投 資 ゲ ー ム か ら わ か る 所 得 格 差 の 生 ま れ 方
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高 知 工 科 大 学

山 田 麻 美 子

経 済 ・ マ ネ ジ メ ン ト 学 群

１． 概要
所得による格差社会といった私たちにとって身近な社会問題に対し、「なぜ格差は生まれるのか」疑問に感じたことから、本研究

このように、私たちにとって身近な社会問題であることから、社会における所得の格差はどのようにして生まれ広がっていくのか、疑問に思ったのが始まりである。

では、投資ゲームを使った経済実験を行い、『高リスク高リター先行研究である、浜田宏（２００７）の「格差のメカニズムン、中リスク中リターン、低リスク低リターン』といった３つの数理社会的アプローチ」の中で、投資ゲームが使用されていたこ環境条件による投資行動と所得の関係性について分析することとから、実際の周りの人々ではどのように振る舞うのかと興味をで、所得格差の生まれる要因を明らかにしていく。

持つようになった。本研究では、被験者にそれぞれ初期資産を与え、最終得点をかけて、投資するかしないかを選択してもらう

２．背景
近年、格差社会や格差の広がりについて、ニュースに取り上げられ、問題視されていることが多く見受けられる。

『投資ゲーム』を行ってもらう。この時に、条件を変えながら実験を行うので、社会における環境の違いから所得格差の生まれる要因を分析していく。

厚生労働省の平成２９年国民生活基礎調査の各種世帯の所得等の状況の調査結果によると、日本の平均世帯年収は５６０万２千３．目的円であった。一見高そうに思えるが、実は平均年収以下の世帯は本研究では、『高リスク高リターン、中リスク中リターン、低リなんと６割を占めている。これは一部の人間がたくさん稼いでいスク低リターン』といった３つの環境条件をもとに実験・分析をるため、全体の平均が上がってしまっているからである。中央値行う。用語を説明すると、高リスク高リターンとは、損失の危険は４４２万円であり、平均値と比べると約１４０万円もの差が出性が高い反面、期待収益も大きい、という意味であり、反対に、ている。日本の場合、所得水準が下がり、元々５００万円以上の低リスク低リターンとは、損失の危険性が低い反面、期待収益も年収があった中間層の世帯の年間所得が減ってしまったままであ低い、という意味である。

ることから、貧困層が増加していると考えられる。先進国は格差社会が進行していると言われているが、その中でも日本は特に貧期待収益率とリスクによる環境条件の違いから、人々の投資行動の違いや所得の格差の生まれ方を見ていき分析していく。

困率が高く、７人に１人の割合であると言われている。世界を見ていくと、アメリカでは、一部の富裕層に富が集中するため格差が広がっている。

４．仮説
先行研究である Moldovanu et al.（２０１２）の論文による

また、現在、世界中において格差によって出来上がった貧困層と、『人数と報酬量が同じであるランキング戦を行う場合、努力投と富裕層の固定化が進行している。親の経済力が子どもの学ぶ機入量の総和が最大化されるのは、より少ない人数に多くの報酬を会の格差に繋がりやすく、貧困層の子どもは貧困層から抜け出す用意した時である』と書かれていた。この論文の中に出てくるゲことが難しくなり、富裕層の子どもは学ぶ機会等に恵まれ富裕層ームと、私が実験をしようとしているゲームの内容は異なるが、になる、と言われている。

似た構造を持っている。

以上をふまえ、「高リスク高リターン環境のほうが、人はより投資をするようになり、その結果、所得格差は、高リスク高リターンのときにより大きくなる」という仮説を立てた。

５．研究方法先程立てた仮説を検証するために、本研究では高知工科大生を対象に経済実験を行った。浜田宏（２００７）の「格差のメカニそれでは、条件Ｍ（中リスク中リターン）を例に説明していこう。

ズム 数理社会的アプローチ」の中で、投資ゲームを使用していまず、条件Ｍの場合、成功人数の上限は２人である。そのたたため、今回の自分自身の研究にも投資ゲームの方法を用いた。

め、「投資をする」を選択した人数が４人中２人以下であれば、選実験内容はというと、はじめに、４人一組のグループをランダ択した全員の投資が成功する。反対に、「投資をする」を選択したムに作る。組み合わせはコンピューターが自動に決め、このグル人数が４人中３人以上の場合は、選択した全員から２人がパソコープのメンバーと、取引をしてもらう。実験を開始する前、被験ンでランダムに選ばれ、選ばれた２人の投資は成功し、選ばれな者には、初期資産として５００点がそれぞれ与えられる。そのかった１人の投資は失敗となる。また、成功時の倍率は１.６倍で後、「利息の受け取り」→「投資選択」→「結果の確認」から構成あるため、投資に成功した人は投資の元手に１.６をかけたものをされる取引を、メンバーは変えずに１５回繰り返し行ってもら得点として獲得できる。投資に失敗した人は、投資の元手を失いう。

何も獲得できない。

以上の実験を、先程、仮説で説明したように・条件Ｈ（高リスク高リターン）、一方で、「投資をしない」を選択した場合は、得点に増減はなく、投資の元手をそのまま獲得することができるのだ。

・条件Ｍ（中リスク中リターン）、最後に、「結果の確認」についてであるが、各回の取引が終了す・条件Ｌ（低リスク低リターン）るたびに、被験者のパソコンの画面に以下の４つの項目が提示さの３つの環境条件ごとに行っていく。

れ、結果を確認することができる。

それでは取引の内容について順に説明していく。まず「利息の①自身の投資結果受け取り」について、被験者は、１回目の取引に初期資産である②

何人が投資したか５００点の０.１倍の５０点を利息として受け取る。そして、２回③

今回の獲得資産とこれまでの総保有資産目以降の取引では、その回に保有している資産の０.１倍を利息と④メンバーそれぞれの総保有資産の分布が示されたグラフして受け取る。この利息分が、この後の「投資の元手」となる。
例えば、ある回で５５０点を保有していれば５５点、７００点

この内容をもとに、被験者たちは次の取引を行う参考にすることができる。

を保有していれば７０点を利息として受け取ることができるのだ。

６．実験結果次に、「投資選択」をする。この時被験者には、受け取った投資の元手を、「投資する」か「投資しない」か選択してもらう。
ここで、先程説明した３つの条件ごとに、投資が成功する人数の上限と成功時の倍率が変わってくる。このルールをまとめたものが次の表になる。

６.１ 条件Ｈ（高リスク高リターン）の場合
被験者は１６名であり、それぞれ被験者が１５回中何回「投資する」を選択したのか確率を求めたのが以下のグラフになる。

投資率（％）

投資率（％）

被験者１
被験者２
被験者３
被験者４
被験者５
被験者６
被験者７
被験者８
被験者９
被験者１０
被験者１１
被験者１２
被験者１３
被験者１４
被験者１５
被験者１６

10090807060504030201001009080706050403020100

横軸＝被験者

横軸＝被験者

２０人中１１人の被験者が投資率５０％以上であった。

２０人中１９人の被験者が投資率５０％以上であり、投資率６高い投資率と低い投資率である被験者の間には大きな差があっ０％前後の被験者が多かった。全員の平均投資率を計算すると７た。全員の平均投資率を計算すると６３．４４となり、約６３％４．７となり、約７５％であった。

であった。

また、各回において、何人の被験者が「投資する」を選択した

また、各回において、何人の被験者が「投資する」を選択したのか投資率を求めたのが以下のグラフになる。のか投資率を求めたのが以下のグラフになる。
投資率（％）
1009080706050403020100

投資率（％）
1009080706050403020
100112345678

9 10 11 12 13 14 152345678

9 10 11 12 13 14 15横軸＝投資の回数

条件Ｈのときよりは、投資率の変動が落ち着いている結果になっ
横軸＝投資の回数た。

回数時点での投資率のばらつきがかなりあることがわかった。

６.３ 条件 L の場合
６.２ 条件Ｍの場合
被験者は２０名であり、それぞれ被験者が１５回中何回「投資する」を選択したのか確率を求めたのが以下のグラフになる。

被験者は２０名であり、それぞれ被験者が１５回中何回「投資する」を選択したのか確率を求めたのが以下のグラフになる。

投資率（％）
1009080706050403020
100

平均投資率の結果は、条件Ｈ→条件Ｍ→条件Ｌの順に高くなっ横軸＝被験者ていた。投資率の一番低かった条件Ｈと一番高かった条件Ｌの間全体的に高い投資率であり、投資率１００％の被験者は２０人中には、約２３％もの差があった。

１２人もいた。全員の平均投資率を計算すると８６．３となり、約８６％であった。

またＨＡＤを使い、各条件の平均投資率の差の検定を行った。

また、各回において、何人の被験者が「投資する」を選択したのか投資率を求めたのが以下のグラフになる。

その結果が以下の表である。

水準の組

差

H-M-0.113

0.068.104

H-L-0.230

0.068.001

M-L-0.117

0.064.075

投資率（％）
1009080706050403020100

標準誤差

p値

Ｈ条件－Ｍ条件とＭ条件－Ｌ条件の間には、ｐ値より有意性は見られなかった。しかし、Ｈ条件－Ｌ条件の間では、ｐ値が０．
０１であり「１％有意である」と言えるため、意味のある関係性であることが分かった。

12345678

9 10 11 12 13 14 15

また最終獲得資産について分析を行うと、以下の表の数値の結果となった。

横軸＝投資の回数

各回数の投資率の差はあまりなく、どの回も８０％を下回ることはなかった。

各条件において、被験者の平均投資率をまとめたものが、以下の図になる。

条件Ｈ
ＭＬ

最大値 最小値 中央値 平均値
4222
1055 2028.5
2067
2902
1382
1930 2012.15
2297.561018 2055.51 1901.891

平均値から中央値を引いた差を見ていくと、条件Ｈでは３８．
５、条件Ｍでは８２．１５、条件Ｌでは－１５３．６１９であった。条件Ｈ，条件Ｍは平均値のほうが高いのに対し、条件Ｌは平均値のほうがかなり低いということが分かった。これは、条件Ｌのような高い投資率の被験者が多い環境であると、全体的に最終獲得資産の高い層が多く集まることから中央値が平均値より高くなっているのでは、と考えた。
最大値と最小値を見比べてみると、条件Ｈでは３１６７、条件Ｍでは１５２０、条件Ｌでは１２７９．５６の差があった。このことから条件Ｈは他の条件と比べて最大値と最小値の間にかなり大きな差があることがわかる。
最終獲得資産の最大値と最小値の被験者の投資率を調べてみると、
条件Ｈの場合最大値→約８８％ 最小値→約８７％

条件Ｍの場合最大値→６０％

条件Ｌの場合最大値→１００％ 最小値→１００％

最小値→６０％

わずかであるが、条件Ｈ→Ｍ→Ｌの順に平均最終獲得資産は小さくなっていた。となった。
また全体のデータを見た時、高い投資率（５０％以上）であった被験者の最終獲得資産は、どの条件においても、最大値にも最小値にも近くなることがわかり、振り幅が大きく見られた。

７．結論
本研究結果よると、『低リスク低リターン環境のほうが人はより投資をする』という結果になり、投資行動においては仮説と違っ一方で、低い投資率（５０％以下）であった被験者の最終獲得た結果になった。

資産は、条件Ｍ，条件Ｌの場合、最終獲得資産は平均値にも中央

また最終獲得資産と投資率を比べた結果から、高い投資率で値にも届いておらず最小値に近い値であったことに対して、条件は、投資の成功と失敗は運もあるため、どの環境下においても資Ｈにはそのような傾向が見られなかった。

産の大きさが左右されやすいことが分かった。低い投資率では、条件Ｍ，条件Ｌのような全体の投資率が高い環境下に置かれていまたＨＡＤを使い、各条件の平均最終獲得資産の差の検定を行った。その結果が以下の表である。

る場合、資産が低い層に近い傾向があるが、条件Ｈのような全体の投資率が低い環境下に置かれている場合は、そのような傾向は

水準の組

差

標準誤差

p値

H-M

54.850166.505.743

功で獲得できる利息が大きいため、投資回数が少なくても資産のH-L

165.110166.505.326

大きさが左右されやすいからなのでは、と考えた。

M-L

110.260

156.983.486

ｐ値より、どの条件間にも有意性はなかった。

なく、資産の大きさにばらつきがあった。これは、１回の投資成以上より、人は投資に対して安全志向型で、成功した時の見返りがよくてもリスクが高ければ避ける傾向にあり、低リスク低リターン環境のほうが投資傾向が高いと言えるだろう。

各条件において、被験者の平均最終獲得資産をまとめたものが、次の図になる。

また、所得格差については、結局どの環境下においても格差は生まれるものであるが、高リスク高リターン環境の場合が特に、投資成功を重ねていくと資産の膨らみも大きくなり富裕層が出来上がってくるので、より大きな格差が生まれると言えるだろう。

謝辞
本論文を作成するにあたって、様々なご指導を頂きました卒業
論文指導教員の上條良夫教授に心より感謝致します。また、経済実験に参加してくださった皆様、ご協力ありがとうございました。感謝の気持ちと御礼を申し上げます。

参考文献
【１】

浜田宏（２００７）「格差のメカニズム 数理社会的アプローチ」勁草書房【２】

Moldovanu,B., Sela, A., Shi, X., 2012. Carrots andsticks: prizes and punishments in contests.
Economic Inquiry. Vol 50, Issue 2, pages 453-462【３】https://belcy.jp/57656 「日本の格差社会の現状とは？中流家庭の基準とされる年収や生活は？」（２０１９．６．２１）【４】 清水裕士 （２０１６）フリーの統計分析ソフトＨＡＤ:
機能の紹介と統計学習、研究実施における利用方法の提案、メディア・情報・コミュニケーション研究、１、５９－７３