学習アプローチによる協力行動の生起プロセスの解明

本研究の目的は，繰り返しゲームにおける協力行動の学習プロセスと社会的選好の関係を明らかにすることである．まずは社会的選好の測定が必要であり，選好のパラメータ化手法として，Andreoni & Miller (2002, Ecta) が提案したCES関数に独裁者ゲーム実験データを当てはめる方法（AM法）を利用することにした．様々な実験ゲームにおける利他行動を説明する変数として多く用いられてきたビッグ・ファイブ性格特性や社会的価値志向性などと異なり，AM法は利他性選好をパラメータ化できるだけではなく，顕示選好理論を用いて選好合理化可能性を検証したり，効用関数の凹性もパラメータ化したりできる利点がある．AM法のパラメータリカバリ性能をシミュレーションによって検討したところ，CES関数の凹性が非常に大きいときには利他性パラメータの解釈が不可能になってしまうという欠点があり，これはCES関数を拡張することによって克服できることが分かった．関連して，同様にCES関数を用いて時間選好を表現するConvex Time Budget法 (Andreoni & Sprenger, 2012, AER) も，関数の凹性によっては割引因子や現在バイアスの推定が困難であることを明らかにした．さらに，改良したCES関数のパラメータが社会的選好の尺度としてどのような意味を持つか改めて検証する実験をAmazon Mechanical Turkにおいて実施したところ，効用関数の凹性パラメータを効率性-平等性のトレード・オフの尺度と捉えてきた従来の解釈が妥当ではないことを示唆する結果が得られた．一連の成果をまとめた論文は学術雑誌への投稿準備中である．選好測定の検討に時間を要し繰り返しゲーム実験の実施には至らなかったが，選好測定に関して得られた知見は多くの実証研究に利用されることが期待でき，重要な貢献である．

本研究の目的は，繰り返しゲームにおける協力行動の学習プロセスと社会的選好の関係を明らかにすることである．まずは社会的選好の測定が必要であり，選好のパラメータ化手法として，Andreoni & Miller (2002, Ecta) が提案したCES関数に独裁者ゲーム実験データを当てはめる方法（AM法）を利用することにした．様々な実験ゲームにおける利他行動を説明する変数として多く用いられてきたビッグ・ファイブ性格特性や社会的価値志向性などと異なり，AM法は利他性選好をパラメータ化できるだけではなく，顕示選好理論を用いて選好合理化可能性を検証したり，効用関数の凹性もパラメータ化したりできる利点がある．AM法のパラメータリカバリ性能をシミュレーションによって検討したところ，CES関数の凹性が非常に大きいときには利他性パラメータの解釈が不可能になってしまうという欠点があり，これはCES関数を拡張することによって克服できることが分かった．関連して，同様にCES関数を用いて時間選好を表現するConvex Time Budget法 (Andreoni & Sprenger, 2012, AER) も，関数の凹性によっては割引因子や現在バイアスの推定が困難であることを明らかにした．さらに，改良したCES関数のパラメータが社会的選好の尺度としてどのような意味を持つか改めて検証する実験をAmazon Mechanical Turkにおいて実施したところ，効用関数の凹性パラメータを効率性-平等性のトレード・オフの尺度と捉えてきた従来の解釈が妥当ではないことを示唆する結果が得られた．一連の成果をまとめた論文は学術雑誌への投稿準備中である．選好測定の検討に時間を要し繰り返しゲーム実験の実施には至らなかったが，選好測定に関して得られた知見は多くの実証研究に利用されることが期待でき，重要な貢献である．