Handwerk als Vertrauensgut - ein theoretischer Rahmen zur experimentellen Forschung

Meub, Lukas; Reher, Leonie; Erlei, Alexander; Beuchel, Sebastian Research Report Handwerk als Vertrauensgut - ein theoretischer Rahmen zur experimentellen Forschung ifh Forschungsbericht, No. 31 Provided in Cooperation with: Volkswirtschaftliches Institut für Mittelstand und Handwerk an der Universität Göttingen (ifh) Suggested Citation: Meub, Lukas; Reher, Leonie; Erlei, Alexander; Beuchel, Sebastian (2025) : Handwerk als Vertrauensgut - ein theoretischer Rahmen zur experimentellen Forschung, ifh Forschungsbericht, No. 31, Volkswirtschaftliches Institut für Mittelstand und Handwerk an der Universität Göttingen (ifh), Göttingen, https://doi.org/10.47952/gro-publ-323 This Version is available at: https://hdl.handle.net/10419/325478 Standard-Nutzungsbedingungen: Die Dokumente auf EconStor dürfen zu eigenen wissenschaftlichen Zwecken und zum Privatgebrauch gespeichert und kopiert werden. 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If the documents have been made available under an Open Content Licence (especially Creative Commons Licences), you may exercise further usage rights as specified in the indicated licence. https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ifh Forschungsbericht 31 Lukas Meub, Leonie Reher, Alexander Erlei, Sebastian Beuchel www.ifh-goettingen.de 2025 Handwerk als Vertrauensgut - ein theoretischer Rahmen zur experimentellen Forschung Veröffentlichung des Volkswirtschaftlichen Instituts für Mittelstand und Handwerk an der Universität Göttingen Forschungsinstitut im Deutschen Handwerksinstitut e.V. Bibliografische Information der Deutschen Nationalbibliothek Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über http://dnb.dnb.de abrufbar. ISSN 2751-2215 DOI-URL: https://doi.org/10.47952/gro-publ-323 Alle Rechte vorbehalten ifh Göttingen | Heinrich-Düker-Weg 6 | 37073 Göttingen Tel.: +49 551 39 34882 E-Mail: [email protected] Internet: www.ifh-goettingen.de GÖTTINGEN | 2025 ISSN 2751-2215 DOI-URL: https://doi.org/10.47952/gro-publ-319 Diese Studie wurde im Rahmen des Projekts „Handwerk mit Zukunft (HaMiZu)“ erstellt und vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert (Förderkennzeichen 02K20D001). Handwerk als Vertrauensgut - ein theoretischer Rahmen zur experimentellen Forschung Zusammenfassung: Das Handwerk befindet sich in einem tiefgreifenden Prozess der digitalen Transformation, der sowohl Leistungsangebote als auch Marktstrukturen nachhaltig verändert. Diese Entwicklungen erzeugen einen erheblichen Forschungsbedarf für ein „Handwerk der Zukunft“. Die vorliegende Studie beschreibt das Konzept der Vertrauensgütermärkte und begründet, warum dieses einen in der Verhaltensökonomik etablierten und theoretisch tragfähigen Analyserahmen für den Handwerksmarkt der Zukunft bietet. Vertrauensgütermärkte erfassen die Informationsasymmetrie zu Gunsten von Experten (Handwerkern) gegenüber den Kunden, welche häufig auch nach Leistungserbringung nicht oder nur unzureichend die Qualität der Leistung beurteilen können. So können die Wirkungen von Verhaltensänderungen der Betriebe und der Kunden sowie institutioneller und marktlicher Veränderungen präzise analysiert werden. Zukünftig von besonderem Forschungsinteresse ist der Bereich der Digitalisierung im Kontext der Konsumenteninformation, in dem große Veränderungen und potenziell tiefgreifende Verschiebungen der Informationsasymmetrien zugunsten der Konsumenten zu erwarten sind. Beispielsweise steigt der Informationsgrad der Kunden durch KI-Tools, die Einholung zweiter Meinungen wird erleichtert, und Bewertungen zu Experten können breit geteilt werden. Gleichwohl ist die Wirkung der Digitalisierung auf die Informationslage der Experten bisher wenig erforscht, obwohl das daraus resultierende Investitionsund Innovationsverhalten für zukünftige Handwerksmärkte entscheidend sein dürfte. Vor diesem Hintergrund leitet die Studie vier zentrale Forschungsfelder ab: (1) die Entscheidungsrolle des Kunden im Kontext der digitalen Transformation und ihre heterogenen Effekte auf Marktprozesse im Handwerk, (2) die Dynamik technologischer Investitionen und Adaptionen von Handwerkern, insbesondere unter dem Einfluss algorithmischer Empfehlungen, (3) das Explorationsverhalten im Sinne von „learning by doing-using-interacting“ und seine Implikationen für Qualitätssicherung und Informationsasymmetrien sowie (4) die Gestaltung regulatorischer Anforderungen, um Transparenz, Verlässlichkeit und Vertrauen in einem sich rasch wandelnden Marktumfeld zu gewährleisten. Inhalt Einleitung ................................................................................................................................ 1 Handwerker als Experten .......................................................................................................... 3 Literaturüberblick .................................................................................................................... 5 Verhaltensökonomische Agenda – Handwerk der Zukunft .......................................................... 11 Literatur ................................................................................................................................. 13 Abbildungen Abb. 1: Baumdiagramm für ein simples Credence Goods-Modell ....................................................... 4 HANDWERK ALS VERTRAUENSGUT - EIN THEORETISCHER RAHMEN ZUR EXPERIMENTELLEN FORSCHUNG 1 Einleitung Das Handwerk befindet sich in einem stetigen Wandel der Marktstrukturen (Helms et al., 2024; Beuchel et al., 2024). Digitale Transformationen verändern historisch gewachsene Interaktionsprozesse und stellen viele Betriebe vor neue Herausforderungen. Nicht nur die Handwerksleistungen per se, sondern auch ihre Geschäftsmodelle, Kundenbeziehungen, bürokratische Berichtspflichten oder Innovationsprozesse müssen immer neuen, dynamischen Anforderungen gerecht werden. Diese Veränderungen implizieren eine Vielzahl angepasster ökonomischer Entscheidungen. Um den wirtschaftspolitischen Anforderungen dieses Transformationsprozesses gerecht zu werden, ist es notwendig, den Handwerksmarkt, seine Akteure, bestehende Anreizstrukturen und mögliche wirtschaftspolitische Interventionen systematisch zu analysieren. Hier bildet die Verhaltensökonomik einen idealen theoretischen und bereits empirisch tiefgreifend untersuchten Forschungsrahmen. Viele Handwerksleistungen fallen in die Kategorie der Vertrauensgüter, auch Credence Goods genannt (Dulleck & Kerschbamer, 2006). Vertrauensgüter sind Güter oder Dienstleistungen, deren Qualität auch nach dem Kauf oder Konsum für die Käufer schwer oder gar nicht beurteilbar ist. Es besteht also nicht nur vor dem Kauf eine Unsicherheit über die Qualität, sondern auch nach dem Erhalt der Leistung bleibt die Qualität für die Kunden unbeobachtbar. Zu den Vertrauensgütern im Handwerk zählen beispielsweise Sanitärinstallationen, bei denen erst nach Jahren erkennbar wird, ob Rohre fachgerecht verlegt wurden, Elektroinstallationen, deren Sicherheit und Normgerechtheit für Laien nur schwer überprüfbar ist, sowie Dachsanierungen, bei denen sich die Qualität von Abdichtungen und Materialien oft erst nach längerer Zeit zeigt. Auch im Lebensmittelhandwerk entstehen Vertrauensgüter-Problematiken. Viele Kunden legen heutzutage Wert auf regionale Produkte, kontrolliert biologischen Anbau oder bestimmte Inhaltsstoffe, sind aber nicht in der Lage, die Angaben der Hersteller oder Verkäufer nachzuprüfen. Ein klassisches Beispiel der Literatur bezieht sich auf das KfzGewerbe. Kunden haben oft nicht die Informationen, um die Diagnostik und den Service der Wertstatt zu kontrollieren. Stattdessen observieren sie im Nachhinein lediglich, ob das ursprüngliche Problem noch existiert. Sie müssen der Werkstatt also vertrauen, keine unnötigen oder falschen 1 Diese Kategorisierung gilt nicht für alle Handwerksgüter. Beispielsweise ist es im Friseurhandwerk deutlich einfacher, Art und Qualität der Dienstleistung einzuschätzen und zu vergleichen. In solchen Reparaturen vorgenommen zu haben sowie einen angemessenen Preis in Rechnung zu stellen. 1 Eine breite, methodisch ausdifferenzierte verhaltensökonomische Literatur untersucht den Einfluss verschiedenster akteurspezifischer und institutioneller Elemente auf Credence Goods-Märkten. Credence Goods-Märkte unterscheiden sich von anderen Marktformen insbesondere in der fortwährend präsenten Informationsasymmetrie zwischen den Anbietern von Vertrauensgütern (Experten) und ihren Nachfragern (Konsumenten). Experten haben Anreize, ihren Wissensvorsprung auszunutzen, indem sie (1) eine Dienstleistung oder ein Gut anbieten, das die Nachfrage des Konsumenten nicht vollständig erfüllt (undertreatment), (2) eine Dienstleistung oder ein Gut anbieten, das teurer als notwendig ist (overtreatment), oder (3) für eine Dienstleistung oder ein Gut abrechnen, das teurer als der eigentlich durchgeführte Service ist (overcharging). Zur Minderung dieser Informationsasymmetrie kommen sowohl rechtliche als auch informelle Mechanismen zum Einsatz. Informell spielen z.B. Reputation über langfristige Kundenbeziehungen oder die Einholung einer zweiten Meinung durch einen alternativen Experten eine zentrale Rolle, um die Glaubwürdigkeit von Experteneinschätzungen zu erhöhen. Rechtliche Ansätze setzen z.B. auf eine bessere Verifizierbarkeit von Leistungen, etwa durch Dokumentationspflichten oder unabhängige Prüfverfahren, sowie auf Haftungsregelungen, die Fehlverhalten sanktionieren. Im Handwerk ergänzt die Meisterpflicht diesen Rahmen, indem sie einen Standard der Qualifikation sicherstellt und so das Vertrauen in die fachgerechte Ausführung stärkt. Die spezifischen Eigenschaften von Credence GoodsMärkten – also auch Handwerksmärkten – nehmen direkten Einfluss auf das Verhalten und den Nutzen aus wirtschaftlichen Interaktionen und der Effizienz des Marktes insgesamt. Insbesondere im Kontext technologischer, innovativer oder politischer Marktdisruptionen ist es daher entscheidend, die Analyse des Handwerksmarktes in ein adäquates theoretisches Verständnis einzubetten. Somit wird die Untersuchung zukunftsgerichteter Fragen bzgl. des Handwerksmarktes möglich. Fällen spricht man von Erfahrungsgütern (Röber, 2009; Runst et al., 2018). HANDWERK ALS VERTRAUENSGUT - EIN THEORETISCHER RAHMEN ZUR EXPERIMENTELLEN FORSCHUNG 2 Zu untersuchende Forschungsfragen sind beispielsweise: - Wie ändert sich das Verhalten der Handwerksbetriebe - z.B. im Bereich Kundenkommunikation, Leistungsangebot, Preissetzung -, wenn Kunden über digitale Tools mehr Informationen über ihre konkreten Bedarfe und erwarteten Leistungen erhalten? - Wie reagieren Kunden und andere Betriebe auf ein digitalisiertes Leistungsangebot mit z.B. vollständig automatisierter Kundenkommunikation oder Problemanalyse? Hierzu analysiert der vorliegende Artikel den Handwerksmarkt aus verhaltensökonomischer Perspektive der Credence Goods-Märkte. Kapitel 2 beginnt mit einer kurzen theoretischen Einordnung des Handwerkers als ökonomische Experten. Kapitel 3 gibt einen Literaturüberblick der empirischen Credence Goods-Forschung, wobei die Erkenntnisse stets in den Handwerkskontext eingeordnet werden. Kapitel 4 diskutiert, welche aktuellen Fragestellungen sich im Kontext der Digitalisierung für das Handwerk ergeben, und leitet eine verhaltensökonomische Forschungsagenda für ein Handwerk mit Zukunft her. Kapitel 5 schließt mit einer Zusammenfassung. HANDWERK ALS VERTRAUENSGUT - EIN THEORETISCHER RAHMEN ZUR EXPERIMENTELLEN FORSCHUNG 3 Handwerker als Experten Der deutsche Handwerksmarkt operiert unter substanziellen Informationsasymmetrien, die eine Qualitätsbeurteilung durch Kunden häufig ausschließen (Haucap & Rasch, 2019; Proeger & Rupieper, 2019). Handwerker treten somit als Anbieter von Vertrauensgütern auf, deren Qualitätsverifizierung nur unzureichend über freie Marktmechanismen möglich ist. Dieses grundlegende Dilemma lässt sich anhand eines einfachen Modells illustrieren, wobei der Experte den Handwerksbetrieb repräsentiert, der Konsument den Kunden und ein Treatment beschreibt die angebotene Leistung. Wir nehmen an, dass jeder Konsument entweder ein kleines, oder ein großes Problem hat. Das kleine Problem bedarf eines günstigen Treatments 𝑐𝑔, das große Problem wird nur mit einem teuren Treatment 𝑐𝑡 gelöst. Der Konsument kann nicht einschätzen, welches Treatment er benötigt. Je nach Annahme weiß er lediglich, dass er ein großes (kleines) Problem mit Wahrscheinlichkeit ℎ (1 − ℎ) hat. Die Expertin kann wiederum das Problem des Konsumenten mit Wahrscheinlichkeit σ = 1 diagnostizieren, und daraufhin ein Treatment 𝑐 vorschlagen. Konsumenten observieren die Preise (𝑝𝑡, 𝑝𝑔) und entscheiden sich ex ante dafür, eine Expertin zu konsultieren, oder den Markt zu verlassen und den Reservationsnutzen 𝑟 = 0 einzustreichen. In diesem einfachen Modell existiert keine diagnostische Unsicherheit. Die Konsumenten wissen um ihre Wahrscheinlichkeit, ein großes Problem zu haben, Expertinnen führen sowohl Diagnostik als auch Treatment durch, und Konsumenten müssen das Treatment annehmen, sobald sie sich an die Expertin wenden. Weiterhin gilt 𝑐𝑡> 𝑐𝑔; das teure Treatment kostet die Expertin also mehr als das günstige Treatment. Das teure Treatment löst beide Problemarten, das günstige Treatment löst lediglich das kleine Problem. Jeder Konsument erfährt bei erfolgreicher Problemlösung den Nutzen 𝑉, wobei per Annahme gilt: 𝑉 > 𝑝𝑡> 𝑝𝑔. Konsumenten erfahren also immer einen positiven Nutzen, solange ihr Problem gelöst wird. Nur bei undertreatment fährt der Konsument einen Nutzen von 0 ein und zahlt gleichzeitig für das kleine Treatment 𝑐𝑔. Konsumenten, die undertreatment antizipieren, sind demnach besser beraten, den Markt zu verlassen und den Reservationsnutzen 0 einzufahren. In diesem einfachen Modell nehmen wir weiterhin an, dass alle Konsumenten homogen sind. Das bedeutet, alle Konsumenten haben die gleiche Valuation 𝑉 und die gleiche Wahrscheinlichkeit ℎ. Dies schließt Preisdiskriminierung aus, und beschränkt per Annahme die Kosten, die Experten für overtreatment und overcharging zahlen, da alle Konsumenten eine entsprechend hohe Valuation für die Problemlösung vorweisen. Schließlich ist es Konsumenten per Definition nicht möglich, das durchgeführte Treatment im Nachhinein zu verifizieren. Sie observieren lediglich den eingefahrenen Nutzen 𝑉. Unter den eingeführten Parametern ergibt sich ein Entscheidungsablauf wie in Abb. 1 dargestellt. Nachdem die Expertin die Preise gesetzt hat, entscheidet der Konsument, ob er in den Markt eintreten möchte. Seine Problemart definiert die möglichen Szenarien. Das Problem wird dabei „von der Natur“ determiniert, d.h. Konsument und Expertin haben keinen Einfluss auf das entstehende Problem. Die dunkelgrünen Pfade beschreiben Expertinnen-Entscheidungen, die von den Alternativen ökonomisch dominiert und daher nicht getroffen werden. Der blaue Pfad zeigt undertreatment, der hellgrüne overtreatment, der orangene overcharging. Bei einem großen Problem entscheidet sich die Expertin entweder für das teure (𝑐𝑡) oder das günstige (𝑐𝑔) Treatment. Das teure Treatment resultiert in einer Auszahlung von 𝑝𝑡− 𝑐𝑡, das günstige in einer Auszahlung von 𝑝𝑡− 𝑐𝑔, wenn die Expertin gleichzeitig overcharged, oder alternativ 𝑝𝑔− 𝑐𝑔. Ebenso hat die Expertin Anreize, bei einem kleinen Problem ein zu teures Treatment anzubieten (hellgrün), oder für ein kleines Treatment die Kosten eines hohen Treatments abzurechnen (orange). Je nach Marktund Parameterausgestaltung lohnt es sich also für die Expertin, das Problem nicht zu lösen, und stattdessen über das günstige Treatment die eigenen Kosten zu minimieren. Wenn kein funktionierender Wettbewerb existiert, wählt die Expertin immer das günstige Treatment und rechnet gleichzeitig das teure Treatment ab, da 𝑝𝑡− 𝑐𝑔 alle Auszahlungen dominiert. Konsumenten antizipieren das und treten nur in den Markt ein, wenn der Erwartungsnutzen durch die Lösung des kleinen Problems hoch genug ist. Das gilt, wenn (1 − ℎ)𝑉 ≥ 𝑝𝑡 und gleichzeitig 𝑝𝑡 =(1 − h)V ≥ 𝑐𝑔, sodass es sich für die Expertin lohnt, ein entsprechendes Treatment anzubieten. Bei einer zu geringen Konsumenten-Valuation bricht der Markt zusammen. Unter (Preis-)Wettbewerb setzen alle Expertinnen den Preis 𝑝𝑡= 𝑐𝑔, und wählen erneut das günstige Treatment. Es kommt nur zum Handel, wenn 𝑉 ≥ 𝑐𝑔 1−ℎ. In beiden Fällen werden die Konsumentenpräferenzen durch die Expertinnen nicht effizient bedient. HANDWERK ALS VERTRAUENSGUT - EIN THEORETISCHER RAHMEN ZUR EXPERIMENTELLEN FORSCHUNG 4 Regulatorische Elemente wie Verifizierbarkeit (Konsumenten können die Art des Treatments ex-post z.B. durch gewisse Berichtspflichten des Experten beobachten) und Haftung (Experten ist undertreatment rechtlich verboten) ändern die spieltheoretischen Vorhersagen und führen in Kombination, je nach Annahme, zu unterschiedlich effizienten Marktergebnissen. Die konkrete Durchsetzung dieser Regeln gestaltet sich in der Realität allerdings oft unzureichend, sodass die oben beschriebenen Ineffizienzen in einer breiten empirischen Literatur vielfach dokumentiert wurden – sowohl im Handwerk, als auch in anderen Wirtschaftsbereichen. Das folgende Kapitel trägt daher den entsprechenden Forschungsstand zusammen, um darauf aufbauend wirtschaftspolitische Implikationen und Herausforderungen für das Handwerk der Zukunft abzuleiten. Abb. 1: Baumdiagramm für ein simples Credence Goods-Modell HANDWERK ALS VERTRAUENSGUT - EIN THEORETISCHER RAHMEN ZUR EXPERIMENTELLEN FORSCHUNG 11 Verhaltensökonomische Agenda – Handwerk der Zukunft Die wachsende verhaltensökonomische Literatur zu Vertrauensgütern stellt einen vielversprechenden Analyserahmen für die Entwicklung von Handwerksmärkten dar. Wie oben dargelegt, existiert bereits eine breite empirische Grundlage, auf deren Basis sich wirtschaftspolitische Empfehlungen und neue wissenschaftliche Hypothesen ableiten lassen. Experimente im Kontext fortschreitender digitaler Transformationen sowie ihrer diversen Spillover-Effekte sind jedoch rar und stehen in ihrer Auseinandersetzung mit der Materie noch ganz am Anfang. Daher identifizieren wir vier spezifische Forschungsstränge, die sich nahtlos an die existierende empirische Forschung anschließen lassen, und das Potenzial haben, unser Verständnis für das Handwerk der Zukunft signifikant zu verbessern. 1. Die Entscheidungsrolle des Kunden im Kontext der digitalen Transformation Sowohl politische Transformationsbestrebungen als auch die fortschreitende Digitalisierung, verursachen einschneidende Veränderungen auf der Nachfrageseite von Handwerksmärkten. Von entscheidender Bedeutung ist hier die neue Informationsposition der Kunden. Die existierende empirische Literatur abstrahiert von Fehlinformationen, sozial polarisierenden Informationen, oder Missverständnissen. Auch gibt es keine formale Analyse der Problemarten, bei denen digitale Technologien Konsumenten überwiegend fehlerfrei informieren können, und solchen, bei denen der Detailoder Komplexitätsgrad zu sehr von der individuellen Situation abhängt, um von generalistischen Quellen adäquat einbezogen werden zu können. Insbesondere dieser letzte Punkt impliziert mögliche neue Friktionen zwischen Experten und Konsumenten, da digitale Plattformen den Austausch von Individuen mit spezifischen, idiosynkratischen Problemstellungen intensivieren, während digitale Informationen Selbstdiagnosen fördern. In Kombination können soziale Blasen entstehen, deren Meinungsbildung auf inadäquaten generalistischen Informationen basiert, und so Konflikte mit Experten hervorbringen. Darüber hinaus bestehen grundsätzliche Unsicherheiten über den Einfluss neuer Informationen auf die Entscheidungsqualität von Konsumenten. Niedrigere Informationsbarrieren implizieren keine höhere Informationsakquise durch Konsumenten, mehr Informationsakquise führt nicht automatisch zu einem besseren Verständnis, und ein besseres Verständnis garantiert keine „besseren“ oder „nützlicheren“ Konsumentenentscheidungen. Dies wird daran deutlich, dass selbst die bestehende, niedrigschwellige Literatur zu Konsumenteninformationen ambivalente Effizienzeffekte dokumentiert. Neben dem Einfluss neuer Informationsquellen wird die Reaktion von Konsumenten auf automatisierte Experten-Systeme eine große Rolle spielen. Dies umfasst sowohl Unterstützungssysteme für handwerkliche Dienstleistungen (z.B. Fehlersuche im Kfz-Gewerk) als auch digitale Substitute für vormalige Leistungen von Experten (z.B. Design eines Kachelofens durch KI). Konsumenten könnten Vertrauen in Experten verlieren und verstärkt auf hybride Leistungen von Handwerkern in Verbindung mit digitalen Tools nachfragen. Experten wiederum könnten durch eine explizit nicht-technische Leistungserbringung Kompetenzsignale senden und damit eine spezifische Kundengruppe ansprechen. Hierdurch sind „Lohnprämien“ für eine klassische Leistungserbringung denkbar, ebenso wie gegenteilig eine Vergütungsprämie für den Einsatz digitaler Tools möglich ist. Insgesamt besteht also ein hoher Forschungsbedarf bzgl. des Konsumentenverhaltens im Kontext der digitalen Transformation im Allgemeinen und im Besondern im Kontext des deutschen Handwerks. Dabei sind heterogene, teils gegenläufige Effekte zu vermuten, sodass für die Formulierung passgenauer und zukunftsgerichteter wirtschaftspolitischer Maßnahmen eine hinreichende Quantifizierung entscheidend ist. 2. Technologische Investitionen und Adaptionen von Handwerkern Die experimentelle Analyse des Adaptionsund Investitionsverhalten von Experten steht noch in ihren Anfängen. Bisherige Studienergebnisse machen jedoch deutlich, dass keine friktionslose Dissemination kostenintensiver neuer Technologien zu erwarten ist. Hier bedarf es weiterer Forschung bzgl. des Entscheidungsmodells von Experten unter neuen technologischen Möglichkeiten, und insbesondere auch, wie dieses vom marktinstitutionellen Rahmen abhängt. Dieser umfasst Preissetzung, öffentliche Subventionen, Transparenzregulationen, dynamische Wettbewerbsbedingungen (wie beispielsweise beim demografischen Wandel), KI-Regulierungen oder auch die Art neuer Technologien. HANDWERK ALS VERTRAUENSGUT - EIN THEORETISCHER RAHMEN ZUR EXPERIMENTELLEN FORSCHUNG 12 Ein bislang in der Credence Goods-Literatur unberücksichtigter Aspekt ist die systematische Modellierung des Experten-Entscheidungsmodells unter algorithmischen Empfehlungen. Die Entscheidung, algorithmische Tools in die eigene Diagnostik oder das eigene Treatment zu integrieren, verursacht für Experten neue Unsicherheiten und Informationsasymmetrien. Zum einen fungieren viele Algorithmen großteilig als Black Boxes, wodurch eine direkte Verifizierung ihres Outputs kaum möglich ist. Darüber hinaus haben Experten ex-post nur sehr beschränkten Zugang zu Qualitätsinformationen, da diese beim Konsumenten liegen und direkte Kausalketten oft nicht eindeutig sind. Experten, die aufgrund fehlender Informationen nicht in der Lage sind, algorithmische Empfehlungen zu verifizieren, müssen demnach den Algorithmen vertrauen – ein Spiegelbild der Konsumenten-Experten-Beziehung. Dies wirft nicht nur Fragen nach den Determinanten von Technologie-Adaption auf, sondern auch, wie Experten auf Fehler von Algorithmen reagieren, und unter welchen Umständen Algorithmen sich langfristig am Markt durchsetzen können. Häufig werden die Fragen im Kontext medizinischer oder juristischer Entscheidungen diskutiert, aber auch im Handwerk sind diese überaus relevant, insbesondere bei Empfehlungen von großer Tragweite (z.B. im Gesundheitsgewerbe). 3. Explorationsverhalten von Handwerkern Das Innovationsund Explorationsverhalten bzgl. neuer Technologien von Handwerkern ist bislang nur unzureichend empirisch erfasst, obwohl es für die langfristige Wettbewerbsfähigkeit der Branche und für die Funktionsfähigkeit der Märkte entscheidend ist. Da Kunden die Qualität vieler handwerklicher Leistungen auch nach Abschluss nur eingeschränkt beurteilen können, beeinflusst die Art und Weise, wie Handwerker neue Verfahren erproben und integrieren, unmittelbar das Vertrauen in ihre Expertise. „Learning by doing-using-interacting“ spielt hierbei eine zentrale Rolle: Praktische Erfahrungen mit innovativen Materialien oder Methoden werden im laufenden Betrieb gesammelt und schrittweise in die Leistungserbringung übertragen (Jensen et al., 2007; Thomä ,2017). Forschungsbedarf besteht insbesondere hinsichtlich der Frage, in welchem Umfang Handwerker diese Erfahrungen systematisieren, verallgemeinern und mit Kollegen – etwa über fachliche Netzwerke oder digitale Plattformen – teilen. Solche Wissensflüsse könnten die Qualitätssicherung auf Vertrauensgütermärkten stärken, indem sie Unsicherheiten verringern und einheitlichere Standards fördern. Gleichzeitig wirft ein intransparentes oder stark betriebsspezifisches Explorationsverhalten die Gefahr auf, bestehende Informationsasymmetrien zwischen Experten und Kunden zu verfestigen oder gar zu vergrößern. 4. Regulatorische Anforderungen Auf Vertrauensgütermärkten – auch im Handwerk - kommt der Regulierung eine besondere Rolle zu, da Kunden die Qualität vieler Leistungen nicht unmittelbar verifizieren können und somit stark auf institutionelle Sicherungsmechanismen angewiesen sind. Maßnahmen wie öffentlich zugängliche Wissensund Austauschplattformen können dazu beitragen, bewährte Verfahren zu dokumentieren und so Informationsasymmetrien zwischen Handwerkern und Kunden zu reduzieren. Transparenzpflichten – ergänzt um ein „Recht auf Erklärung“ bei algorithmisch gestützten Entscheidungen – stärken das Vertrauen in digitale Tools und deren Ergebnisse. Ein verpflichtender „TÜV“ für algorithmische Expertensysteme könnte helfen, die Verlässlichkeit neuer Technologien sicherzustellen, bevor sie in der Praxis eingesetzt werden. Wirtschaftspolitische Instrumente wie gezielte Subventionen für geprüfte Innovationen oder die schrittweise Regulierung veralteter, potenziell ineffizienter Verfahren würden die Modernisierung beschleunigen, ohne das Vertrauen in bewährte handwerkliche Kompetenzen zu untergraben. Gleichzeitig muss die Preisbildung auf diesen Märkten die Balance zwischen Kostentransparenz für die Kunden und wirtschaftlicher Tragfähigkeit für die Betriebe wahren, um langfristig Vertrauen und Qualität zu sichern. HANDWERK ALS VERTRAUENSGUT - EIN THEORETISCHER RAHMEN ZUR EXPERIMENTELLEN FORSCHUNG 13 Literatur Agarwal, R., Liu, C.-W. & Prasad, K. (2019). Personal research, second opinions, and the diagnostic effort of experts. Journal of Economic Behavior & Organization, 158, 4461. Agrawal, A., Green, E. P. & Lavergne, L. (2019). 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