Какова теория асимметричной информации в экономике?

Is war between China and the US inevitable? | Graham Allison (Ноябрь 2024)

Is war between China and the US inevitable? | Graham Allison (Ноябрь 2024)
Какова теория асимметричной информации в экономике?

Оглавление:

Anonim
a:

Теория асимметричной информации была разработана в 1970-х и 1980-х годах как правдоподобное объяснение распространенных явлений, которые не могли объяснить основные теории общего равновесия. Проще говоря, теория предполагает, что дисбаланс информации между покупателями и продавцами может привести к неэффективным результатам на определенных рынках.

Рост асимметричной теории информации

Три экономиста особенно влияли на развитие и письмо об теории асимметричной информации: Джорджа Акерлофа, Майкла Спенса и Джозефа Стиглица. Все трое поделились Нобелевской премией по экономике в 2001 году за их более ранние взносы.

Акерлоф впервые высказался за информационную асимметрию в газете 1970 года под названием «Рынок для« лимонов »: неопределенность в отношении качества и механизм рынка». В то же время Акерлоф заявил, что покупатели автомобилей видят различную информацию, чем продавцы, что дает продавцам стимул продавать товары с низким качеством.

Акерлоф использует разговорный термин «лимоны» для обозначения плохих автомобилей. Он придерживается мнения, что покупатели не могут эффективно отличать лимоны от хороших автомобилей. Таким образом, продавцы хороших автомобилей не могут стать лучше средних рыночных цен.

Этот аргумент похож на закон Криша Грешама в денежном обращении, где плохое качество вытесняет плохо (хотя механизм движения отличается).

Майкл Спенс добавил в дискуссию статью 1973 года «Ситуация на рынке труда». Spence моделирует сотрудников как неопределенные инвестиции для фирм; работодатель не знает о производственных возможностях при найме. Затем он сравнивает эту ситуацию с лотереей.

Spence идентифицирует асимметрию информации между работодателями и сотрудниками, что приводит к сценариям, когда низкооплачиваемые рабочие места создают постоянную ловушку равновесия, которая препятствует участию в торгах заработной платы на определенных рынках.

Однако со Стиглицем информационная асимметрия достигла популярности. Используя теорию рыночного скрининга, он создал или соавтор нескольких статей, в том числе значительную работу по асимметрии на страховых рынках.

Благодаря работе Стиглица асимметричная информация была помещена в общие модели общего равновесия для описания негативных внешних факторов, которые выходят за пределы рынков. Например, неопределенная страховая премия медицинского страхования, необходимая для лиц с высоким уровнем риска, приводит к росту всех премий, что вынуждает людей с низким уровнем риска отказаться от предпочитаемых страховых полисов.

Эмпирические доказательства и проблемы

Исследование рынка экономистов Эрик Бонд (рынок грузовых автомобилей, 1982 г.), Коули и Филипсон (страхование жизни, 1999 г.), Табаррок (встреча и занятость, 1994 г.), Ибрагимо и Баррос (структура капитала, 2010 г.) ), а другие подвергли сомнению существование, доказательство или практическую продолжительность асимметричных информационных проблем, приводящих к краху рынка.

Очень мало положительной корреляции между страхованием и возникновением риска наблюдается, например, на реальных рынках. Одним из возможных объяснений этого является то, что у людей на самом деле нет больше информации об их типе риска, тогда как страховые компании имеют актуарные таблицы жизни и значительно больше опыта.

Другие экономисты, такие как Брайан Каплан из Университета Джорджа Мейсона, отмечают, что все не в темноте на реальных рынках; страховые компании настойчиво ищут андеррайтинг, например. Он также предлагает, чтобы модели, основанные на двух сторонах, были ошибочными, о чем свидетельствуют сторонние информационные компании, такие как Consumer Reports, Underwriters Laboratory, CARFAX и кредитные бюро.

Экономист Роберт Мерфи предполагает, что вмешательство правительства может препятствовать тому, чтобы цены точно отражали известную информацию, что может привести к сбою рынка. Например, компании по страхованию автомобилей, возможно, придется поднимать все премии, если она не может основывать свои ценовые решения на пол заявителя, возраст или историю вождения.