如何构造一把衡量分配公平性的“直尺”？

报告人：梅文俊 北京大学

个人简介：

梅文俊，北京大学工学院力学与工程科学系助理教授。美国加州大学圣塔芭芭拉分校博士。曾任瑞士苏黎世联邦理工学院博士后研究员、讲师。2022年入选国家海外高层次人才计划青年项目。主要研究方向为社会网络动力学、群体决策、博弈系统控制，属于系统科学、控制理论与社会科学的交叉领域。近5年在Nature Communications、IEEE Transactions on Automatic Control、Automatica等期刊发表论文十余篇，担任中国自动化学会计算社会与社会智能专委会（筹）副秘书长，以及SSCI国际期刊Journal of Mathematical Sociology编委。

报告摘要：无论是在社会、经济还是工程领域的分配问题中，“效率”与“公平”的权衡一直是优化运筹的重要考量因素。在经济学领域，公平通常被定义为分布的不均等程度，由基尼系数等指标来表征。在运筹问题中，研究者对公平性采用不同的主观定义，如效用主义、机会均等、平均主义等。这些不同的公平之间是否有优劣之分？人们到底更喜欢什么样的公平？如何利用分配公平性调控人群的行为？目前对上述问题的讨论只能停留在主观定性层面。究其原因在于不同的公平性概念之间彼此孤立，缺乏统一的量化理论框架。为了解决这一关键问题，我们将分配问题中的“公平性”理解为在效率与平等之间的权衡取舍。基于这一视角，我们发现效用主义、机会均等和平均主义公平其实是在优化同一个目标函数。该目标函数仅带有一个参数。这个参数的不同取值产生了不同的公平性经典定义。并且，随着该参数的增加，对应最优解的平等性增加而效率降低。于是我们可以利用这一此消彼长的单调性，在所有可行分配的集合中引入一种偏序结构，从而衡量任意分配方案在“效率-平等”权衡中的倾向性，以及在该倾向性上的优化度。这种量化方式在以往的公平性量化理论中并不能实现。我们的新理论不仅可以生成任意“效率-平等”权衡倾向下的最优分配方案，或许还有助于发掘社会和经济系统中由于公平性定义的模糊性而尚未被发现的隐藏规律。