Paul Bengart

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Postdoc

Dr. Paul Bengart

Fakultät für Wirtschaftswissenschaft
Lehrstuhl für empirische Wirtschaftsforschung
Universitätsplatz 2, Vilfredo Pareto Gebäude A-304

Werdegang

 

Seit 2020 Postdoc am Institut für Sozialmedizin und Gesundheitssystemforschung
02/2014 – 2020 PhD Student
  Lehrstuhl für empirische Wirtschaftsforschung
  Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg
   
10/2011 – 10/2013 Master of Science in Betriebswirtschaftslehre
  Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg
  Schwerpunkte: Marketing & E-Business, Entrepreneurship
   
10/2008 – 09/2011 Bachelor of Science in Betriebswirtschaftslehre
  Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg
  Focused on Marketing & E-Business, Operations Management
Weitere Stationen

Stadtwerke Uelzen GmbH • Steinicke GmbH • Intertek Group plc

Interessenfelder

Konsumentenverhalten, nachhaltiges Konsumverhalten, Neuroökonomie, Kontexteffekte in Entscheidungssituationen, Präferenzmessung, Forschungsmethoden und statistische Verfahren, Gesundheitsökonomie.

Aktuelle Forschungsprojekte

MentalBurden – Ökonomische Auswirkungen psychischer Gesundheit

Psychische Erkrankungen gehören zu den häufigsten Ursachen für Arbeitsunfähigkeit in Deutschland. Während die direkten Behandlungskosten gut dokumentiert sind, ist über die breiteren ökonomischen Folgen für die Betroffenen wenig bekannt. Das Projekt untersucht, wie sich Depression und Angststörungen auf Arbeitsproduktivität, Einkommen, Konsumverhalten, Sparentscheidungen und Vermögensaufbau auswirken. Die Forschung konzentriert sich auf Sachsen-Anhalt, eine Region mit überdurchschnittlicher Krankheitslast und gleichzeitiger therapeutischer Unterversorgung. Mittels einer umfangreichen Befragung über den DigiHero-Pool werden Gesundheits- und Wirtschaftsdaten kombiniert, um die tatsächlichen Kosten psychischer Erkrankungen aus Sicht der Betroffenen zu quantifizieren.

Weitere Informationen unter https://forschung-sachsen-anhalt.de/project/mentalburden-individuelle-last-gesellschaftliche-28591

Forschungsmethoden und Messverfahren

TasteNet-MNL ist ein neuronales Netzwerk-eingebettetes Discrete-Choice-Modell, das die Interpretierbarkeit nutzenbasierter Wahlmodelle mit der Flexibilität neuronaler Netze kombiniert. Ein Feed-Forward-Netzwerk lernt individuelle Nutzenkoeffizienten als nichtlineare Funktionen von Befragtenmerkmalen, die dann in ein klassisches Logit-Modell eingespeist werden. Das ermöglicht eine datengestützte Segmentierung von Konsumenten und schlägt eine direkte Brücke zwischen Machine Learning und angewandter Marktforschung. Der Ansatz wird derzeit auf bestehende Conjoint-Datensätze angewendet und mit etablierten Verfahren wie HB-MNL verglichen.

Bereits abgeschlossen ist eine Studie zur Kombination von Incentive Alignment mit adaptiven Choice-Experimenten, die die Vorhersagegenauigkeit von Conjoint-Analysen verbessert (Journal of the Academy of Marketing Science). Dabei wurde auch ein Open-Source R-Package entwickelt, das die Analyse adaptiver Conjoint-Designs erstmalig ohne kostenpflichtige Software ermöglicht. Ein weiteres Projekt befasst sich mit kompositionellen Datenanalysemethoden, die die statistische Effizienz bei der Analyse von Likert-Skalen-Daten verbessern.

Nachhaltiges Konsumverhalten

In mehreren Studien wird untersucht, welche Faktoren Konsumentscheidungen für nachhaltige Produkte und Dienstleistungen beeinflussen. Dazu gehören unter anderem der Einfluss von Informationsdesign und Labeling auf Präferenzen für erneuerbare Energien sowie die Rolle von Unsicherheit bei der Nachfrage nach Reparaturdienstleistungen für elektronische Geräte.

Ausgewählte, themenbezogene Publikationen and Presentationen

Bengart, P. & Vogt, B. (2025). The impact of uncertainty in repair service attributes on consumer preferences. Journal of Industrial Ecology.

Sablotny-Wackershauser, V., Lichters, M., Guhl, D., Bengart, P., & Vogt, B. (2024). Crossing incentive alignment and adaptive designs in choice-based conjoint. Journal of the Academy of Marketing Science.

Bengart, P., Declerck, C., Neumann, T., & Vogt, B. (2025). The effect of acute tryptophan depletion on beliefs in a Stag Hunt game. Journal of Economic Behavior & Organization.

Bengart, P. & Vogt, B. (2023). Effects and interactions of labels’ color scheme and lay rationalism on pro-environmental choices. Journal of Environmental Psychology.

Bengart, P. & Vogt, B. (2021). Fuel mix disclosure in Germany – Consumer preferences for renewable energy. Energy Policy.

Lichters, M., Bengart, P., Sarstedt, M., & Vogt, B. (2017). What really matters in attraction effect research. Marketing Letters.

 

Ausgewählte Konferenzbeiträge

ASSA 2026 Annual Meeting (AEA), Philadelphia, USA – Compositional data approach for Likert scale analysis

Academy of Marketing Science Annual Meeting 2025, Montreal, Kanada – Uncertainty and repair service preferences

ASSA 2025 Annual Meeting (AEA), San Francisco, USA – Ambiguity in repair service offers

Society for Neuroeconomics, 17th Annual Meeting, Dublin – Tryptophan depletion and negative reciprocity

International Conference on Energy Research & Social Science 2022, Manchester, UK – Decision-making styles and willingness to pay for renewable energy

80. VHB-Jahrestagung, Magdeburg – Labeling of electricity products

Letzte Änderung: 30.04.2026 -
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