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分析
机制设计比印钞票更能解决好就业问题
“就业市场上有人手里有7个单位的录取通知,有人一个都没有。于是,有些用人单位觉得总也招不到人,有的人却总也找不到合适的工作。出现这种问题,不是货币政策印钞票能解决的,需要靠优化机制。这次诺奖得主的理论和实践正是从机制上解决了这种市场资源不匹配的大问题。”
昨天晚上,复旦大学经济学院副院长孙立坚教授接受本报记者采访时,深入浅出地介绍了这次诺奖得主的研究成果。他以上面的案例解释称,如果规定应聘者必须在两天内作出选择,或者用技术手段让用人单位知道他们首选的人手里有7个选择,都可以解决这个问题。
“以前大家多是关注价格导致的市场失灵,希望用价格来引导资源配置,但有时候,问题不在价格而是机制。”孙立坚认为,今年两位诺奖大师带给这个危机世界的政策含义是:有很多市场失灵的问题,不能简单都归纳为价格破坏带来的后果,很多是因为市场存在“不匹配”的摩擦所致。因此,量化宽松的货币政策不仅没有效果,反而会产生更大的后遗症。如果此时能够强化针对性的“机制设计”,缓解供求不一致的矛盾,效果会更好。
孙立坚说:“伯南克是想解决就业问题,但今年的诺奖大师告诉我们就业不是靠货币政策来创造机会,而是应该通过劳动力市场供求关系的‘匹配机制’来实现。否则扭曲操作带来的只是扭曲的结果!两位大师的根据来自于他们对‘合作博弈理论’完美的演绎,而且也可以通过‘实验经济学’的检验方法加以论证。”
解读
GS算法:主动的一方不容易吃亏
今年的诺贝尔经济学奖关注了一个经济学的中心问题:如何尽可能恰当地匹配不同的市场主体,两位获奖者分别从稳定匹配的抽象理论和市场制度的实际设计这两个角度,对这些问题作出了回答。
罗伊德·沙普利使用所谓“合作博弈”的方法来研究和比对不同的匹配方法。
为此沙普利和他的同事发明了一些特定的方法——尤其是GS算法。这种方法能永远确保匹配是稳定的。这些方法同时也制约了市场主体操纵匹配过程的动机。沙普利证明,他设计的方法能够系统性地对两个市场主体其中一方有利。
GS算法是:先由一方(比如医生)各自向他们心目中最好的医院提出申请,医院在申请中选出他们认为最好的医生并聘用。剩下被拒绝的医生再次向次好的医院提出申请,如此反复。
按这个算法,那么双方一定能一次性达成稳定的组合,绝不会发生配对之后某个医生觉得另一所医院更好、同时那所医院也觉得这个医生更好,于是两情相悦跳槽的情况,也绝对不会有剩下没人要的医生或医院。
这个办法的结果必然是稳定的,但不能保证所有参与的人都挑到他的第一选择。那么总有相对占便宜和相对吃亏的一方。GS算法指出,主动的一方总能得到较好的结果。