邪悪な人はどのような投資を好み、成功感覚を得られているのか？
はじめに
パーソナリティタイプは、財務上の意思決定に影響を与える重要な要因のひとつです。
様々なパーソナリティモデルのなかでも、サイコパシー、マキャヴェリズム、ナルシシズムからなるダークトライアドは、人間性の邪悪な側面を反映するネガティブなパーソナリティ特性としてしばしば考えられています。
これまでの研究では、ダークトライアドがリスクテイキング、合理性、投資やギャンブルにおける行動バイアスにどのような影響を与えるかが研究されてきました。
しかし、ダークトライアドが投資嗜好や投資家としての成功体験にどのような影響を与えるかについての研究は不足しています。
本研究は、ダークトライアドが投資手段の選択や投資パフォーマンスの自己評価に与える影響を調べることで、このギャップを埋めることを目的としています。
文献レビュー
ダークトライアドとは
ダークトライアドとは、社会的に忌避される3つのパーソナリティ特性（マキャヴェリズム、サイコパシー、ナルシシズム）のことです。
これらの特性は、対人操作、道徳性の欠如、誇大性、権利意識、冷淡さなど、悪意的で意地悪な性質と関連しています。
ダークトライアドとリスキーな行動
ダークトライアドとリスキーな行動との関係は、不正な関係、ギャンブル、煽り運転、犯罪行為など、さまざまな領域で示されています。
しかし、ダークトライアドの特性のスコアに基づいて個人のサブグループを特定するパーソン・センタード・アプローチを用いて、この関係を明らかにしようとした研究はほとんどありません。
パーソン・センタード・アプローチを用いたある研究では、5つのサブグループ（低ダークトライアド、ナルシシスト、マキャヴェリスト／ナルシシスト、サイコパス、マキャヴェリスト／サイコパス）を発見しました。
その結果、マキャヴェリスト／ナルシシストとマキャヴェリスト／サイコパスのサブグループは、物質使用、攻撃性、リスク関与、問題あるインターネット使用など、ほとんどのリスク行動で高いスコアを示しました。
低ダークトライアドはリスク認知の得点が高かったです。
アルコール、タバコ、大麻の使用頻度については、サブグループ間に有意差は認められませんでした。
ダークトライアドと投資行動
ダークトライアドと投資行動に焦点を当てた別の研究では、サイコパシーとナルシシズムは投資やギャンブルにおけるリスクテイキングを予測する一方、マキャヴェリズムは予測しないことが判明しました。
また、ナルシシズムとサイコパシーのスコアが高いハイリスク投資家は、長期的に残ることも示唆されました。
ただし、この研究では、投資家が成功したと認識しているかどうかは調べていません。
ダークトライアドと成功の認識を調査した3つ目の研究では、マキャヴェリズム、ナルシシズム、ダークトライアドは、成功しないことの認識に大きな影響を与えることがわかりました。
この研究では、ダークトライアドの特性が、投資結果に対する期待や評価に影響を与える、気質的貪欲につながる可能性があると論じています。
文献レビューのまとめ
これらの研究結果は、ダークトライアドの特性がリスクテイキングと投資行動に異なる複雑な影響を及ぼすこと、そして特性の組み合わせが個々の要素よりもネガティブな結果をもたらす可能性があることを示唆しています。
さらに、邪悪なパーソナリティと金融的意思決定の研究において、パーソン・センタード・アプローチを用い、所得、教育、年齢などの他の要因を考慮することの妥当性を強調しています。
方法
データ収集
著者らは、証券投資を行っている227人を対象に、オフラインとオンラインの両方で調査を実施。
調査票は38項目からなり、人口統計学的質問、金融・投資評価に関する質問、邪悪なパーソナリティに関する質問の3つのセクションに分かれています。
測定
著者らはShort Dark Triad（SD3）尺度を用いて、ナルシズム、マキャヴェリズム、サイコパシーのダークトライアドのパーソナリティ特性を測定しました。
SD3尺度には27の項目があり、各特性には9の項目があります。
回答の測定には5段階のリッカート尺度が使用されました。
著者らはまた、回答者が好む投資手段や投資における成功の実感についても質問しています。
分析
著者らはデータの分析に多項ロジスティック回帰を使用。
従属変数は投資選好と成功知覚、独立変数はダークトライアド、年齢、学歴、年収。
また、因子分析、信頼性分析、妥当性分析も行いました。
結果
因子分析、信頼性分析、妥当性分析の結果
因子分析：
本研究では、バリマックス回転法を用いて回転成分行列を決定しました。
マトリックスは、特性（マキャヴェリズム、ナルシシズム、サイコパシー）に基づく3つの明確なグループ分けを示しました。
各項目はそれぞれの特性を測定し、因子負荷は0.58以上でした。
信頼性分析：
本研究では、各特性の項目の内的整合性を測定するためにクロンバックのアルファを使用しました。
アルファ値はすべて0.7以上であり、高い信頼性を示しました。
妥当性分析：
この研究では、カイザー・マイヤー・オルキン（KMO）測定とバートレットの球形性検定を用いて、変数の標本妥当性と正規性を検定しました。
KMO値はすべて0.7より大きく、因子分析に適したサンプルサイズであることを示しています。
Bartlettの検定は有意で、変数が正規分布しておらず、相関行列があることを示しました。
年齢、学歴、所得が投資選好度および知覚的成功率に及ぼす影響
年齢：
この調査では、年齢は投資選好度には大きな影響を与えませんでしたが、知覚される成功率には影響を与えることがわかりました。
20歳から30歳の人は、自分が平均的に成功していると知覚しており、成功していないと知覚している人の1.43倍でした。
学歴：
学歴は投資選好度に大きな影響を与えますが、成功率には影響しませんでした。
学部卒と大学院卒の個人は、リスクの高い有価証券やリスクの低い有価証券ではなく、銀行預金や貯蓄制度など、他の投資を好みました。
収入：
所得は投資選好度に大きな影響を与えますが、知覚的成功率には影響を与えないことがわかりました。
所得が0～5ラークの個人は、リスクの高い市場証券やリスクの低い市場証券には投資せず、銀行預金や貯蓄制度など他の投資を好みました。
1,000万ドル以上の個人は、どの投資手段も選好しませんでした。
ダークトライアドと投資選好性
この研究では、サイコパシーとナルシシズムが回答者の投資選好に大きく影響していることがわかりました。
サイコパシーの低い人と平均的な人は投資信託のような平均的なリスクの投資を好み、サイコパシーの平均的な人は株式のような高リスクの投資も好みました。
ナルシシズムが低い人は平均リスクと高リスクの両方の投資を好み、ナルシシズムが高い人は債券などの低リスクの投資を好みました。
マキャヴェリズムとダークトライアドの複合スコアは、投資の選好に有意な影響を与えませんでした。
ダークトライアドと成功知覚
この研究では、回答者の知覚的成功に、マキャヴェリズム、ナルシズム、ダークトライアドの複合スコアが有意に影響することがわかりました。
マキャヴェリズムとナルシシズムが高い人は、自分が投資で成功していないと知覚し、ダークトライアドが低い人は、自分が非常に成功していると知覚しました。
サイコパシーは成功の知覚に有意な影響を与えませんでした。
考察と結論
意義
この研究は、行動ファイナンスの分野における理論と実践の両方に示唆を与えるものです。
邪悪なパーソナリティ特性が個人投資家の投資選好と成功の知覚にどのような影響を与えるかを示しています。
また、SD3尺度を用いたダークトライアドの包括的かつ有効な測定法を提供します。
この調査結果は、ファイナンシャル・アドバイザーやマネジャーが顧客のパーソナリティに合ったポートフォリオや投資戦略を設計するのに役立ちます。
限界
本研究には、認識すべきいくつかの限界があります。
第一に、サンプル数が比較的少なく、インドの個人投資家に限られていることです。
したがって、他の集団や状況に対する結果の一般化には限界があるかもしれません。
第二に、本研究はパーソナリティ、投資選好、成功の知覚に関する個人的な測定に依拠しており、社会的望ましさバイアスや測定誤差の影響を受ける可能性があります。
第三に、本研究では、金融リテラシー、リスク態度、市場環境など、投資行動に影響を及ぼす可能性のある他の要因のコントロールを行っていないことです。
貢献
本研究は、投資意思決定におけるダークトライアドのパーソナリティ特性の役割を探ることで、行動ファイナンスに関する文献に貢献します。
この研究はまた、異なるパーソナリティタイプをもつ個人投資家に対応するファイナンシャル・アドバイザーやマネジャーにとって、実践的な示唆を与えるものでもあります。
今後の研究への提言
今後の研究では、より大規模で多様なサンプルを用い、パーソナリティ、投資嗜好、成功の認識についてより客観的で信頼性の高い尺度を採用し、他の関連変数をコントロールすることで、本研究の限界に対処することができます。
また、今後の研究では、邪悪なパーソナリティ特性が、情報処理、取引頻度、ポートフォリオの分散化など、投資行動の他の側面に与える影響を調べることができます。
さらに、今後の研究では、邪悪なパーソナリティ特性とビッグファイブ、HEXACOなどの他のパーソナリティ要因との相互作用効果を調査することができます。
最後に、今後の研究では、ダークトライアドのパーソナリティ特性と投資成果との関係を媒介する基礎的なメカニズムやプロセスを調査することができます。
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