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談合防止策としてのリニエンシー制度の有効性に関する実験研究

研究課題

研究課題/領域番号 16730150
研究種目

若手研究(B)

配分区分補助金
研究分野 経済政策
研究機関公立はこだて未来大学

研究代表者

川越 敏司  公立はこだて未来大学, システム情報科学部, 講師 (80272277)

研究期間 (年度) 2004 – 2005
研究課題ステータス 完了 (2005年度)
配分額 *注記
3,300千円 (直接経費: 3,300千円)
2005年度: 1,200千円 (直接経費: 1,200千円)
2004年度: 2,100千円 (直接経費: 2,100千円)
キーワードリニエンシー制度 / カルテル / 談合 / 独占禁止法 / 実験経済学 / 繰り返しゲーム
研究概要

本年度は、昨年度の実験を改良した追加的な実験を行った。昨年度の研究の概略を下に、改良点を述べていく。
昨年度作成した理論モデルは、クールノー寡占モデルを単純化した囚人のジレンマゲームをベースにした2段階ゲームであり、第1段階では囚人のジレンマゲームをプレイし、カルテルを結んで協調していた場合には第2段階でカルテルの事実を密告するか否かの選択を行うものであった。ここで、少なくとも1名が密告すればカルテルの事実は明らかになり、密告したメンバーは罰金の減免を受け、それ以外は規定の罰金を課される。これとは独立に当局の独自調査によってもカルテルは確率的に発見される。このゲームを無限に繰り返すものとされた。
昨年度の実験では、(1)カルテルの規模(2社と7社)と(2)減免を受けられる範囲(密告した最初の1人のみ減免を受けるか密告した全員が減免を受けるか)という2つの変数を操作して4通りの比較を行った。実験結果では、カルテルの規模については7社の場合の方が2社の場合に比べてカルテルが崩壊しやすいことが示されたが、減免を受けられる範囲については統計的に有意な差がみられなかった。
今年度は、さらに(3)カルテルを密告した場合の処置(罰則の減免を受けられるか報奨金をもらうか)について比較した。実験結果は、リニエンシー制度のカルテル摘発効果は報奨金の方が有効であることを示している。
これらの研究成果はAsian Decentralization Conference, International Economic Science Association Meeting, The 9th annual meeting of Experimental Economics in Japan,日本経済学会春季大会などの諸学会で発表され専門から評価を受けた。今年度の研究を取り入れて改良された論文は現在International Institute of Public Financeに投稿中である。さらに、本研究のモデルを、国際的なカルテルに対するリニエンシー制度の有効性を調べ、政府間の政策協調問題にまで発展させて理論研究を行い、RIETIディスカッションペーパーとして論文を公表している。また、実験経済学に関する専門書籍の翻訳監修・解説執筆を行い、本研究のベースとなる実験経済学の普及に貢献した。

報告書

(2件)
  • 2005 実績報告書
  • 2004 実績報告書
  • 研究成果

    (3件)

すべて 2006 2005

すべて 雑誌論文 (2件) 図書 (1件)

  • [雑誌論文] 国際カルテルに対するリニエンシー制度の国際協調問題2006

    • 著者名/発表者名
      岩成博夫, 川越敏司, 木村友二, 松八重泰輔, 瀧澤弘和
    • 雑誌名

      RIETIディスカッションペーパー 06-J-014

      ページ: 13-13

    • 関連する報告書
      2005 実績報告書
  • [雑誌論文] An Experimental Study of Leniency Programs2005

    • 著者名/発表者名
      Yasuyo Hamguchi, Toshiji Kawagoe
    • 雑誌名

      RIETI Discussion Paper Series 05-E-003

      ページ: 27-27

    • 関連する報告書
      2004 実績報告書
  • [図書] 実験経済学入門〜完璧な金融市場への挑戦〜2006

    • 著者名/発表者名
      ロス・M・ミラー著, 川越敏司監訳, 望月衛訳
    • 総ページ数
      440
    • 出版者
      日経BP社
    • 関連する報告書
      2005 実績報告書

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公開日: 2004-04-01   更新日: 2016-04-21  

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