entscheidungsfindung unter Risiko das Produkt interagierender Systeme im menschlichen Hirn ist. Die zweite Studie, "Soziales Lernen auf Finanzmärkten", verfolgt das Ziel, die normalerweise verborgenen Komponenten Präferenzen und Überzeugungen beobachtbar zu machen. Zu diesem Zweck absolvierten Versuchspersonen ein Experiment, während ihre Hirnaktivierung per funktioneller Magnetresonanztomografie gemessen wurde. Dies erweitert den analysierbaren Datensatz über die getroffenen Entscheidungen hinaus um Maße der Hirnaktivierung. Dadurch trägt diese Studie zur Identifizierung der Faktoren bei, die bestimmen, in welchem Umfang wir aus der Beobachtung der Entscheidungen anderer lernen. / The point of departure of this dissertation is that behavior which is inconsistent with stable preferences poses a challenge for mainstream economics. One of the issues that arise is that changing preferences are detrimental to the objective of normative economics: If one cannot predict whether and how people’s preferences vary across situations or institutions, one cannot determine which economic policy would be optimal. Based on this, it is argued that economics has to take into account how preferences evolve and how information - e.g., probabilities and payoffs - is processed by economic agents. In the following two chapters, two experimental studies are presented that pursue this goal by investigating the process by which people make decisions. The first study, "Cognitive load increases risk aversion," shows that a specific change in the environment - in this case, an increase in cognitive load - had a measurable impact on subjects’ risk attitudes. Importantly, it also relates the observed changes to existing dual-system models of decision making. The response times which were recorded in addition to subjects’ choices contribute to the interpretation of the study’s findings, since they support the view that decision making under risk is the product of interacting systems in the human brain. The second study, "Social learning in asset markets," has the objective of making the latent components preferences and beliefs observable. To this end, subjects participated in a social-learning experiment while their brain activation was recorded via functional magnetic-resonance imaging. This enlarges the analyzable dataset through measures of subjects’ brain activation in addition to subjects’ choices. In doing so, the study contributes to identifying the factors that shape to what extent we learn from observing the choices of other human beings.