学習アプローチによる協力行動の生起プロセスの解明

使用学习方法阐明合作行为发生的过程

• 批准号: 19J12097
• 负责人: 下平 勇太
• 金额: $ 0.58万
• 依托单位: Osaka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2019
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2019-04-25 至 2021-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19J12097/
• 关键词: 社会的選好; 利他性選好; 協力行動; 実験経済学; 行動経済学; 時間選好; 独裁者ゲーム; 顕示選好理論; シミュレーション

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．

本研究的目的是阐明重复博弈中合作行为的学习过程与社会偏好之间的关系。首先，需要测量社会偏好，我们决定使用 Andreoni & Miller (2002, Ecta) 提出的将独裁者博弈实验数据拟合到 CES 函数的方法（AM 方法）作为偏好的参数化方法。 ．与各种实验博弈中广泛使用的大五人格特质和社会价值取向作为解释利他行为的变量不同，AM方法不仅可以参数化利他主义偏好，而且利用显示偏好理论，这种方法具有以下优点。能够验证偏好合理化的可能性并参数化效用函数的凹性。当我们通过仿真研究AM方法的参数恢复性能时，我们发现它有一个缺点，即当CES函数的凹性很大时，无法解释利他参数，而这个问题可以通过扩展CES来克服我发现可以做到。与此相关的是，凸时间预算方法（Andreoni & Sprenger，2012，AER）同样使用 CES 函数来表达时间偏好，也发现很难根据函数的凹性来估计折扣因子和呈现偏差。 。此外，我们在 Amazon Mechanical Turk 上进行了一项实验，以再次验证改进的 CES 功能参数作为社会偏好衡量标准的重要性。我们的结果表明，将此作为衡量标准的传统解释是无效的。目前正在准备一篇总结一系列结果的论文，以提交给学术期刊。尽管考虑偏好测量需要时间，并且我们无法进行重复的博弈实验，但获得的关于偏好测量的知识预计将用于许多实证研究，并且是一个重要的贡献。

项目成果

Evaluation of Social Preference Representation Using CES Function

使用 CES 函数评估社会偏好表征

• 发表时间: 2021
• 作者: Yuta Shimodaira