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2018 年度 実施状況報告書

実験室実験とEWA学習モデルを用いた投票行動の要因分析

研究課題

研究課題/領域番号 17K18308
研究機関北海道武蔵女子短期大学

研究代表者

黒阪 健吾  北海道武蔵女子短期大学, その他部局等, 准教授 (60712049)

研究期間 (年度) 2017-04-01 – 2020-03-31
キーワード投票実験 / 公共財供給実験 / Finite Mixture Model / EWA学習モデル
研究実績の概要

本研究は投票における有権者の意思決定の特徴を明らかにするために、投票実験および公共財供給実験における実験参加者の行動の違いを、学習モデルの一種であるEWA学習モデルを用いて明らかにするものである。しかしながら、実験結果をもとに投票者の意思決定を分析する際には、複数の異なる行動タイプを想定しタイプごとの行動パラメーターを推定するFinite Mixture Modelを用いた方が、分析結果の解釈が容易であるとの結論に至った。今後も投票行動とEWA学習モデルとの関連性を課題とするが、Finite Mixture Modelを分析手法の主軸に据えることを検討している。
具体的な研究結果は2つの論文で発揮されている。1つ目に、実験室実験において参加者が機会費用を考慮するか否かを検証したHizen & Kurosaka (2018)では、①実験データの約半数が投票からの期待収入と、投票に必要な金銭的費用および機会費用を考慮して投票し、合理的選択論と整合的であることを明らかになった。②合理的選択論と整合的な実験データの特徴として、機会費用が投票確率を下げる効果は金銭的費用の約1/3であることが明らかになった。
2つ目に、公共財の自発的供給実験において、公共財への貢献量を決定する順番が内生的に決まるモデルを検証したItaya, Mizushima, Kurosaka (2018)では、①参加者の間で所得格差が小さい場合に、同時手番が逐次手番よりも実現しやすいという理論予測が支持された。②公共財への貢献量については、同時手番、逐次手番のいずれも、実験参加者の貢献量は理論予測であるナッシュ均衡と整合的であることが明らかになった。現在は①で実験結果が理論予測から乖離してしまった原因について、Finite Mixture Modelを用いたデータの再分析を行なっている。

現在までの達成度
現在までの達成度

4: 遅れている

理由

当初の計画では、投票実験と類似したステップレベル公共財の自発的供給実験を実施し、実験参加者の行動をEWA学習モデルのパラーメーターを用いた比較を行う予定であった。しかしながら、投票実験のデータ分析を進めるにしたがいFinite Mixture Modelを用いた分析への移行を検討したこと、および所属機関における実験参加者への謝金支払手続きの問題が解決していない点から、新たな公共財供給実験の実施を延期するに至った。
しかしながら、これまでに実施した実験のデータをFinite Mixture Modelを用いて再分析することにより、投票実験および公共財供給実験における実験参加者の意思決定の違いを明らかにすることができた。現在はHizen & Kurosaka (2018)の投稿作業、およびItaya, Mizushima, Kurosaka (2018)の改訂作業を継続するとともに、新たな公共財供給実験の実施準備を進めている。

今後の研究の推進方策

令和元年度より札幌学院大学の山崎慎吾講師から実験の協力を受け、ステップレベル公共財の供給実験実施を最優先に進める予定である。

次年度使用額が生じた理由

平成30年度に実施予定であった実験室実験が延期されたため。令和元年度に実施するために、現在実験協力者ならびに所属機関会計担当者と打ち合わせを進めている。

  • 研究成果

    (2件)

すべて 2018

すべて 学会発表 (2件)

  • [学会発表] Monetary Costs versus Opportunity Costs in a Voting Experiment2018

    • 著者名/発表者名
      肥前洋一、黒阪健吾
    • 学会等名
      公共選択学会2018年度全国大会
  • [学会発表] Monetary Costs versus Opportunity Costs in a Voting Experiment2018

    • 著者名/発表者名
      肥前洋一、黒阪健吾
    • 学会等名
      ポリシー・モデリング・コンファレンス2018

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公開日: 2019-12-27  

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