Kognitive Täuschungen durch Prozentangaben: Der Fall der staatlich geförderten Pensionsvorsorge

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1 Kognitive Täuschungen durch Prozentangaben: Der Fall der staatlich geförderten Pensionsvorsorge Sabine Strauß, Olivia Ladinig & Oliver Vitouch Forschungsgegenstand dieser Studie ist die neue staatlich geförderte Prämienpension, ein privates Pensionsvorsorgeprodukt, das unter anderem mit einer staatlichen Prämie von derzeit 8.5 % dotiert ist. In einer Serie von drei empirischen Studien wird demonstriert wie Konsumenten und Konsumentinnen durch intransparente Werbeinformation systematisch in die Irre geführt werden. Die staatliche Prämie wird von vielen Konsumenten und Konsumentinnen als staatlich geförderter Zinsfuß fehlinterpretiert. Die Ergebnisse der Studien zeigen, dass das Produkt teils auf Basis kognitiver Täuschungen vertrieben wird, und dass im Bereich von Finanzinvestitionen Referenzklassenprobleme und inakkurat induzierte kognitive Repräsentationen nicht zu unterschätzen sind. Schlüsselwörter: Kognitive Täuschungen, Repräsentation von Information, Prozentformate, Investment, Pensionsvorsorge 1 Einleitung Information benötigt Repräsentation diese Tatsache ist zentral für viele Bereiche der Kognitiven Psychologie. Ein und die selbe Information kann in verschiedenen Formaten unterschiedlich zugänglich sein und unterschiedlich gut verstanden werden. Die Art und Weise, wie Information repräsentiert wird, ist entscheidend dafür, wie die Information wahrgenommen und verarbeitet wird. In der Urteils- und Entscheidungsforschung ist dies von besonderer Bedeutung. Die Effekte unterschiedlicher Informationsformate auf Entscheidungsstrategien können teilweise auf evolutionäre Argumente zurückgeführt werden (Gigerenzer, 2000; Hoffrage & Vitouch, 2002). Die Grundlage dieser Untersuchung bietet das heuristic and biases-programm (Kahneman, Slovic & Tversky, 1982; Tversky & Kahneman, 1974), insbesondere der Basisratenfehler (base rate fallacy; Eddy, 1982) sowie das desillusionistische Programm der Berliner ABC Research Group zur simplen Auflösung solcher Urteilsfehler oder biases (z. B. Gigerenzer, 2000; Gigerenzer & Hoffrage, 1995; Tversky & Kahneman, 1981). Prozentangaben haben sich in der kognitiven Psychologie hinsichtlich kognitiver Täuschungen als besonders tückisch erwiesen (Hoffrage, Lindsey, Hertwig & Gigerenzer, 2000). Typischerweise treten solche Täuschungen auf, wenn die Referenzklasse unklar ist oder wenn Prozente von Prozenten eine Rolle spielen. Es wurde schon mehrfach aufgezeigt, wie durch andere Formate natürliche Häufigkeiten solche Täuschungen vermieden werden können und die akkurate Information zugänglich gemacht werden kann (Gigerenzer & Hoffrage, 1995; Hoffrage et al., 2000; Kleiter, 1981). Natürliche Sabine Strauß Abteilung für Allgemeine Psychologie & Kognitionsforschung, Institut für Psychologie, Alpen-Adria-Universität Klagenfurt sabine.strauss@uni-klu.ac.at Dieses Projekt wurde gefördert durch den Jubiläumsfond der Österreichischen Nationalbank (Jubiläumsfondsprojekt Nr.11109, COPER-Premium, Prof. Dr. Oliver Vitouch).

2 108 Sabine Strauß, Olivia Ladinig & Oliver Vitouch Häufigkeiten sind eine stabilere Währung (90 Fälle sind immer 90 Fälle), wohingegen 9 % von A mehr oder weniger sein kann als 9 % von B, da die Referenzklasse nicht immer transparent ist. In der vorliegenden Studie wird an einem prototypischen real-world-beispiel der staatlich geförderten Pensionsvorsorge die mentale Repräsentation von Prozentformaten demonstriert. Die neue staatlich geförderte Pensionsvorsorge wurde am 1. Januar 2003 in Österreich eingeführt. Das Produkt setzt sich aus einer variablen Verzinsung (anleihen-/aktienmarktabhängig) und einer staatlichen Prämie, deren Höhe sich ähnlich der Bausparprämie nach der Sekundärmarktrendite von Anleihen der Wiener Börse richtet, zusammen. Diese staatliche Prämie kann zwischen 8.5 und 13.5 % variieren (zu finanzwissenschaftlichen Aspekten siehe Halling, Mosburger & Randl, 2004). Die staatliche Prämie lag zum Zeitpunkt des Erhebungsbeginns (2005) bei 9 %. Die staatliche Prämie bezieht sich immer auf die jährlichen Einzahlungen und nicht auf das Gesamtkapital. Die Entscheidung für eine private Pensionsvorsorge hat eine immer größer werdende Bedeutung für die finanzielle Absicherung im Alter. Sie wird medial und politisch stark beworben, vermehrt von jüngeren Menschen als langfristige Investition (mit Laufzeiten über die halbe Lebenszeit) getätigt und sollte nicht basierend auf kognitiven Täuschungen abgeschlossen werden. 2 Design Die folgende Studie versucht aufzuzeigen, wie Konsumenten und Konsumentinnen durch die Präsentation von numerischen Informationen systematisch in die Irre geführt werden. In einer Serie von drei Studien wurde das Konzept der 9%-Prämie empirisch untersucht. Durch zwei Fragebogenstudien und eine Detailstudie (Renditeberechnung mit lautem Denken) wurde überprüft, inwieweit Personen Prozentangaben bei der finanziellen Anlageberatung adäquat verstehen. Das Ziel der Untersuchung ist es, das Referenzklassen-Problem im Investmentkontext empirisch zu belegen. Die Untersuchung soll aufzeigen, dass das richtige Verständnis von Prozentformaten nicht als selbstverständlich angesehen werden kann. 3 Hypothesen Als Hypothese wird angenommen, dass Konsumenten und Konsumentinnen sich für die staatlich geförderte Prämienpension aufgrund unfairer Informationsstrategien und falscher Erwartungen entscheiden. Prozent-Formate führen bei der staatlich geförderten Pensionsvorsorge zu kognitiven Täuschungen. Die Effekte können aufgrund der unvorteilhaften Wirkung von Prozentformaten erklärt werden, die durch die Angabe von natürlichen Zahlen vermieden werden könnten. Weiters wird angenommen, dass Versuchspersonen die Erträge von Zinsen im Vergleich zu Prämien zu gering einschätzen. Diese Fehleinschätzungen entstehen aus dem Referenzklassen-Problem und ähneln dem klassischen Basisratenfehler.

3 Kognitive Täuschungen durch Prozentangaben Studie 1 In einer Fragebogenuntersuchung wurden Studierende der Fachrichtungen Psychologie, Betriebswirtschaft und Mathematik gebeten sich vorzustellen, eine Freundin hinsichtlich verschiedener Anlageformen zu beraten. Die Einzahlung wurde mit 1000 Euro pro Jahr festgelegt, der Einzahlungszeitraum wurde auf 30 Jahre festgesetzt. Drei verschiedene Anlageformen standen zur Option: A 3 % Verzinsung (künftig Option [3 % Z]) B 9 % Prämie und eine 50 : 50 Chance auf entweder 0 % Zinsen oder 2 % Zinsen (Option [9% P + Z 50:50 ]) C 9 % Prämie und 1 % Verzinsung (Option [9% P + 1% Z]) Der Fragebogen enthielt auch eine Frage zur subjektiven Einschätzung der Sicherheit der gewählten Anlageform (Likert-Skala). Die Fragebogenerhebung unterteilte sich nach drei Studienrichtungen. An der Untersuchung nahmen 198 Psychologie-Studierende an der Alpen-Adria Universität Klagenfurt (82 % weiblich) teil. Das durchschnittliche Alter lag bei 26 Jahren (Min = 18, Max = 67, SD = 9.5). Die geringste Tendenz zeigte sich für die Wahl der unsichersten Option [9%P + Z 50:50 ]. Nur 9 % der Befragten präferierten diese Anlageoption. Die Option [9% P+1% Z] wählten 50 %. Die faktisch beste Option [3% Z] wählten 41 %. Bei den Betriebswirtschaftslehre-Studierenden (n = 172, 65 % weiblich, Alter: M = 21 Jahre, Min = 18, Max = 37, SD = 2.8) zeigt sich ebenfalls die geringste Tendenz für die Wahl der unsicheren Option [9% P + Z 50:50 ]. Nur 10 % der Befragten präferierten diese Anlageoption. Die Option [9% P + 1% Z] wählten 57 %. Die faktisch beste Option [3% Z] wählten 33 %. Bei dieser Erhebung haben sich über 50 % der Befragten aus dem vorgelegten Alternativset intuitiv für die weniger lukrative Versicherungsform entschieden. Bei den befragten Mathematik-Studierenden (n = 62, davon 53 % weiblich, Alter: M = 22.5, Min = 18, Max = 46, SD = 3.8) wählten 13 % der Befragten die unsicherste Option [9% P + Z 50:50 ]. Die Option [9% P + 1% Z] wählten 31 %. Die faktisch beste Option [3% Z] wählten in diesem Sample 57 %. Mathematik-Studierende entscheiden sich anders als Studierende der anderen Studienrichtungen zu mehr als 50 % für die faktische beste Anlageform. Die Ergebnisse der Mathematik-Studierenden zeigen eine deutlich höhere Rate an richtigen Antworten (Option [3% Z]). Weiters wurde untersucht, ob die Einschätzung über die subjektive Sicherheit der Wahl der richtigen Anlageform (Likert-Skala) mit der gewählten Anlageform zusammenhängt. Hierzu wurde die gesamte Stichprobe (Mathematik-, Betriebswirtschaftslehre- und Psychologie-Studierende, n = 432) berücksichtigt. Es zeigt sich, dass Personen, die die optimale Anlageform gewählt haben, auch signifikant höhere Confidence- Urteilen aufwiesen (Kruskal-Wallis-H-Test, χ 2 (2, n = 435) = 6.4, p =.041). Dieser Unterschied ist darauf zurückzuführen, dass sich Versuchspersonen, die die Option

4 110 Sabine Strauß, Olivia Ladinig & Oliver Vitouch Abb. 1. Häufigkeiten der Anlageformen [3% Z] gewählt haben, ihrer richtigen Wahl sicherer waren, als Personen, die die Option [9% P + 1% Z] gewählt haben (Mann-Whitney-U-Test, Z = 2.52, p =.006). 5 Studie 2 In einer seperaten Erhebung wurde der Fragebogen einem Kaufhaussample in der Klagenfurter Innenstadt vorgelegt (n = 101, davon 52 % weiblich, Alter: M = 39 Jahren, Min = 17, Max = 81, SD = 16). Die geringste Tendenz zeigte sich auch hier für die Wahl der unsichersten Option [9% P + Z 50:50 ]. Nur 10 % der Befragten präferierten diese Anlageoption. Die Option [9% P + 1% Z] wählten 53 %. Die faktisch beste Option [3% Z] wählten nur 38 %. Mehr als 50 % der Befragten aus dem Kaufhaussample entschied sich nicht für die faktisch beste Option. Die Abbildung 1 zeigt zusammenfassend die Verteilung der gewählten Anlageformen der Mathematik-Studierenden, der BWL-Studierenden, der Psychologie-Studierenden und des Kaufhaussamples. 6 Studie 3 Diese Studie sollte den zugrunde liegenden Entscheidungsprozessen im Einzelexperiment näher auf den Grund gehen. Den Versuchspersonen wurde ebenfalls der Standardfragebogen vorgelegt, jedoch nur mehr mit zwei Antwortoptionen (Option [3% Z] und Option [9% P + 1% Z]). Anschließend sollten die Versuchspersonen die Gewinnausschüttung der beiden Optionen nach 30 Jahren schätzen (lautes Denken). Danach wurden sie dazu aufgefordert die Begriffe Zinsen und Prämien zu definieren. Im nächsten Schritt sollten sie die Gewinnausschüttung für beide Optionen berechnen, dazu

5 Kognitive Täuschungen durch Prozentangaben 111 durften sie Papier, Bleistift und einen Taschenrechner als Hilfsmittel verwenden. Im Anschluss wurde ein anschauliches Modell zur Verbesserung des Verständnisses von Zinsen und Prämien (PowerPoint-Präsentation) als Auflösungshilfe vorgelegt. In der PowerPoint-Präsentation wurden die Begriffe Zinsen und Prämien definiert und somit wurde die unterschiedliche Referenzklasse verdeutlicht. Die kumulativen Gewinne wurden pro Jahr bildlich durch Münzen dargestellt. Somit konnte veranschaulicht werden, dass sich die Zinsen jährlich über 30 Jahre hinweg vermehren (sie beziehen sich immer auf das Gesamtkapital), wohingegen bei der Prämie jährlich stets derselbe Betrag (bezogen auf die jährliche Einzahlung) hinzukommt. Aufgrund dieser bildlich unterstützten Erklärung sollten sich die Versuchspersonen bei einem weiteren Beispiel für die Anlageform [3% Z] entscheiden. Somit wurde der Transfer in ein neues Beispiel überprüft. An der Untersuchung nahmen 30 Versuchspersonen (67 % weiblich) teil. Das durchschnittliche Alter lag bei M = 26 Jahre (Min = 18, Max = 49, SD = 8). Für die faktisch beste Anlageform Option [3%Z] entschieden sich 63 % der Versuchspersonen vor der Auflösungshilfe. Bei der Schätzung der Gewinnausschüttung nach 30 Jahren liegt der Mittelwert bei der Option A bei Euro (Min = 90, Max = 52000, SD = 16777). Für die Option [9% P + 1% Z] wurde eine Gewinnausschüttung von M = (Min = 100, Max = 60000, SD = 17299) geschätzt. Interessant ist hier weniger der Mittelwert der Schätzungen für beide Optionen sondern der Range der Beträge von 90 Euro bis Euro. Die Definitionen von Zinsen und Prämien zeigen, dass der Wissenshintergrund der Versuchspersonen unterschiedlich ist, wobei die Prämie häufig als zusätzliche Belohnung definiert wurde. Betrachtet man die deskriptive Verteilung so fällt auf, dass sieben Versuchspersonen (23 %) für die Option [3% Z] Euro berechnen. Die Heuristik hinter diesen Berechnungen lässt sich auf Basis der Gesprächsprotokolle dieser Versuchspersonen wie folgt erklären: Die Versuchspersonen berechneten hier die 3 % von 1000 Euro also 30 Euro und multiplizierten diesen Betrag mit 30 Jahren und kamen somit zu diesem Ergebnis. Zwei Versuchspersonen (7 %) berechneten 900 Euro. Sie verfolgten den gleichen Rechenweg vergaßen aber darauf, das Grundkapital zu addieren. Die tatsächliche Gewinnausschüttung beträgt für die Option [3% Z] Euro und für die Option [9% P + 1% Z] Euro. Das Endkapital beträgt bei der Option [3% Z] 163 % und bei der Option [9% P + 1% Z] 128 %. Nach dem alle Versuchspersonen die Auflösungshilfe (PowerPoint-Präsentation) gesehen hatten wurde untersucht, ob der Transfer in ein neues Beispiel geschafft wird. Die faktisch bessere Anlageform [3% Z] wurde nun von 73 % der Versuchspersonen gewählt. Tatsächlich haben sich nur drei Versuchspersonen nachdem sie zuerst die falsche Option wählten, nach der Auflösungshilfe für die bessere Option umentschieden.

6 112 Sabine Strauß, Olivia Ladinig & Oliver Vitouch 7 Diskussion Die Ergebnis der Fragebogenerhebungen zeigen, dass sich die Versuchspersonen durchwegs häufiger für das 9%-Prämien-Konzept entscheiden (mit Ausnahme der Mathematik-Studierenden) und nicht für die faktisch gewinnbringendste Option [3% Z]. Den Versuchspersonen fehlt die Referenzklasse der Prozentangaben. Sie gehen davon aus, dass 9 % auf jeden Fall mehr sind als 3 %. Jedoch ist wie eingangs erwähnt entscheidend, wovon man 9 % bzw. 3 % berechnet. Die Ergebnisse der Fragebogenerhebung zeigen, dass Konsumenten und Konsumentinnen sehr schlecht in der Lage sind ( staatliche ) Prämie (9 %) und Verzinsung (x %) auseinander zuhalten. Hypothesengemäß schätzen die Versuchspersonen die Erträge von Zinsen im Vergleich zu Prämien zu gering ein. Sie treffen falsche bzw. auf mangelnder Informiertheit beruhende Investitionsentscheidungen aufgrund unfairer Informationsstrategien der Anbieter und mangelnder Transparenz des Pensionsvorsorgeprodukts. Das Produkt staatlich geförderte Pensionsvorsorge ist intransparent, da Prozentformate zu kognitiven Täuschungen führen können (vgl. Hoffrage et al., 2000). Die Auflösungshilfe in der Studie drei scheint nicht die erwartete Wirkung auf die Versuchspersonen gehabt zu haben. Nur drei Personen haben sich nach der Auflösungshilfe für die richtige Anlageform entschieden. Dafür verantwortlich könnte das umfassende Versuchsdesign der Studie drei zu sein. In einer Folgestudie soll untersucht werden, ob sich die Ergebnisse verändern, wenn man das Versuchsdesign verkürzt und den Versuchspersonen die Auflösungshilfe gleich zu Beginn präsentiert. Dadurch könnten kognitive Blockaden durch die teilweise empfundene subjektive Unlösbarkeit des Problems ( Angst vor Zahlen ) vermieden werden. 8 Zusammenfassung und Ausblick Die Ergebnisse aus den drei Studien zeigen, dass Zinseffekte im Vergleich zu Prämieneffekten zu gering eingeschätzt werden. Oft wurden Prämie und Zinssatz einfach addiert. Die Referenzklasse des Prozentwertes ist, in struktureller Analogie zur base rate fallacy (Eddy, 1982) für die Mehrzahl der Versuchspersonen unklar. Die praktische Relevanz der Studie liegt in Vorschlägen für eine Qualitätssteigerung der Beratungspraxis bei Geldanlagen. Die Qualitätssteigerung entstünde, wenn Zahleninformationen zu Anlageprodukten in einem Format dargeboten würden, das adäquat zum kognitiven System des Menschen passt, sodass Missverständnisse und vor allem langfristige Fehlinvestitionen reduziert werden können. Aufgrund der vorliegenden Ergebnisse scheint es naheliegend zu überprüfen, wie Expertinnen und Experten also Bankangestellte die Zinsen-Prämien-Thematik im Falle der staatlich geförderten Pensionsvorsorge kommunizieren. In Planung ist eine vierte Studie, in der überprüft werden soll, wie und ob Bankangestellte und Versicherungsagentinnen und Versicherungsagenten Zinsen und Prämien kommunizieren.

7 Kognitive Täuschungen durch Prozentangaben 113 Literatur Eddy, D. M. (1982). Probabilistic reasoning in clinical medicine: Problems and opportunities. In D. Kahneman, P. Slovic & A. Tversky (Eds.), Judgement under uncertainty: Heuristic and biases (S ). Cambridge, UK: University Press. Gigerenzer, G. (2000). Adaptive thinking: Rationality in the real world. New York: Oxford University Press. Gigerenzer, G. & Hoffrage, U. (1995). How to improve Bayesian reasoning without instruction: Frequency formats. Psychological Review, 102, Halling, M., Mosburger, G. & Randl, O. (2004). Die prämienbegünstigte Zukunftsvorsorge: Ein attraktives Instrument? Journal of Financial Markets and Portfolio Management, 18, Hoffrage, U., Lindsey, S., Hertwig, R. & Gigerenzer, G. (2000). Communicating statistical information. Science, 290, Hoffrage, U. & Vitouch, O. (2002). Evolutionspsychologie des Denkens und Problemlösens. In J. Müsseler & W. Prinz (Hrsg.), Allgemeine Psychologie (S ). Heidelberg, Spektrum. Kahneman, D., Slovic, P. & Tversky, A. (Eds.) (1982). Judgement under uncertainty: Heuristics and biases. Cambridge, UK: University Press. Kleiter, G. D. (1981). Bayes-Statistik. Grundlagen und Anwendungen. De Gruyter. Berlin Tversky, A. & Kahneman, D. (1974). Judgment under uncertainty: Heuristics and biases. Science, 185, Tversky, A. & Kahneman, D. (1981). The framing of decisions and the psychology of choice. Science, 211,