TEDSalon NY2011
Shlomo Benartzi: Saving for tomorrow, tomorrow
Shlomo Benartzi: Morgen für morgen sparen
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Die Vorstellung, nächste Woche Geld zu sparen, ist einfach, aber wie wäre es mit jetzt? Üblicherweise wollen wir es ausgeben. Ökonom Shlomo Benartzi hält dies für das größte Hindernis beim Sparen auf die Pension und stellt die Frage, wie wir diese Verhaltens-Behinderung in eine Verhaltens-Lösung umwandeln können.
Shlomo Benartzi - Economist
Shlomo Benartzi uses behavioral economics to study how and why we plan well for the future (or fail to), and uses that to develop new programs to encourage saving for retirement. Full bio
Shlomo Benartzi uses behavioral economics to study how and why we plan well for the future (or fail to), and uses that to develop new programs to encourage saving for retirement. Full bio
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00:15
I'm going to talk today about saving more,
0
0
3000
Ich werde heute mehr darüber reden, wie wir mehr sparen,
00:18
but not today, tomorrow.
1
3000
3000
aber nicht heute, sondern morgen.
00:21
I'm going to talk about Save More Tomorrow.
2
6000
2000
Ich werde über "Spare Mehr Morgen" sprechen,
00:23
It's a program that Richard Thaler
3
8000
2000
ein Programm, das Richard Thaler
00:25
from the University of Chicago and I
4
10000
2000
von der Universität Chicago und ich
00:27
devised maybe 15 years ago.
5
12000
3000
ungefähr vor 15 Jahren entwickelt haben.
00:30
The program, in a sense,
6
15000
2000
Das Programm ist auf eine gewisse Weise
00:32
is an example of behavioral finance
7
17000
2000
ein Beispiel verhaltensorientierter Finanzierungslehre
00:34
on steroids --
8
19000
2000
auf Steroiden –
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how we could really use behavioral finance.
9
21000
3000
wie wir verhaltensorientierte Finanztheorie wirklich einsetzen können.
00:39
Now you might ask, what is behavioral finance?
10
24000
3000
Vielleicht fragen Sie sich jetzt: "Worüber redet der?"
00:42
So let's think about how we manage our money.
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27000
3000
Denken wir also darüber nach, wie wir mit unserem Geld umgehen.
00:45
Let's start with mortgages.
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30000
3000
Fangen wir mit Hypotheken an.
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It's kind of a recent topic,
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33000
2000
Das ist ein aktuelles Thema,
00:50
at least in the U.S.
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35000
2000
zumindest in den USA.
00:52
A lot of people buy
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37000
2000
Viele Leute kaufen sich
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the biggest house they can afford,
16
39000
3000
das größte Haus, das sie sich leisten können,
00:57
and actually slightly bigger than that.
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42000
3000
und sogar noch ein bisschen größer.
01:00
And then they foreclose.
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45000
3000
Und dann müssen sie zwangsversteigern.
01:03
And then they blame the banks
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48000
2000
Und beschuldigen die Banken
01:05
for being the bad guys who gave them the mortgages.
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50000
3000
als die Bösen, die ihnen die Hypothek gegeben hatten.
01:08
Let's also think about
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53000
2000
Denken wir also darüber nach,
01:10
how we manage risks --
22
55000
2000
wie wir mit Risiken umgehen –
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for example, investing in the stock market.
23
57000
2000
zum Beispiel Investitionen am Aktienmarkt.
01:14
Two years ago, three years ago, about four years ago,
24
59000
3000
Vor zwei Jahren, drei Jahren, vielleicht vor vier Jahren,
01:17
markets did well.
25
62000
2000
ging es den Märkten gut.
01:19
We were risk takers, of course.
26
64000
3000
Wir nahmen natürlich Risiken auf uns.
01:22
Then market stocks seize
27
67000
2000
Dann frieren die Aktien ein
01:24
and we're like, "Wow.
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69000
2000
und wir denken: "Oh,
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These losses, they feel, emotionally,
29
71000
3000
diese Verluste, sie fühlen sich, vom Gefühl her,
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they feel very different
30
74000
3000
ganz anders an,
01:32
from what we actually thought about it
31
77000
3000
als wir ursprünglich empfanden,
01:35
when markets were going up."
32
80000
2000
als die Märkte nach oben gingen."
01:37
So we're probably not doing a great job
33
82000
3000
Also sind wir wahrscheinlich nicht sonderlich gut,
01:40
when it comes to risk taking.
34
85000
2000
wenn es um das Eingehen von Risiken geht.
01:42
How many of you have iPhones?
35
87000
3000
Wie viele von Ihnen haben iPhones?
01:45
Anyone? Wonderful.
36
90000
3000
Jemand hier? Wunderbar.
01:48
I would bet many more of you
37
93000
3000
Ich wette, dass viele von Ihnen
01:51
insure your iPhone --
38
96000
3000
ihr iPhone versichern –
01:54
you're implicitly buying insurance by having an extended warranty.
39
99000
3000
Sie kaufen eine implizite Versicherung durch eine verlängerte Garantie.
01:57
What if you lose your iPhone?
40
102000
2000
Und wenn Sie Ihr iPhone verlieren?
01:59
What if you do this?
41
104000
2000
Was passiert dann?
02:01
How many of you have kids?
42
106000
2000
Wie viele von Ihnen haben Kinder?
02:03
Anyone?
43
108000
2000
Wer?
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Keep your hands up
44
110000
2000
Behalten Sie die Hände oben,
02:07
if you have sufficient life insurance.
45
112000
3000
wenn Sie ausreichend Lebensversicherung haben.
02:10
I see a lot of hands coming down.
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115000
2000
Jetzt gehen eine Menge Hände runter.
02:12
I would predict,
47
117000
2000
Ich würde sagen,
02:14
if you're a representative sample,
48
119000
2000
wenn Sie eine repräsentative Gruppe sind,
02:16
that many more of you
49
121000
2000
dass viele von Ihnen
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insure your iPhones than your lives,
50
123000
3000
ihr iPhone besser versichern als ihr Leben,
02:21
even when you have kids.
51
126000
2000
selbst wenn Sie Kinder haben.
02:23
We're not doing that well when it comes to insurance.
52
128000
3000
Wir sind nicht so gut, wenn es um Versicherungen geht.
02:26
The average American household
53
131000
4000
Der amerikanische Durchschnittshaushalt
02:30
spends 1,000 dollars a year
54
135000
3000
gibt 1.000 Dollar im Jahr
02:33
on lotteries.
55
138000
2000
in der Lotterie aus.
02:35
And I know it sounds crazy.
56
140000
3000
Ich weiß, das klingt verrückt.
02:38
How many of you spend a thousand dollars a year on lotteries?
57
143000
3000
Wie viele von Ihnen geben eintausend Dollar im Jahr für Lotto aus?
02:41
No one.
58
146000
2000
Keiner.
02:43
So that tells us that the people not in this room
59
148000
3000
Das sagt uns, dass die Leute, die nicht in diesem Raum sind,
02:46
are spending more than a thousand
60
151000
2000
mehr als tausend Dollar ausgeben,
02:48
to get the average to a thousand.
61
153000
3000
damit der Durchschnitt eintausend ist.
02:51
Low-income people
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156000
2000
Menschen mit niedrigem Einkommen
02:53
spend a lot more than a thousand on lotteries.
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158000
4000
geben viel mehr als eintausend Dollar im Lotto aus.
02:57
So where does it take us?
64
162000
2000
Was lernen wir daraus?
02:59
We're not doing a great job managing money.
65
164000
3000
Wir sind nicht sonderlich gut beim Umgang mit Geld.
03:02
Behavioral finance is really a combination
66
167000
3000
Verhaltensorientierte Finanztheorie ist eigentlich ein Mix
03:05
of psychology and economics,
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170000
2000
aus Psychologie und Ökonomie
03:07
trying to understand
68
172000
2000
und versucht zu verstehen,
03:09
the money mistakes people make.
69
174000
2000
welche Fehler Menschen beim Umgang mit Geld machen.
03:11
And I can keep standing here
70
176000
2000
Und ich kann mich hier die verbleibenden
03:13
for the 12 minutes and 53 seconds that I have left
71
178000
4000
12 Minuten und 53 Sekunden weiter
03:17
and make fun of all sorts of ways
72
182000
2000
darüber lustig machen, wie wir
03:19
we manage money,
73
184000
2000
mit Geld umgehen,
03:21
and at the end you're going to ask, "How can we help people?"
74
186000
3000
und am Ende werden Sie fragen: "Wie können wir den Leuten helfen?"
03:24
And that's what I really want to focus on today.
75
189000
3000
Und darauf soll heute der Fokus liegen.
03:27
How do we take an understanding
76
192000
2000
Wie wir die Fehler, die Menschen beim Umgang
03:29
of the money mistakes people make,
77
194000
3000
mit Geld machen, verstehen können,
03:32
and then turning the behavioral challenges
78
197000
3000
und dann diese Verhaltens-Behinderung
03:35
into behavioral solutions?
79
200000
2000
in Verhaltens-Lösungen umwandeln?
03:37
And what I'm going to talk about today
80
202000
2000
Und heute werde ich über
03:39
is Save More Tomorrow.
81
204000
2000
"Spare Mehr Morgen" sprechen.
03:41
I want to address the issue
82
206000
2000
Ich möchte die Problematik
03:43
of savings.
83
208000
2000
des Sparens ansprechen.
03:45
We have on the screen
84
210000
2000
Auf dem Bildschirm sehen wir
03:47
a representative sample
85
212000
2000
ein repräsentatives Beispiel
03:49
of 100 Americans.
86
214000
2000
von 100 Amerikanern.
03:51
And we're going to look at their saving behavior.
87
216000
3000
Schauen wir uns ihr Sparverhalten an.
03:54
First thing to notice is,
88
219000
2000
Zuerst stellen wir fest,
03:56
half of them
89
221000
2000
dass die Hälfte von ihnen
03:58
do not even have access
90
223000
2000
nicht einmal einen
04:00
to a 401(k) plan.
91
225000
2000
401(k)-Pensionsplan hat.
04:02
They cannot make savings easy.
92
227000
3000
Sie können nicht einfach sparen.
04:05
They cannot have money go away from their paycheck
93
230000
3000
Von ihrem Gehaltsbrief wird kein Geld
04:08
into a 401(k) plan
94
233000
2000
in einen 401(k)-Pensionsplan geleitet,
04:10
before they see it,
95
235000
2000
bevor sie es jemals sehen,
04:12
before they can touch it.
96
237000
2000
bevor sie es berühren können.
04:14
What about the remaining half of the people?
97
239000
3000
Und die andere Hälfte der Leute?
04:17
Some of them elect not to save.
98
242000
3000
Einige von ihnen entscheiden sich gegen das Sparen.
04:20
They're just too lazy.
99
245000
2000
Sie sind einfach zu bequem.
04:22
They never get around to logging into a complicated website
100
247000
3000
Sie kommen einfach nie dazu, sich in eine komplizierte Webseite einzuloggen
04:25
and doing 17 clicks to join the 401(k) plan.
101
250000
3000
und nach siebzehn Klicks einen 401(k)-Pensionsplan zu erstellen.
04:28
And then they have to decide how they're going to invest
102
253000
2000
Und dann müssen sie sich entscheiden, wie sie in ihre
04:30
in their 52 choices,
103
255000
2000
52 Auswahlmöglichkeiten investieren,
04:32
and they never heard about what is a money market fund.
104
257000
4000
und sie haben nie von einem Geldmarktfonds gehört.
04:36
And they get overwhelmed and the just don't join.
105
261000
2000
Und dann ist das für sie zu viel und sie treten nicht bei.
04:38
How many people end up saving to a 401(k) plan?
106
263000
5000
Wie viele Leute sparen am Ende mit einem 401(k)-Plan?
04:43
One third of Americans.
107
268000
3000
Ein Drittel der Amerikaner.
04:46
Two thirds are not saving now.
108
271000
2000
Zwei Drittel sparen gerade nicht.
04:48
Are they saving enough?
109
273000
2000
Sparen sie genug?
04:50
Take out those
110
275000
2000
Nehmen wir mal die raus, die sagen,
04:52
who say they save too little.
111
277000
2000
dass sie zu wenig sparen.
04:54
One out of 10
112
279000
2000
Einer von zehn
04:56
are saving enough.
113
281000
3000
spart genug.
04:59
Nine out of 10
114
284000
2000
Neun von zehn
05:01
either cannot save through their 401(k) plan,
115
286000
3000
kann entweder nicht genug durch ihren 401(k)-Plan sparen
05:04
decide not to save -- or don't decide --
116
289000
3000
oder entscheidet sich nicht zu sparen
05:07
or save too little.
117
292000
3000
oder spart zu wenig.
05:10
We think we have a problem
118
295000
2000
Wir glauben, wir haben ein Problem
05:12
of people saving too much.
119
297000
2000
mit Leuten, die zu viel sparen.
05:14
Let's look at that.
120
299000
2000
Schauen wir uns das an.
05:16
We have one person --
121
301000
2000
Wir haben eine Person –
05:18
well, actually we're going to slice him in half
122
303000
3000
na ja, den müssen wir entzwei schneiden,
05:21
because it's less than one percent.
123
306000
3000
denn es ist weniger als ein Prozent.
05:24
Roughly half a percent of Americans
124
309000
3000
Ungefähr ein halbes Prozent der Amerikaner
05:27
feel that they save too much.
125
312000
5000
hat das Gefühl, sie sparen zu viel.
05:32
What are we going to do about it?
126
317000
2000
Was machen wir damit?
05:34
That's what I really want to focus on.
127
319000
2000
Darauf möchte ich mich wirklich konzentrieren.
05:36
We have to understand
128
321000
2000
Wir müssen verstehen,
05:38
why people are not saving,
129
323000
2000
wieso die Leute nicht sparen,
05:40
and then we can hopefully flip
130
325000
2000
und dann können wir hoffentlich
05:42
the behavioral challenges
131
327000
2000
diese Verhaltens-Behinderung
05:44
into behavioral solutions,
132
329000
2000
in Verhaltens-Lösungen umwandeln
05:46
and then see how powerful it might be.
133
331000
3000
und schauen, wie viel wir damit erreichen.
05:49
So let me divert for a second
134
334000
2000
Lassen Sie mich kurz das Thema wechseln,
05:51
as we're going to identify the problems,
135
336000
2000
während wir versuchen, die Probleme,
05:53
the challenges, the behavioral challenges,
136
338000
3000
diese Behinderungen, die Verhaltens-Behinderungen,
05:56
that prevent people from saving.
137
341000
2000
die die Leute am Sparen hindern, zu identifizieren.
05:58
I'm going to divert and talk about bananas and chocolate.
138
343000
4000
Ich werde kurz ablenken und spreche über Bananen und Pralinen.
06:02
Suppose we had another wonderful TED event next week.
139
347000
3000
Stellen Sie sich vor, nächste Woche fände ein weiteres TED-Event statt.
06:05
And during the break
140
350000
2000
Und in der Pause
06:07
there would be a snack
141
352000
2000
gäbe es eine Zwischenmahlzeit
06:09
and you could choose bananas or chocolate.
142
354000
2000
und Sie könnten zwischen Bananen und Pralinen wählen.
06:11
How many of you think you would like to have bananas
143
356000
3000
Wie viele von Ihnen würden wohl die Bananen wollen
06:14
during this hypothetical TED event next week?
144
359000
2000
während dieses imaginären TED-Events nächste Woche?
06:16
Who would go for bananas?
145
361000
2000
Wer würde Bananen essen?
06:18
Wonderful.
146
363000
2000
Wunderbar.
06:20
I predict scientifically
147
365000
2000
Ich sage wissenschaftlich voraus,
06:22
74 percent of you will go for bananas.
148
367000
3000
dass 74% von Ihnen Bananen wählen werden.
06:25
Well that's at least what one wonderful study predicted.
149
370000
4000
Wenigstens eine wunderbare Studie hat das vorhergesagt.
06:30
And then count down the days
150
375000
3000
Und dann warten wir die Tage ab
06:33
and see what people ended up eating.
151
378000
4000
und schauen uns an, was die Leute tatsächlich essen.
06:38
The same people that imagined themselves
152
383000
3000
Dieselben Leute, die heute sagen,
06:41
eating the bananas
153
386000
2000
sie würden Bananen essen,
06:43
ended up eating chocolates
154
388000
2000
essen eine Woche später
06:45
a week later.
155
390000
2000
die Pralinen.
06:47
Self-control
156
392000
2000
Selbst-Kontrolle
06:49
is not a problem in the future.
157
394000
3000
ist kein Problem in der Zukunft.
06:52
It's only a problem now
158
397000
2000
Sie ist nur jetzt ein Problem,
06:54
when the chocolate is next to us.
159
399000
4000
wenn die Pralinen neben uns liegen.
06:58
What does it have to do with time and savings,
160
403000
3000
Was hat das mit Zeit und Ersparnissen zu tun,
07:01
this issue of immediate gratification?
161
406000
3000
die Sache mit der unmittelbaren Belohnung?
07:04
Or as some economists call it, present bias.
162
409000
4000
Manche Ökonomen nennen es auch gegenwärtige Befangenheit.
07:08
We think about saving. We know we should be saving.
163
413000
2000
Wir denken übers Sparen nach. Wir wissen, dass wir sparen sollten.
07:10
We know we'll do it next year, but today let us go and spend.
164
415000
3000
Wir werden es nächstes Jahr tun, aber heute können wir ausgeben.
07:13
Christmas is coming,
165
418000
2000
Weihnachten kommt bald,
07:15
we might as well buy a lot of gifts for everyone we know.
166
420000
3000
wir können ja auch gleich viele Geschenke für all unsere Bekannten holen.
07:18
So this issue of present bias
167
423000
4000
Diese Geschichte der gegenwärtigen Befangenheit
07:22
causes us to think about saving,
168
427000
2000
lässt uns also über Ersparnisse nachdenken,
07:24
but end up spending.
169
429000
2000
aber am Ende geben wir doch Geld aus.
07:26
Let me now talk
170
431000
2000
Sprechen wir nun also über
07:28
about another behavioral obstacle to saving
171
433000
2000
ein weiteres Verhaltens-Hindernis beim Sparen,
07:30
having to do with inertia.
172
435000
2000
das mit Trägheit zu tun hat.
07:32
But again, a little diversion
173
437000
2000
Machen wir einen weiteren Umweg,
07:34
to the topic of organ donation.
174
439000
3000
und schauen uns Organspende an.
07:37
Wonderful study comparing different countries.
175
442000
3000
Eine wunderbare Studie, die unterschiedliche Länder vergleicht.
07:40
We're going to look at two similar countries,
176
445000
3000
Wir schauen uns zwei ähnliche Länder an,
07:43
Germany and Austria.
177
448000
3000
Deutschland und Österreich.
07:46
And in Germany,
178
451000
2000
Möchte man in Deutschland
07:48
if you would like to donate your organs --
179
453000
2000
seine Organe spenden –
07:50
God forbid something really bad
180
455000
2000
Gott bewahre, dass Ihnen etwas
07:52
happens to you --
181
457000
2000
Schreckliches zustoße –
07:54
when you get your driving license or an I.D.,
182
459000
3000
dann kreuzen Sie beim Erhalt Ihrer Fahrerlaubnis oder Personalausweis
07:57
you check the box saying,
183
462000
2000
ein Kästchen an, wo steht:
07:59
"I would like to donate my organs."
184
464000
2000
"Ich möchte gern meine Organe spenden."
08:01
Not many people like checking boxes.
185
466000
2000
Nicht viele Leute kreuzen gern Kästchen an.
08:03
It takes effort. You need to think.
186
468000
2000
Man muss etwas tun. Man muss nachdenken.
08:05
Twelve percent do.
187
470000
3000
Zwölf Prozent tun dies.
08:08
Austria, a neighboring country,
188
473000
3000
In Österreich, einem Nachbarland,
08:11
slightly similar, slightly different.
189
476000
2000
ist es ein bisschen ähnlich, ein bisschen anders.
08:13
What's the difference?
190
478000
2000
Wo ist der Unterschied?
08:15
Well, you still have choice.
191
480000
2000
Nun, man hat immer noch die Wahl.
08:17
You will decide
192
482000
2000
Man entscheidet sich,
08:19
whether you want to donate your organs or not.
193
484000
3000
ob man seine Organe spenden möchte oder nicht.
08:22
But when you get your driving license,
194
487000
2000
Aber wenn man den Führerschein bekommt,
08:24
you check the box
195
489000
2000
kreuzt man das Kästchen an,
08:26
if you do not want to donate your organ.
196
491000
4000
wenn man die Organe nicht spenden möchte.
08:30
Nobody checks boxes.
197
495000
2000
Niemand kreuzt Kästchen an.
08:32
That's kind of too much effort.
198
497000
2000
Das ist viel zu viel Arbeit.
08:34
One percent check the box. The rest do nothing.
199
499000
3000
Ein Prozent setzt das Häkchen. Der Rest tut nichts.
08:37
Doing nothing is very common.
200
502000
2000
Nichts tun ist sehr verbreitet.
08:39
Not many people check boxes.
201
504000
3000
Nicht viele Leute kreuzen Kästchen an.
08:42
What are the implications
202
507000
2000
Was sind die Folgen
08:44
to saving lives
203
509000
2000
in Bezug aufs Retten von Leben
08:46
and having organs available?
204
511000
3000
und auf die Verfügbarkeit von Organen?
08:49
In Germany, 12 percent check the box.
205
514000
2000
In Deutschland kreuzen 12 Prozent das Kästchen an.
08:51
Twelve percent are organ donors.
206
516000
3000
12 Prozent sind Organspender.
08:54
Huge shortage of organs,
207
519000
2000
Riesige Organknappheit,
08:56
God forbid, if you need one.
208
521000
2000
wenn, Gott bewahre, man eins braucht.
08:58
In Austria, again, nobody checks the box.
209
523000
3000
In Österreich setzt niemand das Häkchen.
09:01
Therefore, 99 percent of people
210
526000
3000
Daher sind 99 Prozent der Leute
09:04
are organ donors.
211
529000
2000
Organspender.
09:06
Inertia, lack of action.
212
531000
2000
Trägheit, man handelt nicht.
09:08
What is the default setting
213
533000
2000
Was ist die Grundeinstellung,
09:10
if people do nothing,
214
535000
2000
wenn die Leute nichts tun,
09:12
if they keep procrastinating, if they don't check the boxes?
215
537000
3000
wenn sie weiter aufschieben, ihr Kreuzchen nicht setzen?
09:15
Very powerful.
216
540000
2000
Sehr machtvoll.
09:17
We're going to talk
217
542000
2000
Wir werden uns darüber unterhalten,
09:19
about what happens if people are overwhelmed and scared
218
544000
4000
was passiert, wenn Angst und Überwältigung die Leute davon abhält,
09:23
to make their 401(k) choices.
219
548000
3000
ihre Auswahl beim Rentensparplan zu treffen.
09:26
Are we going to make them automatically join the plan,
220
551000
3000
Sorgen wir dafür, dass sie automatisch am Pensionsplan teilnehmen,
09:29
or are they going to be left out?
221
554000
2000
oder lassen wir sie außen vor?
09:31
In too many 401(k) plans,
222
556000
3000
Bei viel zu vielen Rentensparplänen
09:34
if people do nothing,
223
559000
2000
bedeutet Inaktivität,
09:36
it means they're not saving for retirement,
224
561000
3000
dass die Leute nicht für ihre Pension sparen,
09:39
if they don't check the box.
225
564000
2000
wenn sie das Kreuzchen nicht setzen.
09:41
And checking the box takes effort.
226
566000
3000
Und das Ankreuzen des Kästchens bedeutet Arbeit.
09:44
So we've chatted about a couple of behavioral challenges.
227
569000
3000
Also haben wir über einige der Verhaltens-Behinderungen gesprochen.
09:47
One more before we flip the challenges into solutions,
228
572000
3000
Eine weitere noch, bevor die Behinderungen zu Lösungen werden,
09:50
having to do with monkeys and apples.
229
575000
2000
diesmal dreht es sich um Affen und Äpfel.
09:52
No, no, no, this is a real study
230
577000
2000
Nein, nein, nein, das ist eine echte Studie,
09:54
and it's got a lot to do with behavioral economics.
231
579000
4000
die eine Menge mit Verhaltensökonomie zu tun hat.
09:58
One group of monkeys gets an apple, they're pretty happy.
232
583000
3000
Eine Gruppe Affen bekommt einen Apfel, sie sind ziemlich glücklich.
10:01
The other group gets two apples, one is taken away.
233
586000
2000
Die andere Gruppe bekommt zwei Äpfel, einer wird weggenommen.
10:03
They still have an apple left.
234
588000
2000
Sie haben immer noch einen Apfel übrig.
10:05
They're really mad.
235
590000
3000
Sie sind echt sauer.
10:08
Why have you taken our apple?
236
593000
3000
Wieso habt ihr uns den Apfel weggenommen?
10:11
This is the notion of loss aversion.
237
596000
3000
Das nennt sich Verlustaversion.
10:14
We hate losing stuff,
238
599000
2000
Wir hassen es, Dinge zu verlieren,
10:16
even if it doesn't mean a lot of risk.
239
601000
3000
selbst wenn nicht viel Risiko involviert ist.
10:19
You would hate to go to the ATM,
240
604000
3000
Man geht nicht gern zur Bank,
10:22
take out 100 dollars
241
607000
2000
hebt 100 Dollar ab,
10:24
and notice that you lost one of those $20 bills.
242
609000
2000
und merkt dann, dass man eine der 20-Dollar-Noten verloren hat.
10:26
It's very painful,
243
611000
2000
Es ist sehr schmerzhaft,
10:28
even though it doesn't mean anything.
244
613000
2000
obwohl es nichts bedeutet.
10:30
Those 20 dollars might have been a quick lunch.
245
615000
4000
Diese 20 Dollar waren vielleicht ein Mittagessen.
10:34
So this notion of loss aversion
246
619000
4000
Also diese Verlustaversion
10:38
kicks in when it comes to savings too,
247
623000
3000
tritt auch auf, wenn es ums Sparen geht,
10:41
because people, mentally
248
626000
2000
denn Leute deuten geistig,
10:43
and emotionally and intuitively
249
628000
3000
emotional und intuitiv
10:46
frame savings as a loss
250
631000
2000
Ersparnisse als Verlust,
10:48
because I have to cut my spending.
251
633000
3000
da man die Ausgaben einschränken muss.
10:51
So we talked about
252
636000
2000
Also haben wir über
10:53
all sorts of behavioral challenges
253
638000
2000
alle möglichen Verhaltens-Behinderungen gesprochen,
10:55
having to do with savings eventually.
254
640000
4000
die auf verschiedene Weisen mit Ersparnissen zu tun haben.
10:59
Whether you think about immediate gratification,
255
644000
3000
Ob man über unmittelbare Belohnung nachdenkt
11:02
and the chocolates versus bananas,
256
647000
3000
und die Sache mit den Pralinen und den Bananen,
11:05
it's just painful to save now.
257
650000
3000
dann ist es einfach schmerzhaft, jetzt zu sparen.
11:08
It's a lot more fun
258
653000
2000
Es ist viel schöner,
11:10
to spend now.
259
655000
2000
das Geld jetzt auszugeben.
11:12
We talked about inertia and organ donations
260
657000
3000
Wir sprachen über Trägheit und Organspenden
11:15
and checking the box.
261
660000
2000
und Kästchen ankreuzen.
11:17
If people have to check a lot of boxes
262
662000
2000
Wenn Leute eine Menge Kästchen ankreuzen müssen,
11:19
to join a 401(k) plan,
263
664000
2000
um einen Pensionsplan anzulegen,
11:21
they're going to keep procrastinating
264
666000
2000
dann schieben sie weiter auf
11:23
and not join.
265
668000
2000
und treten nicht bei.
11:25
And last, we talked about loss aversion,
266
670000
2000
Und letzlich redeten wir über Verlustaversion
11:27
and the monkeys and the apples.
267
672000
2000
und die Affen mit den Äpfeln.
11:29
If people frame mentally
268
674000
3000
Wenn Leute geistig
11:32
saving for retirement as a loss,
269
677000
3000
die Rentenersparnisse als Verlust verarbeiten,
11:35
they're not going to be saving for retirement.
270
680000
3000
werden sie nicht auf ihre Rente sparen.
11:38
So we've got these challenges,
271
683000
2000
Wir haben also diese Behinderungen,
11:40
and what Richard Thaler and I
272
685000
2000
und was Richard Thaler und mich
11:42
were always fascinated by --
273
687000
2000
dabei immer fasziniert hat –
11:44
take behavioral finance,
274
689000
2000
wir nehmen verhaltensorientierte Finanzierungslehre
11:46
make it behavioral finance on steroids
275
691000
2000
und setzen sie auf Steroide,
11:48
or behavioral finance 2.0
276
693000
2000
oder verwandeln sie in verhaltensorientierte Finanzierungslehre 2.0
11:50
or behavioral finance in action --
277
695000
2000
oder verhaltensorientierte Finanzierungslehre in Aktion –
11:52
flip the challenges into solutions.
278
697000
4000
und verwandeln die Behinderungen in Lösungen.
11:56
And we came up with an embarrassingly simple solution
279
701000
3000
Unsere Lösung ist so einfach, dass es fast peinlich ist.
11:59
called Save More, not today, Tomorrow.
280
704000
4000
Sie heißt, Spare, nicht heute, Spare Mehr Morgen.
12:03
How is it going to solve the challenges
281
708000
2000
Wie kann das die Behinderungen umgehen,
12:05
we chatted about?
282
710000
2000
über die wir uns unterhalten haben?
12:07
If you think about the problem
283
712000
2000
Denkt man über das Problem
12:09
of bananas versus chocolates,
284
714000
2000
der Bananen und Pralinen nach,
12:11
we think we're going to eat bananas next week.
285
716000
3000
dann denken wir, dass wir nächste Woche Bananen essen werden.
12:14
We think we're going to save more next year.
286
719000
3000
Wir denken, wir werden nächstes Jahr mehr sparen.
12:17
Save More Tomorrow
287
722000
3000
Spare Mehr Morgen
12:20
invites employees
288
725000
2000
lädt Angestellte ein,
12:22
to save more maybe next year --
289
727000
2000
mehr zu sparen – vielleicht im nächsten Jahr,
12:24
sometime in the future
290
729000
2000
irgendwann in der Zukunft,
12:26
when we can imagine ourselves
291
731000
2000
wenn wir uns vorstellen können,
12:28
eating bananas,
292
733000
2000
dass wir Bananen essen,
12:30
volunteering more in the community,
293
735000
2000
mehr in der Gemeinde helfen,
12:32
exercising more and doing all the right things on the planet.
294
737000
4000
mehr Sport treiben und alle richtigen Dinge auf dem Planeten tun.
12:36
Now we also talked about checking the box
295
741000
3000
Wir haben uns auch über das Ankreuzen des Kästchens unterhalten,
12:39
and the difficulty of taking action.
296
744000
3000
und die Schwierigkeit, aktiv zu werden.
12:42
Save More Tomorrow
297
747000
2000
Spare Mehr Morgen
12:44
makes it easy.
298
749000
2000
macht es einfach.
12:46
It's an autopilot.
299
751000
2000
Es ist ein Autopilot.
12:48
Once you tell me you would like to save more in the future,
300
753000
4000
Sobald Sie mir sagen, Sie möchten gern mehr in der Zukunft sparen,
12:52
let's say every January
301
757000
2000
sagen wir, jeden Januar,
12:54
you're going to be saving more automatically
302
759000
3000
dann wird automatisch mehr gespart
12:57
and it's going to go away from your paycheck to the 401(k) plan
303
762000
3000
und wird von Ihrem Gehaltscheck in den Pensionsplan gespeist,
13:00
before you see it, before you touch it,
304
765000
2000
bevor man es sieht, bevor man es berührt,
13:02
before you get the issue
305
767000
2000
bevor man in die Situation
13:04
of immediate gratification.
306
769000
3000
der unmittelbaren Belohnung gerät.
13:07
But what are we going to do about the monkeys
307
772000
3000
Aber was tun wir mit den Affen
13:10
and loss aversion?
308
775000
2000
und der Verlustaversion?
13:12
Next January comes
309
777000
2000
Im nächsten Januar
13:14
and people might feel that if they save more,
310
779000
2000
fühlen die Leute, dass, wenn sie mehr sparen,
13:16
they have to spend less, and that's painful.
311
781000
3000
weniger ausgeben können, das ist schmerzhaft.
13:20
Well, maybe it shouldn't be just January.
312
785000
2000
Vielleicht sollte es nicht nur Januar sein.
13:22
Maybe we should make people save more
313
787000
3000
Vielleicht sollten Leute mehr sparen,
13:25
when they make more money.
314
790000
3000
wenn sie mehr Geld verdienen.
13:28
That way, when they make more money, when they get a pay raise,
315
793000
3000
So werden sie bei einer Gehaltserhöhung
13:31
they don't have to cut their spending.
316
796000
4000
nicht ihre Ausgaben einschränken müssen.
13:35
They take a little bit
317
800000
2000
Sie nehmen ein bisschen
13:37
of the increase in the paycheck home
318
802000
2000
des gestiegenen Gehalts nach Hause
13:39
and spend more --
319
804000
2000
und geben mehr aus –
13:41
take a little bit of the increase
320
806000
2000
und nehmen ein bisschen der Erhöhung
13:43
and put it in a 401(k) plan.
321
808000
2000
und stecken es in ihren Pensionsplan.
13:45
So that is the program,
322
810000
2000
Das ist das Programm,
13:47
embarrassingly simple,
323
812000
2000
verblüffend einfach,
13:49
but as we're going to see,
324
814000
2000
aber wie wir sehen werden,
13:51
extremely powerful.
325
816000
2000
extrem mächtig.
13:53
We first implemented it,
326
818000
2000
Zuerst setzten wir,
13:55
Richard Thaler and I,
327
820000
2000
Richard Thaler und ich,
13:57
back in 1998.
328
822000
3000
das System 1998 ein.
14:00
Mid-sized company in the Midwest,
329
825000
3000
Eine mittelgroße Firma im amerikanischen mittleren Westen.
14:03
blue collar employees
330
828000
2000
Arbeiter, die kaum ihre
14:05
struggling to pay their bills
331
830000
2000
Rechnungen bezahlen konnten,
14:07
repeatedly told us
332
832000
2000
erzählten uns wiederholt,
14:09
they cannot save more right away.
333
834000
3000
dass sie jetzt nicht mehr sparen können.
14:12
Saving more today is not an option.
334
837000
3000
Heute mehr sparen war keine Option.
14:15
We invited them to save
335
840000
2000
Wir luden sie ein,
14:17
three percentage points more
336
842000
3000
drei Prozentpunkte mehr zu sparen,
14:20
every time they get a pay raise.
337
845000
3000
jedes Mal, wenn ihr Gehalt erhöht würde.
14:23
And here are the results.
338
848000
3000
Und hier sind die Resultate.
14:26
We're seeing here a three and a half-year period,
339
851000
2000
Wir sehen hier einen Zeitraum über dreieinhalb Jahre,
14:28
four pay raises,
340
853000
2000
vier Gehaltserhöhungen,
14:30
people who were struggling to save,
341
855000
2000
Leute, die mit dem Sparen kämpften,
14:32
were saving three percent of their paycheck,
342
857000
2000
die drei Prozent ihres Gehalts sparen,
14:34
three and a half years later
343
859000
2000
sparen dreieinhalb Jahre später
14:36
saving almost four times as much,
344
861000
3000
also fast viermal so viel,
14:39
almost 14 percent.
345
864000
3000
fast 14 Prozent.
14:42
And there's shoes and bicycles
346
867000
2000
Und auf dem Bild sehen Sie Schuhe und Fahrräder
14:44
and things on this chart
347
869000
2000
und solche Dinge,
14:46
because I don't want to just throw numbers
348
871000
2000
weil ich nicht nur Nummern in einen
14:48
in a vacuum.
349
873000
2000
leeren Raum werfen möchte.
14:50
I want, really, to think about the fact
350
875000
3000
Ich möchte nur über die Tatsache nachdenken,
14:53
that saving four times more
351
878000
2000
dass viermal so viel Sparen
14:55
is a huge difference
352
880000
2000
einen riesigen Unterschied bedeutet,
14:57
in terms of the lifestyle
353
882000
2000
wenn es um den Lebensstil geht,
14:59
that people will be able to afford.
354
884000
2000
den sich die Leute leisten werden können.
15:01
It's real.
355
886000
2000
Es ist real.
15:03
It's not just numbers on a piece of paper.
356
888000
3000
Es sind nicht nur Nummern auf einem Blatt Papier.
15:06
Whereas with saving three percent,
357
891000
2000
Wenn sie drei Prozent sparen,
15:08
people might have to add nice sneakers
358
893000
2000
müssen die Leute vielleicht ein paar gute Laufschuhe kaufen,
15:10
so they can walk,
359
895000
2000
damit sie laufen können,
15:12
because they won't be able to afford anything else,
360
897000
4000
weil sie sich nichts anderes leisten können.
15:16
when they save 14 percent
361
901000
2000
Sparen sie aber 14 Prozent,
15:18
they might be able to maybe have nice dress shoes
362
903000
3000
können sie sich vielleicht elegante Schuhe kaufen,
15:21
to walk to the car to drive.
363
906000
3000
mit denen sie zu ihrem Auto laufen können.
15:24
This is a real difference.
364
909000
2000
Das ist ein riesiger Unterschied.
15:26
By now, about 60 percent of the large companies
365
911000
5000
Mittlerweile haben ungefähr 60 Prozent der großen Firmen
15:31
actually have programs like this in place.
366
916000
3000
solche Sparprogramme.
15:34
It's been part of the Pension Protection Act.
367
919000
3000
Es ist Teil einer Rentenschutzpolitik.
15:37
And needless to say that Thaler and I
368
922000
2000
Und ich muss wohl nicht erwähnen, dass Thaler und ich
15:39
have been blessed to be part of this program
369
924000
3000
das Glück haben, Teil dieses Programms zu sein
15:42
and make a difference.
370
927000
2000
und einen Unterschied bewirken können.
15:44
Let me wrap
371
929000
2000
Ich möchte
15:46
with two key messages.
372
931000
3000
mit zwei wichtigen Botschaften abschließen.
15:49
One is behavioral finance
373
934000
3000
Zum einen: Verhaltensorientierte Finanztheorie
15:52
is extremely powerful.
374
937000
3000
ist extrem mächtig.
15:55
This is just one example.
375
940000
3000
Das ist nur ein Beispiel.
15:58
Message two
376
943000
2000
Botschaft zwei:
16:00
is there's still a lot to do.
377
945000
2000
Es gibt noch eine Menge zu tun.
16:02
This is really the tip of the iceberg.
378
947000
3000
Das ist nur die Spitze des Eisbergs.
16:05
If you think about people and mortgages
379
950000
3000
Denken Sie nur an Menschen und Hypotheken,
16:08
and buying houses and then not being able to pay for it,
380
953000
3000
an Häuserkauf, den man sich dann nicht leisten kann,
16:11
we need to think about that.
381
956000
2000
dieses Problem muss man angehen.
16:13
If you're thinking about people taking too much risk
382
958000
3000
Denken Sie an Leute, die zu viele Risiken aufnehmen
16:16
and not understanding how much risk they're taking
383
961000
3000
und die Höhe ihres Risikos nicht einschätzen können,
16:19
or taking too little risk,
384
964000
2000
oder nicht genügend Risiken eingehen,
16:21
we need to think about that.
385
966000
2000
wir müssen da etwas tun.
16:23
If you think about people spending a thousand dollars a year
386
968000
3000
Denken Sie an Leute, die eintausend Dollar pro Jahr
16:26
on lottery tickets,
387
971000
2000
für Lotterielose ausgeben,
16:28
we need to think about that.
388
973000
2000
da müssen wir etwas tun.
16:30
The average actually,
389
975000
2000
Der durchschnittliche –
16:32
the record is in Singapore.
390
977000
2000
der Rekord ist in Singapur.
16:34
The average household
391
979000
2000
Der durchschnittliche Haushalt dort
16:36
spends $4,000 a year on lottery tickets.
392
981000
3000
gibt $4.000 im Jahr für Lotterielose aus.
16:39
We've got a lot to do,
393
984000
2000
Es gibt eine Menge zu tun,
16:41
a lot to solve,
394
986000
2000
eine Menge zu lösen,
16:43
also in the retirement area
395
988000
3000
auch im Rentenbereich,
16:46
when it comes to what people do with their money
396
991000
2000
wenn es darum geht, was Leute mit ihrem Geld anfangen,
16:48
after retirement.
397
993000
2000
sobald sie in Rente sind.
16:50
One last question:
398
995000
2000
Eine letzte Frage:
16:52
How many of you feel comfortable
399
997000
3000
Wie viele von Ihnen fühlen sich wohl dabei,
16:55
that as you're planning for retirement
400
1000000
2000
beim Planen auf Ihre Rente
16:57
you have a really solid plan
401
1002000
3000
einen richtig festen Plan zu haben,
17:00
when you're going to retire,
402
1005000
2000
wann Sie in Rente gehen,
17:02
when you're going to claim Social Security benefits,
403
1007000
3000
wann Sie die Sozialleistungen beanspruchen,
17:05
what lifestyle to expect,
404
1010000
2000
was für ein Leben zu erwarten ist,
17:07
how much to spend every month
405
1012000
2000
wie viel jeden Monat ausgegeben wird,
17:09
so you're not going to run out of money?
406
1014000
2000
damit das Geld nicht ausgeht?
17:11
How many of you feel you have a solid plan for the future
407
1016000
3000
Wie viele von Ihnen haben das Gefühl, Sie haben so einen Plan,
17:14
when it comes to post-retirement decisions.
408
1019000
4000
was die Entscheidungen im Rentenalter angeht.
17:19
One, two, three, four.
409
1024000
3000
Eins, zwei, drei, vier.
17:22
Less than three percent
410
1027000
2000
Weniger als drei Prozent
17:24
of a very sophisticated audience.
411
1029000
2000
von einem sehr gebildeten Publikum.
17:26
Behavioral finance has a long way.
412
1031000
3000
Verhaltensorientierte Finanztheorie hat noch einen langen Weg.
17:29
There's a lot of opportunities
413
1034000
2000
Es gibt viele Möglichkeiten,
17:31
to make it powerful again and again and again.
414
1036000
4000
sie immer wieder und wieder und wieder zu ermächtigen.
17:35
Thank you.
415
1040000
2000
Danke.
17:37
(Applause)
416
1042000
2000
(Applaus)
ABOUT THE SPEAKER
Shlomo Benartzi - EconomistShlomo Benartzi uses behavioral economics to study how and why we plan well for the future (or fail to), and uses that to develop new programs to encourage saving for retirement.
Why you should listen
Shlomo Benartzi studies behavioral finance with a special interest in personal finance. He is co-founder of the Behavioral Finance Forum (www.behavioralfinanceforum.com), a collective of 40 prominent academics and 40 major financial institutions from around the globe. The Forum helps consumers make better financial decisions by fostering collaborative research efforts between academics and industry leaders.
Benartzi’s most significant research contribution is the development of Save More Tomorrow™ (SMarT), a behavioral prescription designed to help employees increase their savings rates gradually over time.
Shlomo Benartzi | Speaker | TED.com