Lernen und Markt Design

Der technologische Fortschritt und eine gestiegene Notwendigkeit der fairen Zuordnung knapper Ressourcen in einer globalisierten Welt führte in den letzten Jahren zu einem wachsenden Bedarf an Institutionen, die eigens für eine solche Zuordnung entwickelt wurden. Beispielsweise ersetzte in den letzten Jahren die Nierentransplantation in zunehmendem Maße die traditionelle Dialysetherapie bei Patienten mit Niereninsuffizienz. Entsprechend stieg die Notwendigkeit einer transparenten Zuordnung von Spenderorganen. Freie Schulwahl sowie Zugangsbeschränkungen und zentrale Eingangstests an Universitäten zusammen mit einer wachsenden Mobilität von Familien und Studierenden führte in vielen Ländern zur Einführung zentraler Verfahren zur Schulauswahl und Studienplatzvergabe. Globalisierte Arbeitsmärkte mit tausenden mobilen und hochqualifizierten Arbeitssuchenden lassen den Bedarf für eine koordinierte und ggf. zentralisierte Arbeitsplatzvergabe steigen. So gibt es im Einstiegsarbeitsmarkt für Jungakademiker jährlich stattfindende, zentralisierte Jobbörsen oder Zuordnungsverfahren für studienbegleitende Praktika. Diesem Bedarf nach fairen, effizienten oder stabilen Zuordnungsverfahren wurde durch die Entwicklung unterschiedlicher Mechanismen begegnet, bei denen Teilnehmer (z.B. Nierenspender und -patienten, Studierende, Praktikumsgeber oder Arbeitnehmer) ihre Präferenzen übermitteln und aus diesen Präferenzen Zuordnungen der knappen Ressourcen (z.B. Spenderorgane, Schul- oder Studienplätze oder Einstiegsjobs) ermittelt werden. Zur Entwicklung solcher Verfahren treffen Wissenschaftler typischerweise bestimmte Annahmen hinsichtlich des Verhaltens der Teilnehmer. So wird häufig angenommen, dass Teilnehmer dazu in der Lage sind, sogenannte dominante Strategien (d.h. ein Verhalten das optimal ist unabhängig vom Verhalten anderer Teilnehmer) zu identifizieren oder sich auf ein bestimmtes Gleichgewicht zu koordinieren - oder aber bestimmte einfache Heuristiken zu verwenden. Wird bei der Studienplatzvergabe beispielsweise der sogenannte Deferred Acceptance Algorithmus verwendet, so kann kein Studierender sich dadurch besser stellen, dass er eine andere als seine tatsächliche Präferenz über Universitäten angibt. Aktuelle Ergebnisse von Laborexperimenten mit solchen Vergabeverfahren zeigen jedoch, dass Teilnehmer oftmals nicht dazu in der Lage sind, ein solches optimales Verhalten zu erlernen. So geben Teilnehmer solcher Laborverfahren häufig eher eine Laborschule an, bei der sie eine hohe Priorität genießen (die also eine sichere Bank ist) und nicht die Schule, die sie tatsächlich präferieren. Im Rahmen des Forschungsprojektes werden wir ein Lernmodell entwickeln, welches erlaubt, die unterschiedlichen Einflussfaktoren auf das Verhalten in solchen Zuordnungsverfahren (z.B. die Information der Teilnehmer, die Anzahl der Teilnehmer oder deren Präferenzintensität) zu untersuchen. Die entsprechenden Vorhersagen werden wir anhand einer Reihe eigener Laborexperimente testen. Das Lernmodell und die experimentellen Tests werden eine genauere Beschreibung des Verhaltens in Zuordnungsinstitutionen ermöglichen. Dies stellt eine wichtige Grundlage zur Weiterentwicklung solcher Institutionen dar.

Im Rahmen dieses Projektes wurde mit Hilfe von Modellrechnungen und Laborexperimenten untersucht, welche Mechanismen/Algorithmen zur Allokation knapper Ressourcen (z.B. Spenderorgane, Ausbildungsplätze oder Aufnahmekapazitäten für Asylsuchende) mehr oder weniger anfällig für Manipulationen sind, d.h. unter welchen Voraussetzungen Teilnehmer an diesen Mechanismen ihre tatsächlichen Motivationen und Präferenzen darlegen und die Mechanismen als fair empfinden. Es zeigt sich, dass marktähnliche Mechanismen, die manipuliert werden (können) häufig als fairer empfunden werden als sequentielle Mechanismen, die zwar nicht manipuliert werden können, bei denen jedoch die (zufällig gewählte) Reihenfolge eine große Rolle spielt. Die Auswirkungen der Manipulationen von Marktmechanismen verschwinden jedoch, wenn die Märkte hinreichend groß werden.