《第五章 逆向选择和信息甄别》

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1、东北财经大学数量经济系刘德海ldhai2001@163.com博弈论前沿专题(AdvancesinGameTheory)2006-3-71第四章不完全信息博弈和信息经济学 (2):逆向选择和信息甄别本章主要内容:第一节旧车市场的逆向选择问题(Akerlof,1970);第二节劳动力市场的逆向选择问题;第三节信贷市场的逆向选择问题(Stiglitz,1987);第四节逆向选择问题的解决途径;第五节劳动力市场的信号发送(Spence,1973);第六节劳动力市场的信息甄别。2006-3-72回忆概念:逆向

2、选择(adverseselection)代理人在交易前谎报自己的真实信息,从而谋取更大利益。由于委托人降低了对代理人水平的预期,造成高质量的代理人退出市场,交易减少,效率下降(又成签约前的隐藏信息问题)。阿克罗夫(Akerlof)在其1970年发表的《柠檬市场:产品质量的不确定性与市场机制》中举了二手车市场的案例。在二手车市场,显然卖家比买家拥有更多的信息,两者之间的信息是非对称的。买者肯定不会相信卖者的话,即使卖家说得天花乱坠。买者唯一的办法就是压低价格以避免信息不对称带来的风险损失。买者过低的价格

3、也使得卖者不愿意提供高质量的产品,导致低质品充斥市场,高质品被逐,最后导致二手车市场畏缩。第四章不完全信息博弈和信息经济学(2):逆向选择和信息甄别第一节旧车市场的逆向选择问题2006-3-731。(复旦版)基本模型:问题描述:城市小三轮收购旧家电,翻新后的二手货销往农村地区假设:(1)旧货只有高、低两种质量类型θH=6000元、θL=2000元,且各占一半,有关类型和相应概率分布的信息是买卖双方的共同知识。但是旧货的真实质量却只是卖方的私人信息,买方并不知晓。(2)买卖双方对旧货的评价一致,都为旧货

4、本身的质量θ成交价格P,此时卖方效用:us=P-θ;买方效用:ub=θ-P;线性函数风险中性对称信息分析:买方或者6000元买高质量旧货,或者2000元买次品注:此时存在问题,双方效用是多少?解决途径:双方评价不一致第四章不完全信息博弈和信息经济学(2):逆向选择和信息甄别第一节旧车市场的逆向选择问题2006-3-74不对称信息的分析:买方在不完全信息下,最大期望收益决策:E(θ)=0.5θH+0.5θL=4000元当买方最高只愿意出4000元时,高质量的旧货将被驱逐出该市场,只剩下低质量的旧货。效率

5、损失:与完全信息比较,一半的潜在交易(高质量的旧货)无法完成,市场失灵。——劣币驱逐良币如何解决?花费一定的成本,鉴别出潜藏的信息。第四章不完全信息博弈和信息经济学(2):逆向选择和信息甄别第一节旧车市场的逆向选择问题2006-3-75集贸市场花园量贩西葫芦1.0元/斤2.3元/斤菜花1元/斤1.6元/斤[资料夹]无公害蔬菜销售的尴尬“有毒大米”、“化肥蔬菜”、“瘦肉精”等毒害食品的曝光,凸现食品安全问题。河南省最大无公害蔬菜生产基地郑州毛庄镇,无公害蔬菜销售却面临尴尬局面。无公害蔬菜时一种企业产品,

6、需要建立商标识别和市场营销机制。进入超市销售后,摊位销售额提成、交纳柜台费、管理费等,造成成本高昂。普通市民难以承受。现状:“毛庄绿园”无公害蔬菜先后退出郑州8家超市,仅剩2家“赔本赚吆喝”;其余7万吨“放心菜”只能在集贸市场上混同一般蔬菜。问题分析:放在集贸市场上无法鉴别,放在超市里成本太高。解决途径:降低销售成本,如社区直销、家庭配送等资料来源:《无公害无人喝彩,放心菜超市难卖》《新华每日电讯》2002-4-142006-3-76连续质量的模型:假设:旧货质量从θL到θH连续均匀分布。分析:(1)

7、买方不完全信息下,最大期望收益决策(如图):E(θ)=4000元(2)当买方最高只愿意出4000元时,质量高于4000元的旧货(4000~6000元)将被驱逐出该市场;(3)买方面对新的市场信息(旧货质量分布为2000~4000元),调整预期:E(θ)=3000元;(4)此时质量高于3000元的旧货(3000~4000元)将被驱逐出该市场;(5)依此类推,最终市场只剩下2000元旧货,连续质量函数一点的极限为零。市场交易量为零。20006000第四章不完全信息博弈和信息经济学(2):逆向选择和信息甄别

8、第一节旧车市场的逆向选择问题2006-3-77第四章不完全信息博弈和信息经济学(2):逆向选择和信息甄别第一节旧车市场的逆向选择问题2。(北大中国经济中心版)连续质量的模型:(1)潜在买主的决策:潜在买主(记为2)的效用函数:u2=M+(3/2)q·n(1)——其中,q为旧货的质量;n为旧货的数量,设为0-1变量,买与不买;M为其它物品的效用;(3/2)为买主的旧货质量评价系数,急于购买。潜在买主的预算约束:y2=M+p·n或M=y2-p·n(2)——其

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