Авинаш Диксит - Стратегические игры

Когда покупатели не могут отличить «апельсины» от «лимонов», на рынке не может быть разных цен на автомобили этих типов. Цена на автомобиль Citrus должна быть только одна — p , а значит, два типа автомобилей, «апельсины» и «лимоны», следует объединить в одну группу. Возможна ли эффективная торговля при таких обстоятельствах — зависит от доли «апельсинов» и «лимонов» в общей совокупности авто. Предположим, доля «апельсинов» — f от подержанных автомобилей Citrus, а «лимонов» — оставшаяся часть (1 — f ).

Несмотря на то что покупатели не могут проверить качество отдельного автомобиля, они могут знать долю хороших машин в общей совокупности авто, например, из газет; мы предполагаем, что в действительности так и происходит. Если на продажу выставляются все автомобили, потенциальный покупатель может рассчитывать на случайный выбор с вероятностями получения «апельсина» и «лимона» f и (1 — f ) соответственно. Ожидаемое значение цены автомобиля составляет 16 000 × f + 6000 × (1 — f ) = 6000 + 10 000 × f > p . Потенциальный покупатель приобретет такой автомобиль, если его ожидаемая стоимость превысит цену, которую ему предлагают заплатить, то есть если 6000 + 10 000 × f > p .

Теперь проанализируем эту ситуацию с точки зрения продавца. Владельцы знают, какие у них автомобили — «апельсины» или «лимоны». Владелец «лимона» готов его продать, если цена превышает для него ценность автомобиля, то есть если p > 3000. Однако владелец «апельсина» требует, чтобы p > 12 500. Если это условие владельца «апельсина» удовлетворяется, то удовлетворяются и условия владельца «лимона».

Таким образом, для выполнения условий всех покупателей и продавцов, чтобы они были готовы заключить сделку, нужно, чтобы 6000 + 10 000 × f > p > 12 500. Если доля «апельсинов» в общей совокупности удовлетворяет условию 6000 + 10 000 × f > 12 500, или f > 0,65, можно найти цену, которая позволит выполнить эту задачу, в противном случае эффективная торговля невозможна. При 6000 + 10 000 × f < 12 500 (если исключить редкий и маловероятный случай равенства между этими двумя вариантами) владельцы «апельсинов» не захотят продавать их по максимальной цене, которую готовы заплатить потенциальные покупатели. В результате в совокупности подержанных автомобилей, выставленных на продажу, будет наблюдаться неблагоприятный отбор и «апельсины» вообще не появятся на рынке. Потенциальные покупатели, понимая, что они наверняка получат «лимон», будут готовы платить не более 6000 долларов. Владельцы «лимонов» будут довольны таким исходом, и «лимоны» будут продаваться. Однако в связи с асимметричностью информации рынок «апельсинов» рухнет. Этот исход станет одним из вариантов закона Грешема, в котором плохие автомобили вытесняют хорошие.

Поскольку отсутствие информации делает невозможным получение обоснованной цены на «апельсины», их владельцам каким-то способом понадобится убедить покупателей, что у них хорошие автомобили. Другими словами, им необходимо подать сигнал о типе автомобиля. Проблема в том, что владельцы «лимонов» тоже захотят сделать вид, будто их автомобили — «апельсины», и с этой целью могут имитировать большинство сигналов, подаваемых владельцами «апельсинов». Майкл Спенс, сформулировавший концепцию сигнализирования и разделивший с Акерлофом и Стиглицем Нобелевскую премию 2001 года за работу в области экономической информации, описывает проблемы владельцев «апельсинов» в своей новаторской книге о сигнализировании так: «Вербальные (словесные) заявления ничего не стоят, а значит, они бесполезны. Кто угодно может солгать о том, почему он продает машину. Кто угодно может предложить покупателю проверить состояние автомобиля. Владелец “лимона” также может сделать такое предложение. Это блеф. В любом случае он ничего не теряет. Кроме того, такие проверки дорогостоящи, а заключение о надежности автомобиля, сделанное механиком владельца, не заслуживает доверия. Умный владелец автомобиля, который не относится к числу “лимонов”, мог бы заплатить за техосмотр, но предоставить покупателю возможность выбрать эксперта. В таком случае у владельца возникает другая проблема — максимально сократить затраты на техосмотр. Никаких гарантий нет. Продавец может уехать в Кливленд, не оставив адреса» [126].

На самом деле ситуация не столь безнадежна, как обрисовал Спенс. Люди и компании, занимающиеся продажей подержанных автомобилей, могут заслужить репутацию честных партнеров и извлекать из нее выгоду, устанавливая надбавку к цене продаваемых автомобилей. (Безусловно, некоторые торговцы подержанными автомобилями поступают непорядочно.) Одни покупатели разбираются в автомобилях, другие приобретают их у знакомых, а значит, могут проверить историю машины. Кроме того, автодилеры могут предлагать покупателям гарантию — эту тему мы рассмотрим подробнее ниже. А на других рынках недобросовестным игрокам труднее имитировать действия добросовестных, поэтому достоверное сигнализирование возможно. Конкретным примером может служить ситуация, в которой образование выступает в качестве сигнала о квалификации. В подобной ситуации людям с низким уровнем квалификации труднее получить такое образование, которое бы позволило ошибочно принять их за высококвалифицированных специалистов. Для того чтобы по уровню образования провести различие между типами специалистов, необходимо выполнение следующего условия: получение образования должно обходиться неквалифицированным работникам гораздо дороже, чем квалифицированным. Для того чтобы продемонстрировать, как и когда сигнализирование может эффективно разделить типы игроков, давайте обратимся к рынку труда.

Основная идея использования сигнализирования или скрининга для передачи или сбора информации очень проста: игроки разных типов (то есть владеющие разной информацией о собственных характеристиках или об игре и выигрышах в ней в более общем случае) должны считать оптимальным выполнение различных действий так, чтобы они правдиво раскрывали их истинный тип. Существует множество ситуаций с такой асимметричностью информации, а также стратегий сигнализирования и скрининга, позволяющих справиться с подобными задачами. Ниже описывается ряд ситуаций, в которых применимы методы анализа, представленные в данной главе.

I. Страхование.Потенциальные покупатели страховых полисов относятся к разным категориям риска, или степени их риска для страховой компании. Например, среди многих водителей, подающих заявки на оформление полисов страхования автотранспортных средств на случай столкновения, есть как более, так и менее осторожные. Каждый потенциальный клиент лучше, чем страховая компания, знает о том, к какой категории риска он принадлежит. С учетом условий того или иного страхового полиса компания заработает меньше прибыли (или понесет более крупные убытки) на страховании клиентов более высокой категории риска. Тем не менее данный страховой полис может оказаться более привлекательным именно для клиентов с повышенным уровнем риска. Таким образом, страховая компания привлекает менее благоприятную группу клиентов, а значит, происходит неблагоприятный отбор [127]. Безусловно, страховая компания заинтересована в проведении различия между категориями риска. Это можно сделать посредством одного из инструментов скрининга.