双边市场中的子群公平性

众所周知，双边市场在多个方面存在不公平。例如，Uber 的女性工作者每驾驶一英里比男性同事挣得少。在其他双边市场中，也观察到了其他少数子群的类似现象。在此，我们提出一种面向双边市场的新颖市场出清机制，促进多个子群之间以及每个子群内部按每工作小时的报酬均等化。在此过程中，我们引入一种新颖的子群公平性概念（称之为间公平性，Inter-fairness），它可与每个子群内部的其他公平性概念（称之为内公平性，Intra-fairness）以及市场出清问题目标中客户的效用（客户关怀，Customer-Care）相结合。尽管目标中新颖的非线性项通过使问题非凸而复杂化了市场出清，我们证明某种非凸增广拉格朗日松弛可利用半定规划在关于市场参与者数量的多项式时间内以任意精度近似。这使得该市场出清机制的高效实现成为可能。以类 Uber 系统中的司机-乘客分配为例，我们展示了该方法的有效性与可扩展性，以及间公平性与内公平性之间的权衡。