핵심 개념
배분 시장에서 의사결정자들의 전략적 유인과 정보 학습 간 균형을 달성하는 메커니즘을 제안하여 효율성을 높일 수 있다.
초록
이 논문은 희소한 자원을 순차적으로 의사결정자들에게 제공하는 배분 시장에서 발생할 수 있는 문제점을 다룹니다.
첫째, 초기 거절로 인한 정보 폭포 현상(herding)이 발생하여 비효율적인 낭비가 발생할 수 있습니다.
둘째, 의사결정자들의 전략적 유인으로 인해 중앙 계획자가 의사결정자들의 사적 정보를 효과적으로 활용하기 어려울 수 있습니다.
이를 해결하기 위해 저자들은 일괄 배분 메커니즘을 제안합니다. 이 메커니즘은 일괄적으로 의사결정자들의 선호를 수집하고, 과반수가 수락하는 경우 무작위로 배분합니다. 저자들은 이 메커니즘이 인센티브 호환적이며 효율성을 높일 수 있음을 보여줍니다.
핵심 특징은 다음과 같습니다:
- 배치 크기를 점진적으로 증가시켜 최대한 많은 정보를 수집하되, 의사결정자들의 진실 보고 유인을 훼손하지 않도록 합니다.
- 배분에 실패할 경우 다음 배치의 크기를 늘려 추가적인 정보를 수집합니다.
이를 통해 중앙 계획자는 의사결정자들의 사적 정보를 효과적으로 활용할 수 있게 됩니다.
통계
2023년 25% 이상의 사체 기증 신장이 폐기되었습니다.
정보 폭포 현상으로 인한 비효율적 낭비가 주요 원인 중 하나입니다.
인용구
"Herding occurs when refusals by preceding patients in the queue trigger a self-reinforcing chain of subsequent declines."
"To address this issue, we then introduce a class of batching mechanisms. Agents in each batch report whether they would be willing to accept or reject the object based on their private signals and prior information."