| 研究課題/領域番号 |
22K01401
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分07010:理論経済学関連
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| 研究機関 | 東京都立大学 |
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研究代表者 |
荒戸 寛樹 東京都立大学, 経営学研究科, 准教授 (90583518)
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| 研究分担者 |
中村 友哉 明治学院大学, 経済学部, 教授 (70706928)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2025年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2024年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2023年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 内生的情報取得 / 不完備情報ゲーム / 情報公開政策 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年の不完備情報ゲームを用いた研究によって，政府の情報公開は民間主体の行動を過剰に反応させる危険性があることを明らかになっている。この過剰反応を防ぐ情報公開方法として，「部分的公開政策」と「部分的透明性政策」が提案されている。
多くの先行研究では民間主体の情報取得行動が明示的に考慮されていない。現実には民間主体は多数の情報源から情報を取捨選択して取得する。本研究課題では，内生的な情報取得行動に関する理論の拡張と，内生的情報取得の下での部分的公開政策と部分的透明性政策の厚生効果の分析を行う。さらに，この2つよりも経済厚生を高めることのできる情報公開方法の有無を検討する。
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| 研究実績の概要 |
2024年度は2023年に引き続き、経済主体の情報取得行動が内生的な不完備情報ゲームに関する理論研究を行った。具体的には、下記の研究１～４について研究を進めることができた。
１．民間主体の情報取得行動が内生的な場合における、当局による最適情報公開政策に関する論文を引き続き改訂中である。
２．経済主体の情報取得行動が主体の事前の期待に依存するモデルについて改良を行い、よりシンプルな設定から情報取得が主体の事前に期待に依存する結果を得ることができた。このモデルは所与の環境における個人の行動のモデルであるが、今後はこのモデルを主体間の相互作用が存在するモデルに発展させた上で、論文の形にまとめ国際学術雑誌に投稿を行う。
３．2023年度から開始した産業組織論への応用研究を引き続き行った。昨年度に同様、標準的な産業組織論のモデルであるシュタッケルベルグ競争のモデルに需要の不確実性と情報の不完備性を導入して、さらに情報取得行動を内生化する。情報取得が内生的な場合は、モデルの設定によって、従来のように情報取得行動が事前の期待に依存しない場合と、上記２のように事前の期待に依存する場合の両方が起こり得る。これらが起こる条件を特徴づけることが今後の目標となる。
４．不完備情報ゲームとベイズ機械学習のモデルの統合に関する研究を開始した。不完備情報ゲームはエージェントの数が増加するほどモデルの解法が複雑になる。ベイズ機械学習の確率モデルをゲーム理論の文脈の上に位置づけることにより、機械学習の手法をモデルの解法に活かすことができる。2024年度は、シンプルな二人完備情報ゲームに対してこれを行った。2025年度はこれを不完備情報ゲームに拡張する試みを行う。
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
2: おおむね順調に進展している
理由
産業組織論への応用研究も開始しており、概ね計画通り進んでいる。
ただし、想定よりモデルの解法が複雑になることが判明したため、数値計算や機械学習なども手法も取り入れて今後も計画に沿って進めていく予定である。
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| 今後の研究の推進方策 |
引き続き計画に沿って上記の研究１～４を進め、論文をの国際学術雑誌への掲載を目指す。
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