2020 Fiscal Year Research-status Report
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
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20K03322
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| Research Institution | Kwansei Gakuin University |
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Principal Investigator |
清水 裕士 関西学院大学, 社会学部, 教授 (60621604)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
稲増 一憲 関西学院大学, 社会学部, 教授 (10582041)
石田 淳 関西学院大学, 社会学部, 教授 (40411772)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 分配の正義 / 社会選好 / リスク選好 / マキシミン / ベイズ統計モデリング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は、分配の正義を規定する社会的価値関数を数理的に導出し、また経験データに基づいて検証を行った。
研究代表者はこれまでに、自分の利得に関係がない報酬分配の選好を説明するために、自身の社会選好を分配者に投影し、それを重み付け和によって社会的価値を規定するという社会的価値関数アプローチを提案した。本年度は、この社会的価値関数の精度を上げるため、さらなる精緻化を行った。
これまでは社会的価値関数にリスク選好を組み入れていなかった。リスク選好があることで、確実に得られる額に対する重みが強くなるため、一見マキシミン選好があるようにみえても、実はリスク選好で説明できる可能性があった。そこでプロスペクト理論のランク依存型確率荷重関数に基づいてリスク選好を仮定し、社会的価値関数に組み入れた。具体的には、プロスペクト理論で仮定されている確率荷重関数パラメータを用いて、重み付け和を計算するときにショケ期待値を応用した。それにより、リスク回避傾向が高い人は、社会的価値関数においてよりマキシミン的な選好を示すことを表現することができる。
またWeb調査による実験を行い、ベイズ統計モデリングによってモデルの情報量規準を算出した。その結果、やや予測精度があがることがあきらかとなった。
ただ一方で、今回作成したモデルにおいて、リスク選好だけでは説明できないマキシミン選好の存在が依然として存在することも同時に明らかとなった。リスク選好のパラメータが実際の人々の範囲では起こり得ないほど大きいことを仮定しないと、分配の正義のマキシミン選好を説明することができなかった。このことから、リスク選好以上に、人々は最も不遇な人の報酬の改善を求める選好を持っている可能性が示唆された。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
初年度は社会的価値関数のさらなる精度向上を目的としており、実際にモデルの導出とデータによる検証を行うことができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は、大規模なWeb調査によってモデルの妥当性を更に検討すること、さらに集合的な社会的価値関数を同定するための実験室実験を行う必要がある。しかし、新型コロナウイルスの影響もあり、実験室実験は実施できない可能性もあるため、オンライン実験などの工夫が求められる可能性がある。
Zoomを用いた複数人参加型のオンライン実験をいくつか練習を重ねて実行できるかを確認する必要がある。また、そのための実験プログラムの作成も必要であるかもしれない。
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| Causes of Carryover |
新型コロナウイルスの影響で、移動についての制限が生じたため、学会参加で予定していた旅費や、会合費、ゲスト招集費などについて繰越が生じた。
本年度の学会開催についてもオンラインになる可能性があるため、それらを予備調査費にまわし、研究計画をより精緻なものにするために使用する予定である。
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