合議による「分配の正義」のメカニズム：統計モデリングアプローチ

通过合议实现“分配正义”的机制：统计建模方法

• 批准号: 20K03322
• 负责人: 清水 裕士
• 金额: $ 2.83万
• 依托单位: Kwansei Gakuin University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K03322/
• 关键词: 分配の正義; 社会選好; 不確実性回避; マキシミン; ベイズ統計モデリング; リスク選好; 社会心理学; 不平等割引; 統計モデリング

本年度は、分配の正義についてこれまで構築していたモデルに対して修正を行い、その妥当性を検討した。これまでのモデルでは社会選好と不確実性選好をモデルに組み入れたモデルであった。しかし、前年度までの研究でそれだけでは特定の領域のデータを上手く予測できないことがわかった。そこで、分配の正義特有の、つまり個人的な選好に還元できない要素があると考察し、マキシミン選好、平等選好など、分配の正義に関わる選好をモデルに加えた。その結果、これまで個人選好で説明できなかった部分を説明できるようになったと同時に、分配の正義の選好（マキシミン、平等）が説明できない部分を個人選好（社会、不確実）が説明できていることが明らかとなった。また、個人内で2つの選好を組み合わせているのかあるいは個人ごとで分配の正義の選好タイプ、個人選好タイプに分かれているのかについて検討した。ベイズ統計モデリングによる分析の結果、個人間でタイプが異なることが明らかとなった。このことは、個人ごとによってボトムアップ的な個人選好による意思決定と、トップダウン的な分配の正義選好による意思決定のどちらを採用するかについて異なっていることが明らかとなった。この結果から、どういう人がボトムアップ的な意思決定を行うのか、あるいはトップダウン的な意思決定をするのかを検討する必要があることが示されたと言える。これらの結果は社会心理学会で発表された。

This year は, distribution justice の に つ い て こ れ ま で build し て い た モ デ ル に し seaborne て correction を い, そ の justice を beg し 検 た. こ れ ま で の モ デ ル で は social chosen と uncertain be sex chosen を モ デ ル み に group into れ た モ デ ル で あ っ た. し か し, former annual ま で の research で そ れ だ け で は の particular area の デ ー タ を overhand く be で き な い こ と が わ か っ た. そ こ で, distribution characteristic の の justice, つ ま り personal な chosen に also yuan で き な い elements が あ る と し, マ キ シ ミ ン chosen, equality chosen な ど, distribution justice の に masato わ る chosen を モ デ ル に plus え た. そ の results, こ れ ま で a person good enough で で き な か っ た section を で き る よ う に な っ た と に at the same time, distribution justice の の chosen (マ キ シ ミ ン, equality) が illustrate で き な い part を a person good enough (social, uncertain be) が で き て い る こ と が Ming ら か と な っ た. ま た, personal で within 2 つ の group chosen を み close わ せ て い る の か あ る い は personal ご と の で distribution justice の chosen タ イ プ, one person good タ イ プ に points か れ て い る の か に つ い て beg し 検 た. ベ イ ズ statistical モ デ リ ン グ に よ の る analysis results, between personal で タ イ プ が different な る こ と が Ming ら か と な っ た. こ の こ と は, personal ご と に よ っ て ボ ト ム ア ッ プ な a person good に よ る mean decision と, ト ッ プ ダ ウ ン の な distribution justice chosen に よ る mean decision の ど ち ら を using す る か に つ い て different な っ て い る こ と が Ming ら か と な っ た. こ の results か ら, ど う い う people が ボ ト ム ア ッ プ な mean line decision を う の か, あ る い は ト ッ プ ダ ウ ン な meaning decision を す る の か を beg す 検 る necessary が あ る こ と が shown さ れ た と said え る. The results are で and the social psychological society で reports された.

项目成果

不確実性回避についての統計モデリング

不确定性避免的统计建模

• 发表时间: 2022
• 作者: 麻生奈央子;渋谷明子;大坪寛子;祥雲暁代;坂元 章;大倉 韻;清水裕士
• 通讯作者: 清水裕士

分配の正義への社会的価値アプローチ

分配正义的社会价值方法

• 发表时间: 2020
• 作者: 髙尾 堅司;水子 学;瀧川 真也;山根 嵩史;佐々木 新;清水裕士
• 通讯作者: 清水裕士

分配の正義は選好と規範のどちらで説明できるのか

分配正义可以用偏好或规范来解释吗？

• 发表时间: 2022
• 作者: Kikkawa Toshiko;Kriz Willy Christian;Sugiura Junkichi;清水裕士
• 通讯作者: 清水裕士

分配の正義への社会的価値関数アプローチ2

分配正义的社会价值函数方法2

• 发表时间: 2021
• 作者: 渋谷明子;麻生奈央子;大坪寛子;祥雲暁代;坂元 章;大倉 韻;清水裕士
• 通讯作者: 清水裕士