最後通牒ゲーム

最後通牒ゲームは、多数の試行にわたって再生される行動経済学の交換ゲームです。 この状況は、二人の金銭的利益を密接な関係に置く（Güth、Schmittberger、&Schwarze、1982）。 標準的な最後通牒ゲームでは、提案者と応答者の二人のプレイヤーの間で分割することができる金額があります。 多くの場合、10ドルの合計が使用されます。 提案者はお金の制御に置かれ、応答者に提供をしなければならない。 その申し出が受け入れられた場合、提案者と回答者はそれぞれ合意された金額を受け取ります。 彼らが同意せず、回答者が提案者の申し出を拒否した場合、誰もお金を受け取ることはありません。 たとえば、最後通牒ゲームのラウンドがJoshuaとDominicによって演奏されると想像してみましょう。 ジョシュアは提案者であり、ドミニクと10ドルを分割するチャンスがあります。 ドミニクは、利用可能な10ドルがあることを知っているので、彼はジョシュアが維持するために取得するだろうどのくらいの十分に認識され、どのくらい彼が提供されています。 ジョシュアは非常に公正であり、均等に10ドルを分割するために提供しています想像してみましょうし、ドミニク5ドルを提供しています。 ほとんどの人がこのオファーを受け入れるだろうし、ドミニクは先に行くと言う、”はい、ジョシュア、それは非常に公正です、私は5ドルを受け入れます。”経済ゲームの公正な分割は、誰もが短期間変更されることなく両方の人々が最も可能性の高いものを受け取る平衡点であるため、多くの人々にとって好まれ 純粋に合理的な経済的観点から、ドミニクは理論的には、たとえそれが一セントであっても、オファーを拒否する代わりの選択肢がお金にならないので、ジョシュアによって行われたオファーを常に受け入れるべきである。

これら二つが再び最後通牒ゲームをプレイ想像してみましょう。 ドミニクがまだそれを受け入れると思っている限り、彼がより利己的で偏ったオファーを逃げることができるかどうかを見ることは、純粋に金銭的見 このラウンドでジョシュアはoffers3.50を提供しています。 ドミニクはジョシュアが自分のために$6.50を維持することを得ることを知っています。 彼はこれが少し日陰であると感じていますが、$3.50は悪くないし、確かにそれは何もないよりも優れています。 彼は言って受け入れます,”ジョシュア,私は申し出を取るでしょう,しかし、私はあなたが自分のために多くを維持していることを興奮していません.”確かに時間の60％以上の人々はまだ3と4ドルの間のオファーを受け入れることになります。 今、第三ラウンドが発生し、ジョシュアは本当に彼の運をプッシュすることを決定します。 ドミニクは過去の二つのオファーを受け入れており、彼はロール上にあります。 彼は今、ドミニクに75セントの合計を提供しています。 ドミニクはこれについて少し考えなければならない。 彼はおそらくお金のその合計で非常に少しのために支払うことができ、彼はこの時点でジョシュアとちょうど明白にイライラしています。 彼は言ってオファーを拒否することを決定し、”ジョシュア、あなたはあまりにも遠くに行ってきました。 あなたは私があなたが9.25ドルを維持するようになっている知っているとき、私は唯一の75セントを受け入れるつもりだと思う場合は、私をからかっ”この場合、ドミニクは純粋に合理的な経済モデルからの期待効用理論に違反している。 七十から五セントは常に何も上回るべきではありません。 ほとんどの人々は提案者に寄与することの方にそう重く積み重ねられることを知っているこの種類の不公平な提供を拒絶する。 1ドル以下の不公正なオファーの90％以上が拒否されます（Haselhuhn&Mellers、2005）。 最後通牒ゲームにおける経済交流行動は、単にその人の好意で重み付けされているオファーを拒否することによって、不公平を罰することに賛成して決

Ultimatumゲームのいくつかのバージョンでは、この前提にバリエーションがあります。 いくつかの例では、ゲームの多くのラウンドが再生されます。 これらのケースでは、提案者に有利にあまりにも不当に重み付けされているときに、オファーを時折拒否することはおそらく賢明な戦略です。 オファーを拒否すると、全体的に次のオファーや将来のオファーを駆動する可能性があります。 応答者は、任意のオファーを受け入れるプッシュオーバーのあまりにも多くのように見える場合は、分割オファーを作るために提案者のための唯一のインセン 確かに、将来の提案者の申し出は、二人の個人がゲームで経験する歴史によって導かれる可能性が高いです。 他のバリエーションでは、人々はコンピュータと対戦します。 この場合、人々は通常、はるかに低いオファーを受け入れることによって、より合理的に行動します。 提案者がコンピュータ化されていることが知られている場合でも、人々はまだ一ドル以下の範囲で最も極端な不公平なオファーを拒否することを選択し 私たちの対戦相手が実在の人物ではないことを知っていても、不公平なオファーを修正する衝動は強いです（Blount、1995）！