非对称的信息

更新时间:2023-05-06 19:32

非对称的信息(Asymmetricinformation)在某些市场中,市场每个参与者拥有的信息并不相同。例如,在旧车市场上,有关旧车质量的信息,卖者通常要比潜在的买者知道得多。

经济学定理

阿罗——德布鲁模型表达的古典福利经济学定理如下:第一、竞争均衡或瓦尔拉斯一般均衡符合帕累托最优状态;第二、若对初始收益进行适当的再分配,任何具有帕累托效率的配置都能达到瓦尔拉斯均衡。当然,上述结论必须满足一系列的假定条件,其中一条就是对称信息假定。该假定认为,所有的经济行为人对所有的经济变量具有相同的信息。现实的经济活动无法满足对称信息的要求,但经济学家却能通过非对称信息更好地认识和解释各种经济现象。

含义

综述

所谓非对称信息是指市场交易或者签订契约的一方比另一方拥有更多的信息这样一种状况,比如说药品的销售者通常会比消费者更加了解其疗效,劳动力市场上工人比雇主更清楚自己的能力,医疗保险市场上投保人通常比保险公司更了解自身的健康状况。表面上看,我们会认为这种情况必然会使得交易的某一方吃亏。市场上的人都是理性的,他如果知道自己处于不利的地位,必然会进行防范,因此实际上的结果却要复杂得多。

引发后果

一般来说,这种信息非对称信主要引发两种后果,一是逆向选择,它是签约或者成交之前的信息不对称所引致的逆向选择,一般来说,市场机制总是使好的东西被选择出来,优质的客户由于其项目好总是可以通过支付更高的利率取得贷款,在信息对称时,通过对质量好的商品给予更高的价格,那么他的生产就会受到激励。如果你分不清而支付一个折中价格那么实际上是对差的商品的激励增强,而对好的商品激励减弱,这就使市场机制失效,市场的这种功能可能适得其反,差的商品总是将好的商品驱逐出市场。当然,对逆向选择效应可以有一些补救办法,但这些也不完全都是一种次优的选择。另外是在签约之后由于行动无法考证而造成的道德风险。一般来说,道德风险的存在使得本来能够增进资源配置效率社会福利的项目无法实现。而为了防范道德风险而设计的契约往往只是一种次优的选择,激励相容合约实际上提供的是部分保险,对风险厌恶的投保人来说其福利相对于完全保险来说是一种降低。

在1967年以前,经济学家还不能够恰当地处理这一问题,因为当一个行为人不知道对手的情况时,竞争规则是没有定义的。海萨尼通过引入一个虚拟的行为人——“自然”,自然首先行动决定特征,行为人知道自己的特征而对手不知道,即行为人具有私人信息;这样,不完全信息可以转换成完全但不完美信息来处理。这就是著名的“海萨尼转换”。通过转换。可以找到非对称信息下的均衡点。即存在贝叶斯均衡。泽尔腾、克瑞普斯和威尔逊、弗得伯格和蒂罗尔等对此做出了重要的贡献。

运用

企业理论

非对称信息的最重要的应用领域是企业理论。如果有一个委托人和一个代理人,代理人对自己的行动或能力拥有私人信息。由于委托人无法准确观测到代理人的行为,那么,无论采取何种奖励措施,代理人都会选择最大化自己效用水平的行动。换言之,在非对称信息条件下,委托人只能通过合理地设计一套机制来诱使代理人显示其私人信息,从而达到双方的利益协调。委托代理理论机制设计理论进一步把非对称信息区分为以下几类:若非对称性发生在签约前,称为逆向选择;若签约后发生了非对称性,则属于道德风险;若行为人的行动不可观测,称为隐藏行动;若行为人具有对手无法观测的知识,称为隐藏知识或隐藏信息。

研究市场失败

非对称信息的另一个应用领域是研究市场失败。阿克洛夫的“旧车市场”模型讲述了一个“劣币驱逐良币”的经典故事。假定存在一个旧车市场,只有卖主知道车子的质量(这是私人信息)。若采取平均质量定价法,卖主就会趁机抽走高质量的旧车;若采取差别定价法,卖主也会抬高劣品的价格。无论

如何,只要存在信息不对称,旧车市场上生存下来的一定是卖不出去的劣质车。产业组织引入非对称信息后取得了丰硕的成果。例如,假设同一行业内有几家企业,成本结构是每个企业的私人信息。与对称信息模型相比,这种模型的均衡更符合通常认为的掠夺性定价或极限定价现象。巴罗应用非对称信息模型研究了政府对垄断企业的规制。蒂罗尔应用非对称信息对企业组织进行了全面的分析,可谓这方面的权威著作。

假设政府要提高税收量,最好的办法是向最有付税能力的人课税。但是,付税能力是行为人的私人信息最优所得税方案必须直接或间接地提示这些私人信息是否符合每个行为人的利益。莫里斯最早建立了非对称信息下的最优所得税模型,并因此荣获1996年诺贝尔经济学奖。与莫里斯同获诺贝尔奖殊荣的维克里大概是最早应用非对称信息的经济学家,他曾设计了信息不对称时的最优拍卖机制。罗森则较好地概述了非对称信息下的最优劳动合同问题。霍姆斯特龙和梅耶森则对非对称信息条件下的福利判断作了详尽的分析。非对称信息已经渗透到经济学的各个研究领域,并使主流经济学更加贴近现实。

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