Alvin E. Roth napjaink egyik legnagyobb hatású közgazdásza. A Nobel-díjas kutató munkássága nemcsak tízezreknek segített bekerülni a megfelelő egyetemre vagy megkapni a legjobb munkahelyeket, de több ezer ember életét is megmentette az általa kidolgozott elmélet. A párosítási problémákra kidolgozott algoritmusok jelenthetik a megoldást az Európába áramló menekültek megfelelő elosztására is.
Alvin E. Roth a Rajk László Szakkollégium meghívására érkezett Budapestre, mert ő kapta idén a kollégium diákjai által odaítélt Neumann-díjat. A Stanford professzora a díjat az MTA zsúfolásig telt dísztermében vette át.
A pénz jelenléte általában megkönnyíti a cserét: nem számít ki az eladó és ki a vevő, az adásvételhez szükséges legtöbb információt az árak közvetítik. A piacok azonban különböznek egymástól, és olyan helyzet van, amikor nem csak az eladó vagy a vásárló személye fontos, de pénz használatára sem kerülhet sor. Ráadásul a piacok emberi alkotások: változnak, fejlődnek, és bizony néha el is romolhatnak, így nem a társadalmilag optimális megoldásra vezetnek. Roth alapvetően olyan piacok „megjavításával” foglalkozik, ahol a pénz mint közvetítő nem jelenhet meg, ilyenek például az egyetemi felvételik vagy a veseátültetések.
Roth elmondta, hogy sok ilyen, párosítási problémával küzdő piacon jelentett áttörést a technológiai fejlődés (párkereső vagy munkaközvetítő oldalak és alkalmazások), sőt a Google vagy a Facebook egyenesen új piacokat hoztak létre (reklám és közönség összepárosításának különösen hatékony piacát), ám e piacokat is meg kell tervezni, és a párosítást végző algoritmusok kidolgozása az igazán nagy feladat. Roth az Egyesült Államokban három olyan piacon alkotott maradandót, ahol ezek a párosítási problémák különösen nagy gondot jelentettek. Ilyen volt például az amerikai orvostanhallgatók első munkahelyének megtalálása. A kórházak között olyan erős volt a verseny a legjobbak kiválasztásáért, hogy a hallgatók már a diplomázásuk előtt két évvel ajánlatokat kaptak a kórházaktól. Ekkor azonban még a diákok sem tudják pontosan, mivel szeretnének foglalkozni, és az sem biztos, hogy a kórházi munkában beválik valaki csak azért, mert az első vizsgái az egyetemen különösen jól sikerültek.
A rezidensek elosztásának rendszere még bonyolultabbá vált, amikor egyre több nő lett orvos, így megjelentek az orvos házaspárok, akik hajlandóak voltak elfogadni egy rosszabb ajánlatot is, ha cserébe egy városban maradhattak. Egy ilyen bonyolult párosítási problémát már csak központi elosztással lehet optimálisan megoldani, melyben a Roth és munkatársai által kidolgozott algoritmus egyszerre veszi figyelembe a kórházak és a jelöltek preferenciáit, megoldásként pedig majdnem mindig olyan végeredményt kapunk, ahol mindenki abba a kórházba kerül, ahová leginkább szeretne menni, és az hajlandó is alkalmazni őt. Ehhez hasonlóan reformálta meg New York és Boston középiskolai felvételi rendszerét is Roth, ám legnagyobb hatása talán a vesecsereprogramok területén végzett munkájának van.
Több olyan betegség létezik, melynek egyetlen gyógymódja a veseátültetés. Egy egészséges embernek két veséje van, ám eggyel is el lehet élni, ezért igen gyakoriak az élő donoros átültetések. Az emberek viszont nem ajánlják fel bárkinek egészséges veséjüket, a pénzért történő szervkereskedelem pedig (Irán kivételével) a világ összes országában tiltott. Többnyire csak akkor vagyunk hajlandóak felajánlani, ha egy hozzátartozónknak van szüksége a szervre, ám gyakori probléma, hogy a felajánlott vese nem kompatibilis a beteggel. Viszont ha egy másik betegnek megfelelő volna a felajánlott szerv, és neki is felajánlottak egy vesét, ami az első betegnek lenne megfelelő, a műtétek megtörténhetnek, és máris megmenekült két élet. Ha sok száz donor-beteg pár van egy adatbázisban, sokkal hosszabb láncok alakulhatnak ki, és sokkal több élet menekülhet meg. A Rothék által kidolgozott algoritmust sikeresen használják az Egyesült Államokban, a leghosszabb ilyen átültetéslánc 68 műtéttel 34 ember életét mentette meg.
Roth kiemelte, hogy az ilyen párosítási-piactervezési problémáknak csak egy része közgazdasági kérdés, sokszor inkább a politikán múlik a megoldás. Erre jó példa az Uber esete: az innovatív alkalmazás igen hatékonyan párosítja össze az utasokat a sofőrökkel, sokkal olcsóbb és biztonságosabb, mint a hagyományos taxik használata. Ennek ellenére Magyarországon a jó érdekérvényesítő taxisok miatt betiltották az alkalmazást, és ezzel a társadalom nagyobb része rosszul járt.
Roth szerint a megfelelő párosítási algoritmus kidolgozása lehet a megoldás az Európát sújtó migrációs nyomásra is. A probléma különösen összetett, hiszen a menekülteket nem lehet oda küldeni, ahová nem szeretnének menni, hiszen emberekről van szó, akik bármikor továbbállhatnak. Viszont nem biztos, hogy ahová a legszívesebben mennének, ott szívesen látják őket: közösségeket kell tehát közösségekkel összepárosítani, ami politikai szempontok nélkül is óriási kihívás. A megfelelő elosztási mechanizmus kidolgozása nem csak a mostani válság miatt szükséges, de azért is, mert a klímaváltozás miatt pár évtizeden belül menekültek milliói fogják elhagyni otthonaikat. „Egy jól működő menekültpiac nem olyan, hogy gyerekek apró lélekvesztőkön érkeznek Európába” – zárta előadását a Nobel-díjas közgazdász.
Keller-Alánt Ákos
Alvin E. Roth a Rajk László Szakkollégium meghívására érkezett Budapestre, mert ő kapta idén a kollégium diákjai által odaítélt Neumann-díjat. A Stanford professzora a díjat az MTA zsúfolásig telt dísztermében vette át.
A pénz jelenléte általában megkönnyíti a cserét: nem számít ki az eladó és ki a vevő, az adásvételhez szükséges legtöbb információt az árak közvetítik. A piacok azonban különböznek egymástól, és olyan helyzet van, amikor nem csak az eladó vagy a vásárló személye fontos, de pénz használatára sem kerülhet sor. Ráadásul a piacok emberi alkotások: változnak, fejlődnek, és bizony néha el is romolhatnak, így nem a társadalmilag optimális megoldásra vezetnek. Roth alapvetően olyan piacok „megjavításával” foglalkozik, ahol a pénz mint közvetítő nem jelenhet meg, ilyenek például az egyetemi felvételik vagy a veseátültetések.
Roth elmondta, hogy sok ilyen, párosítási problémával küzdő piacon jelentett áttörést a technológiai fejlődés (párkereső vagy munkaközvetítő oldalak és alkalmazások), sőt a Google vagy a Facebook egyenesen új piacokat hoztak létre (reklám és közönség összepárosításának különösen hatékony piacát), ám e piacokat is meg kell tervezni, és a párosítást végző algoritmusok kidolgozása az igazán nagy feladat. Roth az Egyesült Államokban három olyan piacon alkotott maradandót, ahol ezek a párosítási problémák különösen nagy gondot jelentettek. Ilyen volt például az amerikai orvostanhallgatók első munkahelyének megtalálása. A kórházak között olyan erős volt a verseny a legjobbak kiválasztásáért, hogy a hallgatók már a diplomázásuk előtt két évvel ajánlatokat kaptak a kórházaktól. Ekkor azonban még a diákok sem tudják pontosan, mivel szeretnének foglalkozni, és az sem biztos, hogy a kórházi munkában beválik valaki csak azért, mert az első vizsgái az egyetemen különösen jól sikerültek.
A rezidensek elosztásának rendszere még bonyolultabbá vált, amikor egyre több nő lett orvos, így megjelentek az orvos házaspárok, akik hajlandóak voltak elfogadni egy rosszabb ajánlatot is, ha cserébe egy városban maradhattak. Egy ilyen bonyolult párosítási problémát már csak központi elosztással lehet optimálisan megoldani, melyben a Roth és munkatársai által kidolgozott algoritmus egyszerre veszi figyelembe a kórházak és a jelöltek preferenciáit, megoldásként pedig majdnem mindig olyan végeredményt kapunk, ahol mindenki abba a kórházba kerül, ahová leginkább szeretne menni, és az hajlandó is alkalmazni őt. Ehhez hasonlóan reformálta meg New York és Boston középiskolai felvételi rendszerét is Roth, ám legnagyobb hatása talán a vesecsereprogramok területén végzett munkájának van.
Több olyan betegség létezik, melynek egyetlen gyógymódja a veseátültetés. Egy egészséges embernek két veséje van, ám eggyel is el lehet élni, ezért igen gyakoriak az élő donoros átültetések. Az emberek viszont nem ajánlják fel bárkinek egészséges veséjüket, a pénzért történő szervkereskedelem pedig (Irán kivételével) a világ összes országában tiltott. Többnyire csak akkor vagyunk hajlandóak felajánlani, ha egy hozzátartozónknak van szüksége a szervre, ám gyakori probléma, hogy a felajánlott vese nem kompatibilis a beteggel. Viszont ha egy másik betegnek megfelelő volna a felajánlott szerv, és neki is felajánlottak egy vesét, ami az első betegnek lenne megfelelő, a műtétek megtörténhetnek, és máris megmenekült két élet. Ha sok száz donor-beteg pár van egy adatbázisban, sokkal hosszabb láncok alakulhatnak ki, és sokkal több élet menekülhet meg. A Rothék által kidolgozott algoritmust sikeresen használják az Egyesült Államokban, a leghosszabb ilyen átültetéslánc 68 műtéttel 34 ember életét mentette meg.
Roth kiemelte, hogy az ilyen párosítási-piactervezési problémáknak csak egy része közgazdasági kérdés, sokszor inkább a politikán múlik a megoldás. Erre jó példa az Uber esete: az innovatív alkalmazás igen hatékonyan párosítja össze az utasokat a sofőrökkel, sokkal olcsóbb és biztonságosabb, mint a hagyományos taxik használata. Ennek ellenére Magyarországon a jó érdekérvényesítő taxisok miatt betiltották az alkalmazást, és ezzel a társadalom nagyobb része rosszul járt.
Roth szerint a megfelelő párosítási algoritmus kidolgozása lehet a megoldás az Európát sújtó migrációs nyomásra is. A probléma különösen összetett, hiszen a menekülteket nem lehet oda küldeni, ahová nem szeretnének menni, hiszen emberekről van szó, akik bármikor továbbállhatnak. Viszont nem biztos, hogy ahová a legszívesebben mennének, ott szívesen látják őket: közösségeket kell tehát közösségekkel összepárosítani, ami politikai szempontok nélkül is óriási kihívás. A megfelelő elosztási mechanizmus kidolgozása nem csak a mostani válság miatt szükséges, de azért is, mert a klímaváltozás miatt pár évtizeden belül menekültek milliói fogják elhagyni otthonaikat. „Egy jól működő menekültpiac nem olyan, hogy gyerekek apró lélekvesztőkön érkeznek Európába” – zárta előadását a Nobel-díjas közgazdász.
Keller-Alánt Ákos
