実験経済学

協調ゲームは、複数の純粋戦略ナッシュ均衡を持つゲームです。実験経済学者がこのようなゲームを研究する際に通常問う質問は、大きく分けて2つあります。(1) 被験者は複数の均衡のうちの1つで協調できるか、あるいは協調することを学習できるか。もしできるとしたら、どの均衡が選択される可能性が高いかを予測するのに役立つ一般的な原理はあるのか。(2) 被験者はパレート最適均衡で協調できるか、あるいは協調することを学習できるか。もしできないとしたら、被験者がパレート最適均衡で協調するのに役立つ条件やメカニズムはあるのか。演繹的選択原理は、ゲームの特性のみに基づいて予測を可能にする原理です。帰納的選択原理は、動学の特性に基づいて予測を可能にする原理です。少なくともいくつかの条件下では、被験者のグループは、複雑で非自明な非対称パレート最適均衡でさえ協調することができます。これは、すべての被験者がコミュニケーションなしに同時に独立して決定する場合でも同様です。この現象が起こる仕組みはまだ完全には解明されていません。^{[ 8 ]}

経済理論では、個々の主体が環境を十分に理解していなくても、経済的インセンティブが行動を左右すると考えられることが多い。経済的インセンティブと結果の関係は間接的である可能性があり、経済的インセンティブが主体の経験を決定づけ、その経験が将来の行動を促す可能性がある。

学習実験は、個人選択課題またはゲームに分類でき、ゲームは通常、2人以上のプレイヤーの戦略的な相互作用を指します。多くの場合、学習行動の一般的なパターンは、個人選択課題で最もよく説明できます。^{[ 9 ]}

2人以上のプレイヤーが参加するゲームでは、被験者は他の被験者がどのような行動をとっているかについて信念を形成し、これらの信念は時間とともに更新されます。これは信念学習として知られています。また、被験者は過去に高い報酬をもたらした意思決定を繰り返す傾向があります。これは強化学習として知られています。

1990年代までは、クールノー競争や仮想ゲームなどの単純な適応モデルが一般的に使用されていました。1990年代半ば、Alvin E. RothとIdo Erevは、強化学習が実験ゲームで有用な予測を行うことができることを実証しました。^{[ 10 ]} 1999年、Colin CamererとTeck-Hua Hoは、強化学習と信念学習を組み込んだ一般的なモデルである経験加重魅力（EWA）を導入し、過去の履歴に重みが付けられていれば、仮想ゲームは数学的に一般化された強化と等価であることを示しました。

EWAに対する批判としては、パラメータが多すぎるために過学習を起こしやすいこと、ゲーム間で一般性に欠けること、EWAパラメータの解釈が難しい可能性があることなどが挙げられる。過学習への対策としては、実験期間の一部または被験者についてパラメータを推定し、残りのサンプルで行動を予測する方法がある（モデルが過学習を起こしている場合、これらのサンプル外検証予測はサンプル内適合よりもはるかに精度が低くなるが、通常はそうではない）。ゲームにおける一般性への対策としては、固定パラメータを経験に基づく「自己調整」関数に置き換えることで、擬似パラメータがゲームの進行に伴って変化し、ゲーム間でも系統的に変化できるようにする方法がある。

現代の実験経済学者は、近年多くの注目すべき研究を行ってきた。ロベルト・ウェーバーはフィードバックなしの学習の問題を提起した。デイビッド・クーパーとジョン・ケーゲルは類似戦略における学習の種類を調査した。イド・エレフとグレッグ・バロンは認知戦略における学習を研究した。デール・スタールは意思決定ルールにおける学習を特徴づけた。チャールズ・A・ホルトは、複数の均衡を持つゲームを含む、さまざまな種類のゲームにおけるロジット学習を研究した。ウィルフレッド・アマルドスはマーケティングにおけるEWAの興味深い応用を研究した。アムノン・ラポポート、ジム・パルコ、ライアン・マーフィーは、ゲーム理論で最も有名なパラドックスの1つであるムカデゲームにおいて、強化学習に基づく適応学習モデルを調査した。

エドワード・チェンバリンは「最初の市場実験だけでなく、あらゆる種類の最初の経済実験」を行ったと考えられている。^{[ 11 ]}ヴァーノン・スミスは、チェンバリンの研究を参考にしつつ、重要な点で修正を加え、実験市場における価格と数量が理論上の競争均衡値に収束するという先駆的な経済実験を行った。^{[ 11 ]}スミスは、架空の商品をどれだけ「評価」するかを告げられた「買い手」と「売り手」の行動を研究し、その後、さまざまな現実世界の市場制度（例えば、ダブルオークション、イギリス式オークション、オランダ式オークションなど）のルールに従って、これらの商品に競争的に「入札」または「売り」するように求められた。スミスは、中央集権的な取引のいくつかの形態では、完全競争の多くの前提条件（多数の参加者、完全な情報）を満たしていないにもかかわらず、そのような市場で取引される価格と数量が完全競争の経済理論によって予測される値に収束することを発見した。

長年にわたり、スミスは他の共同研究者とともに、経済学における統制された実験室実験の利用を先駆的に行い、経済学および関連分野における正当なツールとして確立した。カリフォルニア工科大学のチャールズ・プロットは1970年代にスミスと共同研究を行い、政治学における実験の先駆者となったほか、実験結果を経済設計や政策立案に活用した。2002年、スミスは（ダニエル・カーネマンと共同で） 「実験室実験を実証経済分析、特に代替市場メカニズムの研究におけるツールとして確立した功績」により、スウェーデン銀行経済学賞を受賞した。

実験金融は、国際市場を研究する分野であり、様々な市場設定や環境を構築し、エージェントの行動、それによって生じる取引フロー、情報拡散・集約、価格決定メカニズム、収益プロセスといった特性を実験的に観察・分析することを目的としている。現在、研究者たちはシミュレーションソフトウェアを用いて研究を行っている。

例えば、株式市場のバブルを研究するために、債券や株式の保有価値に関する情報の非対称性を操作し、十分な情報を持たない人々の価格設定に影響を与える実験が行われてきた。

「社会的選好」という用語は、人々が互いの幸福に対して抱く関心（あるいはその欠如）を指し、利他主義、悪意、平等への嗜好、互恵性への嗜好などを含む。社会的選好に関する実験では、一般的に独裁者ゲーム、最後通牒ゲーム、信頼ゲーム、贈与交換ゲーム、公共財ゲーム、およびこれらの標準的な設定の修正版を含む経済ゲームが研究される。結果の一例として、最後通牒ゲームの実験では、人々は一般的に低い配分が提示された場合に金銭的報酬を犠牲にすることをいとわないことが示されており、これは単純な自己利益モデルとは矛盾する行動である。経済実験では、この逸脱が文化によってどのように異なるかが測定されている。

契約理論は、一部の変数をすべての当事者が観察できない状況でインセンティブを提供することに関心があります。したがって、契約理論を現場で検証することは困難です。研究者が関連する変数を検証できれば、契約当事者はこれらの変数について契約できるため、興味深い契約理論上の問題は消滅します。しかし、実験室での実験では、契約理論モデルを直接検証することが可能です。たとえば、研究者は、モラルハザード理論^{[ 12 ]} 、逆選択理論^{[ 13 ]} 、排他的契約^{[ 14 ]}、繰延報酬^{[ 15 ]} 、ホールドアップ問題^{[ 16 ] [ 17 ]} 、柔軟な契約と厳格な契約^{[ 18 ]} 、および内生的情報構造を持つモデル^{[ 19 ]を実験的に研究してきました。}

エージェントベース計算モデリングは、実験的側面を持つ経済学の比較的新しい手法です。^{[ 20 ]} ここでは、複雑適応システムパラダイムの応用として、相互作用するエージェントの動的システムとして、経済全体を含む経済プロセスに焦点を当てています。 ^{[ 21 ]} 「エージェント」とは、実際の人間ではなく、「ルールに従って相互作用するようにモデル化された計算オブジェクト」を指します。^{[ 20 ]}エージェントは、社会的および/または物理的エンティティを表すことができます。モデル作成者によって決定された初期条件から、ACE モデルは、エージェントの相互作用のみによって駆動され、時間とともに前進します。^{[ 22 ]} 課題には、実験経済学全般に共通する問題^{[ 23 ]}や比較による問題^{[ 24 ]}、エージェントベースモデリングにおける実証的検証と未解決問題の解決のための共通フレームワークの開発などが含まれます。^{[ 25 ]}

実験経済学者は一般的に、以下の方法論的ガイドラインに従う。

• 被験者には、実際の金銭的報酬でインセンティブを与える。
• 実験手順の全文を公開してください。
• 欺瞞を用いてはならない。
• 具体的で明確な文脈を持ち出すのは避けてください。

上記のガイドラインは、主に2つの中心的な批判に対処するために策定されました。具体的には、経済学の実験は、「内的妥当性」と「外的妥当性」に関する懸念からしばしば批判されます。例えば、多くの種類の経済行動に適用できるモデルではないため、有用な答えを生み出すには実験が不十分であるという批判です。しかし、この方法論に対する批判はどれもこの方法論に特有のものではなく、理論的アプローチ、実証的アプローチ、またはその両方に直接適用できます。^{[ 26 ]}