Откуда нам это известно? (Приготовьтесь выслушать подкрепленные математикой аргументы – настолько простые, что они не требуют применения формул и уравнений. Все основано на логическом мышлении. Кстати, именно эта аргументация помогла нам получить Нобелевскую премию.)

Предположим, некий кандидат, назовем его доктором Ароусмитом (А), и некий работодатель, скажем программа ординатуры со специализацией в области педиатрии Массачусетской больницы общего профиля (М), не сочетаются друг с другом. Откуда нам известно, что они оба не желали бы образовать пару?

Важный момент здесь – слово «оба». Возможно, А, которого объединили в пару с программой ординатуры, скажем, Раунсфилдской клиники (Р), предпочел бы работать в М (в своем рейтинге он поставил М перед P). Но в данном случае однозначно получается, что М не предложила ему работу в рамках действия нашего алгоритма, потому что, сделай она это, А отверг бы предложение Р, а он этого, очевидно, не сделал, потому что в итоге составил пару именно с Р. Почему же М не предложила ему работу? Дело в том, что эта ординатура заполнила все имевшиеся у нее вакантные должности кандидатами, которым сделала предложение еще до того, как получила возможность предложить работу А. Иными словами, М заполнила все рабочие места специалистами, которых она считала лучше А. Следовательно, хотя А предпочел бы оказаться в паре с М, эта больница явно не намерена отвечать ему любезностью за любезность. (Вот такой простой аргумент, но он основан на чистой математике и позволяет нам понять не самые очевидные истины[53].)

В ходе этой простой аргументации мы с вами довольно точно воспроизвели потрясающие наблюдения Гейла и Шепли. Мы показали, что в случае с каждым врачом, который предпочел бы быть включенным в другую программу, а не в ту, с которой его связал алгоритм распределения, наиболее желанная для него программа не отвечает ему взаимностью. (Точно так мы могли бы доказать, что фаворит ординатуры, предпочитающей другого претендента тому, которого ей выбрали, явно не готов платить ей той же монетой.) Оба этих факта демонстрируют устойчивость данного распределения, поскольку в нем отсутствуют блокирующие пары.

В 2012 году ряд этих простых, но важных идей, включающий модель устойчивого соответствия, алгоритм отложенного согласия и доказательство того, что он выдает устойчивые соответствия для любых предпочтений, был принят в Стокгольме под звуки фанфар – в буквальном смысле[54], то есть под звуки труб и барабанную дробь.

Программа Match добилась успеха, потому что помогла решить проблемы, из-за которых предыдущие способы организации рынка потерпели фиаско. Она оказалась приемлемой и удобной для студентов и больниц, потому что участникам рынка распределения стоило немного подождать, чтобы подобрать для себя лучшее соответствие. Благодаря этому рынок стал плотным, а анрейвелинг прекратился. Кроме того, действие программы не вело к перенасыщенности рынка, при котором необходимо принимать решения заранее. Она обеспечивала рынок процессом быстрой оценки результатов всех этих решений[55]. А еще благодаря ей будущие врачи могли без опаски раскрывать свои истинные предпочтения, но об этом я расскажу подробнее в следующей главе.

Программа Match весьма эффективно работала на протяжении многих десятилетий. Проблемы начались только тогда, когда в высшие медицинские учебные заведения стали массово поступать женщины.

Студенты-медики, как известно, люди очень занятые, но на одно дело они все же находили время в своем чрезвычайно плотном учебном расписании. Я имею в виду ухаживание за однокурсницами. Начиная с 1970-х годов в базе данных Match появилось некоторое количество семейных пар, которые искали уже не одно место в интернатуре, а два, причем достаточно близко друг к другу, чтобы можно было продолжать жить вместе. Так появилась совершенно новая проблема при подборе паросочетаний, поскольку такие пары нередко отклоняли предложения Match. Довольно скоро некоторые из них вообще отказались от участия в программе. Они стали обращаться непосредственно в больницы, которые могли их взять на работу.

Иногда молодые супруги-врачи находили медицинские учреждения, желавшие нанять их, а не тех, кого для них подбирал алгоритм. Даже при очень незначительном количестве таких пар, которые получали свои первые рабочие места вне распределения Match, довольно скоро возник волновой эффект. Он привел к тому, что долгое время весьма успешная система начала намного хуже обслуживать и холостых студентов (потому что теперь они порой сталкивались с тем, что подобранная для них алгоритмом больница отказывала им в рабочем месте), и программы ординатуры (которые стали замечать, что хороших кандидатов можно заполучить до или после подбора паросочетаний с применением Match).