A teoria da informação assimétrica em economia

A teoria da informação assimétrica foi desenvolvida nas décadas de 1970 e 1980 como uma explicação plausível para fenômenos comuns que a economia geral de equilíbrio geral não podia explicar. Em termos simples, a teoria propõe que um desequilíbrio de informações entre compradores e vendedores pode levar a resultados ineficientes em certos mercados.

A ascensão da teoria da informação assimétrica

Três economistas foram particularmente influentes no desenvolvimento e na redação da teoria da informação assimétrica: George Akerlof, Michael Spence e Joseph Stiglitz. Todos os três compartilharam o Prêmio Nobel de economia em 2001 por suas contribuições anteriores.

Akerlof discutiu pela primeira vez sobre a assimetria de informação em um artigo de 1970 intitulado "O mercado de 'limões': incerteza de qualidade e o mecanismo de mercado". Akerlof afirmou que os compradores de automóveis veem informações diferentes das dos vendedores, incentivando os vendedores a vender mercadorias com qualidade inferior à média do mercado.

Akerlof usa o termo coloquial "limões" para se referir a carros ruins. Ele acredita que os compradores não conseguem diferenciar efetivamente os limões dos carros bons. Assim, os vendedores de carros bons não podem melhorar que os preços médios de mercado.

Esse argumento é semelhante à lei de Gresham de circulação monetária, desde então contestada, onde a má qualidade expulsa a má qualidade (embora o mecanismo de direção seja diferente).

Michael Spence foi adicionado ao debate com o artigo de 1973 "Job Market Signaling". Spence modela os funcionários como investimentos incertos para as empresas; o empregador não tem certeza das capacidades produtivas ao contratar. Ele então compara essa situação a uma loteria.

Spence identifica assimetrias de informação entre empregadores e funcionários, levando a cenários em que empregos com baixos salários criam uma armadilha de equilíbrio persistente que desencoraja a oferta de salários em determinados mercados.

É com Stiglitz, no entanto, que a assimetria de informação alcançou aclamação popular. Usando uma teoria da triagem de mercado, ele foi o autor ou co-autor de vários artigos, incluindo trabalhos significativos sobre assimetria nos mercados de seguros.

Através do trabalho de Stiglitz, informações assimétricas foram colocadas em modelos de equilíbrio geral contidos para descrever externalidades negativas que custam o fundo dos mercados. Por exemplo, o prêmio incerto do seguro de saúde necessário para indivíduos de alto risco faz com que todos os prêmios aumentem, forçando os indivíduos de baixo risco a se afastarem de suas apólices de seguro preferenciais.

Evidências empíricas e desafios

Pesquisa de mercado dos economistas Erik Bond (mercado de caminhões, 1982), Cawley e Philipson (seguro de vida, 1999), Tabarrok (namoro e emprego, 1994), Ibrahimo e Barros (estrutura de capital, 2010) e outros questionaram a existência, evidência ou duração prática de problemas de informação assimétricos que causam falha do mercado.

Muito pouca correlação positiva entre seguro e ocorrência de risco foi observada em mercados reais, por exemplo. Uma explicação possível para isso é que os indivíduos não têm mais informações sobre seu tipo de risco, enquanto as companhias de seguros têm tabelas de vida atuarial e significativamente mais experiência.

Outros economistas, como Bryan Caplan, da Universidade George Mason, apontam que nem todo mundo está no escuro nos mercados reais; as companhias de seguros buscam agressivamente a subscrição, por exemplo. Ele também sugere que os modelos baseados em duas partes são falhos, como pode ser evidenciado por terceiros que fornecem informações, como Consumer Reports, Underwriters Laboratory, CARFAX e agências de crédito.

O economista Robert Murphy sugere que a intervenção do governo pode impedir que os preços reflitam com precisão as informações conhecidas, o que pode causar falhas no mercado. Por exemplo, uma empresa de seguros de automóveis pode ter que aumentar todos os prêmios se não puder basear suas decisões de preço no sexo, idade ou histórico de direção do candidato.