On the exhaustiveness of truncation and dropping strategies in many-to-many matching markets

We consider two–sided many–to–many matching markets in which each worker may work for multiple firms and each firm may hire multiple workers. We study individual and group manipulations in centralized markets that employ (pairwise) stable mechanisms and that require participants to submit rank order lists of agents on the other side of the market. We are interested in simple preference manipulations that have been reported and studied in empirical and theoretical work: truncation strategies, which are the lists obtained by removing a tail of least preferred partners from a preference list, and the more general dropping strategies, which are the lists obtained by only removing partners from a preference list (i.e., no reshuffling). We study when truncation / dropping strategies are exhaustive for a group of agents on the same side of the market, i.e., when each match resulting from preference manipulations can be replicated or improved upon by some truncation / dropping strategies. We prove that for each stable mechanism, truncation strategies are exhaustive for each agent with quota 1 (Theorem 1). We show that this result cannot be extended neither to group manipulations (even when all quotas equal 1 – Example 1), nor to individual manipulations when the agent’s quota is larger than 1 (even when all other agents’ quotas equal 1 – Example 2). Finally, we prove that for each stable mechanism, dropping strategies are exhaustive for each group of agents on the same side of the market (Theorem 2), i.e., independently of the quotas.

Interacciones de género estudiante-profesor, deserción y rendimiento académico en Colombia

En este trabajo se estima el efecto del género del profesor sobre la deserción y el rendimiento educativo de los estudiantes en Colombia durante el periodo 2009-2012. La estrategia empírica se fundamenta en un modelo de regresión lineal que establece la relación entre la proporción de profesoras interactuada con el género del estudiante. Los resultados sugieren que existe un sesgo de selección debido a que las profesoras aumentan la probabilidad de que las niñas finalicen la educación media, lo que implica que la composición de habilidades entre hombres y mujeres no es la misma. Luego de corregir este sesgo de selección, se encuentra un resultado significativo en el género del profesor. Un aumento de una desviación estándar en la proporción de profesoras incrementa en 0.01 desviaciones estándar el puntaje de los niños en la prueba de matemáticas y el puntaje de las niñas en la prueba de lenguaje. Este trabajo utiliza información proveniente de la prueba Saber 11, la Resolución 166 y el concurso docente.