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エージェントベースアプローチに基づく環境効率のリバウンド効果に関する研究

基于Agent方法的生态效率反弹效应研究

基本信息

批准号：
20651009
负责人：
石田葉月
金额：
$ 0.96万
依托单位：
Fukushima University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research
财政年份：
2008
资助国家：
日本
起止时间：
2008 至 2010
项目状态：
已结题

项目摘要

環境問題は社会的ジレンマ問題の一種である。「環境にやさしい」行動にはコストがともなう一方で、その便益は、社会全体に広く行き渡る。だが、人間-環境システムは一般に複雑であるため、「環境にやさしい」といわれる行動が、必ずしも環境効率を高めることに結びつくわけではない。たとえば、家庭で行われる様々なリサイクル行動の一部は、確かに環境負荷削減効果があると思われるものの、ある種のリサイクル行動はかえって環境負荷を高めている場合がある。しかしながら、「リサイクル=環境にやさしい」というイメージが既に社会に広く行き渡っているため、その環境負荷削減効果に疑問がある場合でも、リサイクルは社会的に望ましい行動であると考えられがちである。このように、「環境にやさしい」というイメージだけが先行するようなケースでは、誰が本当にフリーライダーなのかを見極めることが困難である場合が少なくない。このような判別困難なフリーライダー問題は、直接互恵や間接互恵によって解消するとは考えにくい。そこで、本年度では、集団選択モデルを用いて、集団と個々人との共進化過程についてエージェントベースのシミュレーションを行った。集団選択モデルでは、それぞれの集団内でフリーライダーが増殖しても、フリーライダーが多い集団ほど淘汰されるとすれば、全体としてはフリーライダーの増加が抑制され得る。分析の結果、集団とエージェントがフリーライダーを認識できない場合でもフリーライダーが排除されるための条件として、「変異体(mutant)」の存在が重要な鍵を握っていることを明らかにした。

Environmental problems are a social problem. "Environmental protection" action is a party, a party, a society as a whole. The human environment is the most complex environment, the environment is the most complex environment. The environment load reduction effect of the household is very high. The environment load reduction effect is in doubt when the society wants to take action. "Environment" and "Environment" are the most difficult fields in the world. The problem of direct and indirect discrimination is difficult to solve. Today, this year, we will continue to implement the concept of group selection and the co-evolution process of groups and individuals. Group elections are held against the rule of law, and the rule of law is held against the rule of law. The results of the analysis, the collection of information, the recognition of information, the exclusion of information, the existence of "mutants" are important keys to grasp.