Alexey Savvateev:如何借助數學打擊腐敗(2016 年諾貝爾經濟學獎)

Alexey Savvateev:如何借助數學打擊腐敗(2016 年諾貝爾經濟學獎)

提名: 發展了新古典經濟學中的契約理論。 新古典主義方向隱含經濟主體的理性,廣泛運用經濟均衡理論和博弈論。

Alexey Savvateev:如何借助數學打擊腐敗(2016 年諾貝爾經濟學獎)

奧利弗·哈特和本特·霍姆斯特倫。

合同。 這是什麼? 我是一個雇主,我有幾個僱員,我告訴他們他們的工資將如何安排。 在什麼情況下,他們會收到什麼。 這些案例可能包括他們同事的行為。

我將舉五個例子。 其中三件事說明了乾預的嘗試如何導致局勢惡化。

Alexey Savvateev:如何借助數學打擊腐敗(2016 年諾貝爾經濟學獎)

1. 學生們在不同的地方過馬路。 汽車放慢了速度,學生們跑過去,交通在某種程度上“井然有序”。 混亂,但一切都很好,生活還要繼續。

幾年前,收到了一項法令,規定有必要組織一個人行橫道。 在一段200-300米的路段上。 周圍有柵欄,所有學生都走這一通道。 結果,學生們徹底堵住了從25-8到45-9的交通長達10分鐘。 沒有車可以通過。 “負合同”的典型例子。

2. 我還沒有找到明確的確認。 Factoid,每個人都知道的事實,但實際上可能沒有得到證實。

東方國家開始與老鼠作鬥爭。 他們開始支付殺死一隻老鼠的費用(“10 個硬幣”)。 然後一切都清楚了,大家都放棄了自己的生意,開始養老鼠。 (他們在觀眾席上大喊,事件發生在印度,有眼鏡蛇(眼鏡蛇效應).)

3. 在英國和瑞士舉行了兩次移動頻段拍賣。 在英國,這一進程由諾貝爾獎獲得者羅傑·邁爾森領導。 他指出,這份合同的費用約為每個英國人 600 英鎊。 而在瑞士,拍賣徹底失敗。 他們密謀,每人得到20法郎。

4. 我不能不哭,但眼淚已經流完了。 美國摧毀了學校教育。 它的目的是打擊腐敗,使一切都公平公正。 這一切是如何結束的,我可以說,大多數學校,除了最好的學校,都有統考輔導,學習停止,輔導繼續。 老師們被直接告知:“你的薪水和你在學校的表現取決於你的學生通過考試的情況。”

文章和科學計量學也是如此。

5. 稅收政策。 成功的例子有很多,失敗的例子也有很多。 報告的大部分內容將專門討論這個問題。

機構設計

Alexey Savvateev:如何借助數學打擊腐敗(2016 年諾貝爾經濟學獎)

我看到了許多不同的徒步旅行團體,其中包括大型團體 - 30-40-50 人。 如果流程組織得當,這就是一個戰鬥單位,它就像一個有機體一樣生活。 每個人都有自己的角色,自己的工作。 而在其他地方 - 一片輕鬆的混亂。

Alexey Savvateev:如何借助數學打擊腐敗(2016 年諾貝爾經濟學獎)

如果控制器很少,如何解決控制問題?

這個問題經常以不同的形式出現。 它並不總是能夠成功解決。

Alexey Savvateev:如何借助數學打擊腐敗(2016 年諾貝爾經濟學獎)

為例。

Alexey Savvateev:如何借助數學打擊腐敗(2016 年諾貝爾經濟學獎)

有地鐵可換乘火車。 20 個十字轉門和 10 個檢查員。 而從這邊來看,十個人一石激起千層浪,正擠在角落裡。 火車到站了,每個人都好像得到了提示一樣,跌倒了。 守衛抓住了其中一個,但其餘的都會跑過去。 如果我們從博弈論的角度來看這種情況,那麼這是一種存在兩種完全不同的均衡情景的情況。

在其中,沒有人去,每個人都知道沒有人去,沒有人嘗試,這是一種自我維持的場景。 這是一種平衡,每個人都在做“正確”的事情。 一個人擋住了整個人群。

但還有另一種平衡。 每個人都在奔跑。 如果你相信大家都在逃跑,那麼你被抓的概率是1/15,你可以碰碰運氣。 對於博弈論學家來說,有兩種選擇是一個巨大的挑戰。 也許博弈論的一半致力於處理這種情況。 如何在兔子的大腦中植入一個想法,讓它們不敢“溜走”?

Alexey Savvateev:如何借助數學打擊腐敗(2016 年諾貝爾經濟學獎)

這是約翰·納什。 他證明了一個非常普遍的定理,即具有相互關聯的解決方案的博弈中存在均衡。 當結果不僅取決於你的決定,還取決於所有其他參與者的決定時。

Alexey Savvateev:如何借助數學打擊腐敗(2016 年諾貝爾經濟學獎)

一些平衡的例子。

什麼是 ? 你的口袋裡有一張奇怪的紙。 你已經工作了,而且還有更多這樣的紙(賬戶上的數字)。 它們本身毫無意義。 你可以生火取暖。 但你相信它們有意義。 您知道您會去商店並且他們會被接受。 接受的人也相信自己也會接受他的。 人們普遍認為這些紙片有價值,這是一種社會平衡,當惡性通貨膨脹發生時,這種平衡會時不時地被破壞。 那麼就從大家都相信錢的情況,變成了大家都不相信錢的情況。

右側和左側交通。 有些國家/地區有所不同,但您遵循這些規則。

人們為什麼要學習物理和技術? 因為我們相信他們在那裡教得很好。 有信心其他實力強的學生也會去那裡。 想像一下,一群非常優秀的學生突然同意並去了一所實力較弱的大學。 他會立即變得強大。

Alexey Savvateev:如何借助數學打擊腐敗(2016 年諾貝爾經濟學獎)

守衛如何消除不良平衡?

Alexey Savvateev:如何借助數學打擊腐敗(2016 年諾貝爾經濟學獎)

有必要大聲給所有的野兔編號,並告知無論誰跳,都會抓住數量最少的野兔。

假設某家公司決定跳槽。 那麼數字最小的那個肯定知道他會被抓住並且不會跳。 均衡是指我們正確猜測別人的行為以及我們的行為,而其他人也猜測我們的行為。 在“大聲列出”的情況下,均衡多了一個穩定性的屬性。 它抵制“協調/合作”。 也就是說,在這種平衡中,甚至不可能同意同時一定數量的人會改變他們的行為,從而使每個人都感覺更好。

如果你制定了複雜的規則而公司無法理解它們,那麼你就不能指望它們按照納什均衡行事。 他們將進行隨機選擇。

Alexey Savvateev:如何借助數學打擊腐敗(2016 年諾貝爾經濟學獎)

讓我們假設我們被禁止(制度限制)“大聲列出”。 我們的策略必須是對稱的(匿名)。 但我們可以參考“硬幣”。 如果有東西掉下來,我會做一件事,如果另一件事掉下來,我會做第二件事。

嚴肅的任務。 20年前製定和研究。 沒有人繳稅。 我們嘗試以這種或那種方式組織這個過程。 零利潤、賄賂……稅務機關向我工作的研究所、我的主管求助。 我們一起將問題表述如下。 有n個行業,每個行業都有自己的檢查員,但在某些情況下他會串通一氣。 % 每個人都為自己選擇。 x1,x2…xn。
x=0 表示檢查員決定誠實。 x=1 在所有情況下都收受賄賂。

X可以通過間接符號來識別,但我們不能在法庭上使用它們。 根據這些信息,您需要製定驗證策略。

Alexey Savvateev:如何借助數學打擊腐敗(2016 年諾貝爾經濟學獎)

可以簡化為只有一次檢查,但懲罰卻非常大。 我們為這個測試分配一個概率。 我來找你的概率是這個,來你的概率也是這個。 這些是來自 x 的函數。 而且總和不超過一。 在某些情況下,根本不檢查並向他們承諾這一點,這在戰略上是正確的。

Alexey Savvateev:如何借助數學打擊腐敗(2016 年諾貝爾經濟學獎)

p 是 n 維立方體到所有概率分佈集合的映射。 有必要登記他們的獎金,以了解當他們決定在百分之多少的情況下收受賄賂時,他們會收到多少錢。

bi 是行業的“賄賂強度”(如果你到處都收受賄賂而不是徵稅)。

懲罰會從懲罰發生的概率中減去。 從何而來? 首先,您需要檢查一下。 但這還不是全部,當一切都乾淨時,檢查可能會遇到情況。 一個簡單的公式,但複雜性卻埋藏在“p”中。

我們有其他數學分支中沒有的俚語:xi。 這是除我之外的所有變量的集合。 這些都是其他人做出的選擇。 這是集體責任。

Alexey Savvateev:如何借助數學打擊腐敗(2016 年諾貝爾經濟學獎)

現在的問題是: 我們假設它們將處於什麼均衡概念中?

90年代,爆胎最多。 檢查的組織者向所有人宣布,最無禮的人將受到懲罰。 他將受到考驗。

對於這種情況的預測會如何?

制定規則的人認為會有獨立的互動。 唯一的平衡是全零。 在現實生活中這是100% 為什麼?

答案是,平衡不穩定,容易串通。

我們開始抓蘿蔔。

Alexey Savvateev:如何借助數學打擊腐敗(2016 年諾貝爾經濟學獎)

一個典型的例子是個人責任。 讓我們想像一下一種可怕的情況,法定罰款小於賄賂費。 如果檢查員身處如此“油膩”的行業,行賄費用高於罰款,能有什麼辦法嗎? 處罰不能重複執行。

Alexey Savvateev:如何借助數學打擊腐敗(2016 年諾貝爾經濟學獎)

我知道檢查員會得到回報並且會盈利。 但我可以保證,如果你的腐敗程度不高於30%,我根本不會檢查你。 什麼更賺錢?

Alexey Savvateev:如何借助數學打擊腐敗(2016 年諾貝爾經濟學獎)

經典裡已經有了。

三次 腐敗程度降低。

Alexey Savvateev:如何借助數學打擊腐敗(2016 年諾貝爾經濟學獎)

抽象的情況。 4人。 賄賂低於罰款。

如果你依賴個人合同,你就不會把每個人都“歸零”。 但我可以通過集體責任策略讓每個人歸零。

我同樣以相同的概率發送支票,但概率不是最大值,而是非零。 所有比例非零的小偷 - 每個人都會收到一張概率為 1/4 的支票。 我什至不根據 x 改變概率。

那麼除了零之外就沒有平衡。 而且也不可能有勾結。

而如果不僅有心照不宣的勾結,還有金錢的轉移,那麼博弈論就徹底失效了。 有一個強有力的證據。

Alexey Savvateev:如何借助數學打擊腐敗(2016 年諾貝爾經濟學獎)

一整類策略已經被開發出來,這些策略是通過強大的抗共謀納什均衡來實施的。

我們對腐敗劃分了幾個容忍度級別。 z1 - 完全容忍級別,其餘 - 不容忍級別增加。 並為每個級別分配驗證概率。 公式如下:

Alexey Savvateev:如何借助數學打擊腐敗(2016 年諾貝爾經濟學獎)

λ1(在第一個容差水平進行測試的概率)在所有超過該容差水平的人之間平均分配,此外,λ2 在所有超過第二個閾值的人之間分配,依此類推。

15年前我證明了以下定理。

Alexey Savvateev:如何借助數學打擊腐敗(2016 年諾貝爾經濟學獎)

這個策略我之前就用過,作為分攤成本的策略。

Alexey Savvateev:如何借助數學打擊腐敗(2016 年諾貝爾經濟學獎)

合同是要花錢的。 有時,精心設計的交互模式可以節省大量資金。 節約時間。

集體責任是有效的。 將一個人融入一個群體是有效的。

當我向內政部做了報告時。

我到達時,大約有40 名不同級別的警察,他們聽著,互相看著對方,低聲說話,然後局長走到我面前說:“阿列克謝,謝謝你,聽一個熱衷於警察的人說話很有趣。”他的科學……但這與現實無關。”

實驗觀察到的俄羅斯腐敗官員的行為與實驗觀察到的美國腐敗官員的行為不同。 知道有什麼區別嗎? 當一個俄羅斯人開始受賄時,他就不再是一個理性地最大化利潤的經濟代理人。 [掌聲]

一個人開始受賄到了極限,從不討論任何事情。 他必須被抓住並投入監獄,這就是整個科學。

謝謝。



來源: www.habr.com

添加評論