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2021 年度 研究成果報告書

マッチング市場設計における情報収集・開示と選好内生化に関する研究

研究課題

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研究課題/領域番号 19H01469
研究種目

基盤研究(B)

配分区分補助金
応募区分一般
審査区分 小区分07010:理論経済学関連
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, 教授 (80272277)

研究分担者 松八重 泰輔  中央大学, 経済学部, 助教 (00823783)
糟谷 祐介  神戸大学, 経済学研究科, 講師 (20792419)
研究期間 (年度) 2019-04-01 – 2022-03-31
キーワードマッチング理論 / ゲーム理論 / 実験経済学 / 不完備情報 / マーケット・デザイン
研究成果の概要

まず、学校選択制マッチングにおいて、生徒に対する優先順位が不完備情報である場合のモデル化を行った。その際、生徒側にはコストのかかるサーチを行えば自分自身の優先順位を知ることができる場合とできない場合を理論的に考察した。
次に、実験室実験においては、生徒に対する優先順位が完備情報および不完備情報でサーチ機会がない場合とある場合の3通りについてDA方式とIA方式を比較した。IA方式における方がサーチを選ぶ割合が有意に高く、いずれの情報上の条件の下でも、DA方式における方が真実表明の比率は高かった。また、どちらの方式についても、不完備情報の場合の方が完備情報の場合に真実表明の比率が高いことが分かった。

自由記述の分野

実験経済学

研究成果の学術的意義や社会的意義

従来の研究では、生徒の学校に対する選好順位、学校側の生徒に対する優先順位や定員については完備情報であると仮定されてきた。近年、生徒の選好順位については不完備情報である場合を考察する研究があるが、その他についてはまだ研究がない。
そこで、本研究では、優先順位が不完備情報であるという状況を考察した。現実にも、入学試験の成績など優先順位に関する情報は不完備情報であることが多く、生徒は模擬試験を受けるなどのコストを支払って優先順位に関する情報を得ている。こうしたより現実的なマッチング状況において、生徒が無駄にコストを支払ってしまうことを防止するにはDA方式の方が優れていることが明らかになった。

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公開日: 2023-01-30  

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