4.5.5 Heuristische fouten

In hoeverre kunnen we vertrouwen op onze heuristische vermogens om een fiscaal vraagstuk op te lossen? Volgens Oaksford en Chater is het menselijk verstand voornamelijk ingericht om praktische problemen op te lossen in een complexe en onzekere wereld en niet zozeer voor rationele, mathematische analyses:

Het oplossen van een onzeker fiscaal rechtsvindingsvraagstuk is geen probleem in de sfeer van een ‘everyday environment’. In tegendeel, het is gespecialiseerd werk waar bijzondere kennis van de problematiek voor nodig is. Desalniettemin is ook geen sprake van het vinden van een absoluut vaststaande mathematische waarheid. Ik vermoed dat de meeste fiscalisten van mening zullen zijn dat fiscale rechtsvindingsvraagstukken aanzienlijk meer met de dagelijkse praktijk van doen hebben dan met wiskundige vraagstukken.

Oaksford en Chater hebben zich afgevraagd welke theorie beter geschikt is voor de analyse van het nemen van beslissingen in een onzekere wereld:

Oaksford en Chater wijzen erop dat uit onderzoek naar de psychologische aspecten van redeneren volgt dat onderzoekers hun twijfels hebben ten aanzien van onze logische kwaliteiten. Er is echter meer empirisch onderzoek op het terrein van de psychologische aspecten van het nemen van beslissingen. De uitkomst daarvan heeft ertoe geleid dat onderzoekers ook hun twijfels hebben ten aanzien van onze capaciteit om rationele beslissingen te nemen wanneer de waarschijnlijkheid een rol speelt. Mensen hebben dus moeite met logische redeneringen en met probabilistische redeneringen. Volgens Oaksford en Chater zou hieruit kunnen worden geconcludeerd dat de probabilistische kwaliteiten van ons verstand niet beter zijn dan de logische kwaliteiten van ons verstand. Deze conclusie is volgens hen echter niet gerechtvaardigd. Oaksford en Chater beamen dat ons probleemoplossend vermogen aan de hand van logica en waarschijnlijkheid beperkt is en blootstaat aan het maken van fouten. Redeneringen kunnen in de werkelijke wereld waarin wij leven en beslissingen nemen vrijwel nooit worden gereconstrueerd in termen van de logica. Menselijk redeneren kan volgens Oaksford en Chater echter wel worden gereconstrueerd in een raamwerk van waarschijnlijkheid.3

Belangrijk onderzoek op het terrein van de rol van waarschijnlijkheid bij het nemen van beslissingen is gedaan door Kahneman en Tversky. Volgens Kahneman en Tversky spelen subjectieve waarschijnlijkheden een grote rol in ons leven. Uit verschillend onderzoek is volgens hen gebleken dat mensen die de waarschijnlijkheid van onzekere gebeurtenissen moeten inschatten zich niet houden aan de principes van de waarschijnlijkheidstheorie. Deze conclusie is volgens Kahneman en Tversky overigens niet verrassend: veel van de wetten van de waarschijnlijkheidsleer liggen intuïtief niet voor de hand en zijn bovendien niet eenvoudig toe te passen. Het lijkt erop dat men de wetten van de waarschijnlijkheidsleer vervangt door heuristiek (waarbij meer associatief wordt geredeneerd dan volgens de wetten van de waarschijnlijkheidsleer). Dit levert soms redelijke inschattingen van de waarschijnlijkheid op, maar vaak is dat ook niet het geval.4

In zijn boek ‘Ons feilbare denken’ bespreekt Kahneman twee manieren die ons brein gebruikt om problemen op te lossen, Kahneman noemt dat ‘systeem 1’ en ‘systeem 2’.5 Systeem 1 werkt automatisch en snel, met weinig of geen inspanning en geen gevoel van controle. Systeem 2 daarentegen omvat bewuste aandacht voor de mentale inspanningen die worden verricht. Bij systeem 1 kan worden gedacht aan het besturen van een auto op een lege weg of het begrijpen van eenvoudige zinnen. Dit vergt in het algemeen geen bijzondere mentale inspanning. Bij systeem 2 kan worden gedacht aan het oplossen van een moeilijk mathematisch probleem. Daarbij moet juist een zware mentale inspanning worden geleverd. In zijn boek beschrijft Kahneman hoe hij en Amos zich hebben afgevraagd hoe mensen in staat zijn om waarschijnlijkheden in te schatten zonder precies te weten wat waarschijnlijkheid inhoudt (bedenk dat weinigen bekend zijn met de wetten van de waarschijnlijkheidsleer). Hun conclusie is dat mensen die onmogelijke taak op één of andere wijze vereenvoudigen.6 Systeem 1 gaat dan op zoek naar een eenvoudigere vraag, een heuristische vraag, en zal proberen om daar een antwoord op te vinden. Heuristiek definieert Kahneman dan als het gebruik van een eenvoudige procedure om adequate, maar vaak imperfecte antwoorden op lastige vragen te vinden.7 Stel bijvoorbeeld dat we worden geconfronteerd met de lastige vraag hoe groot de waarschijnlijkheid is dat een specifieke wetsbepaling uit de Wet Vpb 1969 of de Wet Div. bel. 1965 in strijd is met één van de verkeersvrijheden in het Verdrag betreffende de werking van de Europese Unie (VwEU). Die vraag is erg moeilijk te beantwoorden (overigens ook voor iemand die wel bekend is met de wetten van de waarschijnlijkheidsleer omdat deze vraag sterk juridisch getint is). We kunnen ons daarentegen ook de vraag stellen hoe vaak het Hof van Justitie van de Europese Unie belastingplichtigen tot nu toe gelijk heeft gegeven in belastingzaken waarin een beroep is gedaan op één of meerdere van de verkeersvrijheden. Daar zouden we aan de hand van de bekende jurisprudentie een analyse van kunnen maken. Stel dat ik uit mijn hoofd tien uitspraken van het HvJ EU zou kunnen bedenken waarbij het beroep in vier gevallen is gehonoreerd. Ik kom dan op een waarschijnlijkheid van 0,4 (40%). Dit is geen antwoord op de hiervoor gestelde vraag, maar wel een (imperfecte) benadering.

Fiscale beslissingen kunnen plaatsvinden aan de hand van een afweging van de waarschijnlijkheid van de onzekere uitkomsten van een rechtsvindingsproces.8 Het zou natuurlijk mooi zijn als er exacte, gekwantificeerde waarschijnlijkheidswaarden aan de mogelijke uitkomsten kunnen worden verbonden. In de praktijk wordt de waarschijnlijkheid van een mogelijke uitkomst, als het al gebeurt, echter slechts vaag kwalitatief aangeduid, bijvoorbeeld dat de uitkomst ‘een grote kans van slagen heeft’ of dat de ene uitkomst ‘beter kan worden verdedigd en dus een grotere kans heeft’ dan de andere uitkomst. Hoe komen fiscalisten dan tot een afweging? Of, meer in het algemeen, hoe komen mensen die een afweging moeten maken tussen verschillende opties tot hun keuze? En hoe betrouwbaar is hun keuze dan?

Tversky en Kahneman hebben laten zien dat mensen in het algemeen vertrouwen op een beperkt aantal heuristische principes waarmee de complexe taak van het vaststellen van waarschijnlijkheden van verschillende mogelijkheden wordt teruggebracht tot simpelere mentale handelingen. Zij wijzen erop dat deze heuristiek zeker bruikbaar is, maar dat het soms tot ernstige fouten kan leiden.9

Tversky en Kahneman bespreken een groot aantal fouten die kunnen worden gemaakt bij het nemen van beslissingen op basis van beschikbare informatie. Ik wil hier geen opsomming geven van de door Tversky en Kahneman beschreven fouten. Wel wil ik er enkele fouten uitlichten die zich bij de afweging van de uitkomsten van een onzeker rechtsvindingsvraagstuk voor kunnen doen. Ik heb niet de illusie dat ik daarmee een compleet beeld schets. Wat ik wil laten zien is dat het vaak intuïtieve rechtsvindingsproces niet per definitie tot de meest waarschijnlijke uitkomst hoeft te leiden.

Mensen die een inschatting moeten maken van de waarschijnlijkheid van bepaalde uitkomsten zijn niet altijd even gevoelig voor de betrouwbaarheid en de nauwkeurigheid van de gegevens waarop ze hun inschatting baseren in relatie tot de mogelijke uitkomsten (insensitivity to predictability). De gegevens worden in ogenschouw genomen en meegenomen bij de afweging voor de keuze voor de ene of de andere uitkomst, zonder dat er in alle gevallen een waarschuwingslampje gaat branden dat nog even in herinnering brengt dat ook nog kritisch moet worden gekeken of en in hoeverre de betreffende gegevens de beoordelaar in staat stellen om betrouwbaar en nauwkeurig de waarschijnlijkheid van de uitkomsten in te schatten. Het kan best zijn dat een bepaalde uitkomst ogenschijnlijk goed aansluit bij de beschikbare gegevens, maar dat daar bij een nadere beschouwing vraagtekens bij kunnen worden gezet. In het algemeen wordt een uitkomst die ‘voor het gevoel’ het beste aansluit bij de beschikbare gegevens het hoogste ingeschat. Het vertrouwen in de betreffende uitkomst hoeft evenwel helemaal niet zijn rechtvaardiging te hebben in de beschikbare gegevens.

Een andere belangrijke fout die op de loer ligt, is die van verankering (anchoring). Als de waarschijnlijkheid van een mogelijke uitkomst moet worden ingeschat, begint dat in veel gevallen met een initiële inschatting van de waarschijnlijkheid die vervolgens wordt bijgesteld aan de hand van beschikbaar komende gegevens.10 Het probleem is dat die bijstelling in veel gevallen niet voldoende is; men blijft te veel hangen bij de initiële inschatting. Dat is temeer een probleem indien de eerste inschatting niet al te betrouwbaar is.

Ook Chapman en Johnson hebben hierop gewezen.11 Zij spreken daarbij over de ‘anchor-and-adjust strategy’. Deze strategie verwijst naar een cognitief proces waarbij een eerste inschatting wordt gemaakt van de waarschijnlijkheid, welke waarschijnlijkheid vervolgens in verschillende stapjes wordt bijgesteld teneinde tot een definitieve inschatting van de waarschijnlijkheid te komen. Ook Chapman en Johnson geven aan dat die bijstelling onvoldoende is en dat het definitieve antwoord ‘biased toward the anchor’ is. (Waarbij zij onder andere verwijzen naar het werk van Tversky en Kahneman.) Hiervoor geven Chapman en Johnson een aantal verklaringen. De eerste is dat iemand die de waarschijnlijkheid moet beoordelen, de waarschijnlijkheid zal bijstellen totdat deze binnen het bereik komt te liggen van wat als een plausibele uitkomst wordt ervaren. Vanaf dat punt zal men minder geneigd zijn om de waarschijnlijkheid bij te stellen. Komt men van een laag ankerpunt (een lage a priori waarschijnlijkheid), dan zal men aan de onderkant van het plausibele bereik stoppen; komt men van een hoog ankerpunt, dan zal men aan de bovenkant van het plausibele bereik stoppen. Een andere mogelijke verklaring is dat het bijstellen van de waarschijnlijkheid aan de hand van het beschikbare bewijs een intensieve aangelegenheid is. De vraag is dan of degene die de waarschijnlijkheid moet inschatten voldoende tijd of cognitieve vaardigheden heeft om dat proces lang genoeg vol te houden. Nu zou je verwachten dat verankering zich minder snel voor zal doen indien de belangen groot zijn (bijvoorbeeld een grote belastingbesparing), de waarschijnlijkheidsanalyse wordt verricht door een expert op het betreffende terrein (bijvoorbeeld een ervaren fiscalist) of er wordt gewezen op het risico van anchoring. Chapman en Johnson wijzen er echter op dat uit onderzoek blijkt dat dat niet het geval is. Verankering is dus een hardnekkig probleem.

Kassin, Fein en Markus hebben een korte beschrijving gegeven van een aantal interessante studies dat in Duitsland is verricht.12 De onderzoekers voorzagen rechtsgeleerden (voornamelijk rechters) van informatie over een strafzaak. Alle deelnemers kregen hetzelfde dossier, met dien verstande dat in sommige dossiers een lage straf (één jaar) en in andere dossiers een hogere straf (drie jaar) werd gesuggereerd. Deze strafmaat kon afkomstig zijn van de openbare aanklager, maar bijvoorbeeld ook ‘slechts’ uit een vraag van een journalist. Uit het onderzoek bleek dat rechtsgeleerden die een dossier met het hoge ankerpunt (drie jaar) kregen strenger oordeelden dan rechtsgeleerden die een dossier met een laag ankerpunt (één jaar) kregen.

Stel dat een belastingadviseur door zijn cliënt wordt geconfronteerd met een probleem. Ter plekke bedenkt hij een heel mooi advies. Hij schat in dat de kans op succes vrij groot is. Vervolgens doet hij wat extra literatuuronderzoek en komt hij tot de conclusie dat hij zijn aanvankelijk optimistische inschatting naar beneden bij moet stellen. De vraag is dan of de adviseur zijn inschatting van de kans op succes voldoende bijstelt. Uit de hierboven aangehaalde studies blijkt dat mensen daar in het algemeen moeite mee hebben en bij hun nieuwe inschatting in de beurt blijven bij hun oorspronkelijke inschatting terwijl daar op basis van de nieuwe gegevens wel meer afstand van had moeten worden genomen.

Ik keer terug naar de analyse van Tversky en Kahneman. Waar mensen volgens hen ook problemen mee blijken te hebben, is het maken van onderscheid tussen enkelvoudige gebeurtenissen, conjunctieve gebeurtenissen en disjunctieve gebeurtenissen. Bij conjunctieve gebeurtenissen is de waarschijnlijkheid afhankelijk van de waarschijnlijkheid van elk van de individuele gebeurtenissen. Conjunctieve waarschijnlijkheden zijn ‘succesvol’ als elk van de individuele gebeurtenissen succesvol is. De waarschijnlijkheid van de conjunctieve gebeurtenissen is gelijk aan het product van de waarschijnlijkheid van elke individuele gebeurtenis.

Anders dan conjunctieve gebeurtenissen zijn disjunctieve gebeurtenissen ‘succesvol’ als ten minste één van de individuele gebeurtenissen succesvol is.

De waarschijnlijkheid van een disjunctieve gebeurtenis is gelijk aan 1 minus de waarschijnlijkheid dat geen van de individuele gebeurtenissen succesvol is.

Het blijkt dat mensen de waarschijnlijkheid van conjunctieve gebeurtenissen te hoog inschatten en die van disjunctieve gebeurtenissen te laag inschatten. Denk bijvoorbeeld aan een belastingadviseur die een mooi advies heeft voorbereid. Het advies kan succesvol worden toegepast als de door de adviseur beoogde kwalificatie van de feiten en de door de adviseur beoogde interpretatie van de rechtsnorm juist is. Zowel de kwalificatie van de feiten als de interpretatie van de rechtsnormen moeten dus kloppen om het advies met succes toe te kunnen passen. De kans op succes is dan gelijk aan de waarschijnlijkheid van de beoogde kwalificatie vermenigvuldigd met de waarschijnlijkheid van de beoogde interpretatie. De adviseur berekent geen exacte waarschijnlijkheden. Dat wil zeggen, hij maakt geen kwantitatieve analyse van de succeskans van zijn advies. Teneinde tot een weloverwogen afweging te komen, maakt hij echter wel een kwalitatieve analyse van de succeskans waarbij hij dan de individuele kansen van de kwalificatie van de feiten en de interpretatie van de rechtsnorm in de afweging mee moet nemen. Gezien het feit dat hier sprake is van een conjunctieve gebeurtenis, moeten de waarschijnlijkheid van de juiste kwalificatie en de juiste interpretatie worden vermenigvuldigd. De vraag is of dat effect bij de kwalitatieve analyse voldoende wordt meegewogen. Het is dan zeer wel denkbaar dat de adviseur de succeskans te hoog inschat.

Van opzet bij het maken van de hierboven beschreven heuristische fouten is in het algemeen overigens geen sprake. Tversky en Kahneman wijzen erop dat iedereen die intuïtief een probleem probeert in te schatten dergelijke fouten kan maken: