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La teoria dell'informazione asimmetrica è stata sviluppata negli anni '70 e '80 come una spiegazione plausibile per i fenomeni comuni che l'economia generale dell'equilibrio generale non poteva spiegare. In termini semplici, la teoria propone che uno squilibrio di informazioni tra acquirenti e venditori può portare a risultati inefficienti in alcuni mercati.

La teoria dell'informazione asimmetrica

Tre economisti erano particolarmente influenti nello sviluppo e nella scrittura della teoria delle informazioni asimmetriche: George Akerlof, Michael Spence e Joseph Stiglitz. Tutti e tre hanno condiviso il Premio Nobel per l'economia nel 2001 per i loro contributi precedenti.

Akerlof ha affermato per la prima volta l'asimmetria dell'informazione in una pubblicazione del 1970 intitolata "Il mercato per i limoni": l'incertezza della qualità e il meccanismo di mercato ". In tale ambito, Akerlof ha affermato che gli acquirenti di auto vedono informazioni diverse rispetto ai venditori, dando ai venditori un incentivo a vendere merci di qualità del mercato inferiore alla media.

Akerlof usa il termine colloquiale "limoni" per riferirsi alle auto cattive. Egli afferma una convinzione che gli acquirenti non possono effettivamente dire i limoni a parte le auto buone. Così, i venditori di auto buone non possono ottenere migliori dei prezzi medi di mercato.

Questa argomentazione è simile alla legge di Gresham in materia di contrattazione monetaria, in cui la qualità scadente scompare male (anche se il meccanismo di guida è diverso).

Michael Spence ha aggiunto al dibattito con la carta del 1973 "Segnalazione del mercato del lavoro". Spence modella i dipendenti come investimenti incerti per le imprese; il datore di lavoro non è sicuro delle capacità produttive durante l'assunzione. Poi confronta questa situazione con una lotteria.

Spence identifica le asimmetrie di informazione tra datori di lavoro e dipendenti, portando a scenari in cui i posti di lavoro a basso reddito creano una trappola di equilibrio persistente che scoraggia l'offerta di salari in determinati mercati.

È con Stiglitz, però, che l'asimmetria informativa ha raggiunto l'acclamazione di corrente. Utilizzando una teoria dello screening del mercato, ha autore o co-autore di diversi articoli, tra cui un lavoro significativo sull'asimmetria nei mercati assicurativi.

Attraverso il lavoro di Stiglitz, le informazioni asimmetriche sono state collocate in modelli di equilibrio generale contenuta per descrivere le esternalità negative che costano il fondo dei mercati. Per esempio, l'incertezza del premio assicurativo sanitario necessaria per i singoli individui ad alto rischio provoca l'aumento di tutti i premi, obbligando gli individui a basso rischio ad allontanarsi dalle polizze assicurative preferite.

Evidenza e sfide empiriche

Ricerche di mercato degli economisti Erik Bond (mercato dei camion, 1982), Cawley e Philipson (assicurazione sulla vita, 1999), Tabarrok (datazione e impiego, 1994), Ibrahimo e Barros ) e altri hanno messo in discussione l'esistenza, la prova o la durata pratica di problemi di informazione asimmetrica che hanno causato il fallimento del mercato.

Per esempio, nei mercati reali è stata osservata una scarsa correlazione positiva tra assicurazione e rischio. Una possibile spiegazione per questo è che gli individui non hanno in realtà più informazioni sul loro tipo di rischio, mentre le compagnie di assicurazione hanno tabelle di vita attuariali e significativamente più esperienza.

Altri economisti, come Bryan Caplan all'Università George Mason, sottolineano che tutti non sono al buio nei mercati reali; per esempio, le compagnie di assicurazione cercano aggressivamente la sottoscrizione. Egli suggerisce inoltre che i modelli basati su due parti siano difettosi, come dimostrano i terzi di broker informativi, come i rapporti consumer, il laboratorio Underwriters, il CARFAX e le agenzie di credito.

L'economista Robert Murphy suggerisce che l'intervento governativo può impedire ai prezzi di riflettere accuratamente le informazioni conosciute, che possono causare il fallimento del mercato. Ad esempio, una compagnia di assicurazioni automobilistiche potrebbe dover sollevare tutti i premi se non può basare le sue decisioni di prezzo sul sesso, l'età o la storia di guida di un richiedente.