Experimental validation of how information influences individual behavior

Abstract

En este experimento se recogerán los datos de las acciones tomadas por los participantes, sus pagos, tiempos por pantalla de decisión, así como datos sociodemográficos como edad, género, nivel educativo. En particular en este experimento también se recogen decisiones sobre aversión al riesgo, nivel cognitivo, creencias, preferencias sociales. A continuación, se presenta el diccionario de variables de los datos recogidos donde se describe: variable, descripción de la variable, tipo de dato, valores posibles/formato. Diccionario de variables del Software Experimental Software Treatment Treatment display name VAT_evasion W_NoInfo Whistleblowing - No info VAT_evasion TA_NoInfo Tax Audit - No info VAT_evasion TA_Info Tax Audit - Info VAT_evasion W_NoInfo_PG Whistleblowing - No info - Public goods VAT_evasion 'W_NoInfo2 Whistleblowing - No info - 2 Los valores de configuración de los tratamientos se recogen en la siguiente tabla: W_NoInfo TA_NoInfo TA_Info W_NoInfo_PG 'W_NoInfo2 public_goods False False False True False tax_audit False True True False False tax_audit_info False False True False False whistleblowing True False False True True public_goods_entity ----- ----- ----- ??? ----- price 10 10 10 10 10 profit_tax_rate 0.1 0.1 0.1 0.1 0.2 buyers_edowement 20 20 20 20 20 VAT_rate 0.1 0.1 0.1 0.1 0.2 TA_audit_probability None ??? None None None fine_rate 0.2 0.2 0.2 0.2 0.1 whistleblowing_cost 0 0 0 0 0 whistleblowing_reward 0 0 0 0 0 Listado variables Se genera una fila para cada sujeto, para cada uno de los periodos. A continuación se muestran las variables importantes. Aquellas que no se muestran en la siguiente tabla son auxiliares. Variable Content min max type Participant (Empiezan en la columna A se nombran participant.nombre_variable) id_in_session Identificador numérico del sujeto en la sesión 1 48 Integer code Identificador único del participante text label Nombre ordenador text time_started_utc Momento de inicio DateTime Field Player (Empiezan en la columna P se nombran player.nombre_variable) id_in_group Identificador dentro del grupo. Cada grupo consta de únicamente 2 participantes. Cada cluster consta de 3 grupos. Se corresponde con el rol: 1 – Vendedor 2 - Comprador 1 2 integer role Rol del participante. Es constante a lo largo del experimento. Puede ser Vendedor o comprador payoff Beneficio en puntos en la ronda actual 8 10 currency cluster Número del cluster al cual el participante pertenece. Es constante a lo largo del experimento 0 7 evade Si el jugador decide evadir impuestos en la ronda actual 0 False 1 True boolean whistle Si el jugador decide denunciar una evasión de impuestos en la ronda actual 0 False 1 True boolean paid_taxes Los impuestos pagados en cada ronda 0 1 currency total_taxes Los impuestos pagados en las rondas seleccionadas 0 5 currency final_earnings Pago final en puntos, calculado a partir de los payoffs de las rondas seleccionadas en paid_rounds 40 50 currency final_payment Pago final en euros, calculado a partir de final_earnings y el factor de conversión seleccionado currency phase La fase del experimento en que se encuentra el jugador 1 3 integer state El estado en que se encuentra el jugador acorde a la tabla de estados que se describe más abajo 0 6 Integer/ enum pc_name Nombre del ordenador string ip_address IP ordenador GenericIP AddressField Group (Empiezan en la columna A y se nombran group.nombre_variable) Variables comunes del grupo id_in_subsession Identificador de grupo comprador-vendedor al que pertenece el sujeto 1 24 integer audited Si el grupo ha sido auditado en los tratamientos con tax_audit = True 0 False 1 True boolean subsession (Empiezan en la columna AI se nombran subsession.nombre_variable) round_number Número de ronda 1 20 integer session (Empiezan en la columna AW se nombran session.nombre_variable) code Identificador único de la sesión Text label Identificador de tratamiento Text Además se exporta el fichero VAT_evasion (custom export) con las siguientes variables relevantes: total_taxes Total de tasas recaudadas en las rondas seleccionadas en CU 0 120 CurrencyField paid rounds Lista de las rondas seleccionadas para los pagos String payment NE Pago para [comprador, vendedor] en caso de que el vendedor no evada [Float, Float] payment E-NE Pago para [comprador, vendedor] en caso de que el comprador no evada [Float, Float] payment E-E-A Pago para [comprador, vendedor] en caso de que haya evasión y whistleblowing/auditoría [Float, Float] payment E-E-NA Pago para [comprador, vendedor] en caso de que haya evasión y no haya whistleblowing/auditoría [Float, Float] cfg name Nombre del tratamiento String cfg public_goods Si hay public goods 0 1 Boolean cfg tax_audit Si hay auditoría 0 1 Boolean cfg tax_audit_info Si se da información de la auditoría 0 1 Boolean cfg whistleblowing Si hay whistleblowing 0 1 Boolean cfg public_goods_entity Nombre de la entidad sin ánimo de lucro a la que se destinan las tasas recaudadas, si la hubiera String cfg price Price Float cfg profit_tax_rate Profit tax rate Float cfg buyers_endowement Buyer’s endowement Float cfg VAT_Rate VAT rate Float cfg TA_audit_probability Probability that the Tax agency audits 0 1 Float cfg fine_rate Fine rate Float cfg whistleblowing_cost Cost for the Buyer if they whistlebow Float cfg whistleblowing_reward Incentive/reward for the Buyer if they whistleblow Float Listado de estados En todo momento el jugador tiene asociado un estado numérico correspondiente al punto del experimento en que se encuentra: Estado Valor Descripción NS 0 not started NE 1 not evade E 2 evade E_NE 3 evade -> not evade E_E 4 evade -> evade E_E_Q 5 evade -> evade -> evasion catched E_E_NQ 6 evade -> evade -> evasion not catchedWe experimentally explore VAT evasion under different auditing regimes: a Tax Agency with a known probability of auditing, a Tax Agency with an unknown probability of auditing and a Whistleblowing regime where buyers can report on tax evasion. Evasion is higher when there is a Tax Agency with risk than when there is a Tax Agency with ambiguity randomly auditing. The difference is due to both a lower rate of evasion proposals from part of the sellers and a higher rejection of evasion proposals from part of the buyers. Moreover, evasion is higher when there is a whistleblowing policy than when there is a Tax Agency randomly auditing. Our results suggest an ambiguity aversion effect counteracted by a conspiracy effect. The difference is due to a higher rejection of evasion proposals from part of the buyers. HIPOTESIS: Hipótesis 1: There is full tax evasion in the three treatments. Hipótesis 2: No Buyer whistleblows in treatment W. Hipótesis 3: Evasion does not change from an environment with risk (TAR) to an environment with uncertainty (TAA), given the same probability of being audited. Hipótesis 4: Evasion does not change from an environment with nature auditing (TAA) to one where a person audits (W), given the same probability of being audited.MInisterio de Ciencia, Investigación y UniversidadContiene un fichero con los tratamientos de una sesión experimenta