Wissenschaftliche Beiträge Die Regeln machen den Unterschied: Marktdesign Bei der Gestaltung von Märkten ist es vornehmliche Aufgabe des Staates, allgemeine Regeln zu entwickeln, die auf (fast) allen Märkten Anwendung finden. Mittlerweile ist aber immer häufiger zu beobachten, dass sich die öffentliche Hand mit individuellen Märkten auseinandersetzen muss. Insbesondere die Digitalisierung hat dazu beigetragen, dass neue Märkte entstehen und Regeln auf die feinen Details des Marktes präziser abgestimmt werden konnten. Die neue Disziplin, die dabei entstanden ist, nennt sich Marktdesign. Prof. Dr. Vitali Gretschko ist Leiter der ZEW-Forschungsgruppe „Marktdesign“, Professor für Marktdesign an der Universität Mannheim und Mitglied der DFG-Forschergruppe „Design and Behavior“. Bevorzugte Forschungsgebiete: Marktdesign, Auktionstheorie, Beschaffung, Mikro- ökonomische Theorie. Dr. Thilo Klein ist Ökonom in der ZEW-Forschungsgruppe „Marktdesign“ und ist dort für den Forschungsschwerpunkt „Design von Matching- Märkten“ verantwortlich. Bevorzugte Forschungsgebiete: Marktdesign, Matching- Märkte, Zuordnungsalgorithmen, Mikroökonometrie. Prof. Dr. Achim Wambach ist Präsident des Zentrums für Europäische Wirtschaft (ZEW). Seit 2014 ist er Mitglied der Monopolkommission und seit 2016 deren Vorsitzender. Im September 2018 wurde er zum Ko-Vorsitzenden der Kommission „Wettbewerbsrecht 4.0“ der Bundesregierung berufen. Bevorzugte Forschungsgebiete: Wettbewerbspolitik, Marktdesign, Industrieökonomik. Summary: When regulating markets, the state’s primary role is the development of rules that generally apply in (almost) any market. The public sector is, however, increasingly confronted with individual markets. Digitization in particular has contributed to the emergence of new markets and opportunities to adjust rules to the subtle details of these markets. The new discipline that was established in this process is called market design. Stichwörter: Marktdesign, Regulierung, Mechanismus Design, Auktionen, Matching-Märkte 1. Einleitung Bei der Gestaltung von Märkten ist es vornehmliche Aufgabe des Staates, allgemeine Regeln zu entwickeln, die auf (fast) allen Märkten Anwendung finden. Beispielhaft hierfür ist das Gesetz gegen Wettbewerbsbeschränkungen (GWB), das 2017 zum neunten Mal novelliert wurde. Mittlerweile ist aber immer häufiger zu beobachten, dass sich die öffentliche Hand mit individuellen Märkten auseinandersetzen muss. Nach welchen Regeln sollen Frequenzen versteigert werden? Ist Vectoring im Telekommunikationsbereich eine sinnvolle Maßnahme? Sollen die Ausschreibungen für die Fördersätze für Erneuerbare Energien besser technologieneutral, wie die EU Kommission es fordert, oder technologiespezifisch erfolgen? Der Fortschritt in Technik, Wissenschaft und Forschung hat dazu geführt, dass Märkte immer besser und zielgenauer individuell gestaltet werden können. Insbesondere die Digitalisierung hat dazu beigetragen, dass neue Märkte entstehen konnten oder Regeln auf die feinen Details des Markts präziser abgestimmt werden konnten. Die neue Disziplin, die dabei entstanden ist, nennt sich Marktdesign. Marktdesign hat sich in den letzten Jahren als eigenständiges Forschungsgebiet innerhalb der Volkswirtschaftslehre WiSt Heft 4 · 201922 etabliert (vgl. Vulkan/Roth/Neeman, 2013). Dieses Forschungsgebiet hat zur Aufgabe, Regeln für stabile und funktionsfähige Märkte zu entwickeln, zu simulieren sowie über Labor- und Feldexperimente zu testen und schließlich bei der Implementierung dieser Regeln mitzuwirken und diese wissenschaftlich zu begleiten. Anstatt nur die Auswirkungen von gegebenen Institutionen und Märkten zu analysieren, integriert die Marktdesignforschung deren Gestaltung und Implementierung, um Allokationsziele möglichst weitgehend zu erreichen. Das Verhältnis von Marktdesign zur klassischen Ökonomie wird gerne mit dem der Ingenieurwissenschaften zur Physik verglichen, weshalb Marktdesign häufig auch als „Economic Engineering“ bezeichnet wird (vgl. Roth, 2002). Konstitutiv für die Marktdesignforschung ist neben dem Engineering-Gedanken die Erkenntnis, dass die Funktionsweise von Märkten von einer Fülle von Marktdetails abhängt. Statt einer verallgemeinernden und stark reduzierten Marktmodellierung berücksichtigt die Marktdesignforschung in zunehmendem Maße die individuelle Vielfalt der Marktregeln der realen Welt. Erfolgreiches Marktdesign erfordert daher ein detailreiches Verständnis existierender Märkte und Institutionen. Marktdesign erforscht sowohl Allokationen über den Preismechanismus (z. B. Markt für Mobilfunk-Frequenzen) als auch solche über nicht-preisliche Zuteilungsverfahren, sogenannte Matching-Märkte (z. B. Zuteilung von Studierenden auf Universitäten) Die Anwendbarkeit des Marktdesign-Ansatzes ist breit und betrifft viele der heute hoch relevanten wirtschaftspolitischen Felder und ganz verschiedenartige Märkte. Man kann davon ausgehen, dass im Zuge der Digitalisierung die Anwendbarkeit noch weiter zunehmen wird, unter anderem aufgrund der drastisch steigenden Datenverfügbarkeit. Beispiele aus einer beliebig erweiterbaren Liste sind: Strommärkte, Märkte für CO2-Zertifikate oder andere Emissionsrechte, Versteigerung von Staatsanleihen, Versteigerung von „toxischen“ Wertpapieren nach der Finanzkrise, Regeln für die öffentliche Beschaffung, Versteigerung von Mobilfunkfrequenzen, Zuteilung von Kindern, Schülerinnen und Schüler und Studierenden auf Kitas, Schulen und Hochschulen, regionale Verteilung von Flüchtlingen, Gestaltung von Reputationssystemen auf digitalen Plattformen, Zuteilung von Spenderorganen an Organempfängerinnen und -empfänger etc. 2. Auktionsmärkte Eines der ersten Anwendungsfelder von Marktdesign war die Gestaltung von großen Auktionen wie die Versteigerungen von Frequenzen für den Mobilfunk. Insgesamt sind Auktionen häufig der Kern von Märkten, die zwei Marktseiten durch das Bilden eines Preises zusammenbringen. 2.1. Auktionen von einem Gut: Beschaffung Der größte Teil der Literatur zum Thema Auktionen beschäftigt sich mit Auktionen von einem Gut. Die Beschränkung auf nur ein Gut vereinfacht die Analyse und viele der Erkenntnisse können auf komplexere Auktionsprobleme übertragen werden. Ein wichtiges Feld, in dem Auktionen von einem Gut eine große Rolle spielen, ist die Beschaffung. Große Beschaffungsprojekte wie beispielsweise die Beschaffung eines Airbags für ein neues Fahrzeugmodell durch einen Automobilhersteller können in vereinfachter Form als Auktionen von einem Gut gesehen werden. Hierbei kann jedes Beschaffungsprojekt als eigener Markt, den es zu gestalten gilt, betrachtet werden. Die wirtschaftliche Bedeutung von Beschaffung ist nicht zu unterschätzen. Beispielsweise macht alleine die öffentliche Beschaffung in der Europäischen Union ca. 14 % des Bruttoinlandsproduktes aus. Auktionen können viele verschiedene Formen annehmen, meist jedoch handelt es sich um eine Variante der vier sogenannten Standardauktionen (vgl. Krishna, 2009), die hier im Kontext von Beschaffungsauktionen beschrieben werden. Zwei der Standardauktionen sind statisch. ) Die Erstpreisauktion, in der alle Bieter ihr Gebot in einem versiegelten Umschlag abgeben, der Niedriegstbietende den Zuschlag bekommt und den gebotenen Preis für das Projekt erhält. ) Die Zweitpreisauktion, die genau wie die Erstpreisauktion funktioniert, nur dass der finale Preis dem Gebot des zweitniedrigsten Bieters entspricht. Zwei der Standardauktionen sind dynamisch. ) In der Englischen (Beschaffungs-)Auktion fängt ein Auktionator mit einen hohen Preis an und ruft immer geringer werdende Preise auf. Die Bieter steigen aus der Auktion aus, sobald sie nicht mehr bereit sind, das Projekt zu dem aktuell aufgerufenen Preis durchzuführen. Der letzte verbliebene Bieter bekommt den Zuschlag zu dem Preis, zu dem der vorletzte Bieter ausgestiegen ist. ) In der Holländischen (Beschaffungs-)Auktion fängt der Auktionator mit einem niedrigen Preis an und ruft immer höher werdende Preise auf. Der erste Bieter, der bereit ist, das Projekt zu dem aufgerufenen Preis durchzuführen, bekommt den Zuschlag. Eines der bemerkenswerten Ergebnisse der Auktionstheorie ist das sogenannte Erlösäquivalenztheorem (vgl. Krishna, 2009). Dieses besagt, dass alle Standardauktionen unter bestimmten Voraussetzungen zum gleichen erwarteten Preis führen. Dies ist ein theoretisches Ergebnis unter sehr speziellen Annahmen. Trotzdem ist es, bevor man mit dem Marktdesign anfängt, hilfreich zunächst zu überlegen warum im vorliegenden Markt das Erlösäquivalenztheorem möglicherweise nicht gilt, um daraus dann das optimale Gretschko/Klein/Wambach, Die Regeln machen den Unterschied: Marktdesign WiSt Heft 4 · 2019 23 Marktdesign abzuleiten. Gründe, warum das Theorem nicht gelten könnte, gibt es viele. ) Risikoaverse Bieter bieten aggressiver in Erstpreisauktionen, so dass diese zu niedrigeren Preisen in der Beschaffung führt als die Englische Auktion (vgl. Holt, 1980). ) Sind die Kosten der Projektdurchführung durch die Bieter nicht statistisch unabhängig voneinander dann ist eine Englische Auktion besser als die Erstpreisauktion (vgl. Milgrom/Weber, 1982). Dies liegt daran, dass Bieter während der Auktion die Preisentwicklung beobachten können und damit ihre Kostenschätzung verfeinern können. ) Ein ähnlicher Effekt tritt ein, wenn Bieter während der Auktion zusätzliche Informationen von außerhalb (vgl. Gretschko/Wambach, 2014) oder vom Auktionator (vgl. Bergemann/Wambach, 2015) beschaffen können. Es gilt also, dass es stark von dem Auktionsumfeld abhängt, welches Auktionsformat zu bevorzugen ist. In der Beschaffung spielt nicht nur der Preis eine Rolle, sondern auch die Qualität der gelieferten Leistung. Diese kann explizit in Auktionen berücksichtigt werden, in dem Qualitätsmerkmale monetär bewertet werden und zusammen mit dem Angebotspreis zu einem Vergleichspreis verrechnet werden (vgl. Che, 1993). Ein einfaches Beispiel für solch ein Vorgehen wäre wie folgt. Ein Automobilhersteller beschafft Komponenten für sein neues Fahrzeugmodell. Gleichzeitig möchte der Hersteller den Kraftstoffverbrauch des neuen Modells so niedrig wie möglich halten. Der Beitrag des Gewichts zum Verbrauch kann gut quantifiziert werden und Hersteller mit besonders schweren Komponenten bekommen einen Malus für die Vergabe zugewiesen. Ein Malus von beispielsweise 5 % bedeutet, dass ein Hersteller mit diesem Malus in der Vergabeauktion um 5 % günstiger sein muss als ein Hersteller mit besonders leichten Komponenten, der keinen Malus erhalten hat, um den Zuschlag zu erhalten. Ansonsten gewinnt der teurere, aber qualitativ bessere Hersteller die Vergabe. 2.2. Auktionen von vielen homogenen Gütern: Staatsanleihen In vielen Auktionsmärkten wird nicht nur ein Gut versteigert, sondern mehrere Güter auf einmal. Ein gutes Beispiel für Auktionen von mehreren homogenen Gütern sind die Versteigerungen von Staatsanleihen. Die Emission von Staatsanleihen ist eines der wichtigsten Mittel für Regierungen, ihren Haushalt zu finanzieren. In Deutschland lag das Emissionsvolumen im Jahr 2016 bei 194,5 Mrd. a, was einem Anteil von ca. 5 Prozent des Bruttoinlandproduktes entspricht. Seit den 1960er Jahren sind Auktionen das bevorzugte Instrument für die Emission von Staatsanleihen. Sie sollen für eine effiziente Allokation der Anleihen sorgen und durch Förderung des Wettbewerbs zwischen den potenziellen Gläubigern günstige Zinssätze erreichen. Auch wenn Auktionen per se ein probates Mittel sind, um Effizienzziele zu erreichen, kommt es bei der Zielerreichung sehr stark auf die optimale Ausgestaltung der Auktionsregeln an. Zur Versteigerung der Staatsanleihen werden überwiegend entweder Einheitspreisauktionen oder Auktionen mit diskriminierenden Preisen durchgeführt. In beiden Formaten geben Bieter eine Nachfragekurve ab indem sie mehrere Preis-Mengen-Gebote abgeben. Der Unterschied zwischen den Formaten kommt durch die Preissetzungsregel zustande. In Einheitspreisauktionen wird ein markträumender Preis (Zins) bestimmt und die gesamte Nachfrage oberhalb dieses Preises zu diesem einheitlichen Preis bedient. In der diskriminierenden Auktion zahlen die Bieter die von ihnen gebotenen Preise und es werden zunächst die höchsten Gebote zugeteilt bis die Menge erschöpft ist. Welches Format besser geeignet ist, hängt von den Umständen ab. Eine Einheitspreisauktion hat den Nachteil, dass sie Nachfragereduktion hervorrufen kann. Das heißt, wenn Bieter auf mehr als eine Anleihe bieten, kann es sein, dass ihr Gebot auf eine zusätzliche Anleihe den Markträumungspreis bestimmt und damit den Preis für die anderen Einheiten erhöht. Dadurch entsteht der Anreiz Gebote für zusätzliche Anleihen zu reduzieren. Eine Auktion mit diskriminierenden Preisen hat den Vorteil, dass sie keine Nachfragereduktion auf zusätzliche Anleihen hervorruft, da Gebote auf zusätzliche Anleihen keinen Einfluss auf den Preis der anderen Anleihen haben. Allerdings führt eine Auktion mit diskriminierenden Preisen dazu, dass Bieter bereits bei ihrem Gebot auf die erste Anleihe versuchen, nicht zu weit vom Zuschlagspreis der anderen Anleihen weg zu liegen. Dadurch kann es eher zu ineffizienten Allokationen kommen. 2.3. Kombinatorische Auktionen: Auktionen von Spektrum Ein sehr komplexer Auktionsmarkt entsteht dann, wenn mehrere heterogene Güter angeboten werden. In solchen Märkten hängt die Wertschätzung der Bieter oft davon ab, welche Pakete von Gütern ersteigert werden. Zur Illustration – bei einer Auktion von zwei einzelnen Schuhen – hat es für einen Bieter keinen Wert nur den linken oder den rechten Schuh zu ersteigern. Erst das Paket aus beiden Schuhen hat einen Wert. Man spricht in diesem Fall von Komplementaritäten. Auktionen, die solche Komplementaritäten berücksichtigen, indem sie beispielsweise Gebote auf Pakete und nicht nur einzelne Güter zulassen, werden als kombinatorische Auktionen bezeichnet (vgl. Crampton/Shoham/Steinberg, 2008). Ein gutes Beispiel für den Einsatz von kombinatorischen Auktionen bietet der Markt für Mobilfunk-Frequenzen (vgl. Wissenschaftliche Beiträge WiSt Heft 4 · 201924 Bichler/Goeree, 2017). Zwischen den einzelnen Frequenzen bestehen zum Teil starke Komplementaritäten. Beispielsweise braucht man um die volle Geschwindigkeit von LTE, dem aktuellen Mobilfunkstandard (4G), zu erreichen mindestens 10 MHz zusammenhängendes Spektrum. Historisch gesehen wurden Frequenzen in Deutschland nicht durch Auktionen, sondern nach einer Anhörung von Bewerbern durch die Regulierungsbehörde vergeben. Die Ineffizienz dieses Verfahrens beruhte vor allem auf fehlenden Anreizen für die Bewerber, wichtige Informationen zu offenbaren. Aufgrund dieses Informationsmangels konnte nicht sichergestellt werden, dass die Frequenzen in die Hände des Unternehmens gelangten, die den meisten Mehrwert damit erzielten. Marktdesigner schlugen also vor, die Frequenzen zu versteigern. Die Telekommunikationsbehörde der USA, die FCC, war einer der Vorreiter auf diesem Gebiet und veranstaltete die erste Versteigerung von Telekommunikationsfrequenzen bereits 1994. In Deutschland fand die erste Auktion von GSM Frequenzen, dem ersten Mobilfunkstandard (1G), 1999 statt und endete nach nur zwei Bietrunden. Nur ein Jahr später im Jahr 2000 führte die Versteigerung der UMTS (3G) Frequenzen zu einem wochenlangen Bieten und einem Erlös von über 50 Mrd. EUR. In beiden Auktionen wurde übrigens das gleiche Auktionsformat verwendet. Die Auktionsformate für die Versteigerung von Spektrum haben sich seit den 1990er Jahren ständig weiterentwickelt. Grundsätzlich werden derzeit vier Arten von Auktionen verwendet. Zwei davon sind dynamische Auktionen, die Simultane Mehrrunden Auktion und die Combinatorial Clock Auction. Zwei Formate sind statischer Natur: die Vickrey Auktion und die Erstpreisauktion (vgl. Bichler/ Goeree, 2017). Der überwiegende Anteil von Spektrumauktionen wird über eines der beiden dynamischen Formate abgewickelt. In Deutschland war es bislang die Simultane Mehrrunden Auktion. Eine dynamische Auktion hat den Vorteil, dass die Bieter die Preisentwicklung beobachten können und dabei ihre Einschätzung über den Wert der Frequenzen immer weiter verfeinern. Nachteilhaft ist jedoch, dass die Wahrscheinlichkeit der impliziten Kollusion steigt, und dass das Bieten sehr komplex werden kann (vgl. Gretschko/Knapek/Wambach, 2017). Bei der Simultanen Mehrrunden Auktion kommt hinzu, dass Komplementaritäten zwischen den Frequenzen sich nur schwer in den Geboten abbilden lassen, da auf jedes Frequenzpaket einzeln geboten wird und Bündelgebote nicht möglich sind. 3. Matching-Märkte „Matching-Märkte“ bezeichnen Märkte, auf denen die Marktteilnehmer kein Geld austauschen. Häufig werden diese Märkte nicht mit Ökonomen in Zusammenhang gebracht. Doch besteht gerade hier noch viel Handlungsbedarf. Die folgenden drei Beispiele illustrieren, in welchen Bereichen durch geschicktes Design der Regeln Verbesserungen erzielt und dringende Probleme adressiert werden könnten. 3.1. Auktionen ohne Geld: Lebensmittelspenden Beispiele für Auktionen ohne Geld sind Märkte für den freiwilligen Landnutzungstausch oder Kursallokationen an Universitäten (vgl. Budish/Cantillon, 2012). Im Folgenden wird exemplarisch die Gestaltung eines solchen Pseudo- Marktes für Lebensmittelspenden (vgl. Prendergast, 2017) unter Mithilfe von US-Ökonomen der Universität Chicago beschrieben. Tafeln sind gemeinnützige Hilfsorganisationen, die Lebensmittelspenden an Bedürftige verteilen. Die Verteilung findet hierbei meistens auf lokaler Ebene statt: in Suppenküchen, Kirchen oder Gemeindezentren. Die Spenden können sowohl unmittelbar aus der Region, aber auch von Unternehmen, die weiter entfernt ihren Sitz haben, stammen. In beiden Fällen erfolgt die Verteilung über regionale Tafeln. In den USA bezieht die drittgrößte gemeinnützige Organisation des Landes, Feeding America (FA), Spenden von großen Händlern und Lebensmittelherstellern und verteilt diese auf etwa 210 regionale Tafeln. FA erhält in der Regel Spenden in Form von LKWs voller Produkte. Bei der Aufteilung dieser Spenden auf die regionalen Tafeln sind vor allem zwei Ziele zu berücksichtigen: Fairness und Sparsamkeit. Fairness bedeutet, dass Tafeln, die die Spenden am nötigsten haben, auch mehr bekommen. Sparsamkeit bedeutet, dass Verschwendung vermieden und damit verhindert wird, dass Essen entsorgt werden muss – ein offensichtliches Anliegen der Spender. Um die Zielkriterien von Fairness und Sparsamkeit zu erreichen wird der Bedarf einer Tafel, also die Menge an Lebensmitteln (in Kilogramm), die sie erhalten sollte, anhand der Bevölkerungsgröße in ihrem Versorgungsbereich berechnet. Wichtige Aspekte wie Bedürfnisse, regionale Unterschiede, Nährwert und Transportkosten können dabei aber nicht berücksichtigt werden, da dies Informationen sind, die üblicherweise nur den Tafeln selbst vorliegen. 2004 bildete FA eine Arbeitsgruppe aus Leitern regionaler Tafeln und Ökonomen der Universität Chicago, um die Informationsprobleme bei der Lebensmittelverteilung besser zu lösen. Auf Seiten der Ökonomen war schnell eine Lösung gefunden: die Anwendung eines (besonderen) Marktmechanismus. Die Ökonomen schlugen vor, Spielgeld an die Tafeln zu vergeben und sie damit die gespendeten Lebensmittel ersteigern lassen. Um sicherzustellen, dass die bedürftigsten Tafeln mit dem größten Einzugsgebieten die meisten Lebensmittel bekommen, erhalten diese nach Gretschko/Klein/Wambach, Die Regeln machen den Unterschied: Marktdesign WiSt Heft 4 · 2019 25 einem festgelegten Verteilungsschlüssel mehr Spielgeld. Im aktuell verwendeten Verfahren hat FA eine Onlineplattform geschaffen. Jeden Tag loggen sich über 200 Tafeln aus ganz Amerika auf einer Website ein, auf der tagesaktuell Lebensmittelangebote veröffentlicht werden (durchschnittlich 30 bis 40 Angebote pro Tag) und nehmen an bis zu zwei Erstpreisauktionen teil. Dabei bieten sie mit diesem Spielgeld, das morgens ausgegeben wurde, und das um Mitternacht nach dem gleichen Verteilungsschlüssel wieder neu verteilt wird. Durch die Beobachtung von diesen künstlichen Preisen erhält FA Information darüber, welche Arten von Lebensmitteln besonders gefragt sind (Fleisch, Geflügel und Fisch) und welche weniger (Obst und Gemüse, Softgetränke und Kartoffelchips). Diese Informationen waren entscheidend für FA um zielgerichtet neue Spenden und Spender zu akquirieren. Das Angebot an Lebensmitteln stieg dadurch mit der Einführung des neuen Systems von 125 Millionen auf 175 Millionen Kilogramm pro Jahr an. 3.2. Zweiseitige Matching-Märkte: Ärzte im Praktikum Kennzeichen von zweiseitigen Matching-Märkten sind Marktteilnehmer auf zwei Seiten, die jeweils Präferenzen über die andere Seite haben. Prominente Praxisbeispiele finden sich in der Zuteilung von freien Plätzen in Kindergärten (vgl. Kennes et al., 2014), Schulen (vgl. Pathak/Sönmez, 2008) und Universitäten (vgl. Braun et al., 2014). Dabei spielt es für die Eltern eine Rolle, welchen Kindergarten oder Schule ihre Kinder besuchen während Kindergärten oder Schulen es wichtig ist, welche Kinder aufgenommen werden. Weitere Anwendungen sind Einstiegsarbeitsmärkte oder die Zuordnung von Flüchtlingen auf Gastländer und -kommunen. Wir erläutern das Design von solchen Märkten anhand der Gestaltung des Markts für Ärzte im Praktikum in den USA basierend auf Roth und Sotomayor (1990). Eine der frühesten und erfolgreichsten Anwendungen der Matching-Theorie auf Praxisprobleme ist die Zuteilung von Absolventen des Studiengangs Medizin auf Praktikumsplätze in Krankenhäusern in den USA. Heute beinhaltet der Zuweisungsprozess etwa 25.000 Absolventen und 3.800 Praktikumsstellen. In der ersten Hälfte des zwanzigsten Jahrhunderts erfolgte die Zuteilung dezentral. Kandidaten bewarben sich individuell für die Positionen und die Krankenhäuser entschieden selbst, wen sie einstellen wollten. Der Wettbewerb zwischen Krankenhäusern um die besten Absolventen führte zu immer früheren Vertragsabschlüssen und schließlich zu einem Zusammenbruch des Marktes: Kandidaten wurden bereits Jahre vor ihrem Studienabschluss eingestellt. Dies zog Anreizprobleme nach sich, da Studenten weniger Grund hatten, sich im Studium anzustrengen. Zudem führten die verfrühten Vertragsabschlüsse dazu, dass einige Studenten sich in einem frühen Stadium des Studiums bereits für eine nicht passende Fachrichtung entschieden und Krankenhäuser die Chance verpassten, später besser passende Kandidaten zu finden. Um die Studenten zu schützen, einigten sich die amerikanischen Medizinhochschulen 1945 darauf, Informationen über Studierende erst gegen Ende des Studiums preiszugeben. Diese Regelung verursachte aber neue Probleme, da nun weniger Zeit für die Suche und die Bewilligung der Praktikumsplätze zur Verfügung stand. Es braucht Zeit, einen Kandidaten zu erreichen, um ihm ein Angebot zu machen. Zudem warteten Absolventen, bevor sie ein Angebot annahmen, in der Hoffnung, noch ein besseres Angebot zu erhalten. 1952 einigten sich die verschiedenen amerikanischen Ärztekammern darauf, zu einem zentralen Vergabemechanismus zu wechseln: dem National Resident Matching Program (NRMP). Hierbei geben Studenten und Krankenhäuser gleichzeitig ihre Wünsche hinsichtlich der Klinik bzw. der Qualifikation der Absolventen in Form einer Rangliste ab. Die Zuordnung erfolgt dann zentral mithilfe eines Algorithmus und wird im Anschluss bekanntgegeben. Roth (1984) zeigte, dass der verwendete Mechanismus äquivalent zum Deferred Acceptance (DA) Algorithmus war. Eine bemerkenswerte Eigenschaft des DA Algorithmus ist die Bestimmung einer stabilen Allokation (vgl. Gale/Shapley, 1962). Wenn eine Allokation stabil ist, dann ist es für kein Krankenhaus und für keinen Bewerber mehr sinnvoll, ihren Vertrag aufzulösen und zu einem anderen Bewerber bzw. einer anderen Klinik zu wechseln. Bewerber würden nach der Zuteilung kein für sie besseres Krankenhaus mehr finden, da diese bereits schon durch besser passende Kandidaten besetzt sind. Gleiches gilt für die Klinik. Sie könnte keinen passenderen Bewerber mehr finden, da dieser schon in einer Klinik angenommen wurden, an der er lieber arbeiten mochte. Die Entwicklung und der Erfolg des NRMP legen nahe, dass Stabilität (durch einen zentralisierten Markt) von großer Bedeutung für den Bestand von sogenannten Clearinghäusern ist. Unter Clearinghäusern bezeichnet man eine zentrale Stelle, welche die Zuordnung anhand der übermittelten Präferenzen der Marktteilnehmer nach einem festgelegten Algorithmus vornimmt. Der NRMP-Algorithmus wurde im Laufe der Zeit immer weiter entwickelt, um sich veränderten Marktgegebenheiten anzupassen. Eine große Schwierigkeit begann in den frühen 1970er Jahren im Zuge der flächendeckenden Öffnung der Hochschulen für Frauen. Damit gab es immer mehr Paare unter den Bewerbern, die sich zunehmend außerhalb des NRMP direkt bei den Kliniken bewarben, da der Algorithmus die Wünsche von Paaren nicht berücksichtigte. Ein erster Versuch, dies zu ändern, war ein Arrangement, in dem ein führender Partner festgelegt wurde. War dieser Partner zugeteilt, wurde die Präferenzliste des anderen Wissenschaftliche Beiträge WiSt Heft 4 · 201926 Partners überarbeitet, wobei weit entfernte Stellen gestrichen wurden. Das Problem hielt jedoch an, da Paare weiterhin keine Präferenzen über Kombinationen von Stellen abgeben konnten. Roth und Peranson (1999) schlugen schließlich eine Lösung vor, bei dem Paare sich mit Stellenkombinationen gemeinsam bewerben konnten und einen Algorithmus, der dies berücksichtigte. Durch die Einführung verschwanden die bestehenden Probleme und die Teilnehmerzahl im Programm stieg wieder. 3.3. Einseitige Matching-Märkte: Lebendorganspenden Einseitige Matching-Märkte sind dadurch gekennzeichnet, dass nur Teilnehmer auf einer Seite des Markts Präferenzen haben. Praktische Anwendungen finden sich, unter anderem, in der Vergabe von Sozialwohnungen, bei Tauschbörsen für Studienplätze und auch im medizinischen Bereich. Die folgende Fallstudie beschreibt das Design einer zentralen Organisation für die Zuteilung von Lebendorganspenden in Neuengland. Seit Januar 2016 warten in den USA etwas mehr als 100.000 Menschen auf eine Nierentransplantation. Jedes Jahr werden davon beinahe 4.000 Patienten zu krank für eine Transplantation und fast 5.000 sterben, während sie auf eine Niere warten. Im Jahr 2014 fanden in den USA 17.107 Nierentransplantationen statt, davon kamen 11.570 Nieren von verstorbenen und 5.537 von lebenden Spendern. Lebende Spender spenden in der Regel gezielt für eine Person, die der Niere bedarf. Dabei ergibt sich oft das Problem, dass die Spenderniere nicht mit dem entsprechenden Patienten kompatibel ist und somit nicht transplantiert werden kann. Eine Lösung für dieses Problem stellt die sogenannte „Überkreuzspende“ dar, bei der zwei Patienten die Nieren ihrer Spender „tauschen“, sofern dies medizinisch möglich ist. Die Grundidee eines Nierentauschs, der so auch in den USA praktiziert wird, ist einfach. Anna, eine Patientin, hat Aaron als ihren Spender, aber seine Niere ist nicht kompatibel mit ihr. Birgit ist bereit, für Ben zu spenden. Ihre Niere ist jedoch nicht kompatibel mit ihm. Allerdings ist Birgits Niere kompatibel mit Anna und die von Aaron kompatibel mit Ben. Eine Überkreuzspende würde also jedem der Nierenbedürftigen eine passende Niere zuteilen. Ein solcher Tausch muss nicht auf zwei Paare beschränkt sein. Es kann auch ein Ring gebildet werden, in dem mehrere Paare tauschen. Wenn wir also unserem Beispiel noch Christian und Christina hinzufügen, könnte ein möglicher Tausch sein, dass Aaron an Ben spendet, Birgit an Christian und Christina an Anna. Die Bildung solcher Ringe maximiert die Anzahl der Transplantationen. Ein Algorithmus, der die Menge an Ringen maximiert ist der Top-Trading-Cycles and Chains (TCC) Algorithmus, dessen Variante 2004 vom Renal Transplant Oversight Committee von Neuengland für die Errichtung eines Clearinghauses für die Vermittlung von Nieren genehmigt wurde (vgl. Roth et al, 2004). 4. Fazit In den letzten 25 Jahren hat sich Marktdesign zu einem faszinierenden Forschungsfeld mit hoher wirtschaftspolitischer Relevanz entwickelt. Die neuen Möglichkeiten – Datenzugang durch die Digitalisierung, Laborexperimente, Erkenntnisgewinne der Verhaltensökonomie – erlauben, neue Märkte zu schaffen, und existierende Märkte neu zu optimieren. Die beschriebenen Beispiele illustrieren, dass dieser Ansatz bereits häufig und erfolgreich in relevanten Märkten zum Einsatz kam. Es ist davon auszugehen, dass die Anwendung auf immer neue Probleme in Zukunft weiter zunehmen wird, damit Märkte noch besser die in sie gesteckten (Allokations-)Ziele erreichen können. Literatur Bergemann, D., A. Wambach (2015), Sequential information disclosure in auctions. Journal of Economic Theory, 159, 1074–1095. Bichler, M., J.K. Goeree (2017), Handbook of Spectrum Auction Design. Cambridge University Press. Braun, S., N. Dwenger, D. Kübler, A. Westkamp (2014), Implementing quotas in university admissions: An experimental analysis. Games and Economic Behavior, 85(1), 232–251. Budish, E., E. Cantillon (2012), The Multi-unit Assignment Problem: Theory and Evidence from Course Allocation at Harvard. American Economic Review, 102(5): 2237–2271. Che, Y.-K. (1993), Design Competition Through Multidimensional Auctions. The RAND Journal of Economics, 24(4), 668. Crampton, P., Y. Shoham, Y., R. Steinberg (2008), Combinatorial auctions. MIT Press. Friedman, M. (1960). 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Liberating Structures sind leicht zu lernen. Lange Trainings oder besondere Talente sind nicht erforderlich. Die Beherrschung ist lediglich eine Frage der Übung. Liberating Structures so einfach und grundlegend, dass es zunächst zweifelhaft scheint, ob es sich überhaupt lohnt, damit zu beginnen. Doch am Ende ist das Ergebnis so kraftvoll und tiefgründig. Aus dem Inhalt Die Entscheidung richtig finden Die richtige Entscheidung finden Von der Entscheidung zur Aktion Entscheidungen kommunizieren P o rt o fr e ie L ie fe ru n g va h le n .d e /2 6 0 6 4 0 4 2 Erhältlich im Buchhandel oder bei: vahlen.de | Verlag Franz Vahlen GmbH · 80791 München kundenservice@beck.de | Preise inkl. MwSt. | 169835 Roth, A. (1984), The evolution of the labour market for medical interns and residents: A case study in Game Theory. Journal of Political Economy, 92(6): 991–1016. Roth, A., E. 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