ДОХОДЪ

Почему государственное регулирование иногда необходимо

Существует множество рынков, где покупатели вынуждены использовать ту или иную рыночную статистику для вынесения суждений о качестве товаров, которые им предстоит купить. На таких рынках у продавцов появляется стимул выставлять на продажу товары низкого качества, поскольку высокое качество создает репутацию в основном не конкретному торговцу, а всем продавцам на рынке, к которому эта статистика относится. В результате возникает тенденция к уменьшению как среднего качества товаров, так и размеров рынка.

Пример с подержанными автомобилями позволяет уловить самую суть проблемы. Предположим (ради простоты, а не реалистичности), что автомобили классифицируются всего по двум признакам: с одной стороны, новые и подержанные, с другой – хорошие и плохие (в Америке последние называют "лимонами"). Новая машина может быть хорошей, но может оказаться и "лимоном"; разумеется, то же самое верно и для подержанных машин.

Приобретая новый автомобиль, индивид заранее не знает, что он покупает – хорошую машину или "лимон". Однако ему известно, что с вероятностью q данная машина окажется хорошей, а с вероятностью (1-q) – плохой; предполагается, что q – это доля хороших машин среди всех произведенных, а (1-q) – доля "лимонов".

Вместе с тем владелец автомобиля, пользовавшийся им какое-то время, способен лучше разобраться в том, что за машина ему досталось, т.е. он присваивает новую вероятность тому, что его автомобиль – "лимон". Эта новая оценка более точна, чем первоначальная. Таким образом, возникает асимметрия доступной информации, поскольку продавцы теперь знает о качестве машин больше, чем покупатели. Владелец хорошей машины оказывается в неблагоприятном положении: он не только не может продать свою машину по ее истинной стоимости, но не может даже получить ожидаемую стоимость своей новой машины.

Здесь мы имеем дело с модифицированным проявлением закона Грешама, – ведь среди предлагаемых на рынке машин большинство будут составлять "лимоны", а хороших машин может не оказаться вовсе. "Плохие" машины имеют тенденцию вытеснять с рынка "хорошие" (во многом подобно тому, как "плохие" деньги согласно закону Грешама вытесняют "хорошие"). Но аналогия здесь не вполне строгая. Плохие машины вытесняют хорошие, потому что и те, и другие продаются по одной и той же цене; точно так же неполноценные деньги вытесняют полноценные, потому что обменный курс и для тех, и для других одинаков. Однако плохие автомобили продаются по той же цене, что и хорошие, в связи с тем, что покупатель не может отличить их друг от друга (качество известно только продавцу), тогда как закон Грешама предполагает, что и покупатель, и продавец могут отличить "плохие" деньги от "хороших". Таким образом, эта аналогия хотя и поучительна, но не является полной.

Модель "лимонов" позволяет сделать ряд замечаний относительно издержек недобросовестного поведения. Рассмотрим рынок, на котором торговля ведется либо честно, либо нечестно; иными словами, информация о качестве продаваемых на нем товаров может оказаться как истинной, так и ложной.

Задача покупателя, разумеется, заключается в определении уровня качества. Наличие продавцов, желающих продать некачественный товар, вызывает тенденцию к прекращению функционирования рынка – точно так, как это происходит на рынке автомобильных "лимонов".

Именно с этой возможностью связан главный тип издержек недобросовестного поведения, поскольку нечестные участники сделок, как правило, вытесняют с рынка честных. На рынке могут присутствовать потенциальные покупатели товаров высокого качества и потенциальные продавцы таких товаров в соответствующем диапазоне цен, однако наличие продавцов, стремящихся выдать свой некачественный товар за качественный влечет за собой вытеснение честного бизнеса. Издержки недобросовестного поведения, таким образом, не ограничиваются той суммой, на которую обманут покупатель; в них необходимо также включить потери, связанные с сужением сферы честного бизнеса.

=========
Джордж Акерлоф, Рынок "Лимонов": Неопределенность качества и рыночный механизм, 1970

12.4K views17:04

👍 133 👎 35

November 13, 2019