Mechanism Design without Money

transcript

Lecture 10

Signaling

• Based on Coles, Kushnir and Niederle (AEJ: Micro, forthcoming).

• Two types of signaling:– Quality signaling– Preference signaling

• Examples of relevant markets:– Job market for new Ph.D. economists (Coles et al., 2010)– Informal preference signaling (Roth and Xing, 1994)– Internet dating markets (Lee and Niederle, 2011)– College admissions (Avery and Levin, 2009).

Signaling• Simple example:

– Two firms and two workers– Preference on matching with other side are drawn at random (each

order with probability ).– Utilities: top choice , second choice , unmatched .– One offer from each firm, then workers choose among offers.

• Without signals (eq. with anonymous strategies): each firm offers to best worker, and gets it with probability , , .

• Now suppose workers simultaneously send signals before firms offer positions: each worker sends to better firm, firm proposes to a worker who is going to accept, matching probability is , , .

• Note that there are also other equilibria.

Signaling

• In congested markets, a signaling mechanism:– Increases the expected number of matches– Increases the welfare of workers– Ambiguously changes the welfare of firms

• The value of signaling mechanism:– is high for balanced markets– decreases when there are additional periods of

interaction

More on the AEA job market

• Where are signals effective?– Liberal arts colleges– Departments in towns (population < 50,000)– “Unranked” schools (including internationals!)– For non-current PhDs– Departments that don’t receive many signals

הסטאז 'הגרלת

•? עושים מה

לילדים • הורים–? הורה מיהווגם – גםאו – או

אלטרנטיבית הצעה

פעמים • הרבה ההגרלה את מבצעיםבהסתברויות • סוחרים

• " הגיאוגרפי " באזור לקנות מנסים הוריםהראשונים, המקומות חשבון על שלהם

התשלומים קביעת

השיטה • של אכילס עקבלשקר • תמריץ ליצור עשויסקרים•

בסדר – זה נמוכה שונות יש אם

מימוש

צדדיות • דו עסקאות•LP

– : במקומות אנשים הרבה מטרה פונקציתהראשונים

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10111213141516171819200

Old algorithmnew algorithm

איברים תרומתהמת מן איברים תרומת

קצרה • הקדמהלדוגמא - • Kessler & Roth (AER, 2012)ניסויאיברים • לתרומת התור לגבי נוספות סוגיות

החי מן איברים תרומתכליות • מכירתושרשראות – • מעגלים כליות החלפת

כעירבון – אלטרואיסטים בתורמים שימושכליות – להחלפת תואמים זוגות לצירוף דרכים

איברים תרומת על עובדות כמה•. , ,) ( , , לבלב: לב כבד ואונות כבד ריאות כליות איברים•. , , , , , לב: מסתמי עור מפרקים גידים עצמות קרניות רקמות

מגיל • לתרום גיל 0ניתן .75עד•. רקמות רק לתרום ניתן לבבי מוות אחרי

בישראל מספרים

איברים תורם ?מיאיברים • תורם כרטיסנהיגה – • רשיון שמוציאים זמן באותו המדינות ברוב

•! תרומה מבטיחה לא איברים תורם כרטיס על חתימה

מדינות בין עצומים הבדלים

opt inבזהב, – opt outבכחול – •

עם • בעולם מובילה פי ) 31ספרד נפשות מיליון לכל 2.4תורמיםשל(. אינטנסיבי שכנוע בייחוד היא השיטה מאנגליה

המשפחות.• , פי) יש ובספרד אופנועים 1.6טוב בתאונות הרוגים

מבאנגליה.(

איברים לתרומת בתור קדימותהישראלי • החוקהסינגפורי • החוק

?חתימה • המשפחה של לתרומה הסכמה

•? - מתמשכת או פעמית חד עליה

Organ Allocation Policy and the Decision To Donate (Kessler & Roth, AER 2012)

• ( ? גרסה: בתור הקדימויות שינוי של ההשפעה מה המטרה- ב יצאה המאמר של (.2009ראשונה

•. השתלות / איברים של אזכור שום בניסוי אין

הכל • על(, 15+15+1סיבובים )31סך סיבובים 4משלמים . . תשלום וחצי שעה של ממוצע אורך באקראי שנבחרים

של .25.87$ממוצע לנבדק

•12 . הכל סך קבוצה בכל .384משתתפים בניסוי משתתפים

יחידת • עם סיבוב כל מתחיל משתתף "( Aכל ועם )" אחת מוחיחידות "(. Bשתי עם )" מתחיל משתתף כל ומרוויח, 2$כליות

1$. פעילות היחידות שכל תקופה בכלליחידת • יש תקופה של Aבכל . 10%סיכוי זה במצב להיכשל

מפסיד .1$המשתתף עבורו, מסתיים והסיבובליחידות • יש תקופה של Bבכל (. 20%סיכוי ביחד ) להיכשל

לקבל ניתן שבהן תשלום ללא תקופות חמש יש זה במצב, Bיחידת מפסיד המשתתף קורה לא זה ואם אחר ממשתתף

1$ . יחידת, קיבל הוא אם עבורו מסתיים חוזר, Bוהסיבוב הוא. הקודם למצב

יחידת • לקבל בתחילת, Bניתן הסכים אחר משתתף אם רק- ה יחידות את לתת שיחידת Bהסיבוב במקרה תפסיק Aשלו

- ה, ויחידות , Bלעבוד ויחידת עבדו .Aשלו מלעבוד פסקה

נמוכה )6• תרומה עלות עם -0.40$משתתפים משתתפים 6ו( גבוהה ) תרומה עלות (.0.80$עם

• , התוצאה את לראות ניתן סיבוב כל בתחילת הבחירה לאחר , , לקבלת) המתנת זמן כמה מתי פעלו שלך יחידות איזה כספית

(.Bיחידות חדשות

•control: יחידות .Bחלוקת ההמתנה זמן לפי•priority: יחידות , Bחלוקת כל ובתוך לתרום שבחרו אלה קודם

. המתנה זמן לפי קבוצה

•? ? תורם שלא למי קורה מה לתרום כדאי האם•? ? התוצאות על משפיע זה איך ולמידה פעולה שיתוף לגבי מה

•? לחוקים אמיתיים תימוכין נותן כזה ניסוי האם

איברים לתרומת התורושואלים • בתור שמחכה למי פונים להשתלה איבר כשמגיע

: את ) שואלים פרקטית האיבר את לקבל מוכן הוא האם אותו – .) עוברים האיבר על מוותר בתור הראשון אם שלו הרופא

.' וכו בתור לבא• , , התאמה ) קריטיות גיל משוקלל ציון לפי נקבע בתור ראשון מי

.) בתור, המתנה זמן רפואית

ראשונה • , בעיה הקודמים: הויתורים מתוך האיכות על למידה. האיברים בחלוקת לעיכוב גורם

Zhang, Juanjuan. "The sound of silence: Observational learning in the US kidney market." Marketing Science (2010(.

• :) " למספר ) סימולטנית הצעה ב בארה בשימוש כעת פתרוןנתרמים.

איברים לתרומת התורושואלים • בתור שמחכה למי פונים להשתלה איבר כשמגיע

: את ) שואלים פרקטית האיבר את לקבל מוכן הוא האם אותו – .) עוברים האיבר על מוותר בתור הראשון אם שלו הרופא

.' וכו בתור לבא• , , התאמה ) קריטיות גיל משוקלל ציון לפי נקבע בתור ראשון מי

.) בתור, המתנה זמן רפואית

שניה • הכי: בעיה לא איברים קבלת בגלל יעילות אובדן.) " בתור ) רחוקים יותר במקומות שהם אנשים י ע מתאימים

Jacob D. Leshno, Dynamic Matching in Overloaded Systems, working paper, 2012.

• " " :) התור ) מבנה של ריכוך בשימוש ולא תיאורטי פתרון .) הראשונים) המקומות כל בין הגרלה

בתכנית ?מההמת מן איברים תרומת

קצרה • הקדמהלדוגמא - • Kessler & Roth (AER, 2012)ניסויאיברים • לתרומת התור לגבי נוספות סוגיות

החי מן איברים תרומתכליות • מכירתושרשראות – • מעגלים כליות החלפת

כעירבון – אלטרואיסטים בתורמים שימושכליות – להחלפת תואמים זוגות לצירוף דרכים

החי מן איברים תרומת• - להשתלה או לדיאליזה זקוקים כרונית כליות ספיקת באי חוליםהדיאליזה • באיכות להשתלה שיפור מאד ארוך תור

•! ) , מהחי ) גם לתרום ניתן מהריאה חלק וגם כבד אונת וגם כליה

• , . לתורם מסוים סיכון יש המועדף הטיפול היא כליה השתלת. , הארוך לטווח השפעות על ידוע ולא מאד גבוה לא הוא אבל

" . של) תמותה נ ככה באמת הסיכון מה לגבי מסוים ויכוח (0.05%יש בקירוב

•... לתרום שיסכים מישהו למצוא זה שצריך מה כל אז

החי מן איברים תרומת•... לתרום שיסכים מישהו למצוא זה שצריך מה כל אז

החי מן איברים תרומת•: רפואית התאמה

דם • סוגדם 35% Oסוג

דם 38% Aסוגדם 19% Bסוג

דם 8% ABסוג

HLAנוגדני •

•, הריון, במהלך נוגדנים מפתחות נשים בנוסף. לאשתו לתרום יכול לא בעל טוב בסיכוי ולכן

•! , לנתרם – מתאים לא התורם מסוים בסיכוי בעצם אומר זה : בלבד דם סוג בסיס , 41.75%על אחד , 21.57%לתורם , 12.21%לשניים לשלושה

7.3%. לארבעה

כליות מכירת•! : היצע פוגש ביקוש הפשוט הפתרון

) , : עודף) הרבה יש בכליות מחסור אין ב)'ק'ר•) ( . כליות להשיג חוקיות לא דרכים עוד ויש חוקי לא שזה רק

•? כליה למכור מוכן מי? כליה ימכור אחר שמישהו מוכן מי

מגעילות – • Repugnant transactionsעסקאות , , / , : מכירת פורנוגרפיה זרע ביציות מכירת זנות דוגמאות עוד

, , , , הטלת, עבדות בחסר מכירה בריבית הלוואה הימורים כלות , , מכירת, בכרטיסים ספסור למאכל סוס בשר מכירת גמדים

. , קולות/ קניית אלכוהול סמים

כליות החלפת•! , להחליף זאת בכל אפשר אבל למכור אפשר אי

בעיות:•מתאים • זוג למצוא קשהזמנית • בו להתרחש צריכים הניתוחים כל

פתרונות:•קוריאה – )• התאמה מערכת ליצור ארצות(, 2004הולנד(, )2000אפשר

(.2011ישראל(, )2007הברית )•)? האמנם ) קצרים במעגלים להשתמש אפשר

שרשראות•: הסימולטניות לבעית פתרון עוד

! שרשרת להתחיל כדי אלטרואיסטים בתורמים שימוש

•? השרשרת להיות יכולה ארוכה כמה

אלטרואיסטים בתורמים שימושכערבון

• , אבל ) בשימוש לא עדיין הסימולטניות לבעית חדש פתרוןבדרך(

altruistic

pair 1

pair 2pair 3

תואמים זוגות צירוף•: כליות להחלפת התוכניות של ביותר הקשות הבעיות אחת

דם" סוג עם נתרמים מדי דם, Oיותר סוג עם תורמים מדי מעטO".•? קורה זה למה•? במערכת תואמים זוגות היו אם קורה היה מה

•? למערכת מצטרפים לא זוגות למה•? להצטרף אותם משכנעים איך

משכנעים•מכריחים••) , מהמת ) לתרומה בתור קדימות יותר טובה כליה משחדים

Extensions• Roommate problems, multi-sided matching

• Many-to-one with discrete money and substitutable preferences (Crawford and Knoer, 1981; Kelso and Crawford, 1982)

• Many-to-many with responsive preferences (Roth, 1984)• Matching with contracts (Hatfield and Milgrom, 2005)• Many-to-many matching with contracts (Echenique and Oveido,

2006)• Matching in supply chains (Ostrovsky, 2008)• Matching in networks with bilateral contracts (Hatfield,

Kominers, Nichifor, Ostrovsky and Westkamp, working paper)• Matching with minimum quotas, regional caps, etc. (Biro, Fleiner,

Irving and Manlove, 2010, Kamada and Kojima, 2013)

Mechanism Design without Money

Documents