We examine normal-form games in which players may \emph{pre-commit} to outcome-contingent transfers before choosing their actions. In the one-shot version of this model, Jackson and Wilkie showed that side contracting can backfire: even a game with a Pareto-optimal Nash equilibrium can devolve into inefficient equilibria once unbounded, simultaneous commitments are allowed. The root cause is a prisoner's dilemma effect, where each player can exploit her commitment power to reshape the equilibrium in her favor, harming overall welfare. To circumvent this problem we introduce a \emph{staged-commitment} protocol. Players may pledge transfers only in small, capped increments over multiple rounds, and the phase continues only with unanimous consent. We prove that, starting from any finite game $\Gamma$ with a non-degenerate Nash equilibrium $\vec{\sigma}$, this protocol implements every welfare-maximizing payoff profile that \emph{strictly} Pareto-improves $\vec{\sigma}$. Thus, gradual and bounded commitments restore the full efficiency potential of side payments while avoiding the inefficiencies identified by Jackson and Wilkie.


翻译:本文研究正规形式博弈中参与者在选择行动前可预先承诺结果导向转移支付的情形。在该模型的一次性版本中,Jackson与Wilkie证明附带契约可能产生反效果:即使存在帕累托最优纳什均衡的博弈,在允许无限制同步承诺后也可能退化为低效均衡。其根本原因在于囚徒困境效应——每位参与者均可利用其承诺权力重塑对自身有利的均衡,从而损害整体福利。为规避此问题,我们提出分阶段承诺协议:参与者仅可在多轮次中以小额上限递增方式承诺转移支付,且每阶段需经全体同意方可延续。我们证明,从任意具有非退化纳什均衡$\vec{\sigma}$的有限博弈$\Gamma$出发,该协议能实现所有严格帕累托改进$\vec{\sigma}$的社会福利最大化收益配置。因此,渐进且有界的承诺机制在恢复附带支付完全效率潜力的同时,避免了Jackson与Wilkie所指出的效率损失问题。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2025年10月28日
Arxiv
45+阅读 · 2022年9月19日
Deep Anomaly Detection with Outlier Exposure
Arxiv
17+阅读 · 2018年12月21日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2025年10月28日
Arxiv
45+阅读 · 2022年9月19日
Deep Anomaly Detection with Outlier Exposure
Arxiv
17+阅读 · 2018年12月21日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员