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第一に、長期的関係にあるチーム生産のモデルにおける最適シェアリングルールの導出に関する理論的研究を行った。チームの各メンバーの努力水準の選択肢数に比べて全員の働きぶりのシグナルの数が小さいので、これはRadner-Myerson-Maskinによって最初に指摘された、通常のフォーク定理が成立しないケースを拡張したものである。このようなモデルで、均衡として最大限達成できる生産レベルを維持するシェアリングルールの形状を分析した。特に、チームメンバーの生産性が異なるケースを明示的に考慮し、最適シェアリングルールにおける生産性パラメータとメンバー間のシェア比の関係や、シグナルの情報量とチームのパフォーマンスの関係について、これまでの分析結果を更に拡充する結果を得た。
第二に、ネットワーク上の繰り返しゲームモデルについて準備的分析を行った。具体的には、様々なプレーヤーが同時に複数の繰り返しゲームをプレーするモデルを考え、プレーヤーの利得面での繋がりと情報面での繋がりを区別して定式化する。割引因子がそれほど大きくないときは、情報面の繋がりが弱いと協調行動は維持しにくくなるが、そのレベルの見極めについて、準備的な成果を得た。
これに加えて、観測費用のある繰り返しゲームモデルの分析も行った。研究代表者自身の過去の研究に、他プレーヤーの行動を正確に知るには費用がかかるモデルの分析があるが、ここでは(1)完全な情報は入手不可能かもしれないケース(2)得られる情報の精度をきめ細かく選べるケースについて分析した。この新しいクラスのモデルでのフォーク定理の一般的成否について、準備的な成果を得た。
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