人々は第一最善（first-best）の意思決定を行っているのだろうか。また、どの程度まで最適ではない習慣に固定化されてしまい、そのコストはどれほどになるのだろうか。最適ではない行動は、Simon（1955）をはじめとする多くの研究で長く議論されてきたが、大規模な消費者データセットを用いて実証的に研究されたことはない。
公共交通機関の乗車カードデータの活用
Larcom et al.（2015）では、このギャップを埋めることを目指す。本論文では、2014年1月19日から2月15日までのロンドン公共交通システムにおけるすべての個人の移動を記録した、独自のデータセットを分析する。データには（再コード化済みの）乗車カードIDが含まれており、それにより個人の行動を追跡することができる。2014年2月4日から6日にかけて、ロンドン地下鉄（または「Tube」）の職員がストライキを行った。その結果、一部（ただしすべてではない）のTube駅が閉鎖され、多くの通勤者が新たな経路を試すことを余儀なくされた。本論文では、この出来事を用いて、混乱によって引き起こされた試行の期間の後に、通勤者の反復的な行動がどのように変化するかを研究する。1
データセットの記述統計は図1に示されている（ストライキの日は縦線の範囲内に示されている）。左上のパネルは、通常の利用駅（すなわち、ストライキ前に最も頻繁に利用していた駅）で入場した通勤者の割合を示し、右上のパネルは、通常の降車駅について同様の割合を示している。二つのパネルから明らかなように、ストライキ中に通常の利用駅を利用できた通勤者ははるかに少なく、このことは、相当数の人々が代替経路を探すことを余儀なくされたことを意味する。データはまた、ストライキが持続的な行動の変化をもたらしたことも示唆している。通常の利用駅を利用していた通勤者の割合が、ストライキ後に減少しているように見えるためである（本論文では、この主張を計量経済学的に裏付けている）。下の二つのパネルは移動時間に関する情報を提供している。左下のパネルは、ロンドンの公共交通システムにおける平均的な移動時間の長さが、ストライキ中に増加したことを示し、右下のパネルは、そのばらつきも増加したことを示している。
ネットワークは部分的にしか閉鎖されなかったため、一部の通勤者は通常の経路で通勤を続けた。それによって、差の差（difference-in-differences）アプローチを用いることが可能となった（「処置群」と「非処置群」の通勤者の行動を比較する）。頑健性を確保するため、処置群を三つの異なる方法で定義した。すなわち、ストライキ中にストライキ前の通常の移動経路から逸脱した人々、ストライキ前の通常の利用駅（入場駅、降車駅、またはその両方）がストライキ中に閉鎖されていた人々、そして、ストライキの日における平均移動時間が、ストライキ前の期間の平均移動時間と十分に異なっていた人々である。
図1. ストライキの記述統計
結果
ストライキ中に代替経路を探すことを余儀なくされた人々（「処置群」）は、非処置の対照群と比べて、ストライキ後の期間にストライキ前の通常の通勤経路に戻る可能性が有意に低かった。
この結果は、処置群をどのように定義しても変わらず、異なる推定戦略を用いても頑健である。顕示選好型の論証によれば、これは、一部の通勤者がストライキ前に最適な移動経路を見つけられていなかったことを示唆している。結局のところ、ストライキ後にはすべての経路が再び利用可能となった（ストライキ前の通常の経路も含む）ため、後者の選択肢を選ばなかったということは、その通勤者が混乱の期間中により良い代替案を見つけていたことを示唆している。規模でいえば、ストライキ後に経路を切り替えた人の割合は、処置群の方が約5パーセントポイント高い。
メカニズムに関しては、本研究の結果は、情報の不完全性が、処置群の通勤者がストライキ後に経路を切り替えやすい理由の一つとなっていることを示唆している。ロンドン地下鉄の路線図をデジタル化し、それを駅間の実際の距離と比較した結果、歪みの程度はロンドン内で地域によって異なることがわかった。この変動（ほとんどの通勤者には観察されていない）を利用すると、歪みの大きい地域に住んでいる（またはそこへ通勤する）人々は、ストライキ後の期間にストライキ前の通常の移動経路に戻る可能性が低かった。これは、歪みの大きい地域に住む人々の方が、ストライキから多くを学んだことを示唆している。また、処置群の人々は、ストライキ前に比較的遅い路線で通勤していた場合、ストライキ後に移動経路を変更する可能性が高いことも分かった（列車の速度もまた、不完全な情報が役割を果たす別の特性であり、特定の路線が試されるまで通勤者には把握されていないためである）。
解釈
本研究の結果は、ストライキのおかげで、かなりの割合の通勤者が、より良い通勤経路の存在に気づいたことを示唆している。
これは不可解である。というのも、この代替的な移動経路は、（強制されたのではなく）自発的な試行によって、事前に発見されていた可能性もあったからである。
この発見は二通りに解釈できる。第一の解釈は、消費者は合理的に行動し、最適な探索ルールに従っていたが、探索コストのために、最良の代替案を見つける前に（合理的に）探索を断念したというものである。Baumol and Quandt（1964）の用語では、この仮説のもとで通勤者は最大化していたのではなく、最適化していたことになる（Baumol and Quandtは、探索コストが存在する中で合理的に行動することを最適化と定義している）。もう一つの解釈は、主体は最適な探索ルールに従っておらず、標準的な合理的モデルが示すよりも少ない実験しか行っていなかったというものである。すなわち、彼らは最大化も最適化もしていなかったということになる。この第二の解釈のもとでは、通勤者は「何らかの満足のいく結果」が見つかるまで探索を続けるという形で満足化（satisficing）しており、これは合理的に説明することがより難しい（Simon 1955が仮説を立てたように）。
どちらの解釈が我々のデータに最もよく当てはまるかを確かめるため、我々は最適な費用のかかる探索問題に対するWeitzman（1979）の解を用いる（これはBaumol-Quandtの最適化の概念と整合的である）。推定された時間節約とその金銭的等価物について保守的な数値を用いると、通勤者が最適な探索戦略に従っていたとすれば、最も魅力的な未試行の代替案を試すコストは380ポンドを超えていなければならなかったはずだと計算される。2 この非現実的に大きな数値を踏まえると、データ内の通勤者は、標準的な合理的モデルが記述するよりも少ない実験を行っていたように思われる。むしろ、主体は、合理的に説明することが容易ではない形で満足化しているように見える。3
一部の通勤者はストライキのおかげで通勤のより良い方法を見つけたが、大多数（95%）は交通の混乱による影響を受けたにすぎなかった。しかし、やや意外なことに、ストライキ中に処置群の全通勤者に課されたコストを、利益を得た一部の人々の利益と比較すると、ストライキは純便益をもたらしたことがわかった（その主な理由は、利益の方がコストよりもはるかに長く持続するためである）。重要なのは、ストライキからの純便益は混乱そのものから生じたという点であり、これは、経済システムに制約を課すことが時間の経過とともに効率を高めうるというPorter（1991）の論争的な仮説を実証的に支持するものである（制約によって主体は実験し、革新し、再最適化せざるを得なくなるため）。ロンドン地下鉄の文脈では、これは、時折外部から後押しを受けるなら通勤者の状況が改善されうることを意味する。地下鉄網の部分的な閉鎖はこれを達成する非常に過激な方法であるため、旅程計画アプリを賢く利用することで、旅行者にさらに実験するよう「ナッジ」できるかどうかを検討する価値がある。
結びの言葉
より一般的に言えば、本研究の知見は、政府の政策、企業の実践、そして私たちの個人的な生活にも関連している。ロンドン地下鉄の通勤者のかなりの割合が、実験を強いられるまで最適な経路を見つけられなかったことを踏まえると、思い通りにならないことや、他人が時に私たちの代わりに決定を下すことに、あまりいらだつ必要はないのかもしれない。ロンドン地下鉄網の満足化する通勤者にどこか似て、実験が少なすぎるなら、そうした制約にぶつかることが、長期的には実際に私たちのためになるかもしれない。時折、日常の習慣を破ることを自らに促すことも、同様に有益でありうる。
そこで問いたい。あなたが初めて何かをしたのは、いつのことだっただろうか。
参考文献
Baumol, W J and R E Quandt（1964）、「Rules of Thumb and Optimally Imperfect Decisions」、The American Economic Review、54（2）：23-46。
Caplin, A, M Dean, and D Martin（2011）、「Search and Satisficing」、The American Economic Review、101（7）：2899-2922。
Larcom, S, F Rauch and T Willems（2015）、「The Benefits of Forced Experimentation: Striking Evidence from the London Underground Network」、University of Oxford Working Paper。
Porter, M E（1991）、「America's Green Strategy」、Scientific American、264（4）：168。
Simon, H A（1955）、「A Behavioral Model of Rational Choice」、Quarterly Journal of Economics、69（1）：99-118。
Weitzman, M L（1979）、「Optimal Search for the Best Alternative」、Econometrica、47（3）：641-654。
脚注
1 本研究では、非ストライキの平日の午前7時から10時の間に、日常的に地下鉄網を利用する旅行者を通勤者と定義する。
2 この数値の算出にあたっては、Stutzer and Frey（2008）による通勤の金銭的費用の推計を用いている。
3 近年、Caplin et al.（2011）は実験室実験において満足化行動の証拠を提示した。ただし、彼らは参加者がBaumol-Quandtのより広い意味で最適化していたかどうかは分析していない。本研究の結果は、通勤者はそうではないことを示唆している。
この記事はVOXとの協力により公開されている。掲載は世界経済フォーラムによる見解の支持を意味するものではない。
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著者：Shaun Larcomは、Department of Land Economyの講師であり、St Edmund's College Cambridgeのバイ・フェロー（Bye Fellow）でもある。Ferdinand Rauchは、オックスフォード大学経済学部の准教授であり、CEPR Research Affiliateでもある。Tim Willemsは、オックスフォード大学Nuffield CollegeのPostdoctoral Research Fellowである。
写真：2014年4月29日、ロンドンのキングス・クロス駅で地下鉄の到着を待つ通勤者。REUTERS/Neil Hall
