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2012-10-16   作者:記者 斯德哥爾摩/北京報道  來源:經濟參考報
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  1.杰出的經濟工程案例   2.經濟方法論上的重大變革   3.合作博弈論的“逆襲”

  瑞典皇家科學院15日給出的答案是,將2012年諾貝爾經濟學獎授予美國經濟學家阿爾文·羅思(Alvin E. Roth)和勞埃德·沙普利(Lloyd S. Shapley,又譯夏普利),以表彰他們在匹配穩定領域所作的研究。

  杰出的經濟工程案例

  瑞典皇家科學院常任秘書諾爾馬克當天中午13時(北京時間19時)在皇家科學院會議廳用瑞典語和英語宣讀了獲獎者名單。他說,羅思和沙普利因在匹配穩定理論和市場設計實踐方面的研究貢獻而獲獎。
  隨后,諾貝爾經濟學獎評選委員會主席佩爾·克魯塞爾和其他評委介紹了獲獎者的研究成果。他們表示,兩位獲獎者在不同的個體或機構如何使匹配及其可能性方面進行了研究,例如學生必須能夠與學校相匹配、需要移植器官的患者與器官捐獻者相匹配等。如何能高效地完成這些匹配?什么樣的方法對何種組織最有效?羅思和沙普利的研究成果從匹配穩定理論到市場設計實踐(the theory of stable allocations and the practice of market design)來回答了這些疑問。

勞埃德·沙普利(Lloyd S.Shapley,又譯夏普利)

  諾貝爾經濟學獎評選委員會在聲明中說,沙普利采用合作博弈理論和比較不同匹配的方法進行研究,確保配置的穩定性,并在匹配過程中限制變量的影響,從而保證匹配的雙方不會被對方干擾。沙普利和其研究團隊的成果展現了一種特定方法的設計如何系統地有益于市場中的一方或另一方。而羅思發現,沙普利的理論能夠闡明一些重要市場在實踐中的運作機制。通過一系列實驗,他發現“穩定”是了解特定市場機制成功的關鍵因素。此外,他還重新設計了現有的體系以匹配醫生和醫院、學生和學校、患者和志愿者。這些新的發展都基于沙普利的匹配穩定理論,羅思還就涉及道德限制和特定情況的方面進行了修正。聲明還說,盡管兩位獲獎者獨立地進行了各自的研究,但沙普利的基本理論與羅思的實證實驗相互結合,產生了一個研究和改善眾多市場性能的研究領域。今年的經濟學獎實際上授予的是一個杰出的經濟工程案例。
  北京大學經濟學院教授杜麗群在接受《經濟參考報》記者采訪時表示,配置理論所探討的主要問題是,在對相對稀缺的資源在各種不同用途上加以比較作出的選擇。資源配置合理與否,對一個國家經濟發展的成敗有著極其重要的影響,這兩位諾獎得主觀察問題的方式、思考問題的角度以及解決問題的建議可以給我們一些借鑒和啟示。
  選擇了羅斯和沙普利,意味著瑞典皇家科學院規避了今年宏觀領域的一些熱門話題,比如財政政策、緊縮措施和刺激政策。但諾貝爾經濟學獎評選委員會主席佩爾·克魯塞爾向法新社記者表示,對于上述熱點,委員會既未熱衷也未逃避,只能說今年的評選與金融危機“沒有任何聯系”。
  據美聯社報道,羅思接受記者連線采訪時表示,接到評委會電話時他正在加州熟睡!拔腋铱隙,今天早上上課時,我的學生會更加集中注意力”,羅斯說,自己對這個獎項此前沒有太多憧憬,但獲獎并非不可想象之事,而沙普利獲獎應當算是眾望所歸,自己非常高興能與沙普利分享這個獎項,也很高興能在今年12月到斯德哥爾摩領獎。至于如何慶祝,羅斯表示,目前還沒有打算。

  經濟學方法論上的重大變革

  阿爾文·羅斯生于1951年12月19日,1971年本科畢業于哥倫比亞大學,獲得運籌學學士學位,隨后赴斯坦福大學攻讀研究生,1973年獲運籌學碩士學位,一年后獲運籌學博士學位。目前,羅斯擔任哈佛大學經濟學院和商學院任教,他在博弈論、市場設計與實驗經濟學取得卓越貢獻。

阿爾文·羅思(Alvin E.Roth)

  有報道稱,羅斯曾幫助紐約市解決學生們的高中入學問題。一般來說,許多美國孩子都是就近入學,但在紐約之類的大城市中,八年級學生卻有著數量驚人的選擇。該市共有8萬名八年級學生,700所高中,從理論上講,每位學生都可任選其中的一所學校就讀。不過,對于生活在貧民區、鄰近學校很糟糕的孩子們來說,選擇合適的學校就顯得異常重要。在羅斯介入之前,紐約的高中入學匹配系統糟糕透頂,以至于該市有1/3的八年級學生不愿意參與系統匹配。在他人幫助下,羅斯重新設計了該系統,將這一團亂麻簡化成了清晰可靠的系統,使學生能按自己的喜歡程度最多填報12個志愿。羅斯設計的新系統投入使用后,學生的參與率從66%躍升至93%。
  此外,在2003年,羅斯開始負責設計腎臟捐獻管理新系統。對于想捐腎給親人但由于血型不匹配無法實現的案例,該系統可以幫助他們與其他不匹配的捐贈者交換器官。目前,雖然利用這一系統進行腎臟移植的患者還不多,2009年只有不到1000例,但是它的前景仍為許多人所看好。撰寫“經濟學原理博客”的大衛·沃什認為,羅斯的工作對于器官和病人的有效匹配是“革命性的”,在他之前,根本沒有經濟學家涉獵于此!八娴母淖兞诉@一切,挽救了很多生命”。
  對于羅斯投身其中的實驗經濟學,北京大學經濟學院副院長董志勇認為,這門學科的興起標志著經濟學方法論上的重大變革。長期以來,西方經濟學模仿自然科學的信念十分堅定,實證方法始終是主流經濟學的研究方法,但同時也有不少缺陷,而實驗經濟學繼承了自然科學的實證主義傳統,同時彌補了經濟學實證方法的缺陷。
  首先,實驗經濟學以可犯錯誤、有學習能力的行為人取代以往的“理性經濟人”假說,用數理統計的方法取代單純的數學推導,解決以往實證研究的高度抽象和簡化與現實世界不一致的問題。其次,實驗經濟學家可以再造實驗和反復驗證,用現實數據代替歷史數據,克服以往經驗檢驗的不可重復性。最后,在實驗室里,可以操縱實驗變量和控制實驗條件,排除了非關鍵因素對實驗的影響,從而克服了以往經驗檢驗被動性的缺陷。
  董志勇還指出,實驗經濟學的興起促進了現代經濟理論的發展。首先,實驗經濟學拓展了經濟理論的研究范圍,將人類決策行為當作研究對象,把經濟運行過程納入到研究領域,從而發現更符合現實的經濟規律。其次,實驗經濟學還催生出新的經濟學科。實驗經濟學的發展把心理學和經濟學有機聯系起來形成行為經濟學。再者,實驗經濟學構建了連接宏觀經濟學和微觀經濟學的橋梁。宏觀經濟理論的實驗建立在微觀行為的基礎上,而對微觀經濟論的實驗也常常驗證了宏觀經濟理論。

  合作博弈論的“逆襲”

  勞埃德·沙普利是杰出的美國數學家和經濟學家,目前是加州大學洛杉磯分校數學及經濟學名譽退休教師。他對數理經濟學、特別是博弈論理論做出過杰出貢獻!扒敉嚼Ь场钡奶岢稣、經濟學家阿爾伯特·塔克曾評價說,在博弈論領域,論重要性,沙普利是僅次于馮·紐曼的研究者。
  沙普利1923年6月2日生于美國麻省劍橋,父親是天文學家哈羅·沙普利。1943年,沙普利應征入伍,同年作為美國陸航隊中士來到中國成都參加抗戰,還曾破解蘇聯氣象密碼而獲得美軍青銅星章一枚。二戰結束后,他重返哈佛大學并于1948年獲得數學學士學位。在美國蘭德公司(RAND corporation)工作一年后,他赴普林斯頓大學學習,于1953年獲得博士學位,在隨后的博弈論研究中,他推出了沙普利價值和核心解決概念。畢業后,沙普利在普林斯頓短暫停留后重返蘭德公司(1954年至1981年)。自1981年起,他就任加州大學洛杉磯分校教授一職。
  博弈論從一開始就分為兩個分支,一是非合作博弈,一是合作博弈。事實上,博弈論的早期開創者們,包括納什、沙普利、哈薩尼、澤爾騰和奧曼等人對非合作與合作博弈均做出了奠基性貢獻。后來的發展使這兩個分支在不同時期受到不同程度的重視。由于20世紀后期信息經濟學的發展,非合作博弈在研究不對稱信息情況下市場機制的效率問題中發揮了重要的作用,從而使得非合作博弈相對于合作博弈在經濟學中占據了主流地位。與之相應地,在發達國家的絕大多數大學經濟學系的研究生課程中,非合作博弈是一門主要的必修課。而合作博弈的內容大多不在主要授課計劃中。然而,合作博弈并沒有隨著時間而消失。事實上,起源于納什的談判博弈和沙普利值的公理化方法,在經濟學中產生了廣泛且深刻的影響。沙普利是同時代的合作博弈論里公認的權威,與沙普利同時獲得此次諾貝爾經濟學獎的著名博弈論學者阿爾文·羅斯曾在其編輯的《沙普利值》一書的前言里說道:“我有幸常常朝拜性地會見沙普利,我們所有這一代的經濟學家都欠沙普利一個智慧的賬”。
  首都經濟貿易大學副校長王文舉教授告訴《經濟參考報》記者,沙普利作為合作博弈的創始人,在納什的基礎上給出了合作博弈的公理化體系即沙普利值,它告訴我們在合作過程中如何保證對每個利益主體進行公平分配,主要來度量貢獻率。沙普利值方法的出發點是根據每個局中人對聯盟的邊際貢獻分配聯盟的總收益,保證分配的公平性。只有在這種公平的機制下大家才有積極性繼續合作下去。
  沙普利值方法自問世以來發展迅速,并被運用到很多方面,解決很多實際問題,如費用分攤,損益分攤等。用沙普里值方法較一般方法更能體現合作各方對聯盟的貢獻,因而更合理、更科學。
  王文舉指出,在經濟學界有一個著名的“MM定理”,這個定理是在假設信息對稱的前提下,企業價值和比例。但是在信息不對稱的情況下,包括股東和員工對企業經營情況不太了解的情況下,可以用博弈論的觀點和建筑的模型,用負債比例顯示企業的負債質量。
  王文舉認為,學習和研究合作博弈和沙普利值還具有重要的現實意義。我國的分配制度從最開始提出的“按勞分配為主,按生產要素分配為輔”發展到黨的十七大報告中指出的,“要堅持和完善按勞分配為主體、多種分配方式并存的分配制度,健全勞動、資本、技術、管理等生產要素按貢獻參與分配”?梢钥闯觯覈姆峙潴w制一步步往前推進,但是如何按照要素貢獻參與分配是一個大問題?沙普利值就提出了一個好的方法和機制,幫助企業如何根據邊際貢獻進行分配。

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