エンタイトルメント
entitlement
☆法律用語としての「権原」：ある行為が正当なものとされる法律上の原因
★ロバート・ノージック『アナーキー・国家・ユートピア：国家の正当性とその限界』（1974）によって法哲学における規範的文脈のなかで使用さ れるようになった。
「ノー ジックはロシア系ユダヤ人移民の子供として、アメリカニューヨークのブルックリ ンで生まれた。父親はロシアのシュテットルからやってきた実業家で、Cohen という名前だった。ノージックは最初はアメリカ社会党の活動家であり、後にリバタリアニズムに転向した。……『アナーキー・国家・ユートピア』 (Anarchy, State, and Utopia, 1974) では、ノージックは、最小国家は個人の権利を侵害しないで成立しうるものであることを論じる。そもそも国家が樹立される以前の自然状態においては、ホッブ ズが論じたような万人の万人に対する闘争という状況と、ロックが論じたような人間 が、原則として道徳に服従する状況が想定される。ここでは、道徳的な自然 状態において、国家を正当化することで、国家の道徳的根拠をより積極的に説明することができると判断して、ロックの自然状態を前提とする。／ノージック は、国家の樹立に対しては、社会契約に基づいた構成物ではなく、スミスが論じた市場での神の見えざる手と同様に、意図しない自然な結果として発生したもの であると論じる。また、彼は、諸々の個人が相互に権利を保護するための協会を設立し、これは警備会社と保険会社を兼ね備えるような組織となると考える。そ して、この権利保護協会は、最初は複数の協会が並存しているが、市場競争を経て独占状態が発生することになる。この支配的な保護協会は、他者に依存せずに 自らの権利を実現する個人に対しては、個人の自由な行為を制約する代わりに補償を行うことで、無料で保護のサービスを提供する。こうして、支配的保護協会 は、領域内において全ての住民の権利を保護する最小国家が成立することになる。／ノージックは、最小国家の道徳的な正当化を行い、財産の再配分を行う福祉国家に対して批判している。ノー ジックによれば、このよ うな再配分は、特定の人々の権原を侵害しており、彼らを他の人々のために利用する行 為である。なぜなら、人間の身体と労働は、本人の所有物であるためである。このノージックの権原理論は、取得の正義に関する原理、移転の正義に関する原 理、そして過去の不正 義の矯正における正義の三つの原理から成立している。個人の権原を侵害しない最小国家のみが正当化しうる国家である。」#Wiki.
★
アマルティア・セン（Amertya K Sen,
1933-）流の使い方によると、「ある社会において正当な方法で「ある財の集まりを手に入れ、もしくは自由に用いることのできる能力・資格」、あるいは
そのような能力・資格によって「ある人が手に入れ、もしくは自由に用いることのできる財の組み合わせの集合」 という（黒崎・山崎 2000:v）。
| "Nozick's
entitlement theory, which sees humans as ends in themselves and
justifies redistribution of goods only on condition of consent, is a
key aspect of Anarchy, State, and Utopia. It is influenced by John
Locke, Immanuel Kant, and Friedrich Hayek.[4]The book also contains a
vigorous defense of minarchist libertarianism against more extreme
views, such as anarcho-capitalism (in which there is no state and
individuals must contract with private companies for all social
services). Nozick argues that anarcho-capitalism would inevitably
transform into a minarchist state, even without violating any of its
own non-aggression principles, through the eventual emergence of a
single locally dominant private defense and judicial agency that it is
in everyone's interests to align with, because other agencies are
unable to effectively compete against the advantages of the agency with
majority coverage. Therefore, even to the extent that the
anarcho-capitalist theory is correct, it results in a single, private,
protective agency which is itself a de facto "state". Thus
anarcho-capitalism may only exist for a limited period before a
minimalist state emerges.....Nozick's discussion of Rawls's theory of
justice raised a prominent dialogue between libertarianism and
liberalism. He sketches an entitlement theory, which states, "From each
as they choose, to each as they are chosen". It comprises a theory of
(1) justice in acquisition; (2) justice in rectification if (1) is
violated (rectification which might require apparently redistributive
measures); (3) justice in holdings, and (4) justice in transfer.
Assuming justice in acquisition, entitlement to holdings is a function
of repeated applications of (3) and (4). Nozick's entitlement theory is
a non-patterned historical principle. Almost all other principles of
distributive justice (egalitarianism, utilitarianism) are patterned
principles of justice. Such principles follow the form, "to each
according to..."" - #Wiki. |
ノー
ジックのエンタイトルメント理論は、人間をそれ自体が目的とみなし、同意がある場合にのみ財の再分配を正当化するというもので、『アナーキー、国家、ユー
トピア』の重要な側面である。本書はまた、アナルコ資本主義（国家が存在せず、個人はすべての社会サービスについて民間企業と契約しなければならない）な
どのより極端な見解に対するミニマリスト的リバタリアニズムの精力的な擁護も含んでいる[4]。ノージックは、アナルコ資本主義は、それ自身の不可侵原則
に違反することなくとも、地域的に支配的な単一の民間防衛・司法機関が最終的に出現することによって、必然的にミニマリスト国家へと変貌すると主張する。
したがって、アナーコ資本主義の理論が正しいとしても、事実上の「国家」である単一の私的保護機関が生まれることになる。したがって、アナーコ資本主義
は、ミニマリスト国家が出現するまでの限られた期間しか存在しないかもしれない......ロールズの正義論に関するノージックの議論は、リバタリアニズ
ムとリベラリズムの間の顕著な対話を提起した。ノージックは、「各自が選ぶように、各自が選ばれるように」というエンタイトルメント理論を描いている。こ
れは、(1)取得における正義、(2)(1)に違反した場合の是正における正義（是正には見かけ上再分配的な措置が必要になるかもしれない）、(3)保有
における正義、(4)移転における正義の理論からなる。取得における正義を前提にすれば、所有権に対する権利は(3)と(4)の反復適用の関数である。
ノージックの権利理論はパターン化されていない歴史的原理である。他の分配的正義の原理（平等主義、功利主義）はほとんどすべて、パターン化された正義の
原理である。このような原則は、「...に従って各人に」という形式をとる。- ウィキ |
| “Our
explanation does not assume or claim that might makes right. But might
does make enforced prohibitions, even if no one thinks the mighty have
a special entitlement to have realized in the world their own view of
which prohibitions are correctly enforced (Robert Nozick, Anarchy,
State and Utopia, Reprint Edition, 2013, pp. 118-119”. #Wiki. |
「わ
れわれの説明は、権力が正しいことを前提とするものでも主張するものでもない。しかし、権力者が、どの禁止事項が正しく執行されるかについて、自分たちの
見解を世界に実現させる特別な資格を持っているとは誰も考えないとしても、権力が禁止事項を強制することはある（Robert Nozick,
Anarchy, State and Utopia, Reprint Edition, 2013, pp.118-119）」。#ウィキ. |
| In fair division, a person's entitlement
is the value of the goods they are owed or deserve, i.e. the total
value of the goods or resources that a player would ideally receive.
For example, in party-list proportional representation, a party's seat
entitlement (sometimes called its seat quota) is equal to its share of
the vote, times the number of seats in the legislature. |
公正な分割において、人格の権利（person's entitlement）
とは、その人格が負っている、あるいは当然に受け取るべき財の価値、すなわち、プレーヤーが理想的に受け取る財や資源の価値の合計である。例えば、政党リ
スト比例代表制では、政党の議席権（議席割り当てと呼ばれることもある）は、その政党の得票率に議席数をかけたものに等しい。 |
| Dividing money Even when only money is to be divided and some fixed amount has been specified for each recipient, the problem can be complex. The amounts specified may be more or less than the amount of money, and the profit or loss will then need to be shared out. The proportional rule is normally used in law nowadays, and is the default assumption in the theory of bankruptcy. However, other rules can also be used. For example: The Shapley value is one common method of deciding bargaining power, as can be seen in the airport problem. Welfare economics on the other hand tries to determine allocations depending on a social welfare function. The people can also agree on their relative entitlements by a consensus process. For instance they could say what they think everyone else is entitled to and if the assessments agree then they have an agreed impartial consensus division.[1] Priority rules are another kind of mechanism for allocation with different entitlements.[2] In the Talmud The Talmud has a number of examples where entitlements are not decided on a proportional basis. The disputed garment problem. If one person claims the whole of a cloth and another half then it is divided 3/4 and 1/4.[3] The estate division problem. Three wives have claims to 100, 200 and 300 zuz. Three cases are considered, if the estate is 100 zuz then they get 33 and a third each, if 200 then 50, 75, 75, and if 300 then 50, 100 and 150.[4] Profits from a joint fund. If two people put 200 and 100 into a fund and buy an ox for ploughing and use it for that purpose, they must divide the profit evenly between them. But if they instead slaughter the ox, the profit is divided proportionally. This is discussed in the Babylonian Talmud (just after the estate division problem).[4] Ibn Ezra's problem. This is a later problem of estate division that was solved in a different way. A man with an estate of 120 dies bequeathing 120, 60, 40 and 30 to his four sons. The recommendation was to award (120–60)/1+(60–40)/2+(40–30)/3+(30–0)/4 to the first and sums with leading terms removed for the rest ending with 30/4 for the last. This allocation is different from the previous estate division.[4] These solutions can all be modeled by cooperative games. The estate division problem has a large literature and was first given a theoretical basis in game theory by Robert J. Aumann and Michael Maschler in 1985.[5] See Contested garment rule. Dividing continuous resources Fair cake-cutting is the problem of dividing a heterogeneous continuous resource. There always exists a proportional cake-cutting respecting the different entitlements. The two main research questions are (a) how many cuts are required for a fair division? (b) how many queries are needed for computing a division? See: Proportional cake-cutting with different entitlements. Envy-free cake-cutting with different entitlements. Cloud computing environments require to divide multiple homogeneous divisible resources (e.g. memory or CPU) between users, where each user needs a different combination of resources.[6] The setting in which agents may have different entitlements has been studied by [7] and.[8] |
金銭の分割 金銭のみを分割する場合で、各受領者に一定の金額が指定されている場合でも、問題は複雑になる。指定された金額が金銭の額より多かったり少なかったりする 可能性があり、その場合は損益を分配する必要がある。現在、法律では比例ルールが通常使用されており、破産理論における既定の前提となっている。しかし、 他のルールを使用することもできる。例えば、次のようなものである： シャプレー値は、空港問題に見られるように、交渉力を決定する一般的な方法のひとつである。 一方、厚生経済学では、社会厚生関数によって配分を決定しようとする。 コンセンサス・プロセスによって、人々は相対的な権利について合意することもできる。例えば、彼らは他の誰もが受ける権利があると思うものを言うことができ、もし評価が同意すれば、合意された公平な合意分割が行われる[1]。 優先順位ルールは、異なる権利を持つ割り当てのための別の種類のメカニズムである[2]。 タルムード タルムードには、権利が比例ベースで決定されない多くの例がある。 係争中の衣服問題である。ある人格が布の全部を主張し、別の人格が半分を主張する場合、それは3/4と1/4に分けられる[3]。 遺産分割問題。3人の妻が100ズズ、200ズズ、300ズズに対する請求権を持っている。遺産が100ズズであれば33人と1/3ずつ、200ズズであれば50人、75人、75人、300ズズであれば50人、100人、150人となる[4]。 共同基金からの利益 二人が200と100を資金に入れ、耕すために牛を買ってそのために使った場合、二人は利益を均等に分けなければならない。しかし、その代わりに牛を屠殺 した場合、利益は比例配分される。これはバビロニア・タルムード（遺産分割問題のすぐ後）で論じられている[4]。 イブン・エズラの問題 これは後の遺産分割問題であり、異なる方法で解決された。120の遺産を持つ男が、120、60、40、30の遺産を4人の息子に遺贈して死んだ。その結 果、最初の息子には（120-60）/1＋（60-40）/2＋（40-30）/3＋（30-0）/4を、残りの息子には先頭の項を削除した合計を、最後 の息子には30/4で与えることが推奨された。この割り当ては、前の遺産分割とは異なる[4]。 これらの解はすべて協力ゲームによってモデル化できる。遺産分割問題には多くの文献があり、1985年にRobert J. AumannとMichael Maschlerによって初めてゲーム理論に理論的根拠が与えられた[5]。 連続的資源の分割 公平なケーキカットは異質な連続資源を分割する問題である。異なる権利を尊重した比例的なケーキカットが常に存在する。2つの主要な研究課題は、(a) 公正な分割のためには何回ケーキカットが必要か？(b)分割を計算するのに必要なクエリの数は？見てみよう： 異なる権利による比例ケーキカット。 異なるエンタイトルメントを持つ妬みのないケーキカット。 クラウドコンピューティング環境では、複数の同種の分割可能なリソース（例えばメモリやCPU）をユーザ間で分割する必要があり、各ユーザは異なるリソー スの組み合わせを必要とする[6]。エージェントが異なるエンタイトルメントを持つ可能性がある設定は、[7]や[8]によって研究されている。 |
| Fair item allocation Identical indivisible items - dividing seats in parliaments In parliamentary democracies with proportional representation, each party is entitled to seats in proportion to its number of votes. In multi-constituency systems, each constituency is entitled to seats in proportion to its population. This is a problem of dividing identical indivisible items (the seats) among agents with different entitlements. It is called the apportionment problem. The allocation of seats by size of population can leave small constituencies with no voice at all. The easiest solution is to have constituencies of equal size. Sometimes, however, this can prove impossible – for instance, in the European Union or United States. Ensuring the 'voting power' is proportional to the size of constituencies is a problem of entitlement. There are a number of methods which compute a voting power for different sized or weighted constituencies. The main ones are the Shapley–Shubik power index, the Banzhaf power index. These power indexes assume the constituencies can join up in any random way and approximate to the square root of the weighting as given by the Penrose method. This assumption does not correspond to actual practice and it is arguable that larger constituencies are unfairly treated by them. Heterogeneous indivisible items In the more complex setting of fair item allocation, there are multiple different items with possibly different values to different people. Aziz, Gaspers, Mackenzie and Walsh[9]: sec.7.2 define proportionality and envy-freeness for agents with different entitlements, when the agents reveal only an ordinal ranking on the items, rather than their complete utility functions. They present a polynomial-time algorithm for checking whether there exists an allocation that is possibly proportional (proportional according to at least one utility profile consistent with the agent rankings), or necessarily proportional (proportional according to all utility profiles consistent with the rankings). Farhadi, Ghodsi, Hajiaghayi, Lahaie, Pennock, Seddighin, Seddighin and Yami[10] defined the Weighted Maximin Share (WMMS) as a generalization of the maximin share to agents with different entitlements. They showed that the best attainable multiplicative guarantee for the WMMS is 1/n in general, and 1/2 in the special case in which the value of each good to every agent is at most the agent's WMMS. Aziz, Chan and Li[11] adapted the notion of WMMS to chores (items with negative utilities). They showed that, even for two agents, it is impossible to guarantee more than 4/3 of the WMMS (Note that with chores, the approximation ratios are larger than 1, and smaller is better). They present a 3/2-WMMS approximation algorithm for two agents, and an WMMS algorithm for n agents with binary valuations. They also define the OWMMS, which is the optimal approximation of WMMS that is attainable in the given instance. They present a polynomial-time algorithm that attains a 4-factor approximation of the OWMMS. The WMMS is a cardinal notion in that, if the cardinal utilities of an agent changes, then the set of bundles that satisfy the WMMS for the agent may change. Babaioff, Nisan and Talgam-Cohen[12] introduced another adaptation of the MMS to agents with different entitlements, which is based only on the agent's ordinal ranking of the bundles. They show that this fairness notion is attained by a competitive equilibrium with different budgets, where the budgets are proportional to the entitlements. This fairness notion is called Ordinal Maximin Share (OMMS) by Chakraborty, Segal-Halevi and Suksompong.[13] The relation between various ordinal MMS approximations is further studied by Segal-Halevi.[14][15] Babaioff, Ezra and Feige[16] present another ordinal notion, stronger than OMMS, which they call the AnyPrice Share (APS). They show a polynomial-time algorithm that attains a 3/5-fraction of the APS. Aziz, Moulin and Sandomirskiy[17] present a strongly polynomial time algorithm that always finds a Pareto-optimal and WPROP(0,1) allocation for agents with different entitlements and arbitrary (positive or negative) valuations. Relaxations of WEF have been studied, so far, only for goods. Chakraborty, Igarashi and Suksompong[18] introduced the weighted round-robin algorithm for WEF(1,0). In a follow-up work, Chakraborty, Schmidt-Kraepelin and Suksompong generalized the weighted round-robin algorithm to general picking-sequences, and studied various monotonicity properties of these sequences. Items and money In the problem of fair allocation of items and money, monetary transfers can be used to attain exact fairness of indivisible goods. Corradi and Corradi[19] define an allocation as equitable if the utility of each agent i (defined as the value of items plus the money given to i) is r ti ui (AllItems), where r is the same for all agents. They present an algorithm that finds an equitable allocation with r >= 1, which means that the allocation is also proportional. |
公平な配分 同一不可分項目 - 議会の議席を分ける 比例代表制の議会制民主主義では、各政党は得票数に比例して議席を得る権利がある。多選挙区制では、各選挙区は人口に比例して議席を得る権利がある。これは、同一の不可分なもの（議席）を、異なる権利を持つ主体間で分割する問題である。これは配分問題と呼ばれる。 人口の大小によって議席を配分すると、小選挙区はまったく発言権を持たないことになる。最も簡単な解決策は、同じ大きさの選挙区を持つことである。しかし、EUや米国などでは不可能な場合もある。投票力」を選挙区の規模に比例させることは、権利の問題である。 異なる大きさの、あるいは加重された選挙区について投票力を計算する方法はいくつかある。主なものは、シャプレー・シュビック（Shapley- Shubik）投票力指数、バンザフ（Banzhaf）投票力指数である。これらの投票力指数は、小選挙区がどのようにでも無作為に合流できると仮定し、 ペンローズ法で与えられる加重の平方根に近似している。この仮定は実際の慣行とは一致せず、より大きな選挙区が不当に扱われていることは議論の余地があ る。 不均質な不可分項目 より複雑な公平項目割当の設定では、異なる人々にとっておそらく異なる価値を持つ複数の異なる項目が存在する。 Aziz、Gaspers、Mackenzie、Walsh[9]：第7.2節は、エージェントが完全な効用関数ではなく、アイテムに関する順序順位のみ を明らかにする場合に、異なる権利を持つエージェントに対する比例性と羨望フリーネスを定義する。彼らは、可能性として比例（エージェントの順位と一致す る少なくとも1つの効用プロファイルに従って比例する）、あるいは必然的に比例（順位と一致するすべての効用プロファイルに従って比例する）する割り当て が存在するかどうかをチェックするための多項式時間アルゴリズムを提示する。 Farhadi, Ghodsi, Hajiaghayi, Lahaie, Pennock, Seddighin, Seddighin and Yami[10]は、異なる資格を持つエージェントに対するマキシミンシェアの一般化として、重み付きマキシミンシェア（WMMS）を定義した。彼らは、 WMMSに対して達成可能な最良の乗法的保証は、一般に1/nであり、すべてのエージェントに対する各財貨の価値が最大でもエージェントのWMMSである 特別な場合には1/2であることを示した。Aziz、Chan、Li[11]は、WMMSの概念を雑用（負の効用を持つアイテム）に適応した。彼らは、2 つのエージェントについてでさえ、4/3以上のWMMSを保証することは不可能であることを示した（雑用では、近似比は1より大きく、小さい方が良いこと に注意）。彼らは、2エージェントの場合の3/2-WMMS近似アルゴリズムと、2値評価を持つnエージェントの場合のWMMSアルゴリズムを提示してい る。また、与えられたインスタンスで達成可能なWMMSの最適近似であるOWMMSを定義している。OWMMSの4因子近似を達成する多項式時間アルゴリ ズムを提示する。 WMMSはカーディナルな概念であり、エージェントのカーディナルな効用が変化した場合、そのエージェントのWMMSを満たす束の集合が変化する可能性が ある。Babaioff, Nisan and Talgam-Cohen[12]は、異なる権利を持つエージェントに対するMMSの別の適応を紹介した。彼らは、この公平性概念は、予算が権利に比例す る異なる予算による競争均衡によって達成されることを示した。この公平性概念は、Chakraborty、Segal-Halevi、 Suksompongによって順序マキシミンシェア（Ordinal Maximin Share：OMMS）と呼ばれている[13]。さまざまな順序MMS近似間の関係は、Segal-Haleviによってさらに研究されている[14] [15]。 Babaioff、Ezra、Feige[16]は、OMMSよりも強力な別の序数的概念を提示しており、これをAnyPrice Share（APS）と呼んでいる。彼らは、APSの3/5分率を達成する多項式時間アルゴリズムを示す。 Aziz, Moulin and Sandomirskiy[17]は、異なる権利と任意の（正または負の）評価を持つエージェントに対して、常にパレート最適かつWPROP(0,1)配分を発見する、強く多項式時間のアルゴリズムを提示する。 WEFの緩和は、今のところ財についてのみ研究されている。Chakraborty, Igarashi and Suksompong[18]は、WEF(1,0)のための重み付きラウンドロビンアルゴリズムを紹介した。その後の研究で、Chakraborty, Schmidt-Kraepelin and Suksompongは、重み付きラウンドロビンアルゴリズムを一般的なピッキング系列に一般化し、これらの系列の様々な単調性の性質を研究した。 品目と貨幣 物品と貨幣の公正配分問題では、貨幣の授受を用いることで、不可分財の厳密な公正性を達成することができる。 CorradiとCorradi[19]は、各エージェントiの効用（アイテムの価値とiに与えられた貨幣の価値として定義される）がr ti ui (AllItems)であるとき、割り当てが公平であると定義する。 彼らは，r >= 1の衡平な配分を見つけるアルゴリズムを提示しており，これは，配分も比例的であることを意味する． |
| Bargaining Cooperative bargaining is the abstract problem of selecting a feasible vector of utilities, as a function of the set of feasible utility vectors (fair division is a special case of bargaining). Three classic bargaining solutions have variants for agents with different entitlements. In particular: Kalai[20] extended the Nash bargaining solution by introducing the max weighted Nash welfare rule; Thomson[21] extended the Kalai-Smorodinsky bargaining solution; Driesen[22] extended the leximin rule by introducing the asymmetric leximin rule. |
交渉 協力的交渉とは、実現可能な効用ベクトルの集合の関数として、実現可能な効用ベクトルを選択する抽象的な問題である（公平な分割は交渉の特別な場合である）。 3つの古典的な交渉の解決策は、異なる権利を持つエージェントのための変種を持っている。個別主義である： Kalai[20]は、最大加重ナッシュ厚生規則を導入することによってナッシュ交渉解を拡張した； Thomson[21]はKalai-Smorodinsky交渉解を拡張した； Driesen[22]は、非対称レクシミン規則を導入することによってレクシミン規則を拡張した。 |
| https://en.wikipedia.org/wiki/Entitlement_(fair_division) |
|
リ ンク
文 献
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CC
Copyleft,
CC, Mitzub'ixi Quq Chi'j, 1996-2099