@article{oai:onomichi-u.repo.nii.ac.jp:00001118,
 author = {菅, 準一 and Suga, Junichi},
 issue = {1},
 journal = {経済情報論集},
 month = {Jun},
 note = {application/pdf, シャノン(Shannon)に倣って情報を不確実性の程度を低減する機能をもつものと捉え、情報のもつ機能をモデル化し定量的に量る試みを概観する。その際メッセージを観察した後に事後確率分布をBayesの法則に基づいて計算する立場をとった。しかしながら、Bayesに対しては根強い反対論があり、事後確率を用いることなく尤度関数、尤度比を用いるべきであるとのフィッシャーの立場もある。情報に非対称性があるとき尤度比が重要な役割を果たすことを見ていく。リスク中立的な企業家(プリンシパル)とリスク回避的な労働者(エージェント)が雇用契約を結ぶケースを考える。エージェントの行動と成果の間には不確実性がありそれを記述する確率モデルがあるとする。プリンシパルがエージェントである労働者の行動を直接指示できる場合には、成果によらない賃金を設定することでエージェントのリスクを完全に負担することがファーストベストな解として得られる。情報の非対称性がありエージェントの行動を直接指示できないときには、インセンティブ問題が発生する。プリンシパルがエージェントである労働者の行動を直接観察できない場合、インセンティブ制約を満たすためにいくつかの行動がエージェントにとって無差別になってしまうような最適解の場合には、無差別な行動のいずれが取られたのか推測する必要が出てくる。このとき尤度比が重要な役割を果たし、尤度比の値が1のときにはファーストベストの解が得られ、それ以外のときにはファーストベストな解から乖離することを数値例を交えて議論した。},
 pages = {51--66},
 title = {情報の非対称性とインセンティブ},
 volume = {6},
 year = {2006},
 yomi = {スガ, ジュンイチ}
}