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La teoría de la información asimétrica se desarrolló en los años setenta y ochenta como una explicación plausible de los fenómenos comunes que la economía del equilibrio general de la corriente principal no podía explicar. En términos simples, la teoría propone que un desequilibrio de información entre compradores y vendedores puede conducir a resultados ineficientes en ciertos mercados.

Rise of Asymmetric Information Theory

Tres economistas fueron particularmente influyentes en el desarrollo y la escritura sobre la teoría de la información asimétrica: George Akerlof, Michael Spence y Joseph Stiglitz. Los tres compartieron el Premio Nobel de Economía en 2001 por sus contribuciones anteriores.

Akerlof discutió por primera vez sobre la asimetría de la información en un documento de 1970 titulado "El mercado de 'limones': la incertidumbre de calidad y el mecanismo del mercado". En este sentido, Akerlof afirmó que los compradores de automóviles ven información diferente a la de los vendedores, lo que les da a los vendedores un incentivo para vender productos de calidad de mercado inferior a la media.

Akerlof usa el término coloquial "limones" para referirse a los autos malos. Él defiende la creencia de que los compradores no pueden distinguir eficazmente los limones de los buenos automóviles. Por lo tanto, los vendedores de autos buenos no pueden obtener mejores precios de mercado promedio.

Este argumento es similar a la ley de Gresham impugnada desde entonces en la circulación del dinero, donde la mala calidad elimina el mal (aunque el mecanismo de manejo es diferente).

Michael Spence se sumó al debate con el documento de 1973 "Job Market Signaling". Spence modela a los empleados como inversiones inciertas para las empresas; el empleador no está seguro de las capacidades productivas al contratar. Luego compara esta situación con una lotería.

Spence identifica las asimetrías de información entre empleadores y empleados, lo que lleva a situaciones en las que los empleos mal pagados crean una trampa de equilibrio persistente que desalienta la subasta de los salarios en ciertos mercados.

Es con Stiglitz, sin embargo, que la asimetría de la información ha alcanzado la aclamación de la corriente principal. Utilizando una teoría del análisis del mercado, es autor o coautor de varios documentos, incluido un importante trabajo sobre la asimetría en los mercados de seguros.

A través del trabajo de Stiglitz, la información asimétrica se colocó en modelos de equilibrio general contenido para describir las externalidades negativas que afectan al fondo de los mercados. Por ejemplo, la prima de seguro de salud incierta necesaria para las personas de alto riesgo hace que todas las primas aumenten, lo que obliga a las personas de bajo riesgo a alejarse de sus pólizas de seguro preferidas.

Evidencia empírica y desafíos

Estudios de mercado de los economistas Erik Bond (mercado de camiones, 1982), Cawley y Philipson (seguro de vida, 1999), Tabarrok (citas y empleo, 1994), Ibrahimo y Barros (estructura de capital, 2010 ), y otros han cuestionado la existencia, evidencia o duración práctica de problemas de información asimétrica que causan fallas en el mercado.

Se ha observado muy poca correlación positiva entre el seguro y la ocurrencia del riesgo en mercados reales, por ejemplo. Una posible explicación para esto es que las personas en realidad no tienen más información sobre su tipo de riesgo, mientras que las compañías de seguros tienen tablas de vida actuariales y mucha más experiencia.

Otros economistas, como Bryan Caplan en la Universidad George Mason, señalan que no todo el mundo está a oscuras en los mercados reales; las compañías de seguros buscan agresivamente la suscripción, por ejemplo. También sugiere que los modelos basados ​​en dos partes son defectuosos, como pueden evidenciar los terceros que manejan información, como Consumer Reports, Underwriters Laboratory, CARFAX y las agencias de informes crediticios.

El economista Robert Murphy sugiere que la intervención del gobierno puede evitar que los precios reflejen con exactitud la información conocida, lo que puede causar una falla del mercado. Por ejemplo, una compañía de seguros de automóviles podría tener que subir todas las primas si no puede basar sus decisiones sobre el precio en el sexo, la edad o el historial de manejo del solicitante.