Hansjörg GausChristoph Emanuel Müller

Mikroökonometrische Evaluation eines Angebots zur Verbraucherberatung unter Anwendung von Propensity Score Matching

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Abstract

In diesem Beitrag wird über die Vorgehensweise und Ergebnisse einer empirischen Wirkungsevaluation eines Beratungsangebots zur Verbreitung von Pedelecs berichtet. Anhand eines Quasi-Experiments im Feld wurden fünf Wirkungshypothesen auf der Ebene von Verhaltensintentionen überprüft. Der Problematik von Selektionsprozessen aufgrund fehlender Randomisierung wurde mit der Durchführung eines Propensity Score Matchings (PSM) begegnet. Hierbei wurden die Stichproben von Interventions- und Nichtteilnehmenden auf Basis beobachteter Kovariaten durch die Schätzung eines Propensity Scores harmonisiert. Die Schätzung von Treatment-Effekten erfolgte dann mithilfe eines Kernel-Matchings. Um die Robustheit der Effekte zu überprüfen, wurden mittels einer Sensitivitätsanalyse auf Basis von Rosenbaum Bounds potenzielle Fehlerszenarien modelliert. Die empirische Studie liefert somit nicht nur Erkenntnisse zur Wirksamkeit eines Beratungsangebots zu Elektrofahrrädern, sondern bietet auch Einblick in eine mögliche Vorgehensweise zur kausalen Wirkungsevaluation unter schwierigen Bedingungen im Feld.
Schlagwörter: Pedelecs, Verbraucherberatung, Propensity Score Matching, Wirkungsevaluation

This article reports on the design and results of the impact evaluation of an advice service aimed at increasing consumer demand for so-called pedelecs. In a quasi-experimental field study five causal hypotheses on behavioural intentions were tested. The problem of selection effects due to lacking randomization of samples was met with propensity score matching (PSM). The samples of participants and non-participants in the intervention were harmonized through the estimation of a propensity score on the basis of observed covariates. Subsequently, treatment effects were estimated applying kernel matching. In order to test for the robustness of effects, sensitivity analysis on the basis of Rosenbaum bounds was used for modelling potential scenarios of selection bias. Therefore, from the empirical study not only result insights into the effectiveness of an advice service on electric bikes, it also demonstrates how causal impact evaluation can be performed under challenging field conditions.
Keywords: Pedelecs, Consumer Advice, Propensity Score Matching, Impact Evaluation

Schlagworte
Pedelecs, Verbraucherberatung, Propensity Score Matching, Wirkungsevaluation