実験経済学 ― Experimental economics

Spring 2026 ／ Kentaro Kawasaki

［参考文献］農業分野に向けた良い入門と応用：Higgins, et al. (2017)。

動機Motivation

• 前章で説明したように、ランダム化実験（randomized experiments）、すなわちランダム化比較試験（randomized controlled trials, RCT）は、因果を明らかにするための最も強力なツールである。内生性（endogeneity）の問題が生じないからである。
• 例：肥料が作物収量に与える効果を分析する場合、実際の農場データには内生性の問題がある（……「内生性」の章を参照）。しかしランダム化実験のもとでは、肥料の量は実験者によってランダムに決定されるため、そのような相関は平均的には生じない。肥料の因果効果を推定するには、OLS をそのまま用いればよい。
• 実験のもう一つの大きな利点は、実データを用いて検証することが難しい仮説を、研究者が検証できる点にある。たとえば、コンプライアンス（ルールの遵守）（Kawasaki et al 2012）や集積ボーナス（農地集積への補助）（Fooks et al 2016）などである。

実験の4類型Four types of experiments

（Harrison and List 2004）

• 実験室実験（Laboratory experiments）：標準的な被験者プール（学生）と抽象的なフレーミングを用いる。
• 人工的フィールド実験（Artefactual field experiment）：実験室実験と同じだが、非標準的な被験者プール（例：農家）を用いる。³³
• フレーム付きフィールド実験（Framed field experiment）：人工的フィールド実験と同じだが、被験者が用いうる財・課題・情報集合のいずれかにフィールドの文脈（field context）を持たせる。
• 自然フィールド実験（Natural field experiment, 社会実験）：フレーム付きフィールド実験と同じだが、被験者が自然にこれらの課題に取り組む環境であり、かつ被験者が自分の実験中であることを知らない。

cf. 自然実験（Natural experiment）³⁴：自然の出来事（災害など）によって生み出された、実験者の制御外にあるランダム化された状況。

実験の4類型 ― 被験者・フレーミング・場所

	被験者（Subjects）	フレーミング（Framing）	場所（Location）
実験室実験	非現実（学生）	非現実	実験室
人工的フィールド実験	現実（農家）	非現実	実験室
フレーム付きフィールド実験	現実（農家）	現実	実験室
自然フィールド実験	現実（農家）	現実	フィールド

応用Applications

• 公共財（Public goods）
• コモンプール資源（Common pool resource）
• オークション（Auction）：例、排出権取引（emissions trading）、保全オークション（conservation auction）。
• 仮説バイアス（Hypothetical bias）
• 支払意思額（WTP, willingness to pay） 対 受取意思額（WTA, willingness to accept）
• リスク選好（Risk preference）
• マイクロファイナンス（Microfinance）
• 非経済的動機（Non-economic motivation）：利他主義（altruism）、相互主義（reciprocity）、公平性または不平等回避（fairness or inequality aversion）、信頼（trust）、ナッジ（nudge：きっかけをあたえること）（例：「Be healthy!（健康になろう）」とラベル表示することで野菜の消費を増やす）。
• 行動経済学（Behavioral economics）

実験室実験はどのように進めるかHow laboratory experiments proceed?

（参考文献：三谷, 2011; 三谷ほか, 2011）

• 1セッションはおよそ1〜2時間かかる。
• 報酬は実験室での成果を反映すべきである。平均報酬が高いほどよい（> 15ドル/時間）。
• 多くの研究者はコンピュータを用いるが、単純な紙と鉛筆による実験も可能である。

公共財Public goods

（参考文献：Ledyard, 1995; Sturm and Weimann, 2006）

公共財（PG）実験の目的：合理的でないにもかかわらず、なぜ・いつ人々が協力的に行動するのかを明らかにすること。

標準的なデザイン：標準的な公共財実験では、各被験者 \(i = 1, \ldots, N\) に1単位の貨幣が与えられる。\(c_i\) を、公共財の供給に対する \(i\) の貢献とする。各被験者の利得は次式で与えられる。

ここで \(p\) は私的投資の収益率、\(a\) は公共財投資からの収益率である。パラメータは、よく知られたジレンマ状況を生み出すように選ばれる。

理論的予測はフリーライダー仮説（free-rider hypothesis）である。合理的に利得を最大化する被験者は、1回限りのゲームでも繰り返しゲームでも、公共財に決して貢献しない（囚人のジレンマ）。

1回限り（one-shot）版のゲームでは、公共財に何も投資しない（すべての \(i\) について \(c_i = 0\)）ことが支配戦略（dominant strategy）である。公共財への投資の限界一人当たり収益（marginal per capita return, MPCR）（\(a/pN\) で測られる）が常に \(< 1\) だからである。ゲームが繰り返し行われ、繰り返し回数が共有知識（common knowledge）である場合、部分ゲーム完全均衡（subgame perfect equilibrium）は一意であり、すべての繰り返しにおいて全プレイヤーがゼロ投資となる。

公共財実験における定型的事実（Stylized facts）：被験者は支配戦略を選ばない！

公共財ゲームの利得行列（プレイヤー1, プレイヤー2）

	プレイヤー2：非協力 \(c_2 = 0\)	プレイヤー2：協力 \(c_2 = 1\)
プレイヤー1：非協力 \(c_1 = 0\)	\(p,\ p\)	\(p + a/2,\ a/2\)
プレイヤー1：協力 \(c_1 = 1\)	\(a/2,\ p + a/2\)	\(a,\ a\)

1. 第1ラウンドでは、公共財への平均貢献は初期保有量の40〜60%の範囲にある（すなわち \(c_i = 0.4\text{–}0.6\)）。貢献はゲームの繰り返しとともに減少するが、厳密なフリーライダー仮説はしばしば棄却される。
2. グループ規模は重要か？　Isaac らは、MPCR³⁵ が 0.3 の実験において、大きなグループは小さなグループより多く投資することを見出した。MPCR が 0.75 の場合には、大きなグループと小さなグループの間に差は見られなかった。
3. 公共財の収益は重要か？　公共財の収益（MPCR）が高いほど、小さなグループでは平均的な協力が増加するが、大きなグループでは必ずしもそうではない（Isaac et al. 1994）。
4. 情報は重要か？　個々の貢献は、各ラウンドの後に被験者が受け取る情報に対して概ね不変である。被験者が他のプレイヤーの平均貢献についてのみ知らされたか、各プレイヤーの個別の行動について知らされたかは、違いを生まなかった。

上で報告した定型的事実のいずれも、合理的に利得を最大化する主体のモデルでは説明できない。これは理論家にとっても実験家にとっても挑戦であり、さまざまなリサーチクエスチョン・仮説を喚起する。なぜ人々は協力するのか？

評判（Reputation, 他者からの評価）：被験者は互いに相互作用しないが、実験者とは相互作用する。被験者が評判を気にかけるなら、正の額を貢献するだろう。しかしさらなる実験は、そうではないことを示している（Laury et al, 1995）。

被験者間のコミュニケーション（Communication between subjects）：理論的観点からは、ナッシュ均衡が存在する限り、チープトーク（cheap talk）³⁶は均衡を変えることができない。共通の発見は、「チープ（安価）」であるにもかかわらず、コミュニケーションは大いに重要であり、協力を有意に増加させるというものである。「なぜコミュニケーションがこれほど強い効果を示すのか？」という問いは残されている。残念ながら、その理由は分かっていない。

異質なプレイヤー（Heterogeneous players）：経済学部の学生は、他学部の学生とは異なる行動をとる（Marwell and Ames, 1981）。西ドイツの被験者（資本主義）は、同じ学生である東ドイツの被験者（社会主義）に比べ、公共財にほぼ2倍を貢献した（Ockenfels and Weimann, 1999）。

罰（Punishment）：フリーライドする者を罰する機会は、たとえ罰にコストがかかる場合でも、平均貢献を劇的に増加させる（Fehr and Gächter, 2000）。

リーダーシップ（Leadership）：1人のグループメンバー（「リーダー」）が、フォロワーに先立って公共財に貢献する。繰り返しゲームにおけるリーダーの存在は、リーダーシップのない状況に比べて協力の全体水準を高めない。リーダーがフォロワーに体系的に搾取されるからである。しかし、リーダーが次の期にグループから排除するフォロワーを選べる処置では、全体の貢献が有意に高くなる。

Ledyard (1995) によれば、公共財実験には少なくとも11個のパラメータ（参加者数、限界利得、コミュニケーションなど）が存在する。これは、実験には少なくとも \(2^{11}\) 通りのデザインがあることを意味する！

コモンプール資源（common pool resource, CPR）問題は、公共財問題と多くの類似性を持つ。違いは、CPR には競合性（rivalry, 競合性）があるが、PG にはない点である。

オークションAuction

（参考文献：Canavari et al 2019）

取引可能な排出許可証Tradable emissions permits

（参考文献：Sturm and Weimann, 2006）

例：CO₂、NO_x、SO_x など。農業では、生産調整政策（set-aside policy, 生産調整）を取引可能な排出許可証スキームのなかで実施できる（農家が生産の権利を売買する）。農地売却の許可（転用権）もまたオークション・メカニズムに適合する（神門2006）。

標準的なデザイン：ほとんどの実験は8〜12人の被験者のグループで行われる。大多数の実験では、取引される財は抽象的な性質のものであり、排出権としては特徴づけられない。この抽象的なフレームは、ある種の「グリーン選好（green preferences）」によって生じるバイアスを避けるために選ばれる。各被験者 \(i = 1, \ldots, N\) の初期排出量は \(e_i\) で与えられ、許可証スキームの後、最大排出水準は \(r_i\) に制限される。排出削減の限界費用は \(c_i\) で与えられる。被験者は、排出を削減する（費用 \(c_i\) を支払う）か、他者から排出許可証を購入するかによって、この制約を満たさなければならない。被験者が必要以上に排出を削減した場合、未使用の許可証を他者に売却できる。

基本的な結果：Plott (1983) は、税、直接規制（command and control）、排出取引（オークション）を比較した。オークションが最も効率的で、効率的な配分へ素早く収束する。

拡張：将来の期における許可証の使用（「バンキング（banking）」）を認める。Cronshaw and Brown-Kruse (1999) は、完全予見（perfect foresight）のもとでバンキングが効率的な異時点間配分をもたらすことを理論的に示した。Godby et al. (1997) は、実験においてバンキングが効率性を有意に高めることを見出した。

保全オークションConservation auction

（参考文献：Ferraro, 2008）

伝統的に、農業における環境保全を促すためには、固定価格プログラム（fixed-price program）が広く用いられてきた。このプログラムのもとでは、規制当局によって固定的な支払いが提示され、農家はそのプログラムに参加するか否かを決める。

これに対して、保全オークション（conservation auctions）では、農家は保全スキームを実施する見返りにいくら請求するかを決める（入札する）。

例：米国の保全留保プログラム（Conservation Reserve Program, CRP）。

補助率（Subsidy rate）：差別価格オークション（discriminatory-price auction, DP）では、各入札者は自分の実際の落札額に等しい金額を支払われる。一方、均一価格オークション（uniform-price auction, UP）では、すべての落札者がカットオフ価格（通常は棄却された最低の入札額）を得る。理論的には、Vickrey (1961) が収益等価定理（revenue equivalence theorem）を導出した。これは、一定の条件のもとで、さまざまなオークション形式が競売人に同じ期待収益をもたらすことを述べるものである。しかし実験では、Cason and Gangadharan (2005) が、所与の環境目標に対して DP が UP より費用がかからないことを見出した。

落札者数（# of winners）：予算制約型（budget-constrained, BC）オークションでは、総予算が固定され、予算を超えないように落札者数が決定される。目標制約型（target-constrained, TC）オークションでは、落札者数が固定される。Schilizzi and Latacz-Lohmann (2007) は、1回限りの設定では BC と TC のどちらのオークションも、ありうるどの固定価格プログラムよりも良い成績を示すが、繰り返しを伴うとオークションはその優位を急速に失うことを見出した。加えて、1回限りの設定では2つのオークション形式はおおよそ等価に見えるが、BC 形式は TC より繰り返しに対して明らかに頑健である。

コンプライアンス（Compliance）：場合によっては（例：化学肥料・農薬の削減への補助）、農家の実際の遵守を監視することが実務上困難である。このような不完全な監視（imperfect monitoring）は、農家に不遵守（noncompliance）に従事するインセンティブを与える。Kawasaki et al (2012) は、このような環境のもとで DP と UP を比較し、理論的予測では DP と UP は等価であるにもかかわらず、UP の方が良い成績を示すことを見出した。

集積ボーナス（Agglomeration bonus）：連続した地域を保全することは、しばしば環境便益を高める。Fooks et al (2016) は、最適な連続性（contiguity）を達成するための2つのメカニズムを評価する。すなわち、ネットワークボーナス（network bonuses）（連続した土地が登録されたときに支払われる）と空間的ターゲティング（spatial targeting）（連続した土地ほど受理される確率が高い）である。結果は、空間的ターゲティング単独では集計的な環境・社会厚生の成果が改善されるのに対し、ネットワークボーナス単独では成果が悪化することを示唆している。

マイクロファイナンスMicrofinance

（参考文献：高野, 2007）

マイクロファイナンス：信用（credit）を必要とせずに貧困に苦しむ人々に貸付を行うため、コミュニティ内で「グループ」を形成して支援する過程。

現実には、利子率と返済率の間に負の相関がしばしば観察される。考えられる2つの理由は、逆選択（adverse selection）（利子率が高いとき、低リスクの借り手が借入を避ける）とモラルハザード（moral hazard）（利子率が上がると人々は懸命に働かない）である。

実際のデータを用いてこれら2つの効果を分離することは難しい。³⁷　しかし実験では、それが可能である（Karlan and Zinman, 2009）。

2種類のダイレクトメールのいずれかが、被験者にランダムに送られた。一方は高い利子率、もう一方は低い利子率である。高い利子率に直面した被験者が貸付を申し込んだ場合、その半数には改定された低い利子率が提示される。こうして3つのグループが形成される。

1. 高い利子率が提示され、申し込まれた。
2. 高い利子率が提示されたが、低い利子率が適用された。
3. 低い利子率が提示され、申し込まれた。

返済率を比較すると、A と B の間には逆選択効果はないはずである。両グループとも高い利子率の貸付を申し込んだからである。しかし、A と B の間にはモラルハザード効果がある。実際の利子率が異なるからである。一方、B と C の間にはモラルハザード効果はない。両者とも低い利子率で借りるからである。しかし、B と C の間には逆選択効果がある。当初の提示が異なっていたからである。したがって、3つのグループを比較することで、逆選択とモラルハザードの効果を別々に推定できる。（非実験データでは A と C のみが観察されるため、逆選択とモラルハザードは分離できない。）

結果：逆選択とモラルハザードの証拠は弱い。むしろ、動的インセンティブ（dynamic incentive）が重要である（B と C の一部の被験者には、返済すれば次回も低い利子率が提示されると伝えられた）。

この結果はマイクロファイナンスにとって強い含意を持つ。連帯責任（joint liability, 連帯責任）は逆選択とモラルハザードの問題を緩和すると信じられてきたからである。しかし実験は、これらの問題がそれほど重大ではないことを示している。

Gine et al 2006：実験において、連帯責任のもとにある人々は、個別責任（individual liability）のもとにある人々よりもリスクの高い投資を選ぶことを示している。これは、フリーライドの動機によって説明できる。すなわち、たとえ自分の投資が失敗しても、他のグループメンバーが負債に責任を負ってくれるからである。

表明選好における仮説バイアスHypothetical bias in stated preference

支払意思額（WTP, willingness to pay）：消費者は環境や食の安全をどのように評価するか？

WTP を推定する2つの方法：表明選好（stated preference）と顕示選好（revealed preference）。

顕示選好では、消費者の選好は実際の購買習慣によって顕示される。

表明選好では、典型的には、生物多様性などの環境特性の存在を維持するために（あるいはその喪失への補償として）、人々がいくら支払う意思があるか（あるいは受け取る意思があるか）を調査で尋ねる。

表明選好法の問題は、選択が仮想的（hypothetical）である点にある。たとえ申し出が受け入れられても、実際の支払いは生じない。

仮説バイアスを調べるため、被験者のグループを2つのサブグループに分ける。第1のグループのメンバーには仮想的な WTP を尋ね、第2のサブグループのメンバーには実際の（支払いを伴う）「買うか否か（take-it-or-leave-it, 買うか否か）」の申し出を提示する。「はい、その財を買います」という決定の数が2つのサブグループの間で異なれば、それは仮説バイアスを示している。

文献のサーベイにおいて、Harrison and Rutstrom (2008) は、39の観察のうち23でそのような有意なバイアスを見出している。

考えられる2つの解決策（Cummings et al. 1997）：

1. より良い教示（Better instruction）：教示を、仮説バイアスを避けるように設計できる。
2. バイアス関数（Bias function）：実験室実験によって得られたバイアスに関する情報を用いて、仮想的な回答が与えられたもとで実際の WTP を推定できる、という考え方。

より良い教示：実験の冒頭で、被験者に仮説バイアスの存在を明示的に知らせる。驚くべき結果は、仮説バイアスが完全に解消されたことであった。この結果は、実験結果が一般に実験デザインに対して、とりわけ教示に対して、いかに敏感であるかを示している。Cummings et al. (1995) を参照。

より良い教示：仮想的な決定を行った被験者に、どれほど確信しているかを尋ねた。回答には、被験者は0（非常に不確か）から10（絶対に確か）までの尺度を用いなければならなかった。Johannesson et al. (1998)、Blumenschein et al. (1998) を参照。

バイアス関数：被験者の社会経済的特性を用いて、実際の決定が仮想的な決定と異なる確率を推定する。その結果が「バイアス関数」であり、第2段階で仮説バイアスを補正するために用いられる。Blackburn et al. (1994) を参照。

参考文献References

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